¿Qué son las previsiones cuantitativas?

Utilizar los datos del pasado para prever las oportunidades de negocio futuras es crucial para dirigir una empresa o trabajar en ventas. La previsión cuantitativa es un método para predecir las oportunidades futuras mediante la evaluación de su negocio a partir de los datos recopilados. Tanto si se trata de prever el futuro de un producto específico como de su propio negocio, entender la previsión cuantitativa puede ayudarle a prever las cifras de ventas futuras y a tomar mejores decisiones.

En este artículo, definimos las previsiones cuantitativas, analizamos por qué son importantes las previsiones cuantitativas y ofrecemos algunos ejemplos de los métodos que se pueden utilizar para una previsión cuantitativa.

Relacionado: P&R: ¿Qué es la previsión? Definición, métodos y ejemplos

¿Qué es la previsión cuantitativa?

Los vendedores y las empresas pueden tomar decisiones de previsión más precisas empleando la previsión cuantitativa. Basándose en datos de ventas anteriores, la previsión cuantitativa permite a los usuarios comprender mejor su rendimiento y cómo mejorarlo.

Una empresa puede utilizar métodos de previsión cuantitativos para seguir cualquier patrón que aparezca a lo largo del tiempo. Al hacer un seguimiento de su pasado y observar los patrones que se forman utilizando la previsión cuantitativa, un vendedor puede notar que los beneficios caen en el invierno y luego aumentan en la primavera, por ejemplo. Esto puede ayudarles a tomar mejores decisiones sobre el reajuste de su estrategia para obtener resultados más consistentes.

Esto también permite a las empresas determinar si deben asumir ciertos riesgos y cómo esos riesgos pueden mejorar su negocio. La previsión cuantitativa proporciona a los propietarios de empresas una visión más profunda de sus negocios para ayudarles a decidir si las decisiones que quieren tomar son factibles y merecen la pena.

Relacionado: Cómo realizar un análisis de riesgos

¿En qué se diferencia la previsión cuantitativa de la cualitativa?

Tanto la previsión cuantitativa como la cualitativa son métodos que se pueden utilizar para tomar mejores decisiones empresariales. La diferencia entre ambos depende del tipo de información que se utilice y de la forma en que se emplee para proyectar o prever los ingresos futuros. Aquí están las diferencias clave entre la previsión cuantitativa y cualitativa:

  • Previsión cuantitativa: Este método de previsión utiliza datos objetivos y empíricos que ya existen para llegar a predicciones fundamentadas que pueden ayudar a orientar las decisiones empresariales. Esto significa que se utiliza información concreta para llegar a cada conclusión.
  • Previsión cualitativa: Este método de previsión utiliza el conocimiento y el juicio de los expertos en lugar de un análisis estadístico o basado en datos para hacer predicciones. Algunos ejemplos de métodos de previsión cualitativa son las opiniones de los ejecutivos y las encuestas a los consumidores. La previsión cualitativa también se preocupa más por llegar a una conclusión basada en otros factores ajenos a los datos. Este método es más útil cuando los propietarios de las empresas o los vendedores suponen que los datos futuros no se alinearán con ninguna tendencia anterior.

¿Por qué es importante la previsión cuantitativa?

El examen de los datos y la creación de inferencias mediante la previsión cuantitativa es importante porque proporciona:

  • Objetividad: Los números son neutrales y están libres de cualquier juicio subjetivo. El examen de los datos empíricos proporciona un estándar de objetividad que resulta útil para tomar decisiones empresariales importantes. Esto facilita el cálculo de proyecciones realistas y garantiza que la información es fiable.
  • Fiabilidad: A medida que los analistas registran y utilizan datos precisos en la previsión cuantitativa, las inferencias realizadas son más fiables. La previsión cuantitativa aprovecha la información disponible para ofrecer predicciones fiables y precisas basadas en un historial establecido. Esto facilita a los propietarios de las empresas o a los vendedores la identificación de las áreas de crecimiento.
  • Transparencia: Dado que los datos reflejan exactamente el rendimiento de una empresa, proporcionan un nivel de transparencia que puede ser muy útil para las previsiones cuantitativas. Los registros recopilados presentan toda la información de forma precisa y abierta, lo que proporciona un nivel de claridad adicional para tomar futuras decisiones empresariales.
  • Previsibilidad: Cuando las empresas hacen un seguimiento de su historia y registran sus datos para realizar previsiones cuantitativas, es más fácil identificar y predecir las tendencias. Con esta información, las empresas pueden establecer expectativas realistas y ajustar sus objetivos para medir el crecimiento.

Relacionado: Métodos de previsión: Qué son y cómo elegirlos

Ejemplos de métodos de previsión cuantitativa

Hay varios métodos que las empresas utilizan para hacer previsiones cuantitativas. Cada técnica de previsión utiliza los datos recogidos de una manera única para hacer predicciones precisas que se adapten a las necesidades de la empresa. Como cada empresa tiene sus propias necesidades y objetivos, los directivos y los encargados de las previsiones trabajan juntos para acordar los resultados esperados y qué información es más importante antes de decidir qué método de previsión utilizar.

Algunos factores que afectan al método de previsión elegido son:

  • Disponibilidad de datos históricos
  • Relevancia de los datos
  • Analizar el coste/beneficio del método de previsión elegido
  • Limitaciones de tiempo

He aquí algunos ejemplos de métodos de previsión cuantitativos:

Método ingenuo

El método ingenuo basa las predicciones futuras en la anticipación de resultados similares a los datos recogidos en el pasado. Este método no tiene en cuenta las tendencias estacionales o cualquier otro patrón que pueda surgir en los datos recogidos. Es el método de previsión más sencillo y suele utilizarse para comprobar la precisión de otros métodos.

Por ejemplo, si una empresa ha ganado 500.000 dólares en un año, se espera que gane exactamente 500.000 dólares en el año siguiente. Los cálculos utilizados por el método ingenuo no tendrían en cuenta las tendencias cíclicas, sino que harían la estimación más sencilla basada en la información disponible.

Método lineal

El método lineal calcula las ventas futuras teniendo en cuenta también el crecimiento potencial futuro. Es uno de los métodos más sencillos de previsión cuantitativa porque sólo requiere una estimación razonable del crecimiento esperado, a menudo utilizando el crecimiento de los ingresos pasados como ejemplo.

Para calcular una previsión lineal, se toman los ingresos por ventas del periodo anterior' y se aplican al periodo adyacente. En función del crecimiento experimentado en el pasado, una empresa puede hacer una predicción razonable para el futuro utilizando la siguiente ecuación:

Ingresos por ventas del periodo anterior x ( 1 + tasa de crecimiento estimada) = ingresos del próximo periodo

Utilice decimales para representar la tasa de crecimiento. Por ejemplo, si una empresa ganó 500.000 dólares durante un periodo determinado, un 3% más que en el periodo anterior, la ecuación para el periodo siguiente sería así

$500,000 x 1.03 = $515,000

Aquí, el 3% se convierte en 0,03 en la ecuación anterior. Utilizando el método de la línea recta, esta empresa podría esperar razonablemente ganar 515.000 dólares en el siguiente período, basándose en sus ventas anteriores y en su crecimiento.

Índice estacional

El método del índice estacional para la previsión cuantitativa analiza los datos disponibles al tiempo que acomoda los cálculos para cualquier patrón estacional que aparezca. Comienza separando los datos por año y temporada. Las temporadas más comunes que denotan los datos son los trimestres:

  • Q1** :** Enero, febrero y marzo
  • Q2** :** abril, mayo y junio
  • Q3** :** Julio, agosto y septiembre
  • Q4** :** Octubre, noviembre y diciembre

Para realizar una previsión del índice estacional, comience por calcular los datos de cada trimestre durante un periodo de tiempo determinado. A continuación, sume cada conjunto de trimestres alineados y divida cada número por el número total de años que esté analizando. Así obtendrá el índice estacional de cada trimestre. Por ejemplo, para obtener el índice estacional del primer trimestre, deberá sumar los números del primer trimestre y dividirlos por el número de años.

Digamos que una empresa ha tenido el siguiente rendimiento durante dos años:

  • Año 1** :** Q1 (63), Q2 (75), Q3 (132), Q4 (45)
  • Año 2** :** Q1 (57), Q2 (80), Q3 (110), Q4 (60)

El índice estacional para cada trimestre sería:

  • Q1** :** 60
  • Q2** :** 77.5
  • Q3** :** 121
  • Q4** :** 52.5

Estos índices se utilizan luego para calcular y prever las proyecciones teniendo en cuenta la estacionalidad.

Método de la tasa de ingresos

Puede utilizar el método de la tasa de ejecución de ingresos para estimar los ingresos que una empresa puede esperar durante un período de tiempo más largo. Este método se utiliza a menudo para proyectar las ventas año por año para mostrar el rendimiento anual utilizando proyecciones de períodos más pequeños a lo largo del año. Estos periodos más pequeños pueden ser grupos de meses, trimestres financieros u otros bloques de tiempo según decida el pronosticador. El método de la tasa de ejecución opera bajo el supuesto de que la tasa de ventas actual continuará, utilizando este patrón como base sobre la cual proyectar las ganancias durante un período prolongado.

Por ejemplo, utilizando el método de la tasa de ejecución de los ingresos, una empresa que ganó 70.000 dólares durante el primer trimestre esperaría ganar esa cantidad en cada trimestre siguiente. Como hay cuatro trimestres en un año, los ingresos esperados del año serían, por tanto, de 280.000 dólares. Esto se debe a que las expectativas de beneficios se mantienen estables y se utilizan para prever los ingresos a lo largo de un año.

Método de la media móvil

El método de la media móvil pronostica las tendencias a largo plazo calculando una media de un subconjunto que representa un largo periodo de tiempo. Es posible calcular medias móviles utilizando cualquier subconjunto de datos, normalmente en grupos de tres, cuatro o cinco años.

Por ejemplo, considere una empresa que ha obtenido los siguientes beneficios durante un periodo de seis años:

  • Año 1** :** 4 millones de dólares
  • Año 2: 6 millones de dólares
  • Año 3: 3,5 millones de dólares
  • Cuarto año: 7 millones de dólares
  • Año 5: 4 millones de dólares
  • Año 6: 5 millones de dólares

Calculando las medias para cada subconjunto de dos años, se pueden encontrar las siguientes medias móviles:

  • Año 1 y 2: 5 millones de dólares
  • Años 3 y 4: 5,25 millones de dólares
  • Año 5 y 6: 4,5 millones de dólares

Los promedios móviles crean puntos de trazado que los pronosticadores pueden utilizar para modelar el crecimiento de los ingresos y crear inferencias sobre los ingresos que pueden esperar en el futuro.