Predicción de ventas impulsaría crecimiento empresarial - UNIMEDIOS: Universidad Nacional de Colombia
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Predicción de ventas impulsaría crecimiento empresarial

Pronósticos de ventas, utilidades, inversiones y costos, entre otros, son elementos importantes para planificar los negocios cuando los empresarios se enfrentan al problema de proyectar el futuro de su actividad económica.

Manizales, 13 de febrero de 2020Agencia de Noticias UN-

El estudio se realizó en la empresa norteamericana Specialized. Fotos: Felipe González Ramírez, magíster en Ingeniería Industrial, UNAL Sede Manizales.

Para la investigación se definieron cinco familias de bicicletas para atender la demanda de los compradores.

Las variables estudiadas fueron marca, gusto y atracción por los deportes en bicicleta.

Distribución del mercado de bicicletas y sus partes.

Uso de la bicicleta en Bogotá.

Felipe González Ramírez, magíster en Ingeniería Industrial de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, diseñó un modelo de pronóstico para determinar el comportamiento a futuro de la demanda a partir de datos del pasado y basado en la empresa estadounidense Specialized, fabricante y distribuidora de bicicletas y equipamiento. 

“Tener un buen modelo de predicción de ventas genera un impacto económico relevante en las empresas, ya que permite mejorar en aspectos como la satisfacción del cliente con entregas a tiempo, y la reacción rápida y ágil en el servicio frente a la demanda, contando siempre con un inventario suficiente para evitar que se presenten órdenes sin entregar, lo cual generaría pérdidas”, explica el magíster.

Pertenecer a un mercado en expansión, que depende en gran medida de variables tanto macroeconómicas (fluctuaciones del dólar) como cualitativas (preferencia de marca, gusto, atracción por bicicleta deportiva o como medio de transporte), supone un reto al momento de pronosticar la demanda de la empresa en la cual se basó el modelo predictivo.

“El modelo permitirá estimar la cantidad de bicicletas que se venderán en un año determinado, y así generar información útil para la cadena de abastecimiento”, explica el investigador.

Para el modelo de pronóstico desarrollado se seleccionaron cinco familias de bicicletas: Rockhopper, Hardrock, Hotrock, Tarmac y Jett, escogidas con base en sus históricos de ventas. También se generaron series de tiempo para cada una, teniendo en cuenta las variables “ventas por unidad” y “tiempo por meses”; así se generaron 56 periodos de estudio, cada uno de los cuales se analizó y modeló de manera independiente, ya que el comportamiento de cada grupo es diferente a lo largo del tiempo.

Según el magíster, el modelo incluyó patrones como tendencia, ciclos, estacionalidad e irregularidad presentes en la serie, y basado en estos datos se determinó que el mejor método de previsión para esta investigación es el Holt-Winters.

Este modelo incluye tres parámetros: nivel, tendencia y estacionalidad. El primero proporciona los datos del tope que han alcanzado las ventas; la tendencia se obtuvo de los datos de crecimiento o decrecimiento de los negocios, y la estacionalidad se refiere al patrón que siguen las ventas: más altas en ciertas épocas –normalmente una estación representa un año– y más bajas en otras partes del año.

“La implementación de este modelo es sencilla, ya que no requiere de un analista experto ni de software sofisticado”, asegura el magíster.

Una herramienta de pronóstico le permitirá al analista tomar la mejor decisión para la empresa, con lo que evitará incurrir en gastos innecesarios, o hacer la mejor inversión.

(Por: fin/LGH/MLA/LOF
)
N.° 136

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