EL "MÁSTER DEL GUAPO HACKER" ( MASTER DE XAVIER VALDERAS )

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martes, 22 de mayo de 2012

PREVISIÓN DE VENTAS

A menudo se determinan las previsiones de ventas por medios subjetivos, por ejemplo pidiendo estimaciones personales a los vendedores, haciendo conjeturas sobre las ventas del año anterior o simplemente dando por probable que venderemos algo más que en el pasado ejercicio (o algo menos, en períodos de crisis). Este tipo de decisiones carecen de base científica, aunque no de utilidad, y aunque insuficientes por sí solas, tienen un valor como elementos complementarios. Predecir con exactitud el volumen de venta futuro es una utopía; sin embargo, calculado con razonable aproximación y probabilidad en función de los factores principales que determinan las ventas, es posible. ¿ Cuáles son esos factores principales que determinan las ventas? El director comercial que pueda determinarlos con acierto para su empresa, también mejorará sus previsiones. De forma general, lo que nos interesa saber es el número de consumidores, sus necesidades, su poder de compra y las ganas que tienen de comprar realmente. Esto viene a ser el potencial de mercado. Y en segundo lugar, la disponibilidad del producto en el mercado o, lo que es lo mismo, lo que la competencia ofrece en cantidad, calidad, precio,... es decir, las ventas del sector.

A continuación analizamos estos factores:

— El número de consumidores, sean personas, tiendas, industrias, entidades públicas. Sabemos que los productos tienen sus segmentos de mercado, y así las personas físicas se clasifican por edades, para saber, por ejemplo, dónde están nuestros consumidores de pañales, de automóviles, o de bastones; por sexos, para localizar usuarios de sujetadores o de cremas de afeitar; por nivel de rentas, para saber cuántos yates se pueden colocar en tal o cual sitio. En cambio, de las industrias nos interesa saber su actividad, su número de empleados y facturación, su solvencia, su implantación, solidez y futuro previsible. No faltan fuentes de datos para estos conocimientos, algunas tan banales y sencillas como un simple listín de "páginas amarillas", pero también importantes bancos de datos, pannels, y encuestas formalizadas.

— El poder de compra raramente se puede conocer de forma directa, pero sabemos que está relacionado con la profesión, con el lugar donde se vive, con el tamaño y poderío, si se trata de empresas industriales. Muchos de estos datos son relativamente asequibles y a veces nuestros propios vendedores nos pueden informar de ellos.

— El deseo de comprar es el más problemático, pero sabemos que está correlacionado con el nivel de vida, de modo que si tenemos noticia de aquél, podemos saber muchas cosas de éste. (¿Cuál será el "nivel de vida" de una industria? Su índice de crecimiento, su sanidad, los buenos informes bancarios, su seriedad y corrección en el pago.) Vamos ahora a reseñar los procedimientos principales para realizar previsiones con ayuda de la estadística, de técnicas económicas y de sistemas subjetivos o de opinión:

1) Procedimientos estadísticos para realizar previsiones de ventas

Son aquellos que toman el pasado de la empresa como base de la previsión. Su exactitud se basa en suponer que la evolución de los fenómenos comerciales, tanto externos como internos, es lenta, y por tanto hay una cierta inercia tendencial que mantiene el futuro como una solución de continuidad del pasado. Esto es razonablemente aproximado, pero no siempre. Poniendo ciertos límites, estableciendo algunas correcciones y admitiendo que hay cierta probabilidad pero no certeza, y sobre todo uniendo estos procedimientos a otros, podemos asegurar su utilidad.

Hay dos casos en los que no es posible el análisis estadístico:

— Cuando faltan datos por la razón que sea, o

— Para empresas o productos absolutamente nuevos. Sin embargo, hasta en estos casos extremos existen posibilidades de simulación que producen útiles modelos.

— Interpolación y extrapolación:

Llamamos interpolación a la búsqueda de la ley matemática que regula la evolución de un fenómeno en el tiempo. Por ejemplo: llevamos dos horas caminando y hemos recorrido 10 kilómetros. Por interpolación deducimos que caminamos a una velocidad media de 5 kilómetros por hora. Hemos relacionado un recorrido con un tiempo y hemos obtenido por interpolación una ley de velocidad. Llamamos extrapolación a la predicción de lo que sucederá en un período futuro basándonos en la invariabilidad de la ley que hemos obtenido por interpolación. En el ejemplo anterior, podemos extrapolar que, si mantenemos la misma velocidad media, recorreremos los cinco kilómetros que nos faltan para llegar a casa en una hora. Lo mismo sucede con las ventas. Analizando cifras de períodos anteriores (que llamamos históricas), deducimos la ley que las regula (serie de factores que han determinado esas ventas), aplicamos esa ley a los períodos futuros, por extrapolación, y deducimos las ventas que vamos a conseguir. Las formas básicas de interpolación son la lineal, la de segundo o más grados, la exponencial y la logística. Las vamos a ver de manera somera, y casi sin desarrollo matemático. Lo que sí daremos aquí es una visión crítica de cada una de ellas. Utilizamos la interpolación lineal cuando la sucesión de las ventas en períodos anteriores puede representarse con una recta (al menos aproximadamente, es decir, que la nube de puntos obtenida es estrecha y sin inflexiones). El método utilizado corrientemente es el método de los mínimos cuadrados. Suele llamarse "x" a los períodos, e "y" a las cifras de venta correspondientes a cada período. La ecuación de la recta es: y = a + bx En la cual "b" es la pendiente de la recta y "a" la intersección de la recta con el eje de ordenadas. Como en la ecuación conocemos "x" (los años futuros), tendremos que calcular "a" y "b" y, sustituyéndolos en la ecuación, obtendremos los valores de "y", que es lo que se busca. Los valores de "a" y "b" son los siguientes: Aplicando las fórmulas de "a" y "b": (N = número real de años = 6). a = 2.390 b= 431,8 Ecuación de la recta: y = 2.390 + 431,8 x Para el 7.° año: x = 7 y (ventas) = 7 * 431,8 + 2.390 = 5.412,6 Ya hemos terminado el cálculo de interpolación seguido del de extrapolación (cálculo del 7.° año).

El mayor inconveniente de la interpolación y extrapolación lineal está en el hecho de que las ventas en la realidad no suelen estar en progresión lineal. El mismo ejemplo presentado, que corresponde a un caso real, lo indica: la progresión no es lineal. Nosotros hemos sacado una simple línea de ajuste y nada más. No es fácil defender el resultado. Sin embargo, es un sistema tan sencillo que resulta práctico para previsiones empresariales, sobre todo cuando hay bastantes datos y se pretende tener una simple idea a largo plazo. Para mejorar el ajuste a la realidad puede utilizarse la interpolación con polinomios de grado superior al primero (polinomios de enésimo grado). Para determinar el grado del polinomio se utilizan diferencias sucesivas. Se sacan las diferencias entre cada año; si son constantes, se trata de una progresión lineal. Si no es así, se saca la diferencia de las diferencias; si entonces es constante, es de segundo grado; si no es así... etc., y así se calcula el grado. La solución de estos polinomios es similar a la de los de primer grado, aunque naturalmente con más ecuaciones e incógnitas. La mayoría de los casos se resuelven con ecuaciones de segundo grado, correspondientes a ramas de parábolas o hipérbolas. La ecuación adopta la forma y = a * bX que también puede expresarse así: log y = log a + x * log b

La función exponencial se da en empresas que están creciendo de una manera vertiginosa por tratarse de productos novedosos y de gran éxito, fenómeno no muy corriente pero real. Finalmente debemos al menos citar la función logística, que es la que gráficamente adopta forma de "S" con inflexiones diversas. Representa una evolución muy normal en las empresas. Suele empezar con la concavidad hacia arriba, correspondiendo a una etapa de crecimiento rápido (de tipo exponencial) y terminar con una concavidad hacia abajo, lo que sucede en la época de madurez. La curva logística no llega nunca a su límite superior asintótico, de manera que nos indica el estancamiento de la empresa, del cual no se sale sin medidas de "rejuvenecimiento". La asíntota tiene su expresión real en la saturación del mercado, en una red comercial deficiente, limitación de la producción, en resumen, en nuestros defectos. Las "flaquezas" del análisis por interpolación residen en el hecho de que a veces las ventas son tan irregulares que no se adaptan a ninguna función. Si existe alguna aproximación a alguna curva o recta, ya tendremos mucho adelantado, pues al menos podremos apreciar el fondo de la tendencia, el trend, cuyo estudio nos da orientación sobre el futuro de nuestras ventas. Supongamos que las mismas se desarrollan año tras año sin problemas, con un crecimiento bastante regular, pero de pronto aparece en el mercado un competidor que presenta un producto similar al nuestro, y que pensamos que puede quitamos clientes por ofrecer ciertas ventajas. ¿Esto puede preverlo un análisis como los anteriores? Evidentemente, no. Pero sí pueden detectarlo nuestras encuestas y sondeos de la situación, y entonces corregir los resultados previstos con la aportación de estos datos nuevos. Si el estudio de tendencias nos confirma la constancia del trend, deberemos construir sobre el mismo aquellas modificaciones que nos ayudarán a sobrellevar con éxito las inevitables oscilaciones imprevisibles de las ventas, y esa construcción vendrá de la mano de otros estudios de previsión.

— La regresión. Cuando dos fenómenos están unidos por un vínculo de tal manera que la evolución de uno de ellos produce un efecto mayor o menor en la evolución del otro, decimos que están correlacionados, y si ese vínculo se puede expresar matemáticamente, esa expresión se llama regresión. Dos aspectos nos interesan en la correlación: su mera existencia y el grado de interrelación. ¿Cuál es su utilidad? Cuando no podemos estudiar directamente un fenómeno pero sí su correlacionado, conoceremos el primero indirectamente a través del segundo.

Veamos un sencillo EJEMPLO: Supongamos que deseamos conocer el número de baterías de automóvil que se pueden vender en España en el año próximo, y que no encontramos ningún dato al respecto. En cambio sí que tenemos toda clase de previsiones sobre la venta de automóviles. Sabemos a priori que cada automóvil tiene su correspondiente batería, es decir, nos consta que están muy correlacionados. Los datos de los automóviles nos permitirán, por regresión, conocer los datos para las baterías. Pero supongamos que queremos conocer los datos sobre todo tipo de baterías: de automóviles, de camiones, de máquinas agrícolas, de grupos electrógenos, de embarcaciones, de aparatos de fotografía, etc. Evidentemente, la correlación con la venta de automóviles ya no es tan grande. El cálculo nos permite medir el grado de correlación; en el primer caso nos daría como resultado la unidad, que es el índice que expresa la máxima correlación; en el segundo, por ejemplo, 0,6, que indica un menor grado de correlación. La base del cálculo de regresión es similar a la de la extrapolación: estudiar una correlación en el pasado para aplicada al futuro. La técnica es diferente. La interpolación localiza los datos en las propias ventas; la regresión, en los factores económicos que producen el efecto de ventas. Para poder aplicar la regresión, deben darse dos condiciones: que exista una relación causa-efecto, y que conozcamos la futura evolución de la causa. El estudio de la regresión tiene dos etapas consecutivas: la correlación y la regresión propiamente dicha. Primero se determina la correlación entre los fenómenos causa y efecto, para conocer su grado; después se proyecta hacia el futuro por medio de la regresión.

Entre estos aspectos puramente científicos, se encuentra un problema de gestión: el saber buscar y razonar cuáles son las variables a correlacionar de manera acertada y práctica. El tratamiento matemático es una simple rutina. La regresión puede referirse a la correlación entre sólo dos variables, pero también entre más de dos. En el primer caso se trata de regresión simple, en el segundo de regresión múltiple. A su vez, tanto en un caso como en otro, las líneas de ajuste que se presentan al analizar los fenómenos pueden ser rectas o curvas, es decir, polinomios de distinto grado. Se comprende enseguida que los estudios de regresión son más "densos" o complejos que los de interpolación. En cuanto a la utilización práctica, estamos ante una de las técnicas más utilizadas en el ámbito comercial. Los estudios de capacidad de compra la usan constantemente para determinar índices. Debemos indicar que sus limitaciones están en función de la buena elección de variables correlacionadas y en un hecho que no debemos olvidar: que en realidad la correlación no demuestra la existencia de una relación causa-efecto, sino sólo una explicación de un determinado comportamiento. Pero esto suele ser suficiente para resolver muchos problemas prácticos, y además en el terreno comercial es frecuente que, con pocas variables bien elegidas, se llegue a resultados fiables.

— La autorregresión. Es un caso especial de la regresión, consistente en ver la correlación de una serie de ventas consigo mismas. Se estructura, pues, sobre las fluctuaciones de las ventas, lo que la hace de uso fácil, siendo muy empleada. Su base lógica es admitir que un período de ventas influye en el siguiente: esto es cierto, ya que sabemos experimentalmente que si tenemos una clientela, una fuerza de ventas y un producto vendible, se produce una inercia que tiende a la continuidad.

2) Procedimientos económicos para realizar previsiones de ventas

Nos referimos a aquellos procedimientos que, estudiando datos económicos externos a la empresa, pretenden realizar previsiones que van más allá del análisis de series históricas. Por tanto comprenderemos aquí los estudios y encuestas comerciales, los datos que se publican y que nos permiten conocer la evolución de la clientela, del mercado y de la situación económica general. Un conjunto muy extenso que por su propia naturaleza es complicado. La regla de oro será saber seleccionar aquellos elementos que, siendo suficientemente relevantes, también resulten manejables en la práctica. Con las investigaciones externas, se buscan principalmente características y referencias de los clientes reales o potenciales y también de la competencia. Por ser muy significativas, vamos a comentar brevemente tres tipos de investigación. El referente a clientes actuales, a clientes potenciales y a consumidores finales. Las encuestas dirigidas a la clientela actual o efectiva pueden ser totales o sobre una muestra; depende naturalmente del número de clientes. Cualquier asunto que afecte a la empresa puede ser objeto de investigación. A efectos de previsiones, no parece lo más oportuno preguntar a un cliente escuetamente cuánto piensa comprar el próximo año, sino a través de informaciones sobre satisfacción del interesado deducir sus intenciones. Puede mantenerse un sistema periódico o esporádico de información sobre la clientela. Lo que no puede es realizarse de una vez para siempre, porque el dinamismo comercial invalida poco a poco las informaciones antiguas. Las encuestas sistemáticamente repetidas suelen llamarse pannels y se ofrecen a los empresarios interesados por empresas de investigación de mercados. Las encuestas a clientela potencial son más difíciles que las anteriores por la reacción negativa que produce la encuesta en sí. Raras veces pueden ser realizadas por empresas aisladas, pero sí por agrupaciones de las mismas, o por investigadores especializados. Las encuestas dirigidas al consumidor final tienen interés para aquellas empresas que venden a intermediarios Y no conocen de hecho al destructor. Este tipo de estudios inciden principalmente en la motivación de compra.

Finalmente debemos referenciar las investigaciones que atañen a la situación general económica y social, a la situación de la competencia y del mercado, a todo aquello que suele llamarse "la coyuntura". Que puede referirse tan sólo a un sector determinado o a varios. Es inclasificable la cantidad de datos que pueden recogerse: cada empresa sabrá decidir cuáles necesita. Este tipo de informaciones se completa con las publicaciones y material disponible en empresas especializadas, tal como los citados pannels, ómnibus, modelos de mercado por encargo, y también por las noticias y novedades que nos proporciona la prensa especializada, las revistas y por supuesto nuestra propia red comercial. La praxis comercial utiliza unas informaciones sobre el pasado llamadas "barómetros" que debemos mencionar. Los barómetros son recopilaciones de índices generales sobre aspectos básicos de la macroeconomía, por ejemplo renta per cápita, producción, precios. on estas recopilaciones se elaboran otros índices que nos dan una visión sintética de la evolución económica en tales o cuales aspectos.

3) Procedimientos subjetivos o de opinión para previsión de las ventas

Están constituidos por la recopilación, metodología e interpretación de las informaciones aportadas por elementos internos de la empresa, pero no en cuanto a realizadores de investigaciones externas sino en cuanto a portadores de criterios y opiniones personales útiles para la misma. Con ello se pretende no sólo aprovechar la creatividad e intuición de estos inapreciables colaboradores, sino también su experiencia, ya que sus opiniones se basan fundamentalmente en dicha experiencia, es decir, en hechos reales. Por eso la literatura sobre previsiones cita como procedimientos de trabajo el jurado de opinión, el pool de empresas y otras figuras que pretenden recoger sistemáticamente este tipo de informaciones. A nuestro criterio, la más importante es la información proveniente de los vendedores de nuestra propia red comercial.