Pronóstico de ventas

Métodos para el pronóstico de ventas

Tipo	Método	Descripción	Aplicación en marketing	Costo relativo por su implementación
Cualitativos	Delphi	Son tres reuniones de expertos de diversas áreas y jerarquías, donde se aplica un cuestionario anónimo	Útil pues abarca varias áreas de la empresa, sin sentir la presión de los resultados de marketing	Es tardado, los costos son altos por los comunicados, los expertos y el papeleo
	Encuestas de mercado	Tomar en cuenta las opiniones del mercado meta. Son encuestas aplicados a una muestra estadística	Útil pues se logra acercarse al mercado meta, conociendo sus opiniones y percepciones. Proporciona datos estadísticos	El costo es menor, pero no puedes obtener información cualitativa
	Analogía de ciclos de vida	Pronostica la evolución en el tiempo que tendrá el ciclo de vida de un determinado producto.	Permite estimar el tamaño del mercado, la participación que tendrá y la cantidad demandada del producto	El costo es medio y no garantiza que se comporte el producto igual que en el pasado
	Juicio bien informado	Desarrollado por el equipo comercial	Los vendedores pronostican las ventas a su conveniencia sin tomar en cuenta el mercado	Costo muy bajo, pero poco confiable
Series de tiempo	Promedios móviles	Método matemático que utiliza datos históricos ya sea de la misma empresa o el mercado	Analiza el comportamiento del producto en el mercado	El costo es bajo, pero dependerá de la facilidad con la que se tenga acceso a la información
	Suavización exponencial	Calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección afectado por el coeficiente de suavización.	Suaviza la demanda de producto históricos, sobre todo cuando no son lineales	El costo es bajo, pero dependerá de la facilidad con la que se tenga acceso a la información
	Modelos matemáticos	Toma en cuenta el efecto de las estrategias de marketing y corporativas	Se involucran las estrategas de marketing con las ventas pronosticadas	Si la empresa cuenta con el personal calificado para hacer os modelos matemáticos el costo será bajo
	Box-Jenkins	Analiza los datos en una serie de tiempo, y aplica modelos auto-regresivos integrados de media móvil	Detecta las tendencias del mercado y las etapas estacionales	Si la empresa cuenta con el personal calificado para hacer os modelos matemáticos el costo será bajo
Causales de pronóstico	Regresión	Es un análisis de serie temporal, utilizando los históricos de ventas de los últimos tres años	Toma datos históricos considerando las fluctuaciones trimestrales	Costo bajo a medio, dependiendo del acceso a la información
	Métodos econométricos	Sus pronósticos toman en cuenta variables tales como el precio, costos, mercado y economía	Importante pues toma factores como el precio, comportamiento del mercado y las tendencias del sector	Costos medios a altos, y dependen mucho de la veracidad de los datos
	Modelos de insumo - producto	Toma en cuenta las ventas históricas y las compras de insumos	Evita el desabasto del producto, basado en las tendencias de ventas históricas	Costo bajo pues dependen de la información interna de la empresa
	Modelos de simulación	Predice varios escenarios y toma en cuenta el comportamiento y las tendencias de varias variables que pueden afectar las ventas	Toma en cuenta muchos factores relacionados con el marketing, bajando la incertidumbre	Costos bajos si la empresa cuenta con el personal calificado

 

Estadísticas de ventas

La miel mexicana ha tenido gran aceptación en los mercados internacionales, con el siguiente comportamiento:

Año	Miel
2010	55,686
2011	57,785
2012	58,604
2013	56,906
2014	59,693
2015	61,880
2016	55,840

Tabla 1, elaboración propia con datos de http://www.inegi.org.mx/sistemas/bie/

Pronóstico de ventas

Utilizando el método de promedios móviles que dan una tendencia lineal, basado en los datos históricos conocidos, nos arroja la siguiente información:

Año	Miel
2010	55,686
2011	57,785
2012	58,604
2013	56,906
2014	59,693
2015	61,880
2016	55840
2017	59447.857

Tabla 3, elaboración propia con datos de http://www.inegi.org.mx/sistemas/bie/

Con lo cual podemos pronosticar que la venta miel para el 2017 será de 59,447 toneladas