Al tratar con pronósticos de ventas que conciernen tanto a artículos de alta como de baja rotación, debemos tener en cuenta la escala no proporcional de la incertidumbre relativa del pronóstico con las tasas de venta, lo que determina en gran medida el nivel de precisión alcanzable.
- Para una misma calidad de pronóstico, las predicciones para elementos de movimiento lento inevitablemente conllevan un error absoluto menor pero un error relativo mayor que para los elementos de movimiento rápido. Evite la trampa del escalamiento ingenuo: si su pronóstico parece tener dificultades con los productos de baja rotación, evalúe en qué medida se espera un aumento en el error relativo al acercar a velocidades bajas.
- No existe una frontera clara entre los que se mueven "lentamente" y los que se mueven "rápidamente". No clasifiques los artículos según diferentes metodologías de evaluación, pero cerciórate de que tu evaluación trate adecuadamente todas las tasas de venta previstas.
- ¿Encuentra muchos elementos de movimiento muy lento en su análisis? Cuestiona esa evaluación y cerciórate de que tu escala temporal de agregación se ajuste a la realidad empresarial; no tomas decisiones comerciales diarias basadas en productos no perecederos de baja rotación.
Cuando estés en el extranjero, prueba las especialidades gastronómicas locales, frescas y perecederas.
Viajar, aunque no es fácil en tiempos de pandemia, es una oportunidad para aprender sobre otras culturas, paisajes y, por supuesto, disfrutar de buena comida. Incluso en el mundo conectado y globalizado de hoy, con minoristas multinacionales que intentan satisfacer instantáneamente cualquier deseo posible en cualquier lugar del planeta, ciertos productos simplemente no se ofrecen en absoluto en algunos sitios. Quizás no esperes este consejo en una entrada de blog sobre estadística cuantitativa, pero una consecuencia directa de nuestra discusión a continuación será: Para aprovechar al máximo tu viaje al extranjero desde el punto de vista culinario, explora las especialidades frescas y ultraperecederas. Pruebe la fruta fresca en Río de Janeiro, los pretzels recién horneados en Múnich y el marisco crudo en Busan.
De hecho, es difícil encontrar pretzels bávaros tradicionales en Busan, es imposible comprar pepino de mar crudo en Río de Janeiro (que sepamos), y a los viajeros de Sudamérica les divierte la limitada variedad de fruta fresca en los supermercados del norte de Europa. ¿Cuáles son los aspectos comunes de estos productos? Ambos productos son perecederos y, si se vendieran fuera de su lugar de origen, constituirían un mercado muy reducido. En efecto, se consigue kimchi encurtido, cerveza Oktoberfest de exportación y cachaça en todo el mundo. Pero los productos que los minoristas calificarían como "ultrafrescos" (muy perecederos, buenos solo por un día o dos) y "de baja rotación" (que probablemente no se vendan en un día determinado) nunca se ofrecen, jamás, en ningún lugar.
¿Porqué es eso? ¿Por qué los supermercados brasileños no intentan satisfacer la demanda, ciertamente pequeña pero sin duda existente, de pepino de mar crudo? Si en una tienda de Busan se venden 100 pepinos de mar al día, y en Río de Janeiro la demanda es de uno al día, ¿por qué los minoristas coreanos satisfacen la gran demanda de Busan, pero las tiendas brasileñas no? ¿Qué diferencia fundamental existe entre un producto perecedero de venta rápida —por ejemplo, una fresa en Europa— y uno de venta lenta —por ejemplo, un pepino de mar crudo en Brasil—?
Resulta que los minoristas no ofrecen artículos de demanda extremadamente baja porque no pueden predecir la demanda real con la suficiente precisión como para encontrar un punto óptimo rentable en el equilibrio entre el desperdicio y las situaciones de falta de existencias. En general, el negocio de un minorista consiste en convertir la demanda del consumidor en ventas reales. Para saber qué y cuánto tener en stock, necesitan estimar la demanda futura lo mejor posible, ya sea mediante métodos tradicionales basados en la intuición humana, estadísticas modernas o incluso pronósticos impulsados por el aprendizaje automático. Hasta hace pocos años, las previsiones en la cadena de suministro se centraban en grandes cantidades a escalas muy amplias, por ejemplo, las ventas totales de productos lácteos en una región durante un mes. Las cifras típicas con las que se trabajaba eran del orden de al menos unos cientos, hasta muchos miles. Los recursos computacionales actuales permiten realizar pronósticos a un nivel mucho más granular; las predicciones se refieren a elementos individuales en un solo día y en una ubicación determinada. En ese nivel, los números típicos con los que trabajamos no están en los cientos de miles, sino que a veces son tan pequeños como 5, 1 o 0,1. ¿Podemos simplemente transferir las herramientas establecido para la evaluación de pronósticos del "mundo de los números grandes" al "mundo de los números pequeños"?
Técnicamente, no surgen problemas: un programa informático escrito para números grandes puede ejecutar con números pequeños. Sin embargo, desde un punto de vista funcional debemos tener cuidado: al pasar al régimen de números pequeños, las idiosincrasias estadísticas, que podíamos ignorar sin problema en el régimen de ventas rápidas, se vuelven relevantes o incluso dominantes. Al centrarnos en los productos de baja rotación, empezamos a experimentar los límites de la tecnología de pronóstico: como cualquier tecnología, el pronóstico tiene límites fundamentales insuperables. Tanto la precisión del pronóstico, la dispersión de la demanda real en torno al valor pronosticado, como la exactitud del pronóstico, la ausencia de sesgo hacia valores sistemáticamente grandes o pequeños, no pueden superar de forma consistente ciertos valores, regidos por leyes estadísticas. Aquí nos centramos en el límite inferior de la precisión de los pronósticos, en el nivel inevitable de ruido que sufre un pronóstico de una cantidad contable. Este límite resulta depender de la escala: la incertidumbre relativa con la que debemos convivir en los productos de baja rotación es mayor que en los de alta rotación. Esto implica tanto que nuestra metodología de evaluación de pronósticos debe tener en cuenta la escala, como que no te ofrecerán pepino de mar fresco en Río de Janeiro.
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