¿Qué pasa con los forecasts de promoción?
Ha pasado un buen rato desde que publicamos algún contenido técnico sobre nuestros métodos de forecast. Discutamos más a fondo el caso de forecasts de promoción.
Promoción forecasts son especialmente interesantes por dos razones:
- las promociones representan una parte importante del negocio para muchas empresas.
- los forecasts tienden a resultar realmente incorrectos cuando se utilizan métodos ad-hoc.
Para aclarar las trampas que acechan detrás de los forecasts de promoción, observemos el siguiente esquema. Las dos curvas negras representan ventas ficticias de productos - ilustrando la respuesta típica del consumidor a una promoción.
Descargo de responsabilidad: Esos comportamientos han sido medidos en las bases de datos de Lokad. Sin embargo, las respuestas del mercado varían mucho de una promoción a otra y de un negocio a otro. Nuestro propósito aquí no es proporcionar modelos cuantitativos precisos, sino centrarnos en lo que creemos que son ideas clave para los forecasts de promoción.
1. Impacto primario de la promoción
El efecto más importante de una promoción suele ser un gran incremento en las ventas del producto promocionado durante la operación. Este efecto se ilustra con (1) en nuestro esquema.
Adivinar que las ventas probablemente aumenten es trivial, pero estimar con precisión el impacto de la promoción - es decir, las ventas adicionales generadas por la propia promoción - es un proceso complicado. Lokad está utilizando su framework tags+events para ello.
Cabe destacar que los métodos de forecast, como el suavizado exponencial, carecen completamente de patrones promocionales.
2. Caída en la demanda debido a la saturación del mercado
El segundo efecto de una promoción - que con demasiada frecuencia se pasa por alto - es la caída en la demanda que se produce justo después del fin de la promoción. Véase el punto (2) en el esquema.
De hecho, al observar miles de operaciones promocionales, hemos descubierto que con frecuencia, justo después del fin de una promoción, los niveles de ventas caen por debajo de los niveles de ventas previos a la promoción.
Esta caída refleja la saturación temporal del mercado causada por la propia promoción. Básicamente, las personas que de todas formas habrían comprado el producto han apresurado su decisión, lo que resulta en menos ventas cuando la promoción termina.
Cuando se pasa por alto esta caída Y se combina con un método de forecast ingenuo, la combinación puede conducir a una gestión de inventario extremadamente deficiente y frecuentes faltantes de stock. De hecho, el comportamiento retardado que sugiere el suavizado exponencial probablemente haga que se propongan reabastecimientos de inventario precisamente cuando la demanda va a caer.
3. Eco mecánico debido a la sincronización de los clientes
El tercer patrón proviene del efecto de sincronización de la promoción en los reabastecimientos de los clientes. Este punto se ilustra con (3) en el esquema.
Todos los productos (consumibles o no) tienden a tener un ciclo de vida propio. La promoción está sincronizando, en cierto modo, los patrones de consumo de los clientes. Como resultado, después del impacto inicial (la propia promoción), es probable que se produzcan echos decrecientes en la demanda de los clientes.
Según nuestras mediciones, parece que la mayor parte del tiempo solo se puede medir el primer echo con suficiente confianza para que resulte útil a la hora de hacer forecast. Los ecos subsecuentes existen, pero son demasiado difusos para usarlos en la mejora de los forecast.
Nuevamente, si el rebote de la demanda (3) ocurre justo después de la caída de la demanda (2), entonces el modelo de suavizado exponencial probablemente cause frecuentes faltantes de stock, porque no logra anticipar en absoluto el rebote.
4. Desviación de la demanda debido a la evolución del mercado
El cuarto efecto es la desviación de la demanda causada por la promoción. Este efecto se ilustra con el punto (4) en el esquema.
Una promoción actúa como una perturbación del mercado, y es probable que el nivel base de ventas sea diferente después de la promoción; con suerte, más alto, pero nuestras mediciones muestran que lo contrario, es decir, ventas más bajas, también ocurre, aunque con menor frecuencia.
Según nuestra experiencia, establecer un forecast cuantitativo para la desviación es realmente difícil. Sin embargo, la desviación puede tenerse en cuenta para acelerar los ajustes de forecast después del fin de la promoción.
5. Canibalización de ventas
La canibalización de ventas es típicamente el segundo efecto principal de una promoción en términos de volúmenes absolutos de ventas. Los productos canibalizados terminan con ventas reducidas durante la promoción, como se ilustra con (5) en el esquema.
Sin embargo, las canibalizaciones son más difíciles de modelar, porque el efecto puede ser difuso y potencialmente afectar a una amplia gama de productos no relacionados. De hecho, dependiendo de la situación, algunos clientes pueden tener un umbral fijo para su gasto. La consecuencia inmediata de dicho umbral es que el gasto de oportunidad que ofrece la promoción termina siendo compensado por restricciones en productos algo no relacionados.
Lokad está haciendo un gran esfuerzo para proporcionar forecasts de promoción detallados, tomando en cuenta todos los efectos que podemos medir. Si decides optar por forecasts internos (lo cual no recomendamos, pero bueno), te sugerimos asegurarte de que ni (2) ni (5) se pasen por alto.
Comentarios de los lectores (2)
El upsell, downsell y cross-sell son otros factores que impactan la demanda. También pueden tenerse en cuenta, pero es un tema completamente diferente al de las promociones y, lamentablemente, un poco demasiado complejo para abordarlo en un comentario. Volveremos a esta cuestión en algún momento. Mantente atento.
Joannes Vermorel (hace 7 años)
Hola, excelente artículo, pero ¿qué hay de los upsell y downsell? ¿Cómo funcionarían en este esquema? Hola, excelente artículo, pero ¿qué hay de los upsell y downsell? ¿Cómo funcionarían en este esquema?
Jose (hace 7 años)
