El forecast de demanda estadístico es una ciencia contraintuitiva. Este punto se ha planteado un par de veces antes, pero veamos otra situación engañosa.

Si cada segmento de producto de mi negocio está creciendo rápidamente, entonces al menos algunos productos también deberían tener una tendencia ascendente en sus ventas. ¿No? De lo contrario, no estaríamos creciendo en absoluto.

Esta afirmación parece simplemente sentido común, y sin embargo está equivocada, muy equivocada. Vivimos en una economía de ritmo acelerado. Tener un producto idéntico siendo vendido durante más de 3 años es la excepción y no la regla en la mayoría de negocios de bienes de consumo. Como resultado, los ciclos de vida del producto tienden a ensombrecer el crecimiento orgánico de los minoristas.

Esta situación se ilustra con el siguiente esquema.

Este es un conjunto de ventas de producto representado en el mismo gráfico. Cada curva está asociada a un producto en particular; y los productos se lanzan a lo largo del tiempo. Cada producto viene con su propio patrón de ciclo de vida. Los patrones de ciclo de vida aquí ilustran un efecto novedad típico: las ventas se disparan rápidamente después del lanzamiento del producto, y luego el producto entra en su fase decreciente, que finaliza cuando finalmente se retira del mercado.

Sin embargo, ¿cómo influye una tendencia ascendente – propia del minorista – en este panorama? Echemos otro vistazo a la ilustración a continuación.

Las ventas son mayores con un minorista con tendencia positiva, sin embargo, este crecimiento no es lo suficientemente fuerte para compensar el efecto del ciclo de vida del producto. Las ventas del producto siguen disminuyendo, aunque a un ritmo más lento.

Esta situación demuestra cómo podemos tener un negocio minorista de rápido crecimiento aun cuando las ventas de los productos tengan únicamente una tendencia negativa. La clave radica en que se siguen lanzando nuevos productos.

Ay, esta situación genera mucha confusión. De hecho, cuando los forecast de ventas no se ajustan a las expectativas generales, se vuelve muy tentador corregir los forecast.

Dado que la mayoría de las herramientas de forecast están poco preparadas para lidiar con una demanda demasiado variable o intermitente, es tentador agregar las ventas por familia, por categoría para producir un forecast agregado; y luego desagregar los forecast a nivel de SKU utilizando ratios. Este enfoque se denomina top-down forecasting; y es muy utilizado en muchas industrias (la textil, entre otras).

Los forecast top-down producen resultados que parecen mucho más cercanos a las expectativas intuitivas: se observa un crecimiento en los forecast de ventas, y coincide con el crecimiento observado en los diversos segmentos del negocio.

Sin embargo, al producir el forecast a nivel superior, el modelo de forecast está capturando una tendencia ascendente ficticia que solo resulta de la contribución de lanzamientos regulares de productos. Si esta ficticia se aplica a un nivel inferior – es decir, a SKUs o productos – entonces sobreestimamos significativamente las ventas de cada producto individual.

Casi en el peor de los casos: se genera un overstock masivo para los productos justamente cuando se retiran del mercado.

Desde una perspectiva de forecast, un buen sistema de forecast debería ser capaz de capturar los efectos del ciclo de vida. Esto significa que los forecast de ventas pueden diferir significativamente del forecast global del negocio. El negocio puede estar en alza mientras cada producto está en baja. En tal situación, intentar corregir los forecast es, muy probablemente, empeorarlos.

Añadido: A pesar de la fecha de esta publicación (April 1st, 2011), esta publicación no es una broma.