El pronóstico como una profecía autocumplida
Cada semana, varias empresas nos contactan preguntando si Lokad podría encargarse de sus pronósticos semanales o mensuales en curso, digamos unos cuantos trimestres por delante. De hecho, hace una década, Lokad fue fundada en torno a la idea de ser una aplicación de “pronóstico como servicio”. Desafortunadamente, esta idea resultó ser en gran medida disfuncional, y pasamos a enfoques mejores. Algunos de los problemas planteados por los pronósticos son simples, aunque engañosamente, pero también fundamentales. No importa cuán buena sea la tecnología, no servirá de nada si sus premisas comerciales son defectuosas.
Seamos claros: Lokad sí realiza pronósticos de demanda, y la optimización predictiva sigue siendo nuestra competencia principal, pero hay un método para ello; y el método comienza reconociendo que los pronósticos son en gran medida una profecía autocumplida, y que están involucrados numerosos bucles de retroalimentación.
Ilustremos este enfoque con más detalle. Si uno busca pronosticar las ventas de una marca de moda, solo necesita mirar las cantidades compradas inicialmente: las cantidades que se venden durante la temporada son invariablemente iguales a las cantidades que se ordenaron inicialmente a los proveedores (menos la merma). Sin embargo, con frecuencia, el stock no se vende al precio completo, o viceversa, el stock se agota a mitad de temporada. Este supuesto pronóstico “perfecto” es un espejismo y no refleja la realidad del desempeño financiero de la empresa.
La demanda futura está intrínsecamente vinculada a las decisiones de la cadena de suministro futuras. Sin embargo, muchas empresas actúan como si fuera posible “pronosticar primero” (es decir, la demanda semanal) y luego “decidir después” (es decir, las cantidades de las órdenes de compra). Este enfoque no es sabio porque este último impacta profundamente en lo primero.
A modo de evidencia anecdótica, este acoplamiento entre la demanda futura y la decisión futura explica por qué tantos proyectos de pronóstico “avanzados” fallan: las pruebas retrospectivas estaban “demostrando” que el nuevo pronóstico era mejor que el anterior, y sin embargo, una vez en producción, las cosas comenzaron a desmoronarse, aparentemente sin motivo. La realidad es que, sin el debido cuidado, los pronósticos “tontos” tienden a generar menos efectos adversos de segundo orden, es decir, consecuencias no deseadas causadas por los propios pronósticos.
En la práctica, el bucle de retroalimentación retrospectiva entre los pronósticos y las decisiones adopta muchas formas:
- Introducir otra referencia más en el surtido canibaliza el resto del surtido. Por lo tanto, hacer que el pronóstico de demanda sea mayor para una referencia debería disminuir (de alguna manera) el pronóstico para todos los productos competidores.
- El aumento de la demanda resultante de una promoción para un determinado producto depende en gran medida del contexto más amplio. Si resulta que el producto es el único que se promociona en la tienda, el aumento resultante podría ser grande. Si todos los productos de la tienda resultan ser promocionados, es probable que el aumento sea mucho menor.
- Se debe pronosticar el tiempo de entrega, pero la empresa puede tener cierto grado de control sobre los tiempos de entrega si puede decidir si enviar la mercancía por vía marítima o aérea. Ambas modalidades requieren sus propios pronósticos de tiempo de entrega; pero la demanda a considerar para el stock depende de los tiempos de entrega.
- Comprar cantidades más grandes generalmente ofrece algún tipo de economía de escala, que se materializa típicamente a través de descuentos de precios. Un precio de compra más bajo puede convertirse en un precio de venta más bajo, impulsando la demanda para que coincida con la mayor cantidad adquirida o producida inicialmente.
- Ofrecer un descuento a los clientes aumenta las ventas, pero también modifica las expectativas futuras de los clientes. Los clientes esperarán cada vez más un descuento y retrasarán su decisión de compra hasta que se les ofrezca un descuento.
Todos estos bucles de retroalimentación son una de las principales razones por las que, en Lokad, nos sentimos muy incómodos al entregar pronósticos “desnudos”. Tenemos la firme intención de no repetir los errores de nuestros primeros años y, en el espíritu del juramento hipocrático, entregar valor a nuestros clientes comienza por no causar estragos en sus cadenas de suministro a través de enfoques equivocados.
No es casualidad que nuestro manifiesto de Supply Chain Cuantitativa se base en gran medida en las decisiones. Son las consecuencias, a veces de largo alcance, de las decisiones las que deben predecirse con precisión, no algún tipo de demanda abstracta. En este sentido, nuestro enfoque está alineado con las ideas descubiertas en la década de 1830 por Jean Baptiste Say de que la oferta crea su propia demanda.
Teniendo en cuenta el progreso actual en el aprendizaje automático y el software, no existe una forma “empaquetada” de abordar los bucles de retroalimentación a través del software. Se necesita un Supply Chain Scientist con una comprensión profunda de los desafíos empresariales, así como una buena dosis de discusión con profesionales experimentados, para descubrir heurísticas y modelos que sean al menos aproximadamente correctos en su capacidad para utilizar las capacidades predictivas de Lokad de manera rentable para el cliente.
