Pronostico de ventas….

Presentación del tema: "Pronostico de ventas…."— Transcripción de la presentación:

1 Pronostico de ventas…

2 ¿cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?
Ventajas de los pronósticos de ventas… Que significa pronosticar de que depende la elección de los métodos ¿dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda? Pronostico de ventas… en que se basa un pronostico de ventas Quien utiliza las técnicas de pronósticos técnicas aceptadas en la elaboración de un pronostico ¿cuál es la validez de un pronóstico?

3 Que es pronostico de ventas…
Es una serie de datos que con base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto.

4 Que es pronostico de ventas…
El pronóstico de ventas es una de las partes fundamentales en la preparación de los presupuestos de caja. Este es suministrado por el departamento de comercialización.

5 Que es pronostico de ventas…
Con base en este pronostico se calculan los flujos de caja mensuales que vayan a resultar de entradas por ventas proyectadas y por los desembolsos relacionados con la producción, así mismo por el monto del financiamiento que se requiera para sostener el nivel del pronostico de producción y ventas.

6 Ventajas de los pronósticos de ventas…
Apoyo a la toma de decisiones por parte de las Gerencias de Mercadeo, Ventas y Producción al proveerlos con información congruente y exacta, la cual se calcula utilizando modelos matemáticos de pronóstico, datos históricos del comportamiento de las Mayor seguridad en el manejo de la información relacionada con las ventas de la empresa. 

7 Ventajas de los pronósticos de ventas…
-Gran flexibilidad en la elaboración de pronósticos y para la creación y comparación de múltiples escenarios para efectos de análisis de ventas proyectadas. -Apoya las decisiones del departamento de Ventas de una manera eficaz y oportuna, al pronosticar los lineamientos de los productos y las demandas establecidos dentro del Plan Maestro de Producción  

8 Que significa pronosticar…
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios

9 ¿DÓNDE SE UTILIZAN LAS TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS EN UNA EMPRESA PARA DETERMINAR LA DEMANDA?
Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y con base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.

10 Quien utiliza las técnicas de pronósticos
Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .

11 ¿CUÁL ES LA VALIDEZ DE UN PRONÓSTICO?
No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será.

12 TECNICAS ACEPTADAS EN LA ELABORACION DE UN PRONOSTICO
Las técnicas generalmente aceptadas para la elaboración de pronósticos se dividen en cinco categorías: juicio ejecutivo, encuestas, análisis de series de tiempo, análisis de regresión y pruebas de mercado.

13 JUICIO EJECUTIVO Se basa en la intuición de uno o más ejecutivos experimentados con relación a productos de demanda estable. Su inconveniente es que se basa solamente en el pasado y está influenciado por los hechos recientes. 

14 ENCUESTAS DE PRONOSTICO DE LOS CLIENTES
Útil para empresas que tengan pocos clientes. Se les pregunta que tipo y cantidades de productos se proponen comprar durante un determinado período. Los clientes industriales tienden a dar estimados más precisos. Estas encuestas reflejan las intenciones de compra, pero no las compras reales. 

15 PRUEBAS DE MERCADO Se pone un producto a disposición de los compradores en uno o varios territorios de prueba. Luego se miden las compras y la respuesta del consumidor a diferentes mezclas de mercadeo. Con base en esta información se proyectan las ventas para unidades geográficas más grandes.

16 EN QUE SE BASA UN PRONOSTICO DE VANTAS
Este pronóstico puede basarse en un análisis de los datos de pronósticos internos que se basan fundamentalmente en una estructuración de los pronósticos de ventas por medio de los canales de distribución de la empresa. Los datos que arroja este análisis dan una idea clara de las expectativas de ventas.

17 ¿CÓMO SE AGRUPAN LAS TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS QUE UTILIZAN EN LA ACTUALIDAD?
Cualitativas… Consiste en descripciones detalladas de situaciones, eventos, personas, interacciones y comportamientos que son observables. Incorpora lo que los participantes dicen, sus experiencias, actitudes, creencias, pensamientos y reflexiones tal como son expresadas por ellos mismos y no como uno los describe.

18 Cuantitativas… En el estudio e investigación de fenómenos sociales, se designa por método cuantitativo el procedimiento utilizado para explicar eventos a través de una gran cantidad de datos.

19 DE QUE DEPENDE LA ELECCION DE LOS METODOS
La elección del método o métodos dependerá de los costos involucrados, del propósito del pronóstico, de la confiabilidad y consistencia de los datos históricos de ventas, del tiempo disponible para hacer el pronóstico, del tipo de producto, de las características del mercado, de la disponibilidad de la información necesaria y de la pericia de los encargados de hacer el pronóstico. Lo usual es que las empresas combinen varias técnicas de pronóstico. 

20 METODOS CUANTITATIVOS ANALISIS DE REGRECION
ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO FACTOR DE CORRELACION CHI-CUADRADO DE PEARSON PROMEDIO MÓVIL SIMPLE…. METODOS CUANTITATIVOS ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD O SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)… AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)… AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

21 ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
Se utilizan los datos históricos de ventas de la empresa para descubrir tendencias de tipo estacional y cíclico. 

22 ANALISIS DE REGRESIÓN Se trata de encontrar una relación entre las ventas históricas (variable dependiente) y una o más variables independientes, como población o ingreso por capital

23 Regresión… ES LA TECNICA EMPLEADA PARA DESARROLLAR LA ECUACION Y DAR LAS ESTIMACIONES ECUACION DE REGRECION:X= x/n Y= y/n ECUACIÓN DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE: b=n xy x y a= y+ bx y= a+ bx

24 Cuadro regresión PERIODO X XY χ² 1990 85 1 1991 89 2 178 4 1992 92 3
VENTAS(miles) X XY χ² 1990 85 1 1991 89 2 178 4 1992 92 3 276 9 1993 95 380 16 1994 93 5 465 25 1995 98 6 588 36 552 21 1972 91

25 FACTOR DE CORRELACION Es el conjunto de TECNICAS ESTADISTICAS empleado para medir la intensidad de la asociación entre dos variables. El principal objetivo del análisis de correlación consiste en determinar que tan intensa es la relación entre dos variables.

26 x2 periodo (y) ventas miles x x.y y2 2006 35 1 1225 2007 20 2 40 4 400
2008 30 3 90 9 900 2009 50 200 16 2500 2010 32 5 160 25 1624 2011 80 6 480 36 6400 247 21 1005 91 13049

27 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE….
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2.

28 Cuando n= 3 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
Enero 30 - Febrero 35 Marzo 28 Abril 20 31 -11 121 Mayo 25 27.66 -2.66 7.07 Junio 24.33 5.66 32.14 Julio 10 100 Agosto 40 Septiembre 50 15 225 Octubre ¿? 41.66 S

29 Cuando n= 4 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
Enero 30 - Febrero 35 Marzo 28 Abril 20 Mayo 25 28.25 -3.25 10.56 Junio 27 3 9 Julio 25.75 9.25 85.56 Agosto 40 27.5 12.5 156.25 Septiembre 50 32.5 17.5 306.25 Octubre ¿? 38.75 S

30 Nota: Con base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

31 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)…
Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el procedimiento que se indica.

32 a = 2(PMS) – PMD b = n/n-1 (PMS – PMD)
Procedimiento… Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 . Se calcula el promedio móvil doble Se calculan los valores correspondientes a: a = 2(PMS) – PMD b = n/n-1 (PMS – PMD) Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión: y = a + b(x) donde y = pronóstico deseado o buscado x = el periodo en el que se desea el pronóstico

33 Ejemplo… Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.

34 PERIODOS MENSUALES DEMANDA (D) PRONÓSTICOS (P) PMD Enero 30 - Febrero
Cuando n= 4 PERIODOS MENSUALES DEMANDA (D) PRONÓSTICOS (P) PMD Enero 30 - Febrero 35 Marzo 28 32.5 Abril 20 31.5 Mayo 25 24.0 32 Junio 22.5 27.75 Julio 27.5 23.25 Agosto 40 Septiembre 50 37.5

35 Paso 4 a = 2(PMS) – PMD a = 2 (37.50) – 30 = 45 a = 45 b = n/n-1 (PMS – PMD) b = 15
Paso 5 ynov = a + b(x) = (2) = 75 unidades ydic = a + b(x) = (3) = 90 unidades yene = a + b(x) = (4) = 105 unidades

36 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)…
Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento

37 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)…
Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente: La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3 La demanda en condiciones de estabilidad promedio La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.EJEMPLO

38 EJEMPLO PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de condenación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

39 para a = 0.1 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Mayo 100 Junio 120 20 2 102 400 Julio 130 28 2.8 104.8 784 Agosto 152 1.52 106.32 231.04 Septiembre 140 37.68 3.36 109.68 Octubre ¿? S

40 para a = 0.2 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Mayo 100 Junio 120 20 4 104 400 Julio 130 26 5.2 109.2 76 Agosto 10.8 2.16 111.36 116.64 Septiembre 140 11.36 28.64 5.72 117.08 820.24 Octubre ¿? 117.88 S

41 para a = 0.3 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Mayo 100 Junio 120 20 6 106 400 Julio 130 24 7.2 113.2 576 Agosto 6.8 2.04 115.24 46.24 Septiembre 140 24.76 7.42 122.66 613.05 Octubre ¿?

42 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)
Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos futuros, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda.

43 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)
Para implementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de la demanda, se recomienda seguir el procedimiento: 1: Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor del ajuste. 2: Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta el menor error < (D-P)2

44 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)
3: Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble. 4:Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros a = 2(AES) – AED b = a /a -1 (AES – AED) 5:Calcular el pronóstico final y = a + b(x) donde y = pronóstico deseado o buscado (final). x = el periodo en el que se desea el pronóstico

45 EJEMPLO Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, Y 0.35.

46 EJEMPLO La demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de: Datos o reg. históricos El mejor pronóstico obtenido por AES El mejor pronóstico obtenido por AED Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del

47 para a = 0.2 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Junio 150 Julio 180 30 6 156 900 Agosto 200 44 8.8 164.8 1936 Septiembre 120 -44.8 -8.96 155.84 Octubre 140 -15.84 -3.10 152.67 250.9 S

48 para a = 0.25 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Junio 150 Julio 180 350 30 7.5 157.5 900 Agosto 200 42.5 10.62 168.12 Septiembre 120 -12.03 156.09 Octubre 140 -16.09 -4.02 152.07 259.0 S

49 para a = 0.36 Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
P´ = P + a (D- P) (D-P)2 Junio 150 Julio 180 Agosto 200 Septiembre 120 Octubre 140

50 INDICES DE ESTACIONALIDAD O SUAVIZACION EXPONENCIAL
El índice de estacionalidad es un valor numérico que se utiliza para evaluar las tendencias estacionales en la demanda de un producto o servicio.

51 EN QUE AYUDA UN INDICE DE ESTACIONALIDAD
El índice de estacionalidad ayuda a los cambios de lugar de una empresa. También puede ayudar a la empresa a analizar los resultados de una campaña de marketing o la introducción de nuevos productos. Por último, este índice permite buscar irregularidades o problemas y enfrentarlos para evitar impactos de ventas futuras.

52 FORMULA SUAVIZACION EXPONENCIAL
(Valor de alfa 0.2 * ventas año pasado) + (el complemento de alfa 0.8 * el suavizado exponencial anterior)

53 FORMULA ERROR DE PRONOSTICO
(Ventas- suavización exponencial)

54 FORMULAS ERROR DE PRONOSTICO CUADRADO
(error de pronostico elevado al cuadrado)

55 EJEMPLO… la empresa COLOMBINA S.A, quiere saber cuanto va hacer su pronostico para el en base a los últimos 11 años. Para esto ella va a utilizar el método de suavización exponencial

56 SUAVIZACION EXPONENCIAL ERROR DE PRONOSTICO CUADRADO
AÑO VENTAS (MILES) SUAVIZACION EXPONENCIAL ERROR DE PRONOSTICO ERROR DE PRONOSTICO CUADRADO 2001 32 2002 56 24 576 2003 25 36,8 -11,8 139,24 2004 12 34,44 -22,44 503,5536 2005 85 29,95 55,05 3030,5025 2006 26 40,96 -14,96 223,8016 2007 33 37,96 -4,96 24,6016 2008 3 36,96 -33,96 1153,2816 2009 14 30,16 -16,16 261,1456 2010 45 26,93 18,07 326,5249 2011 50 30,54 19,46 378,6916 2012

57 CHI-CUADRADO DE PEARSON
la prueba χ² es considerada como una prueba no paramétrica que mide la diferencia entre una distribución observada y otra teórica. también se utiliza para probar la independencia de dos variables entre si, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia.

58 ECUACION ESTADISTICA DE CHI-CUADRADO

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