Métodos de Pronostico de Ventas

Universidad Abierta y a Distancia

De México

Licenciatura  en

 Mercadotecnia Internacional

Nombre de la Materia

Planeación Estratégica de Mercadotecnia

Unidad  3 A1

Pronósticos de Ventas

MÉTODOS PARA EL PRONÓSTICO DE VENTAS

MÉTODOS CUANTITATIVOS MAYORMENTE APLICADOS

Método	Descripción	Aplicación	Costo
PROMEDIO SIMPLE	Consiste en atenuar los datos al obtener la media aritmética de cierto número de datos históricos para obtener con este el pronóstico para el siguiente período. El número de datos a tener en cuenta para calcular el promedio es una decisión del equipo de planeación que realiza el pronóstico.	Un pronóstico de promedio simple es el más sencillo de los métodos de pronóstico estándar. Este método es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados sin elementos estacionales o de tendencia.	Bajo Costo
PROMEDIO MÓVIL	El método de pronóstico móvil simple se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión. Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados.	El pronóstico de promedio móvil es óptimo para patrones de demandas aleatorias o niveladas donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares histórico mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.	Bajo Costo
PROMEDIO MÓVIL PONDERADO	Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.	El pronóstico de promedio móvil ponderado es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, dicho enfoque es superior al del promedio móvil simple.	Bajo Costo
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE	El método de suavización o suavizamiento exponencial simple puede considerarse como una evolución del método de promedio móvil ponderado, en éste caso se calcula el promedio de una serie de tiempo con un mecanismo de autocorrección que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado mediante una corrección que se ve afectada por un coeficiente de suavización	El pronóstico de suavización exponencial simple es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, este posee una ventaja sobre el modelo de promedio móvil ponderado ya que no requiere de una gran cantidad de períodos y de ponderaciones para lograr óptimos resultados.	Bajo Costo
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DOBLE	El método de suavización exponencial doble o método de Holt usa tres ecuaciones fundamentales: *Pronóstico del período t. *La serie suavizada exponencialmente (primera suavización). *El estimado de la tendencia.	El pronóstico de suavización exponencial simple es óptimo para patrones de demanda que presentan una tendencia, al menos localmente, y un patrón estacional constante, en el que se  pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente.	Bajo Costo
PRONOSTICO DE REGRESION	El modelo de pronóstico de regresión lineal permite hallar el valor esperado de una variable aleatoria a cuando b toma un valor específico. La aplicación de este método implica un supuesto de linealidad cuando la demanda presenta un comportamiento creciente o decreciente, por tal razón, se hace indispensable que previo a la selección de este método exista un análisis de regresión que determine la intensidad de las relaciones entre las variables que componen el modelo.	El pronóstico de regresión lineal simple es un modelo óptimo para patrones de demanda con tendencia (creciente o decreciente), es decir, patrones que presenten una relación de linealidad entre la demanda y el tiempo	Bajo Costo
VARIACIÓN ESTACIONAL O CÍCLICA	El modelo de variación estacional, estacionaria o cíclica permite hallar el valor esperado o pronóstico cuándo existen fluctuaciones (movimientos ascendentes y descendentes de la variable) periódicas de la serie de tiempo, esto generalmente como resultante de la influencia de fenómenos de naturaleza económica.	El modelo de variación estacional es un modelo óptimo para patrones de demanda sin tendencia y que presenten un comportamiento cíclico, por ejemplo la demanda de artículos escolares, la cual tiene un comportamiento cíclico de conformidad con el calendario escolar.	Bajo costo
VARIACIÓN ESTACIONAL CON TENDENCIA (DESCOMPOSICIÓN DE UNA SERIE DE TIEMPO)	El modelo de variación estacional, estacionaria o cíclica, permite determinar el pronóstico cuándo existen fluctuaciones periódicas de la serie de tiempo, esto generalmente como resultado de la influencia de fenómenos de naturaleza económica, como por ejemplo: las temporadas de ventas.	El modelo de variación estacional con tendencia es un modelo óptimo para patrones de demanda que presenten un comportamiento cíclico y que a su vez presentan una tendencia, por ejemplo la demanda de artículos escolares, la cual tiene un comportamiento cíclico de conformidad con el calendario escolar y que puede, en un momento dado, presentar una tendencia creciente con relación a las ventas que se realizan en el mismo mes, año tras año.	Bajo Costo

Marca: Coca-Cola

Empresa: Coca Cola – FEMSA     (Empresa Nacional)   

Reporte de Ingresos 2017

https://img.coca-colafemsa.com/assets/files/es/Sostenibilidad/KOF17_spanish.pdf

Informe de Ventas

Ventas Anuales
Cantidades Reflejadas en Millones de Pesos
Producto	Año 2015	Año 2016	Año 2017	Pronostico Año 2018
Bebidas	152.4	177.7	203.8	181.81

Método: Promedio Móvil Ponderado 

Xt 4=   (152.4*.25) + (177.7*.35) + (203.8*.40)

= 38.1 + 62.19 + 81.52   =   181.81  MDP  pronóstico para 2018

Impacto en el Pronóstico a través de Estrategias de Mercadotecnia

            Como se puede observar en el ejemplo anterior, el pronóstico de las ventas para el año 2018 refleja un resultado descendente, sin embargo la organización al contar con esta herramienta que le permite vislumbrar una tendencia o pronostico no favorable, es aquí en donde debe hacer uso de las distintas estrategias de mercadotecnia para impulsar las ventas en ese periodo, crear campañas publicitarias, ajustes en su distribución, introducción de nuevos productos, etc. Es así que contrarrestaría el pronóstico arrojado para que las ventas mantengan una tendencia ascendente.

Bibliografía

Coca Cola Femsa. (06 de Marzo de 2019). Obtenido de Informe anual de Resultados: https://img.coca-colafemsa.com/assets/files/es/Sostenibilidad/KOF17_spanish.pdf

IngenieriaIndustrialiOnline.com. (06 de Marzo de 2019). Obtenido de Metodos de Prónostico de Ventas: https://www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingeniero-industrial/pron%C3%B3stico-de-ventas/variacion-estacional-con-tendencia/