Cuando las empresas nuevas y existentes tienen una referencia visual que brinda una descripción general de los resultados y tendencias esperados, tienden a funcionar mejor. Al planificar para el futuro, las empresas exitosas frecuentemente incorporan modelos de pronóstico.
En este artículo, veremos cómo se utilizan los tipos más comunes de modelos de pronóstico en los negocios y obtendremos una descripción general de cómo crear modelos básicos como el modelo de serie temporal.
¿Qué son los modelos de pronóstico?
Los modelos de pronóstico son una de las muchas herramientas que utilizan las empresas para predecir las ventas, la oferta y la demanda, el comportamiento del consumidor y otros resultados. Estos modelos son particularmente útiles en los campos de ventas y marketing. Las empresas utilizan un variedad de métodos de pronóstico que proporcionan diversos grados de información. El atractivo de usar modelos de pronóstico, desde simples hasta complejos, radica en tener una referencia visual de los resultados esperados.
Tipos de modelos de pronóstico
Si bien existen numerosos métodos para pronosticar los resultados comerciales y financieros, existen cuatro tipos principales de modelos o métodos que las empresas utilizan para predecir acciones futuras. Con los siguientes ejemplos de modelos de pronóstico comunes, comprenderá mejor cómo las empresas usan estos métodos para mejorar sus prácticas comerciales y la experiencia del cliente:
- Modelos de pronóstico de series de tiempo
- Modelo econométrico
- Modelo de pronóstico basado en juicios
- El método Delfos
#1. Modelo de pronóstico de series de tiempos
Este es uno de los tipos de modelos de pronóstico que se basa en datos históricos para proporcionar pronósticos precisos. Cuando comprenda cómo interactúan las variables a lo largo del tiempo (horas, semanas, meses o años), podrá visualizar patrones de datos de manera más efectiva.
Si bien existen varios métodos para crear modelos de pronóstico de series temporales, puede estimar los resultados utilizando el conocimiento obtenido de los datos analíticos recientes siguiendo estas etapas generales en una hoja de cálculo:
- Tenga listos sus datos basados en el tiempo (series de tiempo y series de valores).
- En la primera columna, ingrese los datos compilados que involucran tiempo o duración.
- En la siguiente columna, ingrese los valores restantes que desea pronosticar.
- Elige datos relevantes.
- Haga clic en la pestaña Datos, luego en Grupo de pronóstico y finalmente en la Hoja de pronóstico.
- Acceda a la hoja, luego elija entre un gráfico de líneas y un gráfico de barras.
- Determine su fecha de finalización en el cuadro Finalización de la previsión y haga clic en Crear.
Una vez que haya creado sus modelos de pronóstico de series temporales, deberá interpretarlos para hacer sus mejores predicciones para el futuro de su negocio.
#2. modelo econométrico
Los economistas utilizan con frecuencia un modelo de pronóstico econométrico para pronosticar cambios en la oferta y la demanda, así como los cambios de precios. A lo largo del proceso de creación, estos modelos incorporan datos y conocimientos complejos. Este tipo de modelo estadístico, como su nombre lo indica, es útil para pronosticar la evolución económica futura.
La estructura básica de este tipo de modelo de pronóstico es la siguiente:
- Determine sus variables independientes y dependientes. ¿Qué relación económica quieres poner a prueba? Por ejemplo, podría preguntar: "¿Tiene X un efecto sobre Y?"
- Crea una hipótesis para poner a prueba esta relación. Considere otras variables que podrían afectar a "Y" y etiquételas como "Z", también conocidas como variables de control.
- Recopile el conjunto de datos que incluye "Y", "Z" y "X".
- Trace estos datos para ver si hay anomalías o valores atípicos.
- Determina si la relación entre "Y" y "X" es lineal, cuadrática u otro tipo de relación.
- Calcula las transformaciones utilizando un método matemático con el que estés familiarizado.
- Interprete el impacto de "Y" en "X". ¿Qué significa “X” en relación con tu hipótesis?
Para analizar más a fondo sus hallazgos, agregue las variables "W" a esta regresión.
#3. Modelo de pronóstico crítico
Para hacer predicciones, varios modelos de pronóstico de juicio utilizan datos subjetivos e intuitivos. Por ejemplo, hay momentos en que no hay datos disponibles para referencia. Cuando se lanza un nuevo producto o se trata de condiciones de mercado volátiles, los modelos de pronóstico crítico resultan útiles.
Algunas características de los modelos de juicio son las siguientes:
- Aborda el problema desde un punto de vista subjetivo y obstinado.
- Se suponen variables específicas.
- Tiene límites.
- Con la inclusión de información adicional, la precisión mejora.
Esta forma de modelo de pronóstico es extremadamente útil en el ámbito de la investigación y el desarrollo. Los grupos focales y los paneles de expertos pueden brindar información que ningún modelo computacional puede brindar. Las empresas, por ejemplo, pueden analizar mejor su dirección mientras desarrollan características específicas del producto encuestando a un grupo de personas sobre lo que buscan en un producto.
#4. El modelo de Delfos
Este método se usa ampliamente para pronosticar tendencias en función de la información proporcionada por un panel de expertos. Este procedimiento se basa en el método Delphi, que se refiere al Oráculo de Delphi. Se supone que las respuestas producidas por un grupo son más útiles e imparciales que las respuestas ofrecidas por un solo individuo. El número total de rondas involucradas puede variar según los objetivos de los investigadores en la organización o el grupo.
Estos expertos responden a una serie de preguntas en rondas que eventualmente conducen a la “respuesta correcta” que busca una empresa. La precisión de la información mejora con cada ronda a medida que los expertos revisan sus suposiciones anteriores a la luz de la nueva información proporcionada por otros miembros del panel. El método concluye cuando se cumple una métrica predeterminada.
Los siguientes son los pasos que puede seguir para crear sus propios modelos de pronóstico de juicio:
#1. Elija un facilitador.
Considere la neutralidad del individuo y la experiencia de investigación de la persona antes de seleccionar un facilitador para manejar la discusión. Esta posición podría ser elegida por el jefe de investigación y desarrollo, por ejemplo.
#2. Selecciona a tus especialistas
Cuando una empresa realiza una investigación sobre un producto que aún no está en el mercado, se basa en un panel de expertos anónimos para proporcionar comentarios. Los expertos pueden ser cualquier persona con un amplio conocimiento de un tema en particular. En el caso de diseñar un nuevo producto de natación, por ejemplo, una corporación puede contactar a instructores o expertos en seguridad en el campo. Incluso podrían acercarse a atletas profesionales o clientes a largo plazo que utilizan artículos similares.
#3. Especificar el problema
Las empresas que buscan solucionar un problema primero deben revelar los detalles de la situación, así como cualquier detalle esencial que les ayude a llegar a una conclusión informada. Esto asegura que todos sepan lo que se espera de ellos. Las empresas pueden desear desarrollar una monoaleta novedosa con características que ninguno de sus competidores ha intentado.
#4. La primera ronda de preguntas.
Este primer conjunto de preguntas introduce el tema y da inicio a la discusión. Los expertos leerán la información, proporcionarán comentarios anónimos y se la devolverán al facilitador.
#5. Segunda ronda de preguntas
Después de revisar las respuestas del panel, editar el contenido, filtrar datos extraños y escanear el contenido en busca de temas comunes, el facilitador brinda nueva información al panel. Los miembros del panel pueden estudiar las respuestas anteriores de forma anónima y volver a enviar una respuesta a la declaración de otro en función del nuevo conocimiento. Resienten sus respuestas al facilitador.
#6. Tercera ronda de preguntas
Antes de enviar las encuestas al panel, el facilitador verificará las nuevas respuestas y filtrará el material ofrecido quizás por última vez. Sin embargo, el procedimiento puede repetirse hasta que se alcance un consenso generalizado, lo que podría tomar tres o cuatro iteraciones.
#7. tomar alguna acción
Una vez que los investigadores han recopilado suficiente información, pueden proceder con cualquier plan para poner en práctica sus hallazgos. Esto podría ser el comienzo del desarrollo de un producto nuevo o el comienzo de la fabricación de un artículo del que no están seguros.
Métodos de Inteligencia Artificial (IA)
Las empresas en el ámbito de la tecnología utilizan métodos de inteligencia artificial (IA) para pronosticar un área específica de crecimiento. Entonces, usando algoritmos matemáticos, estos modelos de pronóstico producen resultados notablemente precisos. La tecnología que sustenta la inteligencia artificial anticipa una amplia gama de resultados de los usuarios y ayuda en la generación de sugerencias de "también puede disfrutar" que se muestran en sitios web específicos.
Aquí hay algunos ejemplos de métodos comunes de pronóstico de inteligencia artificial:
#1. Recomendaciones de productos y contenidos.
Las grandes organizaciones en línea utilizan IA para predecir el comportamiento de los clientes en sus sitios, incluida la posibilidad de una compra futura. Además, los usuarios del sitio obtienen productos recomendados a través de un proceso conocido como "filtrado colaborativo", que implica agrupar e interpretar los datos del consumidor junto con la información de perfil y la demografía. Por lo tanto, más datos conducen a mejores resultados.
Suponga que está navegando en un popular sitio de compras en línea y se encuentra con un juego de mesa llamado "Fender Bender". Si baja al final de la página web, verá que se han sugerido juegos relacionados en función de las personas a las que les gusta Fender Bender.
#2. Precisión del motor de búsqueda
Los métodos de inteligencia artificial impulsan la precisión de los resultados que ve en la página de optimización de motores de búsqueda (SERP). Google utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para ofrecer excelentes resultados a los buscadores, y otras empresas del sector del comercio electrónico también están utilizando técnicas similares de inteligencia artificial para mejorar sus motores de búsqueda.
Suponga que está utilizando un motor de búsqueda destacado para buscar "botas para mujer.” Cuando haces clic en el icono de búsqueda, se te envía a una página de resultados que incluye botas de mujer. Muchos de ellos ofrecen botas de invierno, botas elegantes, botas de lluvia y otras ideas, por lo que refina su búsqueda aún más escribiendo "botas de invierno para mujeres" y luego haciendo clic en el botón de búsqueda nuevamente para ver una lista de resultados más seleccionada.
#4. Analítica predictiva
Las empresas emplean inteligencia artificial para mejorar el servicio al cliente mediante el análisis de conjuntos de datos y la anticipación de tendencias futuras. Con la información que ofrece la tecnología de inteligencia artificial, los gerentes de los centros de llamadas pueden juzgar la cantidad de personal necesario para atender un día o una semana específicos.
Por ejemplo, el gerente de un centro de llamadas revisa el software de su computadora para ver cuántas llamadas puede recibir la organización ese día. Entonces, decide contratar a cuatro trabajadores y dejar que el resto de la cuadrilla se tome el día libre.
Conclusión
Los modelos de pronóstico permiten que una empresa tome las medidas necesarias para lograr un objetivo específico al proporcionar conocimiento crucial sobre eventos futuros, incluida su incidencia y tamaño. La previsión puede ser cualitativa o cuantitativa, según la información recopilada y su naturaleza, que suele ser subjetiva u objetiva y, por lo tanto, depende de cálculos matemáticos o de ningún cálculo matemático.
Entonces, de acuerdo con el negocio, la gerencia decide los mejores modelos de pronóstico a aplicar. Depende de elementos internos y externos, así como de si los factores externos son o no controlables. Las regulaciones gubernamentales, las estrategias competitivas, los desastres naturales y otras circunstancias incontrolables pueden ser ejemplos de factores incontrolables.
Preguntas frecuentes sobre modelos de pronóstico
¿Cuáles son las dos categorías de modelos de pronóstico cuantitativo?
Las dos categorías de modelos cuantitativos incluyen modelos de series de tiempo y modelos causales.
¿Qué tipo de enfoque de pronóstico cualitativo o cuantitativo es mejor?
Aunque se ha demostrado que las técnicas cuantitativas son más precisas que las técnicas cualitativas, no se pueden emplear en todos los casos, especialmente cuando no se dispone de datos históricos confiables y de buena calidad.
¿Cómo se explica la precisión del pronóstico?
La precisión del pronóstico es la diferencia entre la demanda real y la proyectada. Si puede evaluar el nivel de error en sus proyecciones de demanda anteriores, puede tenerlo en cuenta en las futuras y realizar los cambios necesarios en su planificación.
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