Pronósticos precisos y confiables

Utilice los datos del punto de venta POS , los comentarios de los clientes, el análisis de las redes sociales y otras fuentes para obtener información sobre los patrones y las fluctuaciones de la demanda.

La incorporación de datos en tiempo real puede ayudar a ajustar los pronósticos rápidamente en función del comportamiento cambiante del consumidor y la dinámica del mercado.

Planificación, previsión y reposición en colaboración CPFR : colabore con socios comerciales, como proveedores y minoristas, para compartir información y desarrollar conjuntamente previsiones más precisas.

Al alinear planes, compartir datos y aprovechar la experiencia combinada, CPFR puede mejorar la precisión de los pronósticos al capturar una perspectiva más amplia de la cadena de suministro.

Estos enfoques dan prioridad a las señales de demanda reales de los clientes sobre los métodos de pronóstico tradicionales, lo que permite una planificación más precisa y receptiva.

Técnicas de pronóstico estadístico: utilice técnicas avanzadas de pronóstico estadístico, como análisis de regresión, modelado predictivo, algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Estas técnicas pueden analizar relaciones complejas entre varias variables y generar pronósticos más precisos.

Análisis de errores de pronóstico: analice regularmente los errores de pronóstico y evalúe la precisión de los pronósticos. Identifique las causas fundamentales de las inexactitudes de los pronósticos, como problemas de calidad de los datos, estacionalidad, dinámica del mercado o eventos imprevistos.

En tercer lugar, pueden usar múltiples métodos de pronóstico para comparar los resultados y elegir los más precisos. Finalmente, pueden considerar factores externos al hacer pronósticos y ajustar sus modelos en consecuencia.

La precisión de pronóstico es crucial para las empresas que desean tomar decisiones informadas y prepararse para el futuro. Sin embargo, lograr el nivel de precisión deseado puede ser un desafío debido a varios factores.

Al comprender estos desafíos y tomar medidas apropiadas, las empresas pueden mejorar su precisión de pronóstico y tomar decisiones más informadas. FasterCapital trabaja con usted en la validación de su idea sobre la base de las necesidades del mercado y en la mejora de la misma para crear un negocio exitoso!

El pronóstico contra los resultados reales es un aspecto crucial de cualquier negocio , ya que permite a las organizaciones comprender cuán precisas son sus predicciones e identificar áreas para mejorar. Asegurar que el pronóstico se realice correctamente puede ayudar a las empresas a alcanzar sus objetivos y mantenerse a la vanguardia de la competencia.

Sin embargo, no siempre es una tarea fácil. Hay varios factores que pueden influir en la precisión de los pronósticos, como datos incompletos o error humano.

Por lo tanto, es esencial desarrollar las mejores prácticas para garantizar que el proceso de pronóstico sea lo más efectivo y eficiente posible. Para empezar, es importante comprender la importancia de los datos en el proceso de pronóstico. Cuanto más precisos serán los datos , más preciso será el pronóstico.

Es esencial recopilar tantos datos como sea posible, incluidos datos históricos, tendencias del mercado y cualquier otra información relevante.

Esto ayudará a crear una visión más integral del entorno empresarial y hará que el proceso de pronóstico sea más confiable. Otra mejor práctica es usar múltiples métodos de pronóstico.

Hay varias técnicas de pronóstico disponibles, y cada una tiene sus fortalezas y debilidades. Por lo tanto, el uso de una combinación de métodos puede ayudar a crear un pronóstico más preciso. Por ejemplo, una empresa puede usar el análisis de la serie temporal, el análisis de regresión y el pronóstico cualitativo para crear una imagen más completa.

También es importante involucrar a las partes interesadas clave en el proceso de pronóstico. Esto incluye empleados, clientes y proveedores.

Al involucrar a estos grupos, el negocio puede obtener una mejor comprensión del mercado y tomar decisiones más informadas. Además, involucrar a las partes interesadas puede ayudar a aumentar la aceptación y el soporte para el proceso de pronóstico. Revisar y actualizar regularmente el proceso de pronóstico es otra mejor práctica.

A medida que cambia el entorno empresarial, el proceso de pronóstico debe adaptarse. Revisar regularmente el proceso puede ayudar a identificar áreas para mejorar y garantizar que el proceso de pronóstico siga siendo relevante y efectivo.

Finalmente, es importante rastrear la precisión de los pronósticos contra los resultados reales. Al hacerlo, el negocio puede identificar áreas donde los pronósticos eran inexactos y hacer ajustes al proceso de pronóstico según sea necesario.

Esto ayudará a crear un proceso de pronóstico más preciso con el tiempo. El pronóstico contra los resultados reales es un aspecto esencial de cualquier negocio , y desarrollar las mejores prácticas para garantizar la precisión es crucial.

Al recopilar datos precisos , utilizando múltiples métodos de pronóstico, que involucran a las partes interesadas clave , revisan regularmente el proceso y el seguimiento de la precisión de los resultados reales, las empresas pueden crear un proceso de pronóstico más efectivo y eficiente.

Cuando se trata de pronósticos, la precisión es clave. Pero, ¿cómo podemos medir la precisión de nuestros pronósticos? En esta sección, exploraremos un estudio de caso que demuestra la importancia de la precisión de pronóstico en la acción.

Al examinar los resultados de un proyecto stico del mundo real, podemos obtener información sobre los desafíos y oportunidades de pronósticos, y aprender a hacer que nuestros pronósticos sean más precisos y procesables.

El estudio de caso: para comenzar, echemos un vistazo al estudio de caso en sí. El proyecto en cuestión implicó pronosticar la demanda de una nueva línea de productos, basado en datos de ventas históricos y tendencias del mercado. El equipo de pronóstico utilizó una variedad de métodos, incluido el análisis de regresión, el análisis de series de tiempo y el juicio de expertos, para generar una variedad de pronósticos para el próximo año.

Estos pronósticos se compararon con los datos de ventas reales , y se evaluó la precisión de cada método. Los resultados: Entonces, ¿qué encontró el equipo de pronóstico? En general, los resultados fueron mixtos.

Algunos métodos de pronóstico funcionaron bien, prediciendo con precisión las ventas dentro de un rango estrecho. Sin embargo, otros métodos funcionaron mal, sobreestimaron o subestimaron las ventas por un amplio margen.

Curiosamente, el método de pronóstico más preciso fue un promedio ponderado simple de los otros métodos, lo que sugiere que una combinación de enfoques puede ser más efectiva que cualquier método solo. Las lecciones aprendidas: ¿Qué podemos aprender de este estudio de caso?

En primer lugar, está claro que la precisión de pronóstico es fundamental para el éxito de cualquier proyecto. Al medir la precisión de nuestros pronósticos y compararlos con los resultados reales, podemos identificar áreas para mejorar y refinar nuestros métodos con el tiempo. Además, podemos ver que ningún método de pronóstico único es infalible: puede ser necesaria una combinación de enfoques para lograr los resultados más precisos.

Finalmente, podemos recurrir a las ideas del análisis de datos y el juicio de expertos para crear pronósticos que sean precisos y procesables. En general, este estudio de caso sirve como un recordatorio valioso de la importancia de la precisión de pronóstico en la acción.

Al examinar nuestros éxitos y fallas pasados, y usar esa información para refinar nuestros métodos, podemos crear pronósticos que sean confiables y valiosos. Precisión de pronóstico en acción - Pronostico precision de pronostico contra los resultados reales. El pronóstico es un aspecto crucial de las empresas que ayuda a predecir tendencias y eventos futuros.

Implica analizar datos pasados e identificar patrones que se pueden usar para tomar decisiones informadas.

Sin embargo, la precisión de pronóstico puede ser un desafío, especialmente en las industrias con condiciones de mercado constantemente cambiantes. Para superar este desafío, las empresas están aprovechando varias herramientas y tecnologías que ayudan a mejorar la precisión de pronóstico.

Estas herramientas y tecnologías ofrecen una variedad de beneficios , que incluyen un mejor análisis de datos, una toma de decisiones más rápida y una mayor precisión.

Inteligencia artificial IA : AI ha revolucionado la forma en que las empresas abordan el pronóstico. Utiliza algoritmos avanzados para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los humanos pueden no poder detectar.

La IA también puede aprender de los datos pasados para mejorar la precisión del pronóstico con el tiempo. Por ejemplo, una empresa minorista puede usar la IA para predecir patrones de compra de clientes en función de sus compras anteriores, lo que puede ayudarlos a optimizar la gestión de inventario y mejorar las ventas.

Aprendizaje automático ML : similar a la IA, ML utiliza algoritmos para analizar datos e identificar patrones.

Sin embargo, los algoritmos ML pueden aprender de los datos sin ser programados explícitamente. Esto significa que pueden mejorar continuamente la precisión de pronóstico a medida que procesan más datos.

Por ejemplo, una empresa manufacturera puede usar ML para predecir fallas de equipos basadas en datos de mantenimiento histórico, lo que puede ayudarlos a evitar un tiempo de inactividad costoso.

Computación en la nube: la computación en la nube ofrece a las empresas la capacidad de almacenar y procesar grandes cantidades de datos sin la necesidad de una infraestructura costosa.

Esto puede ayudar a las empresas a mejorar la precisión de pronóstico al proporcionar acceso en tiempo real a los datos y permitir una toma de decisiones más rápida. Por ejemplo, una empresa de logística puede usar la computación en la nube para rastrear los envíos en tiempo real y ajustar los horarios de entrega en función de las condiciones cambiantes.

herramientas de visualización de datos : las herramientas de visualización de datos ayudan a las empresas a analizar y presentar datos de una manera más fácil de usar.

Esto puede ayudar a mejorar la precisión del pronóstico al proporcionar una imagen clara de las tendencias pasadas y las proyecciones futuras. Por ejemplo, una compañía de atención médica puede usar herramientas de visualización de datos para analizar los datos de los pacientes e identificar las tendencias en los brotes de enfermedades.

Análisis predictivo: el análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas para analizar datos históricos e identificar tendencias futuras. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas basadas en proyecciones futuras.

Por ejemplo, una compañía de seguros puede usar análisis predictivos para anticipar futuras reclamaciones y ajustar sus modelos de precios en consecuencia.

Las empresas pueden aprovechar varias herramientas y tecnologías para mejorar la precisión de pronóstico. La IA, ML, la computación en la nube, las herramientas de visualización de datos y el análisis predictivo ofrecen una gama de beneficios que pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas.

Al adoptar estas tecnologías, las empresas pueden mantenerse por delante de la curva y obtener una ventaja competitiva en sus respectivas industrias.

Herramientas y tecnologías para mejorar la precisión de pronóstico - Pronostico precision de pronostico contra los resultados reales. La precisión de pronóstico es un aspecto esencial de cualquier negocio, ya que permite a las empresas tomar decisiones informadas que puedan afectar su éxito.

Sin embargo, no siempre es fácil lograr pronósticos precisos, y las empresas a menudo luchan con esta tarea. A pesar de los desafíos, existen estrategias que pueden mejorar la precisión del pronóstico, y es importante considerar estos métodos al tratar de hacer predicciones.

Una de las ideas clave sobre la precisión de pronóstico es la importancia de los datos. Los modelos de pronóstico dependen en gran medida de los datos históricos, y la calidad de esos datos puede tener un impacto significativo en la precisión del pronóstico.

Los datos inexactos o incompletos pueden conducir a predicciones defectuosas, por lo que las empresas deben asegurarse de que tengan acceso a fuentes de datos confiables. Además, es crucial usar los datos correctos para cada pronóstico, ya que diferentes modelos pueden requerir diferentes tipos de datos.

El pronóstico cuantitativo suele ser más preciso que el pronóstico cualitativo, pero puede ser más costoso y su implementación requiere mucho tiempo. Utiliza datos históricos, estadísticas y otras métricas objetivas.

Este tipo de pronóstico se utiliza a menudo para la planificación de inventario, el pronóstico de ventas a corto y largo plazo, y la optimización de la administración de la cadena de suministro.

Métodos cuantitativos y modelos de pronóstico Pronóstico ingenuo Los métodos de pronóstico ingenuo utilizan datos del pasado para pronosticar la demanda a futuro. Debido a esto, no podrás tener en cuenta las nuevas influencias de demanda, como tendencias y eventos.

Pronóstico estacional El pronóstico estacional utiliza datos históricos de temporada, como ventas reales, para pronosticar la demanda de temporada futura.

Los pronósticos estacionales pueden incluir pronósticos por evento, mensuales, trimestrales y más proyecciones.

A veces, los datos pueden verse sesgados por factores económicos importantes, como recesiones, mayores gastos de consumo o disponibilidad de SKU. Tasa de rotación de ingresos Las tasas de rotación de ingresos pronostican resultados de fin de año, como la proyección de márgenes de ganancia; sin embargo, pueden ser inexactos en períodos de volatilidad.

Estos pronósticos se basan en el desempeño pasado y no incluyen tendencias, patrones u otras fluctuaciones económicas actuales. Tasa de crecimiento histórico Las tasas de crecimiento histórico te ayudan a medir la tasa de crecimiento en una métrica particular midiendo sus datos históricos.

Estos datos pueden ayudarte a proyectar el crecimiento futuro si esperas que el rendimiento se mantenga constante. La volatilidad y las tendencias pueden afectar la exactitud del pronóstico. La regresión lineal es un proceso detallado que utiliza un conjunto de puntos de datos para identificar una relación causa-efecto.

Para ello, compara la forma en que una variable específica afecta un resultado. Por ejemplo, las llamadas de ventas en comparación con las conversiones de ventas. Una vez que establezcas una relación entre los puntos de datos, puedes utilizarla para pronosticar resultados esperados. Sin embargo, este método requiere que utilices una variable que afecte significativamente el resultado.

Como dice el dicho, la correlación no implica causalidad. Los análisis de series temporales utilizan datos de muchos años para predecir una demanda potencial. Sin embargo, los datos deben producir relaciones y tendencias precisas, confiables y estables.

Las tendencias recopiladas a partir de datos del pasado se utilizan para evaluar si las tendencias actuales en la demanda de los consumidores están alineadas, atrasadas o adelantadas con respecto a lo que se podría esperar. Otros factores pueden afectar la exactitud del análisis de serie temporal, incluida la alteración económica y las variaciones estacionales.

Sin embargo, puedes utilizar técnicas estadísticas adicionales para integrar estas variaciones en los datos y el análisis. La técnica de promedio móvil te ayuda a identificar tendencias en los datos.

El proceso implica tomar una serie de puntos de datos y calcular el promedio, el cual después se traza en un gráfico. La dirección del promedio móvil identifica la tendencia. La técnica de suavizado exponencial utiliza un proceso similar al promedio móvil, pero da por sentado que el punto de datos más reciente es la mejor estimación de la tendencia actual.

Esta técnica asigna ponderaciones de disminución exponencial a los puntos de datos a medida que se desactualizan. La ponderación asignada a un punto de datos en particular depende del valor de un parámetro. Puedes utilizar la técnica de suavizado exponencial con o sin estacionalidad.

Box-Jenkins La técnica Box-Jenkins utiliza un proceso similar a la técnica de suavizado exponencial; sin embargo, esta asigna errores o una tasa de error a los puntos de datos más antiguos. La técnica X utiliza un proceso similar al suavizado exponencial y Box-Jenkins; sin embargo, esta utiliza varios parámetros, los que incluyen la estacionalidad, las tendencias y la irregularidad.

Esta técnica funciona bien con pronósticos de rango medio. Esta técnica de proyección de tendencias identifica tendencias futuras en un conjunto de datos determinado mediante la extrapolación de datos del pasado.

La proyección de tendencias puede ayudar a predecir la demanda a futuro de un producto o servicio, cifras de ventas futuras o cualquier otro dato numérico. Los modelos causales son las herramientas de pronóstico más refinadas. Son más adecuados para pronósticos a largo plazo.

Los modelos causales requieren que analices meticulosamente los datos históricos hasta que puedas identificar relaciones claras entre dos puntos de datos o factores. Los modelos causales destacan aún más las relaciones causales dentro de los datos y pueden incorporar información, como otros análisis y datos de ubicación.

Por este motivo, es muy probable que continúes actualizando los modelos causales a medida que se reciba nueva información.

La regresión es una poderosa técnica estadística que puedes utilizar para predecir valores a futuro de una variable de respuesta según valores conocidos de variables del predictor. En el análisis de regresión, las relaciones entre las variables se cuantifican mediante una línea de mejor ajuste o línea de regresión , la que captura la relación lineal entre el predictor y las variables de respuesta.

La técnica del modelo econométrico es un enfoque estadístico para modelar los datos económicos. Puedes utilizarlo para predecir la actividad económica a futuro, medir el impacto de la política económica y comprender las relaciones entre diferentes variables en la economía.

Los modelos econométricos generalmente se calculan utilizando datos históricos. Mediante el uso de información de ventas pasadas, puedes tomar decisiones de marketing y productos más fundamentadas mediante la medición de las intenciones de compra futuras de los consumidores.

También puedes utilizar estos tipos de encuestas para identificar posibles problemas o áreas de oportunidad dentro de la empresa. Modelo input-output El modelo input-output es una técnica económica cuantitativa que se utiliza para calcular los efectos en cadena de los cambios en un sector económico sobre otros sectores.

Este modelo se basa en las transacciones entre empresas dentro de una economía, según lo captado por una tabla de entrada y salida.

Análisis del ciclo de vida El análisis del ciclo de vida es una herramienta que se utiliza para evaluar el impacto ambiental de un producto o servicio.

Los pronósticos precisos garantizan que puedas pedir SKU apropiadas, tener suficientes productos en existencia y establecer precios razonables para La principal prioridad de casi todos es probablemente poder pronosticar las ventas, la demanda, los costos, y el inventario de manera precisa. La incapacidad de En estadística, la precisión del pronóstico es el grado de cercanía de la declaración de la cantidad al valor real (verdadero) de esa cantidad. El valor real

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Pronósticos precisos y confiables - Aprende a predecir el futuro en Excel con nuestros pronósticos y tendencias. Domina el análisis de datos con herramientas poderosas Los pronósticos precisos garantizan que puedas pedir SKU apropiadas, tener suficientes productos en existencia y establecer precios razonables para La principal prioridad de casi todos es probablemente poder pronosticar las ventas, la demanda, los costos, y el inventario de manera precisa. La incapacidad de En estadística, la precisión del pronóstico es el grado de cercanía de la declaración de la cantidad al valor real (verdadero) de esa cantidad. El valor real

En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se disparará cuando muchos componentes sean intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede ser poco realista o incluso imposible.

Varias soluciones ERP líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. por Gregory Hartunian Ene 16, Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos.

A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad?

Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí.

Nov 21, Este artículo trata sobre el poder real que surge de la colaboración entre usted y nuestro software al alcance de su mano. A menudo escribimos sobre el software en sí y lo que sucede "debajo del capó".

Esta vez, el tema es cuál es la mejor forma de asociarse con el software. Generar predicciones estadísticas precisas no es una tarea fácil. Los planificadores deben mantener los datos históricos actualizados continuamente, crear y administrar una base de datos de modelos prdicctivos, saber qué métodos usar continuamente, realizar un seguimiento de las anulaciones de preddición e informar sobre la precisión del pronóstico.

Estos pasos generalmente se administran en una hoja de cálculo engorrosa que a menudo es propensa a errores, lenta y difícil de compartir con el resto de la empresa. Las predicciones tienden a basarse en métodos de talla única que requieren que la estacionalidad y la tendencia se agreguen manualmente, lo que da como resultado predicciones inexactas y confusas.

Título profesional. Correo electrónico del trabajo. Facebook X RSS. Blog de Pronósticos Estadísticos Optimice los parámetros del inventario, mejore los niveles de servicio y aumente los ingresos. Para un pronóstico más eficiente, considere estas recomendaciones: ¿Cuáles son los métodos de pronóstico más comunes y por qué producen resultados inexactos?

Lograr un mejor Retorno y procesos óptimos a través de escala, granularidad y agilidad Mejorar la precisión de los pronósticos Usar herramientas simples de aprendizaje automático e inteligencia artificial para obtener pronósticos precisos y escalables.

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Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio SLA , la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad.

En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos por ejemplo, minería o petróleo y gas , el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo.

Un sistema de CRM, o mejor aún, CRM2. Un entorno en el que los vendedores se vean como los responsables de comprender plenamente sus oportunidades de ventas y de la precisión de sus pronósticos de ventas.

Hay un hilo conductor a través de estas cuatro bases fundamentales: definiciones claras y consistentemente aplicadas, soportadas por sistemas eficaces de reportes de oportunidades y por la gestión individual. De hecho, sin estos elementos, es difícil imaginar cómo cualquier organización puede generar consistentemente pronósticos de ventas precisos.

La mayoría de las organizaciones de ventas que he conocido han implementado algún tipo de proceso de ventas con algunas etapas y entregables. Pero, para ser efectivos, estas etapas deben ser claramente definidas — sin ambigüedades — y consistentemente aplicadas por toda la organización de ventas, sin margen ni tolerancia para la creatividad e interpretación individual.

La transición entre las etapas es igualmente importante, y sin embargo, a menudo mal definidas. Es muy relevante que se establezcan hitos evidentes — preferiblemente basados en el comportamiento del comprador y no en la actividad de ventas e insistir en que se apliquen o cumplan rigurosamente.

Ninguna oportunidad debe ser promovida por el vendedor a la siguiente etapa en el proceso de ventas a menos que el hito se puede demostrar que se ha cumplido. Por cierto, la primera vez que las organizaciones aplican estas reglas, a menudo hay un cambio drástico en el peso del pipeline, ya que muchas oportunidades son degradadas a una etapa anterior.

Algunos las eliminan por completo. Pero desde mi punto de vista, es mucho mejor que esto ocurra en lugar de aferrarse a la falsa esperanza de que las oportunidades están más avanzadas de lo que realmente están.

La Calificación no es — y nunca debe ser — un evento que ocurre una sola vez. Las oportunidades deben ser progresivamente calificadas en todo el proceso de venta, y más aún, cuando una oportunidad es candidata a moverse a la siguiente etapa en el proceso de ventas.

Es posible que sus criterios de calificación variarán en función de las ofertas y de los mercados. Ellos van a evolucionar de una etapa a la siguiente. Pero sus preguntas de calificación siempre deben tratar de responder a las siguientes preguntas:.

Están realmente dispuestos a comprar? El mejor lugar para capturar la información necesaria para evaluar cada oportunidad de venta es un sistema de CRM — y la calidad de esa información tiene una influencia crítica sobre su capacidad para generar un pronóstico de ventas preciso.

Si quieres una buena información, es necesario esforzarse para asegurar que su personal de ventas considere que el sistema es inherentemente útil para ellos, y no sólo un sistema de administración conveniente para la gerencia.

Por eso, personalmente me inclino por los sistemas conocidos como CRM2. Si deseas una aceptación entusiasta del CRM y no simplemente el cumplimiento mínimo, éste tiene que pasar la prueba de su personal de ventas que responde a la pregunta «que tanto está hecho este sistema para mí o para mi gerente».

Evite hacerle preguntas para obtener más información de la que usted necesita realmente para tomar decisiones en base a una buena información. Asegúrese de utilizar esta información para proporcionar el coaching adecuado en las oportunidades, que ayude a su personal de ventas a desarrollar estrategias ganadoras para cada cuenta.

Es difícil generar pronósticos precisos sin un entorno en el que cada participante sea responsable de su contribución.

Vamos a empezar con la calidad de la información que se espera que el vendedor conozca de cada oportunidad. Sea claro sobre los campos que usted espera que estén completados en el sistema CRM-CRM2.

Por supuesto, el pronóstico no es sólo tener los hechos a su alcance — se trata también de hacer juicios e interpretaciones inteligentes basados en esta data. Así que la responsabilidad del vendedor debe extenderse a realizar juicios inteligentes y reflexivos acerca de cada oportunidad y la probabilidad de que se cierre.

Suponiendo que hayas establecido estos fundamentos, el proceso de construcción de tu pronóstico de ventas debe comenzar con exigirle a cada vendedor que presente su pronóstico de ventas en un período de tiempo particular y relevante para la organización, esto es, mensual, trimestral, semestral, etc.

Ellos deben clasificar cada oportunidad que tiene el potencial real de cierre, ya sea como un «commit» o un «upside». Seguramente vas a querer que los vendedores proporcionen el valor esperado de la oportunidad, la probabilidad de cierre en el período, la fecha prevista de cierre y la etapa actual en la que la oportunidad se encuentra en el proceso de ventas.

El valor de utilizar porcentajes de probabilidad como una guía para el pronóstico de ventas es cercano a cero si lo que haces es tomar los porcentajes establecidos por tu CRM sin ningún tipo de ajuste.

Si utilizas porcentajes relacionados con las etapas, entonces debes basarlos en el porcentaje real de cada oportunidad que se ha demostrado que está cerca de culminar esa etapa.

La etapa de ventas es particularmente importante, ya que debe ser si se han aplicado consistentemente las definiciones del proceso de ventas una cuestión de hecho, mientras que la probabilidad de cierre de una oportunidad individual siempre tenderá a ser más una cuestión de juicio.

Usted también querrá asegurarse de que la fecha de cierre prevista sea respaldada por evidencia clara de intención de comprar o de un evento apremiante y coherente del cliente, con el ritmo de avance usualmente observado en una oportunidad ganada en esa etapa del proceso de ventas.

Asegúrese de que «fecha de cierre» signifique lo mismo para todos los involucrados en el proceso. o toma en cuenta los ciclos de aprobación, retrasos potenciales en el sistema de cierre del prospecto, etc?

En otro artículo hablaremos sobre la importancia de estos factores y de lo relevante de medir la velocidad de la oportunidad. Pero por el momento, vale la pena observar que uno de los «actos contra natura» mas común es la esperanza equivocada de un vendedor en creer que puede cerrar una oportunidad mucho más rápido que otras oportunidades similares ganadas que se encontraban en la misma etapa del proceso de ventas.

Con cada interacción con el pronóstico, querrás saber qué ha cambiado desde su última presentación. Ahora tienes los fundamentos básicos para mejorar tu pronóstico de ventas.

Pero sería muy imprudente simplemente tomar los números de cada pronóstico y presentar eso como su pronóstico general. Suponiendo que has examinado cuidadosamente las cuestiones de hecho a un nivel de oportunidad por oportunidad, entonces deberás y seguramente querrás aplicar tu juicio inteligente a los números que tienes frente a ti.

Nos guste o no, y no importa cuán cuidadosamente intente establecer sus expectativas, usted sabrá que los vendedores tienen diferentes enfoques para el pronóstico de ventas. Algunos serán optimistas. Otros serán pesimistas. Por lo tanto, va a tener que conocer estos diferentes comportamientos y — si la gente de ventas no responde a tu coaching — ajustarlos con el tiempo.

Otro factor a tener en cuenta es el comportamiento típico de cierre de cada vendedor. Algunos tienen la costumbre de colocar sus oportunidades lo mas temprano posible en el trimestre.

Otros parecen siempre dejar las cosas para el último minuto. Usted tendrá que tomar en cuenta estos factores también. Uno de las vías mas importantes para validar su pronóstico de ventas es comparar el progreso necesario para cada oportunidad con el tiempo típico que toma ganar las oportunidades desde esa etapa en el proceso de vetas.

Las métricas asociadas a la La Velocidad de Ventas son tremendamente útiles para realizar esta proyección y así entender cuales oportunidades requerirían «actos contra natura» para poder cerrarlas antes de tiempo. Calcular el tiempo promedio de permanencia en cada etapa del proceso de ventas de una oportunidad ganada también puede ser muy valioso en la identificación de las oportunidades que se han «atrapado» en el proceso y que pueden requerir medidas específicas para que se muevan de nuevo — o simplemente ser eliminadas del pronóstico y hasta del pipeline.

También querrás validar y si es necesario ajustar su pronóstico global, teniendo en cuenta las tasas de conversión históricas desde cada etapa del proceso de ventas. Si el pronóstico actual implica una tasa de éxito más alta o más baja en comparación con los resultados anteriores, y, a menos que algún factor clave haya cambiado, debes considerar la modificación del pronóstico de ventas.

También querrás tener en cuenta cualquier cambio en las circunstancias. Estos pueden ser a nivel de la oportunidad cambios en la organización del prospecto son una bandera roja clásica o a nivel del mercado en su conjunto — tal vez los cambios en el entorno competitivo o una tendencia importante o un evento externo que pueda afectar las decisiones de compra de tus clientes potenciales.

A medida que perfeccionas y ajustas tu pronóstico en el curso del período de referencia, debes prestar especial atención a lo que ha cambiado desde la última revisión:. Si no es así, es necesario investigar si realmente tiene un agarre firme de la oportunidad como lo ha manifestado en las reuniones de ventas.

Hacer un seguimiento de lo que ha cambiado en su sistema CRM puede ser un reto — especialmente porque la mayoría de los sistemas de CRM no están o fueron pobremente diseñados para este propósito. Muchos líderes de ventas se ven obligados a recurrir a la exportación de los datos a hojas de cálculo y luego «mirar y comparar» para identificar cambios y sus posibles causas.

Es una situación que se hace cada vez más difícil de manejar mientras el tamaño y la complejidad del pipeline crece. Afortunadamente, las soluciones tecnológicas al problema están disponibles.

La precisión de los pronósticos es un aspecto crítico de la toma de decisiones en diversos ámbitos, desde la gestión de la cadena de Aprende a predecir el futuro en Excel con nuestros pronósticos y tendencias. Domina el análisis de datos con herramientas poderosas ¿Por qué es tan dificil tener un Pronóstico de Ventas preciso y confiable? · 1. Un proceso de ventas bien definido, bien documentado y de: Pronósticos precisos y confiables





















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