Iván Franco
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Triplethree International
La millonaria industria de alimentación para animales es uno de esos negocios que mantienen volúmenes de venta muy altos, pero márgenes de rentabilidad bajos. Por ello, una adecuada administración de los riesgos es imprescindible. Particularmente, en lo que concierne a los objetivos de ventas y a la planeación de la demanda. Dado que esta industria mantiene grandes volúmenes de producto, conlleva también altos costos de almacenamiento y de transportación. Por ello, es fundamental emplear estrategias de optimización de los inventarios, reaprovisionamiento y planeación de la demanda, utilizando algo más que el instinto.
Supongamos que nuestra empresa quiere vender este año 10 mil toneladas más de alimento balanceado que el año pasado. La cadena de suministros y los materiales requeridos para la producción implican un importante cambio en el análisis de costos para su adquisición. Esto, considerando un entorno de volatilidad y fluctuación del precio de algunos ingredientes y commodities que son importados. En este sentido, es fundamental que nuestro objetivo de ventas esté acorde con la demanda potencial (consumo) de la industria y de nuestra capacidad de producción y la de nuestros competidores.
En este caso, las preguntas de negocio son: ¿Cuál es la demanda potencial de alimento balanceado en el año 2018? ¿Qué variables estarían modificando esta demanda? ¿Cuánto puedo ganar o perder por cambios en el escenario inicial de ventas? Y finalmente, ¿Cómo estamos elaborando nuestras proyecciones de ventas para el año 2018?
Si somos una empresa que produce sobre la marcha, es decir, que vamos vendiendo lo que producimos sin ningún obstáculo externo, tenemos que felicitarnos por la gran suerte que nos acompaña, pero debemos aceptar que enfrentamos grandes riesgos. En cambio, si somos una empresa de mayor escala, con una definición más clara de nuestros canales de venta y de nuestros clientes, debemos ser más precisos en la estimación de nuestras ventas para ahorrarnos costos en suministro de insumos, almacenaje, transporte y mermas, entre otros.
¿CÓMO PODEMOS ESTIMAR LA DEMANDA CON LA MAYOR PRECISIÓN POSIBLE?
La respuesta está en el uso de herramientas de análisis, modelación y de pronóstico. Si bien los modelos de pronóstico son complejos, una vez que se conocen, son altamente útiles y precisos.
La modelación estadística nos puede precisar la estacionalidad del consumo y su variabilidad a lo largo de los 12 meses o inclusive, 52 semanas del año. Pero lo más importante, es que nos ayuda a minimizar los riesgos por fallas de nuestra planeación apoyada en métodos de pronóstico poco confiables. La mayoría de las empresas pronostican su demanda con la ayuda de una hoja de Excel y algunos datos históricos.
Evidentemente, un pronóstico realizado de esta forma ignora los detalles más fundamentales del negocio. A este tipo de pronóstico se le llama “el pronóstico ingenuo”.
Para pronosticar adecuadamente el consumo o la demanda futura, debemos contar con información del pasado reciente. Podemos utilizar una sola variable como las ventas, o bien, una diversidad de variables tanto cuantitativas como cualitativas, para modelar un escenario completo de nuestras ventas futuras. No obstante, lo más seguro es que las empresas no cuenten con un acervo histórico de bases de datos. Por ello, podemos comenzar empleando solamente la información de nuestras ventas semanales, mensuales o trimestrales para conocer el consumo esperado en el corto plazo.
El primer paso es inspeccionar gráficamente las ventas históricas de nuestra empresa. Aunque una inspección está lejos de representar un análisis técnico de la serie, al menos nos dará información preliminar de los patrones que han experimentado las ventas a lo largo del tiempo.
La gráfica 1 muestra la producción de las empresas líderes de alimento balanceado para cierta especie animal. La producción se mide mensualmente. Se aprecian efectos estacionales y dos tendencias de crecimiento en dos momentos en el tiempo. Así como una caída, representada por la flecha de color rojo. Estos patrones generan complejidad al pronóstico, no obstante, nos dan información útil sobre qué tipo de modelos utilizar.
EL PRONÓSTICO
Es válido pronosticar nuestra demanda con base en una sola serie de tiempo, como las ventas pasadas, ya que la historia de las ventas pasadas contiene implícitamente un cúmulo de información integrada. Por ejemplo, choques de oferta, aumentos de precios, competidores, promociones, etc. Cualquier dato aberrante que hayan experimentado nuestras ventas en el pasado, estos modelos lo ponderan adecuadamente.
La familia de modelos más precisos para series univariadas son los llamados ARIMA y SARIMA (autoregresivos integrados de promedios móviles con estacionalidad). Aunque podemos utilizar también modelos más sencillos conocidos como suavizamiento exponencial, por ejemplo, el modelo Holt-Winters
Ambos proveen pronósticos muy certeros que definitivamente nos ayudarán a eliminar la incertidumbre.
Las gráficas 2 y 3 muestran dos ejemplos de modelos de ajuste y pronóstico. El primero, con pronósticos a 24 meses, basado en un modelo de ajuste tipo Holt-Winters, que estima la demanda futura considerando tres variables, estacionalidad, tendencia y nivel. El segundo modelo es un SARIMA generado a partir de un análisis de la serie de tiempo.
La idea detrás de una adecuada planeación de la demanda es minimizar esta volatilidad y los costos que conlleva. Adivinar el futuro es imposible. Pero pronosticar los posibles escenarios con técnicas econométricas avanzadas nos puede ahorrar mucho dinero.
Por ejemplo. Una tonelada o un lote de producto que no se vende y se queda almacenado en nuestra fábrica implica una pérdida en ingresos de, digamos, 10, 100 o más miles de pesos, más los costos de almacén. Más aún, si se multiplica por 1,000 toneladas, el costo se torna sensible para el negocio. Lo mismo ocurre, en el sentido contrario. Si debido a una falta de aprovisionamiento y capacidad de producción dejamos de vender 1,000 toneladas, la pérdida de ingresos para nuestra empresa es relevante.
Los dos modelos, SARIMA y Holt-Winters minimizaron la volatilidad durante el periodo histórico, a solamente 700 y 500 toneladas respectivamente. Es decir, una fracción mínima del volumen producido y comerciado en el mercado. Nada mal.
La planeación de la demanda es un tema que abarca otros hitos del negocio. No obstante, comenzar el proceso con un adecuado pronóstico es un paso fundamental, que además de ayudarnos a minimizar costos, nos provee un nuevo conocimiento sobre nuestro negocio. Esta información es particularmente poderosa en un entorno de negocios altamente competitivo.
Artículo publicado en Los Avicultores y su Entorno
