técnicas de pronósticos
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Técnicas de pronósticos 163 TÉCNICAS DE PRONÓSTICOS En la comunidad de negocios, el término pronósticos casi siempre se asocia con cifras; el pronóstico anual de ventas es un ejemplo; Sin embargo, en las ciencias sociales, los pronósticos por lo común se producen de manera cualitativa verbal. Ambos son válidos y los dos presentan percepciones útiles. En general, los pronósticos cualitativos adquieren valor propio a largo plazo (en los pronósticos estratégicos y macros). En estos casos, el proceso también puede describirse como un pronóstico tecnológico porque esta es la disciplina en la que se desarrollaron muchas técnicas. Los pronósticos a corto plazo (tácticos y micro) son casi siempre más cuantitativos. Las subsecciones siguientes examinarán las técnicas cualitativas que básicamente se usan para describir el largo plazo. La mayor parte de la elaboración de buenas políticas buscan primero el largo plazo (por la estrategia), antes de examinar el corto plazo en mayor detalle (por la táctica). Extenderemos este principio a los pronósticos, ya que ayuda a contextualizar los procesos. MÉTODOS CUALITATIVOS Los métodos cualitativos describen en palabras lo que ocurrirá y el impacto que producirán. En algunos casos, esto puede incluir cantidades de estadísticas importantes, pero el contexto diferirá pronósticos numéricos cuantitativos más normales, basados en tendencias. Los pronósticos cualitativos pueden compilarse de diversas fuentes. OPINIÓN INDIVIDUAL O DE EXPERTOS. En la práctica, la mayoría de los pronósticos los prepara una persona. En una empresa pequeña puede ser el propietario y en una mayor puede ser el gerente de mercadotecnia. En las más grandes puede ser el gerente de marca o, incluso, el gerente del departamento de pronósticos. El pronóstico individual es inevitablemente un juicio personal, una opinión que frecuentemente se basa en la experiencia y las reglas básicas de la industria. Por norma, los pronósticos de la fuerza de ventas se consideran cuantitativos, porque casi siempre resultan de cifras de los pronósticos de ventas, que a su vez pueden derivarse de los pronósticos del cliente, y luego se reúnen para dar el pronóstico total. En realidad, a pesar de su aparente precisión numérica fundamentalmente incorporan el juicio cualitativo de cada integrante de la fuerza de ventas. Un problema con esta técnica es que muchas veces se emplea junto con sistemas de comisiones, en donde al someter su pronóstico de ventas, el vendedor está muy consciente de que se utilizará como la base de los objetivos para el año próximo y por consecuencia, sus ingresos. El proceso se convierte no en pronosticar, sino en negociar objetivos. Esta es una base mala para pronósticos sin prejuicios. Un enfoque más avanzado, pero que requiere mucho tiempo, es el de encuestar a todos los clientes para registrar sus intenciones de compra en el siguiente año. Un insumo importante, pero pocas veces usado, son los pronósticos de los clientes grandes. Por ejemplo, si usted vende acero a la industria automotriz, necesita saber cómo pronostica esa industria su propio futuro. El proceso de planificación de la cuenta descrito más adelante es un mecanismo ideal para este valioso insumo. MÉTODO DE PANEL DE EXPERTOS Este es el primero de los aspectos formales de aplicar el método científico a la opinión individual. Incluye reunir un panel de expertos (consultores de negocios, investigadores académicos o ejecutivos de la corporación) para que contribuyan con sus pronósticos individuales, que pueden basarse en varias percepciones que van de las experiencias personales afinadas de los mismos expertos en la industria, a los análisis econométricos. Luego, habiendo confirmado (o al menos discutido) sus casos individuales, "emerge" como acuerdo un pronóstico corporativo. Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 164 Ya que la calidad del pronóstico depende de la calidad de los participantes, el panel debe consistir del mejor equipo de expertos importantes posible, tanto de dentro como de fuera de la organización. Como con el sistema de jurados, tal panel parece determinar cuáles son en el panel debe consistir del mejor equipo de realidad los mejores pronósticos, en especial cuándo los miembros del panel también deben aplicarexpertos importantes posible, tanto los. Sin embargo, en general la incertidumbre asociada con eventos futuros se subestima por quiede dentro como de fuera de la organización nes revisan posteriormente estos pronósticos. Es común que los participantes en los pronósticos reconozcan las limitaciones de este método. Un tipo de experiencia es la de los expertos que escriben predicciones en el Oíd Farwww.almanac.com mer's Almanac. Algunos de estos almanaques predijeron enormes nevadas para el invierno de 1995; como resultado, las ventas de sal previas al invierno subieron 42 % sobre las del año anterior, las ventas de vehículos para la nieve crecieron 46 % y las de removedores de nieve aumentaron 120 % y un fabricante de equipo para retirar la nieve tuvo que triplicar su personal para satisfacer la demanda.4 Sin embargo, por irónico que parezca, ¡las fuertes nevadas nunca se materializaron! Otro tipo de método de panel de expertos es la técnica Delphi, desarrollada originalmente en la Rand Corporation . En este caso, los expertos (anónimos) no se reúnen para www.rand.com evitar el efecto de "carro completo". En lugar de ello, se circula un cuestionario entre los integrantes del equipo, en el que se les piden predicciones de cambios importantes. Las respuestas recolectadas, incluyendo por ejemplo, predicciones de cambios tecnológicos, se distribuyen entre el equipo con preguntas que piden puntos más afinados, como predecir las fechas para la presentación de nueva tecnología o pronosticar su impacto en la organización. Rondas sucesivas de cuestionamientos se vuelven más y más específicas hasta que se obtiene un panorama bastante detallado. Dawn Jarisch, gerente de compras de grupo de compañía de BICC Cables, obtuvo rewww.bicc.co.nz cientemente el codiciado premio "Idea del Año" de la revista Modern Distribution Manawww.mdm.com gement (antes Supply Management) del Reino Unido, por desarrollar una nueva técnica que incorpora elementos del método Delphi —una forma de intercambio de ideas (brainstorming), basado en la intercalación y análisis de opiniones de expertos. Jarisch trabajó con un pequeño equipo central para diseñar y promover una técnica alternativa para producir predicciones de precios para presupuestos de materiales. Su enfoque iterativo revisó y destiló opiniones internas —complementadas donde fuera necesario por pronósticos de la industria y macroeconómicos— para producir predicciones mínimas y máximas y una media confiable.5 Una variación sobre el uso de opinión de expertos es el desempeño de papeles o simulación, en la que los expertos involucrados intentan deducir cómo podrían reaccionar en situaciones de la vida real equivalentes. Este es un enfoque costoso que pocas veces se usa. Otra técnica más es preguntar a los expertos acerca de eventos similares a la cuestión que se investiga para formular una analogía. Por ejemplo, esta analogía puede venir de la historia, de otro campo o de otro país. Si la analogía iguala los parámetros incluidos, puede ofrecer una percepción útil en los procesos en funcionamiento. Por ejemplo, como el régimen socialista de China podría derrumbarse en el futuro, podría conjeturarse por expertos que examinan cómo se colapso el régimen soviético. PRONÓSTICOS TECNOLÓGICOS. Esta serie de técnicas se asocia con el trazo de tendencias a muy largo plazo y, en particular, con cambios en la tecnología. Los estimados casi siempre se basan en un trazo de los cambios a lo largo del tiempo (una curva de crecimiento), mostrando por ejemplo, el desempeño creciente o el costo en decremento. Un ejemplo clásico se presenta en la figura 6.3. El brillo de la lámpara, medido en wats lumen por unidad de energía, se ha incrementado a una tasa exponencial como resultado de inventos 4. Gary McWilliams, "The Farmer's Almanacs Start a Storm", Business Week, 12 de diciembre de 1994. 5. "A What and Why Forecast", Supply Management (Suplemento de premios "Idea del Año"), 26 Marzo de 1998, 6. Técnicas de pronósticos 165 Figura 6.3 Fuente: Spyros Makridakis y Steven C. Wheelwright, Forecasting Methods por Management, 5a edición (Nueva York: John Wiley & Sons, 1989), 321. © 1989 por John Wiley & Sons, Inc. Reimpresa con autorización de John Wiley & Sons, Inc. significativos a lo largo de los años. Usando esta línea histórica, podemos pronosticar el brillo de una lámpara todavía por desarrollarse en el futuro, con un nivel de certidumbre razonable. Otro método de pronósticos tecnológicos es la extrapolación de curva envolvente de extrapolación. Una curva envolvente espera que la tecnología se desarrolle en saltos cuánticos en donde nuevas técnicas se mejoran gradualmente hasta llegar al techo de su desempeño. En ese momento se superan por el siguiente desarrollo. La gráfica hipotética de la figura 6.4 ilustra este enfoque en el contexto en el que normalmente se despliega. ÁRBOL DE DECISIONES. Una ayuda al pronóstico cualitativo es el uso de estructuras de árbol. Por ejemplo, se trazan los principales factores que afectan el entorno de la organización y se muestran en cada etapa las alternativas o decisiones, ramificándose en cada nivel como un árbol (de allí el nombre de árboles de decisiones). Un ejemplo son las elecciones que enfrenta un inventor (Fig. 6.5). Al final de este proceso, todas las contribuciones posibles, o al menos todas las que el pronosticador decide tomar en cuenta, se habrán documentado, incluyendo algunas que de otra forma podrían no haberse considerado. Este es el principal valor de la técnica, aunque un problema obvio es tratar de hacer frente al enorme número de alternativas que se vuelven aparentes. Una aplicación de enfoque del árbol de decisiones es la de aplicar probabilidades a cada una de las decisiones. El teorema de Baye ofrece una fórmula simple para tratar la probabilidad condicional. Entonces, pueden calcularse las probabilidades resultantes de todos los resultados posibles. Este proceso puede ser llevado más allá al calcular las utilidades compuestas (el producto del valor calculado del resultado, multiplicado por la probabilidad) Figura 6.4 Figura 6.5 166 Técnicas de pronósticos 167 para cada alternativa. Con el poder de cómputo disponible, estos resultados cuantificados pueden ayudar a presentar una buena medida de los resultados óptimos siempre que, de nuevo, se reconozca que todos los factores del análisis son opiniones, más que hechos crudos. El pronosticador prudente también trata de comprender cómo interactúan los diversos elementos. La misma utilidad puede obtenerse mediante riesgos bajos en actividades de bajo rendimiento o altos riesgos en altos rendimientos y la mayoría de las organizaciones tal vez favorecerían la primera. ESCENARIO. Este método combina los insumos de varias técnicas de pronósticos, en particular los métodos de opinión de expertos y el Delphi, para presentar una panorámica integrada. Lamentablemente se usa pocas veces porque requiere un esfuerzo significativo. Presentar los pronósticos de hechos fríos y su integración en un escenario completo, significa por una parte, que es más fácil detectar incompatibilidades entre los diversos pronósticos; por otra, permite extrapolaciones de estos pronósticos individuales para cubrir todas las actividades de la organización. La identificación de variables de tendencias cruciales y su grado de variación es de suma importancia en la construcción de escenarios. Con frecuencia se usan expertos clave para obtener información acerca de variaciones potenciales y la viabilidad de ciertos escenarios. Las Notas del Gerente 6.2 proporcionan un ejemplo de los insumos de tales expertos. Es necesario construir una amplia variedad de escenarios para exponer a los ejecutivos corporativos a ocurrencias potenciales múltiples. Idealmente, incluso factores forzados merecen alguna consideración para construir escenarios que van del mejor al peor. Por ejemplo, un Notas del gerente 6.2 Asesoría de Kissinger Associates Kissinger Associates es una empresa consultora con sede en Nueva York establecida en 1982 por Henry Kissinger, antiguo secretario de Estado, Lawrence S. Eagleburger, antiguo subsecretario de Estado, y Brent Scowcroft, antiguo asesor en seguridad nacional del gobierno estadounidense. Para sus clientes corporativos, la empresa presenta panoramas amplios de las condiciones políticas y económicas de países o regiones específicas y análisis de tendencias políticas y económicas. Dado que ninguno de sus fundadores es conocido por su experiencia administrativa o económica, contrataron un banquero inversionista y un economista. Algunos sostienen que señalar tendencias políticas es una base insuficiente para ganarse la vida. Kissinger mismo señaló que concretarse a sólo proporcionar información abstracta sobre las condiciones políticas de un país extranjero no es justo para el cliente. La empresa considera que su fuerza principal está en su sensibilidad a la condición política internacional y su constante cercanía con las fuentes de información. Aunque Kissinger Associates no presenta reportes voluminosos sobre los países, sus ejecutivos consideran, por ejemplo, que al hacer una evaluación correcta de la perspectiva política de Grecia en los próximos cinco años, pueden ayudar a un cliente a decidir si debe hacer nuevas inversiones, o preparativos para retirarse en anticipación a un gobierno socialista hostil. De igual forma, la empresa podría ayudar a alguna compañía petrolera estadounidense, con experiencia limitada en el Medio Oriente, en sus primeros intentos por negociar y trabajar con algún gobierno de esa región. No obstante que este tipo de trabajo no involucra a Kissinger Associates en decisiones de negocios específicas, sí requiere una buena comprensión de los negocios y metas de los clientes. Una razón práctica por la cual utilizar insumos de consultoría de alto poder fue explicado por un antiguo miembro de Kissinger Associates: "En estos días, si una inversión resulta mal, es útil que [la gerencia] pueda decir: 'Obtuvimos asesoría de expertos y actuamos sobre esa base'. Tienen que mostrar la debida diligencia en el desempeño de sus labores fiduciarias." Aunque la identidad de los clientes y sus honorarios son secretos bien guardados, audiencias de confirmación ante el Congreso estadounidense de exempleados de Kissinger Associates revelaron que empresas como Union Carbide, Coca-Cola (www.coke.com), Volvo (www.volvocars.com), Fiat (www.fiat.com) y Daewoo (www.daewoo.com), pagan entre 150,000 y 400,000 dólares anuales por los servicios de la empresa. Fuentes: Christopher Madison, "Kissinger Firm Hopes to Make Its Mark as Risk Advisors to Corporate Chiefs", National Journal, 22 de junio de 1985, 1452-1456. Reimpreso con autorización de National Journal, Inc. Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 168 Ilustración 6.2 Algunos factores permanecen imprevisibles en la construcción de escenarios, por lo que extrapolar condiciones existentes es insuficiente, ya que eventos inesperados pueden tener un impacto significativo en el entorno en el que se creó el escenario. Los efectos devastadores de desastres naturales recientes y tendencias climáticas de temporada, como el Niño y la Niña, son algunos de los daños afectaron a las compañías de seguros. A pesar de que podrían haberse cubierto con planes de contingencia, la devastación repetida ni se esperaba, ni estaba planificada. escenario para Union Carbide Corporation podría haber incluido la posibilidad de un desastre como el que ocurrió en Bhopal, India. De igual modo, las compañías petroleras necesitan trabajar con escenarios que presenten cambios dramáticos en la situación de aprovisionamiento como los precipitados por un conflicto regional en el Medio Oriente. Deberían considerar alteraciones importantes en el panorama de la demanda debidas, digamos, a desarrollos tecnológicos o políticas gubernamentales. Los constructores de escenarios también necesitan reconocer el carácter imprevisible de algunos factores. Concretarse a extrapolar de las condiciones existentes actuales es insuficiente. Con frecuencia, factores inesperados pueden aparecer de pronto con un impacto significativo. Por ejemplo, a pesar de algunas predicciones sobre los efectos climáticos de el Niño y la Niña, las aseguradoras nunca esperaron el nivel de devastación producido por huracanes y tornados en Estados Unidos debidos al calentamiento y enfriamiento cíclicos del agua tropical del Pacífico (vea la Ilustración 6.2). Por último, dados los grandes avances tecnológicos, la posibilidad de una "obsolescencia generalizada" de la tecnología actual también debe tomarse en consideración. Por ejemplo, saltos cuánticos en el desarrollo de las computadoras y la tecnología de Internet pueden volver obsoleta la inversión tecnológica de una corporación y hasta de un país. Para que los escenarios sean útiles, la gerencia debe analizarlos y responder a ellos al formular planes de contingencia. Tal planificación ampliará los horizontes y puede preparar a la gerencia La dffiewltod está^n diseñar escenarios que sean lo bastante para enfrentar situaciones inesperadas. A su vez, estar familiarizados con ellos puede resultar en tiempos de raros como para disparar nuevas ideas y, sin embargo, lo respuesta menores a las ocurrencias reales al afinar la capacidad de respuesta. La dificultad, por supuesto, bastante realistas como para que k gerencia las tome en serio está en diseñar escenarios que sean lo bastante raros como para disparar nuevas ideas y, sin embargo, lo bastante realistas como para que la administración las tome en serio. El desarrollo de un sistema de soporte de decisiones de mercadotecnia es extraordinariamente importante para muchas empresas. Coadyuva en el proceso de decisiones continuas y se convierte en una herramienta corporativa vital para realizar la tarea de planificación estratégica. Sólo al observar las tendencias y cambios globales podrá la empresa mantener e incrementar su posición competitiva. Muchos de los datos disponibles son de naturaleza www.unioncarbide.com Técnicas de pronósticos 169 cuantitativa, pero también debe prestarse atención a las dimensiones cualitativas. El análisis cuantitativo seguirá mejorando la habilidad de recolectar, almacenar, analizar y recobrar incrementos de datos mediante el uso de computadoras de alta velocidad. No obstante, el análisis cualitativo seguirá siendo un componente importante de la investigación y la planificación estratégica corporativas. MÉTODOS CUANTITATIVOS En general, la mayoría de las técnicas cuantitativas giran alrededor de análisis de series de tiempos de estadísticas históricas. Tratan los sistemas involucrados como si fueran una caja negra', como tales, en el mejor de los casos sólo pueden ser tan confiables como esas estadísticas y, por tanto, se aplican mejor a estadísticas internas como cifras de ventas, en donde la precisión (y posiblemente sus limitaciones) se entienden mejor. Por otra parte, los modelos explicativos tratan de establecer cómo funcionan estos sistemas para que también pueda predecirse el efecto de cambios futuros. En consecuencia, también son más poderosos, pero significativamente, más difíciles de construir. El pronóstico de tendencias de ventas es el enfoque científico favorecido por la mayoría de los gerentes pues se considera que pone al frente las tendencias históricas que ya se han observado. Así, si las ventas se han incrementado 15 % en cada uno de los tres años anteriores, la suposición es que también crecerán alrededor de un 15 % el año próximo. Sin embargo, ya hemos visto cómo el efecto de espina de pescado en ocasiones puede invalidar estas suposiciones confiadas. También, conforme la base se amplía, las tasas de crecimiento serán más difíciles de mantener. La forma más simple y común de pronosticar se maneja de manera manual con el uso de la ahora omnipresente calculadora electrónica de bolsillo o la computadora personal. Los procesos siguen siendo análogos mecanizados simples de los procesos manuales y proyectan las tendencias mostradas por cifras de ventas históricas recientes. De nuevo, se considera más como una variación de un juicio puro. A pesar de que estas sencillas técnicas manuales tienen importantes puntos fuertes, están limitadas por la subjetividad de sus conclusiones. Las técnicas más sofisticadas (explicadas a continuación) tienen casi tantas suposiciones interconstruidas, pero, debido a que estos juicios de valor no son obvios de inmediato, tienden a considerarse (incorrectamente), que tienen inherentemente mayor precisión. Ya sea que use técnicas manuales o más sofisticadas, siempre debe estar consciente de sus limitaciones y suposiciones antes de tomar cualquier decisión basada en su pronóstico. TÉCNICAS MATEMÁTICAS. Hay varias técnicas matemáticas (algunas de gran complejidad) que aparentemente proporcionan una base científica sólida. Sin embargo, en esencia, la mayoría sólo admiten cuatro componentes en cualquiera de tales pronósticos: Tendencia. El constante crecimiento (o declinación) del producto o servicio se determina por el ajuste de una línea recta, o en ocasiones curva, de los datos de ventas históricos (Figura 6.6). Cíclico. Por ejemplo, cualquier movimiento de onda a lo largo de los años, refleja tendencias generales de negocios (Figura 6.7). El problema en este caso cíclico es el de identificar cuál (si lo hay) es el ciclo verdadero y no sólo una suposición. Es todavía más difícil determinar si el ciclo se repetirá en el futuro. Los ciclos de Kondratieff de varias décadas, que con frecuencia se discuten en la teoría económica, son más difíciles de ob- Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 170 Figura 6.6 Figura 6.7 servar (si es que existen) y por consecuencia, más controvertidos. No obstante, Yoshihiro Kogane6 ofrece un análisis de esos ciclos en los dos últimos siglos (Tabla 6.2) De temporada. Muchos productos o servicios son de temporada con algunas fluctuaciones distintivas, casi siempre a lo largo de un año, que permanecen consistentes a lo largo del tiempo y este patrón se sobrepone a los otros (Figura 6.8). Eventos al azar. La mayoría de las gráficas de ventas muestran efectos imprevisibles, como disputas en la industria, aunque algunos (como las campañas promocionales planificadas) pueden ser hasta cierto grado previsibles. 6. Yoshihiro Kogane, "Long Waves of Economic Growth: Past and Fuñiré", Futures (Octubre de 1988). Tabla 6.2 Ondas largas y revoluciones tecnológicas Era Actor(es) Revoluciones tecnológicas Acontecimientos históricos 1770-1820 reino Unido Fÿbricas (minas, granjas) con mÿquinas impulsadas por energia extraida de independincia de Estados Unidos combustibies minerales en lugar de la energia 1820-1870 Europa, Estados Unidos 1870-1920 Europa, Estados Unidos, Japón "natural" de hombre, animal, viento, agua Red ferrocarrilera como infraestructura integrando unidades de producción, mercados y residencias de los trabajadores Red de energía eléctrica como infraestructura energética Revolución industrial Recolucón francesa Riqueza de las naciones (1776) Guerra Civil de Estados Unidos Formación del imperio alemán Restauración Meiji Das Kapital (1867) Alemania y Estados Unidos alcanzan al Reino Unido Primera Guerra Mundial Revolución rusa : 1920-1970 Europa, Estados, Unidos, Japón, NIC Fábricas automatizadas (con bandas transportadoras) , en lugar de fábricas que son simples contenedores de máquinas 1970-2020? Europa, Estados, Unidos, NIC y algunos LDC Red de informadón-comunkación como infraestructura de la información, integrando productores y usuarios Segunda Guerra Mundial Japón alcanza a Europa Independencia de antiguas colonias Crisis petroleras Satélites de comunicaciones Revolución financiera de informacón y servicios Fuente: Yoshihiro Kogane, "Long Waves of Economic Growth: Past and Future", Futures (Octubre de 1988): 532-548. © 1988. Reimpreso con autorización de Elsevier Science. Figura 6.8 171 Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 172 REALES DEL PERIODO Y CAMBIOS PORCENTUALES. Es probable que el pronóstico siga, y con mucha frecuencia, las tendencias observadas en los periodos anteriores. Esto puede lograrse, ya sea al calcular el incremento promedio porcentual, o al tirar la línea más recta posible a través de las cifras históricas al trazarlas en una gráfica. Hay tres métodos relacionados de este pronóstico, usando periodos reales y cambios porcentuales. Total anual movible. Total anual movible. Esta técnica empareja las fluctuaciones a corto plazo (en especial las de temporada) al mover hacia delante el total acumulado de los 12 meses precedentes. Así, las cifras de cada nuevo mes se suman al total anterior (MAT) y las cifras comparables del año anterior se restan. El pronóstico se obtiene una vez más al extender la línea de tendencia, en esta ocasión emparejada por la incorporación de los datos de todo el año. Totales acumulados. Esta medida se usa normalmente en el contexto del control (por ejemplo, medir cómo se desempeñan las ventas acumuladas contra el objetivo), más que como una herramienta de predicción. Cuadros Z. Como se muestra en la figura 6.9, todos estos datos (de un año) pueden acomodarse bien en una sola gráfica, un cuadro Z. La barra del fondo está integrada por los reales mensuales, en tanto que la superior es el total anual movible. La diagonal que eventualmente las une es la cifra acumulada (igual al primer mes real a la izquierda y el total anual movible al finalizar el año a la derecha). Figura 6.9 Técnicas de pronósticos 173 EMPAREJAMIENTO EXPONENCIAL. Esta es una técnica matemática simple, pero útil, que permite asignar un mayor peso a periodos recientes. Por ejemplo, en lugar de que se calcule la tendencia promedio a lo largo de todo el año anterior, los datos de ventas de cada uno de los meses recibe un peso, dependiendo de qué tan reciente fue ese mes. De una manera parecida al total anual movible, toma la cifra anterior, en este caso, el pronóstico movible y se suma a la cifra real más reciente. Sin embargo, lo hace en una proporción fija que se elige para reflejar el peso a dar al último período. La fórmula general es: Ft+1 = Ft + flEt en donde Ft+1 es el nuevo pronóstico, Ft es el anterior y Et es la desviación (o error) del nuevo desempeño actual registrado contra el pronóstico del periodo anterior; a es el peso a dar a los acontecimientos más recientes. De esta forma sencilla, el emparejamiento exponencial no permitirá la temporalidad, aunque versiones más avanzadas (pero entendibles con menos facilidad) pueden hacerlo. A continuación se discuten estas versiones más avanzadas. ANÁLISIS Y MODELOS DE SERIES DE TIEMPOS AVANZADOS. En general, para representar las variaciones debidas a tendencias de temporada, así como las debidas a tendencias a largo plazo, se necesitan cálculos más sofisticados, como el modelado matemático. Los modelos son simplemente ecuaciones más complejas. Los modelos de series de tiempos generales pueden construirse al retirar aritméticamente una tendencia general constante (la línea recta que muestra el incremento promedio a largo plazo) y al medir desviaciones de ella para dar el patrón de temporada promedio subyacente. Los modelos también pueden construirse mediante investigación visual (como el cuadro Z). Las técnicas de promedio autorregresivo movible (ARMA por sus iniciales en inglés) son las más sofisticadas de los métodos sencillos de series de tiempos. Filtran los diversos efectos del ciclo y temporalidad para detectar el crecimiento subyacente. El método más reportado es el Box-Jenkins (fig. 6.10). Aunque muy comentadas, estas técnicas avanzadas se usan relativamente poco en la práctica. ANÁLISIS DE REGRESIÓN MÚLTIPLE. En un nivel más avanzado, las computadoras tienen un amplio uso para realizar análisis de regresión sobre los elementos del modelo. El análisis de regresión determina las fortalezas de la relación de una variable en donde intervienen otras variables. Una regresión simple se supone una relación lineal de línea recta de la forma y = a + bx en donde a y b son las constantes (a encontrar). El análisis de regresión se diseña para explicar o predecir un criterio variable (y), basado en un predictor variable (x). Esto ni siquiera requiere el uso de una computadora, pero tales relaciones tan simples son raras. Por lo común, diversas variables de predictor participan en una predicción, así que se vuelven necesarios análisis de regresión múltiples. Luego se usan programas de computadora para determinar por medios estadísticos de los datos históricos y los cambios en las diversas variables cuál es la posibilidad de que cada una de las variables de predictor tenga un impacto en la variable de criterio. Los parámetros del modelo y las probabilidades generales de cada resultado pueden determinarse entonces. Por ejemplo, con el fin de predecir las ventas anuales de automóviles a compradores de primera ocasión en Estados Unidos, pueden considerarse varios factores en el modelo de regresión, como sigue: Ventas anuales de automóviles = a + b^ (cantidad de graduados universitarios) + b2x (tasa de interés) + b3x (tasa de desempleo) 4- ... Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 174 Figura 6.10 www.compaq.com www.dell.com MODELOS ECONOMÉTRICOS. Modelos econométricos muy grandes que simulan el funcionamiento de economías nacionales pueden contener cientos de factores dispersos entre docenas de ecuaciones enlazadas y requerir grandes cantidades de poder de cómputo. Lamentablemente, como resultado, son poco comprensibles hasta para quienes los operan. Un modelo econométrico relativamente simple se ilustra en la figura 6.11. Este modelo econométrico muestra cómo los diversos factores de los cuadros afectarán y se verán afectados por otros factores. Las flechas representan efectos causales. Sin embargo, frecuentemente estos modelos se consideran casi infalibles debido, en mayor parte, a su inmensa complejidad. Esto es a pesar, o tal vez debido a, la ignorancia general de muchos de quienes los usan. Cambios en la política gubernamental, por ejemplo, se corren contra los modelos de la economía nacional para ver qué ocurrirá, en lugar de lo que podría ocurrir. Los modelos de tipo econométrico también se usan para ayudar a administrar la estrategia de introducción de un nuevo producto. Como se ilustra el las Notas del gerente 6.3, Compaq utilizó un complejo software de simulación para planificar el momento del cambio de computadoras 486 a Pentium. El programa se diseñó para modelar las últimas tendencias en la demanda del consumidor, asignación de precios e inventarios de los distribuidores. Basada en el modelo, Compaq decidió esperar varios meses después que sus competidores para lanzar sus propias máquinas Pentium. La decisión preservó el valor del inventario 486 y condujo a un incremento de 61 % en los ingresos del cuarto trimestre de 1994, aumentando las utilidades en 50 millones de dólares. Sin embargo, el modelo inicialmente desarrollado por Dell Computer de "construir sobre pedido" para el desarrollo de productos y la satisfacción de ventas ha empezado a reemplazar el modelo de "construir para pronosticar" y el papel tradicional del pronóstico de ventas ha empezado a declinar con el nacimiento del siglo xxi. Técnicas de pronósticos 175 Figura 6.11 Fuente: Spyros Makridakis y Steven C. Wheelwright, Forecasting Methodsfor Management, 5a edición (Nueva York: John Wiley & Sons, 1989), 212. © 1989 por John Wiley & Sons, Inc. Reimpreso con autorización de John Wiley & Sons, Inc. Notas de gerente 63 ¡Los métodos para pronosticar están cambiando rápidamente! El negocio de las computadoras personales se caracteriza por la asombrosa velocidad del desarrollo de nuevos productos. Tan pronto como surge una tecnología nueva, de inmediato se adopta en nuevos productos. No es posible quedarse atrás en este negocio. Un modelo de PC que sale tarde, que carece de las características correctas, o tiene el precio equivocado, no sólo anuncia una oportunidad perdida, sino que se convierte en montañas de compo- nentes inútiles. Por ejemplo, IBM (www.ibm.com) apreció mal el mercado y sufrió una caída de 6 % en ventas de PC y una pérdida de mil millones de dólares en 1994. Compaq (www.compaq.com) también dejó escapar 50 millones de dólares en ventas al no predecir la demanda de PC ese mismo año. ¿Podemos pronosticar el futuro de una industria en la que el cambio es la única característica constante? Para no repetir el mismo error, Compaq Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 176 usó un complejo software de simulación que desarrolló para planificar el cambio de computadoras 486 a Pentium (www.pentium.com). Le tomó ocho meses de esfuerzo intenso para desarrollar el modelo de cómputo. El programa se diseñó para modelar, entre otras cosas, las últimas tendencias en cambios de precios de componentes, demanda fluctuante para una característica o precio determinados y el impacto de modelos rivales. Al modelar el comportamiento de proveedores y competidores, el programa permite a los gerentes considerar el riesgo de ciertas acciones antes de emprenderlas. Basada en los resultados del modelo, Compaq decidió esperar varios meses antes de presentar sus propias máquinas Pentium, en contra de la norma de la industria de las PC. Competidores y expertos criticaban a Compaq por su cambio lento a PC con el chip Pentium de Intel. En tanto que rivales, incluyendo Dell Computer (www.dell.com) y Gateway 2000 (www.gateway.com) de inmediato cambiaron a Pentium, Compaq amasó un enorme inventario de PC con base 486, porque el modelo de simulación sugirió que los compradores corporativos utilizarían Pentium únicamente a partir de 1995. En verdad, la decisión preservó el valor del inventario 486 de Compaq y llevó a un incremento de 61 % en utilidades del cuarto trimestre. Hace no mucho tiempo, los vendedores de PC siguieron un modelo de mercadotecnia más simple y tradicio- nal: primero pronosticar la demanda y luego impulsar los productos a los mercados vía canales de niveles múltiples con muchos participantes. Aunque ese modelo siempre padeció de pronósticos imprecisos, la supervivencia del negocio fue posible al presentar las tecnologías más recientes alrededor de cada 18 meses. Eso fue en 1994. A partir de entonces, Michael Dell ha presentado con éxito una nueva forma de competir para las compañías de PC, no sólo con la tecnología, sino al hacer énfasis en las necesidades de los clientes con una capacidad de satisfacerlos y servirlos con rapidez y eficiencia. Dell presionó a los participantes tradicionales de la industria con un concepto sencillo: vender computadoras personales directamente a los clientes por Internet, eliminando canales complicados. Para 1999, las principales compañías de PC están comprimiendo la cadena de aprovisionamiento vía conceptos como "construir sobre pedido" y no "construir sobre pronósticos". La capacidad de Compaq de atender a esos clientes es cuando menos tan importante como sus nuevos productos. En un entorno de alta tecnología, el papel de los métodos de pronóstico tradicionales está siendo desplazado gradualmente por el modelo de "construir sobre pedido" de desarrollo del producto que no requiere pronósticos, sino una vigilancia constante del mercado y una rápida respuesta al mismo. Fuentes: "At Compaq, a Desktop Crystal Ball: But Will Its Forecastíng Software Really Make a Cutthroat Business Less Risky?" Business Week, 20 de marzo de 1995, 96-97; John Teresko, "The New PC Game", Industry Week, 18 de mayo de 1998, 50-53. www.conference-board •org www.wsj.com INDICADORES PRINCIPALES. Es posible establecer que ciertos factores son indicadores principales ya que presentan aviso anticipado de tendencias futuras. Por ejemplo, podría ser que los proveedores de CD de música pop debieran estudiar las estadísticas de tasas de nacimientos para ver cómo puede variar el mercado total de los adolescentes en años futuros. En Estados Unidos hay un rango de estadísticas publicadas útiles que tienen un amplio uso como indicadores: U.S. Durable Goods Orders, movimientos que pueden indicar la economía general con unos seis meses de adelanto; Housing Starts, quizá con 10 a 12 meses de anticipación; e Interest Rates on Three-Month Certificates ofDeposü, que se supone debe presentar un indicativo con 18 meses por venir. Uno de los más útiles —y sobre todo para los negocios— es el indicador principal del Consumer Confidence Index del Conference Board. Otros importantes indicadores son Stock Prices, Corporate Bond Yield, Industrial Materials Prices, Business Failures, Money Supply, Unemployment Rate, Producer Price índex, Consumer Price índex y Business Inventories. La mercadotecnia en acción 6.2 discute indicadores particulares usados por DaimlerChrysler. Los mercadólogos pueden usar los indicadores principales similares a los disponibles en Estados Unidos al pronosticar las condiciones de mercado de países extranjeros, y también la balanza comercial y las tasas de cambio como indicadores principales internacionales. El déficit comercial continuado de un país indica generalmente que su gobierno puede apretar su política fiscal y monetaria, reduciendo así el consumo doméstico, o que su moneda se depreciará, encareciendo así los productos importados. De cualquier forma, el déficit comercial de un país manifestará su reducido poder de compra. Para predecir el poder de compra de una Nación, los mercadólogos pueden simplemente observar las tasas de cambio anticipadas a 180 días, en la sección de Tasas de Cambio Extranjeras del Wall Street Jornal; si las tasas parecen depreciarse rápidamente, por lo común indican una reducción pendiente en el poder de compra como se explicó antes. Técnicas de pronósticos 177 La mercadotecnia en acción 6.2 Los ocho indicadores de semáforo de DaimlerChrysIer de una vuelta hacia abajo Con oficinas corporativas en Stuttgart, Alemania, y Auburn Hills, Michigan (Estados Unidos), DaimlerChrysIer (www.daimlerchrysler.com) es una empresa con muchas marcas de reconocimiento internacional. Estas marcas incluyen Mercedes-Benz, Chrysler, Plymouth, Jeep, Dodge, Freightliner, Airbus, Sterling, Eurocopter y Ariane. Con instalaciones de manufactura en 34 países, una fuerza laboral de casi 450,000 empleados y ventas en más de 200 naciones, DaimlerChrysIer vendió 4.5 millones de autos para pasajero y vehículos comerciales en 1998. Como otras compañías automotrices, DaimlerChrysIer invierte considerables cantidades de tiempo, energía y dinero en pronósticos económicos. En la actualidad, la empresa puede predecir giros económicos hacia abajo de 14 meses a futuro. Ocho indicadores económicos se vigilan cuidadadosamente y se dividen en dos categorías principales: Capacidad de compra del consumidor: 1. Ingreso disponible en casa 2. Niveles de endeudamiento del hogar 3. Rendimiento de tasas de interés de bonos gubernamentales 4. Tasa de inflación Disposición de comprar del consumidor: 5. Confianza del consumidor 6. Nuevas tendencias de desempleo 7. Cambios en la semana de trabajo de manufactura 8. Mercado de valores Los analistas de DaimlerChrysIer vigilan minuciosamente cada uno de estos indicadores y asignan una situación de rojo, amarillo o verde a los cambios ascendentes o descendentes; luego se desarrolla un indicador de categoría compuesto para determinar el color que prevalece en cada una de estas categorías. Por ejemplo, un indicador compuesto por rojo significa que habrá una recesión en seis a nueve meses, el amarillo implica que las condiciones económicas podrían inclinarse con facilidad en cualquier sentido y un indicador compuesto por verde señala que no se prevé una recesión en un futuro próximo. ¿Cómo podría este semáforo influir en las decisiones de las diversas áreas funcionales de la compañía (por ejemplo, mercadotecnia, producción, personal, etcétera)? ¿En dónde supone que DaimlerChrysIer obtiene la información de cada uno de estos ocho indicadores? Dado el ámbito global de las operaciones de DaimlerChrysIer, ¿sería posible usar una serie única de indicadores globales, o debería la empresa generar pronósticos para cada mercado nacional basada en los indicadores de ese país en particular? ¿Qué otros tipos de pronósticos podrían ser importantes para los fabricantes de automóviles? Fuentes: www.daimlerchrysler.com; "Where Is Consumer Demand Going?" Profit, 1999 CB Media Limited (Junio de 1999), 17. TEORÍA DE LOS JUEGOS. Definida como "el estudio del comportamiento racional en situaciones que incluyen interdependencia", la teoría de los juegos ha adquirido notoriedad importante en dos frentes. Primero, en 1994, tres teóricos de los juegos recibieron el Premio Nobel de economía, y segundo, la Comisión Federal de Comunicaciones de Estados Unidos utilizó ampliamente la teoría de los juegos para asistir en la subasta de las longitudes de onda necesarias para apoyar localizadores (pagers) y teléfonos celulares. Antes de la teoría de los juegos, la mayoría de los modelos económicos asumían que las empresas actuaban básicamente en el vacío. Se suponía que las acciones de una empresa no impactaban las acciones de otras compañías. Esa suposición económica es válida siempre que los mercados sean perfectamente compatibles, o donde existen monopolios puros. La teoría de los juegos permite tomar en cuenta la acción corporativa, reacción de los competidores, etcétera. Lamentablemente, la teoría de los juegos es difícil de usar por sus matemáticas complejas. Sin embargo, ahora se enseña en muchos programas de maestría en administración importantes, lo que indica que tendrá un uso mayor en años venideros.7 HOJAS DE CÁLCULO En el contexto de los pronósticos y la planificación, probablemente la herramienta más útil que presentan las computadoras personales es la ubicua hoja de cálculo. A pesar de su 7. Rajiv Lal and Ram Rao, "Supermarket Competition: The Case of Every Day Low Pricing", Marketing Science 16, no. 1 (1997): 60-80. www.fcc.gov Capítulo 6 Estimar la demanda del mercado 178 aparente simplicidad incluso esta herramienta es mal utilizada por los administradores, quienes la consideran sólo una calculadora más sofisticada. Sin embargo, en el contexto actual, tiene varias contribuciones importantes que aportar. Un uso de ellos es la mecanización de presupuestos rutinarios. Todo el proceso de planificación sufre por la tendencia de producir grandes cantidades de cifras rutinarias. Muchas, si no la mayoría, se derivan de otras cantidades y finalmente regresan a unas cuantas variables indirectas alimentadas al modelo. Una vez que estos enlaces se alimentan a una hoja de cálculo, el ciclo de la planificación se vuelve más fácil. Sin embargo, hay peligros en este enfoque aparentemente directo, sin descartar que las hojas de cálculo encierran en el modelo todas las suposiciones existentes acerca de las relaciones. Hay dos soluciones a este dilema: Estructura clara. La hoja de cálculo debe diseñarse de tal forma que los enlaces (y por tanto, las suposiciones) sean obvios y fáciles de modificar. Proceso de desafío. Parte del tiempo ahorrado al usar la hoja de cálculo debe emplearse rutinariamente para desafiar las suposiciones y garantizar que siguen siendo válidas. www.microsoft.com www.lotus.com www.palisade.com Quizá el uso más importante de las hojas de cálculo sea cuestionar estas suposiciones. La facilidad con la que los cálculos pueden repetirse con diferentes suposiciones significa que el gerente de mercadotecnia puede probar todas las alternativas. Este proceso iterativo se conoce como análisis de sensibilidad y puede emplearse para afinar u optimizar los parámetros clave. Aunque hojas de cálculo populares como Microsoft Excel y Lotus 1-2-3 siguen siendo útiles, agregados como @Risk, de Palisade Corporation, podrían proporcionar herramientas analíticas más poderosas para la toma de decisiones. MODELADO. Como se señaló antes, las hojas de cálculo pueden utilizarse para construir modelos crudos. Por ejemplo, un modelo de los componentes de temporada, tendencia y cíclicos de las cifras de ventas (e impacto de las promociones) pueden crearse al conjuntar las gráficas de las ventas históricas y afinar los parámetros del modelo hasta que los obtenidos se ajusten mejor a los resultados históricos. Este proceso puede requerir tiempo y carecer de la elegancia de técnicas avanzadas, pero también puede producir resultados casi tan buenos (y más fáciles de entender). ALTERNATIVAS A LOS PRONÓSTICOS Hay varias alternativas para pronosticar que también pueden ayudar a reducir riesgos —incluyendo los debidos a malos pronósticos— e incluso la necesidad de alguna forma de planificación formal.8 Seguros. Los movimientos futuros en tasas de cambio, por ejemplo, pueden protegerse mediante cubrimientos en el mercado de futuros financieros. Portafolios. El riesgo puede disminuirse al entrar en varios mercados o introducir varios productos diferentes que no sea probable que enfrenten los mismos problemas económicos o de competencia. Flexibilidad. Los japoneses en particular han desarrollado medios para enfrentar rápidamente cambios inesperados. 8. Robert Fildes, "Forecasting: The Issues", en S. Makridakis y S. C. ed. The Handbook of Forceasting, Wheelwright (Nueva York: John Wiley & Sons, 1987). Técnicas de pronósticos 179 FLEXIBILIDAD. De las alternativas señaladas antes, la flexibilidad surge como la más importante. Esto es más evidente en el desarrollo, básicamente en las corporaciones japonesas, de tiempos de manufactura flexible y tiempos de ventaja reducidos drásticamente para el desarrollo de bienes de alta tecnología, pero es posible aplicar escalas de tiempo aceleradas similares con mayor facilidad donde el desarrollo tecnológico es menos exigente y las actividades promocionales necesitan cambiar con rapidez. Aunque este enfoque no sustituye otros, sólo requiere que una vez que se ha detectado el cambio (tal vez por alguna forma de análisis ambiental, como se describió en el capítulo 3), el tiempo de reacción debe ser tan rápido que la respuesta pueda aplicarse antes de que el cambio llegue a un nivel significativo. Más importante aún, el tiempo de respuesta debe ser más rápido que el de los competidores, que de otra manera podrían aprovecharse del cambio. No obstante, tal enfoque requiere un método de detección temprana muy complejo para el cambio ambiental. FACTORES QUE LIMITAN LOS PRONÓSTICOS Spyros Makridakis9 resume los errores y desviaciones más probables en los pronósticos en las tablas 6.3 y 6.4. En la práctica, el error más frecuente es llamado algunas veces el efecto de bastón de hockey. Cuando los resultados reales no cumplen los pronósticos optimistas, el punto de partida del nuevo pronóstico se cambia para permitirlo, pero la pendiente de la línea de pronóstico permanece (todavía dentro del optimismo) sin cambio. Nadie en el proceso del pronóstico pregunta por qué no se cumplió, y nadie aprende de la experiencia. Sin embargo, quizá la mayor limitación práctica de los pronósticos es su uso incorrecto debido a la falta de conocimientos de los administradores. Una la mayor limitación práctica de los encuesta de McHugh y Sparkes10 llegó a la conclusión, ahora histórica, de que a pesar de la necesidad pronósticos es su uso incorrecto debido a la y el hecho de que los resultados del desempeño de falta de conocimientos los administradores pronósticos anteriores revelan un alto nivel de imprecisión, parece que no sólo dominan técnicas ingenuas (90 % de las técnicas usadas en la actualidad), sino que sólo muy pocos participantes toman medidas para mejorar la situación. El problema principal parece ser que había una carencia total de técnicas específicas, en particular el método Delphi, análisis de impacto cruzado y Box-Jenkins, y en el caso de construcción de modelos causales, análisis de regresión y correlación, el problema parece ser la carencia de experiencia de trabajo de las técnicas particulares. De hecho, los usuarios prefieren métodos simples, intuitivos, fáciles de usar y entender, factores que, más que la precisión, son los que finalmente se buscan, los que determinan cuándo y cómo se usa el pronóstico. El efecto práctico de estas limitaciones a menudo resulta en un fenómeno de pronóstico, comúnmente relacionado con pronósticos a largo plazo, conocido como el acantilado. En esencia, la administración emplea los pronósticos para un periodo de tiempo (aunque con frecuencia sin comprender a plenitud por qué y cómo debe realizarse) hasta que surgen los problemas. Entonces, todo pronóstico formal se suspende abruptamente, como si cayera de un acantilado. 9. Spyros Makridakis, "Metaforecasting: Ways of Improving Forecasting Accuracy and Usefulness", International Journal ofForecasting 4 (1988): 467-^91. 10. A. K. McHugh y J. R. Sparkes, "The Forecasting Dilemma", Management Accounting (Marzo de 1983): 30-34. 180 Un enorme meteorito que cae y destruye la vida en la Tierra Un accidente o guerra nuclear importante que destruye la vida en la Tierra (para alguien que vivía antes de 1930) La crisis de energéticos de 19731979 (para la planificación y consideraciones en la década de 1960) Inconcebible Fuente: Spyros Makridakis, "Metaforecasting: Ways of Improving Forecasting Accuracy and Usefulness", International Journal of Forecasting 4, no. 3 (1988): 474. Reimpresa con el permiso de Elsevier Science. Cambios importantes en actitudes Cambios graduales en las Un colapso del sistema financiero las actitudes del consumidor y tendencias de compra internacional y tendencias de compra ocasionados por nuevas tecnologías La Revolución Industrial ocasionadas por la innovación o intervención gubernamental (para las personas que tecnológica y preocupaciones (como la desregulación de la vivían a principios por la salud y la calidad de vida industria de la aviación a finales del siglo XVIII) de la década de 1970) Permanente Una recesión seria como la de 1974-1975. La crisis de energéticos (para la planificación y estrategias consideradas al final de la década de 1970) Un accidente de automóvil no muy serio Inesperada Una recesión "promedio" Eventos especiales (como un invierno más crudo que no muy distinta a las el promedio) y acciones anteriores especiales (como una campaña Un incendio promocional, un nuevo producto que lanza algún competidor) 5% restante de los errores, esto es, grandes errores que ocurrirían, en promedio, una vez de cada 20 Desacostumbrada Tipos de incertidumbre futura Temporales 95% de los errores alrededor del patrón promedio o relación Fluctuaciones al azar Cambios en patrones/relaciones Normal Esperada Pronóstico de errores y tipos de incertidumbre futura Causas de errores en los pronósticos Tabla 6.3 Resumen 181 Tabla 6.4 Desviaciones comunes en pronósticos de juicio y formas propuestas para reducir su impacto negativo Tipo de desviación Descripción de la desviación Optimismo, bueros Preferencias de las personas por resultados futuros que afecten su pronóstico de tales resultados deseos Inconsistencia Actualided Disponibilidad Incapacidad de aplicar los mismos criterios de decisión en situaciones similares La importancia de los acontecimientos recientes domina los de un pasade menos recientes que son menospreciados o ignorados Facilidad con la cual acontecimientos específicos pueden ser recordados de memoria Anclaje Las predicciones se ven indebidamente influidas por información inicial que recibe más peso al pronosticar Correlaciones Ilusorias La creencia de que existen patrones y/o dos variables son relacionadas causalmente cuando esto no . es cierto Conservadurismo Dejar de cambiar (o hacerlo muy lento) nuestra propia opinión a la luz de nueva información/evidencia Percepción selectiva Tendencia a ver los problemas en términos de nuestros propios antecedentes y experiencia Efectos de regresión Incrementos o decrementos persistentes podrían Incrementos la tendencia deberse a motivos al azar, que ciertos, incrementarían la posibilidad de de un ser cambio en ' la tendencia Formas de reducir su impacto negativo Macer que los pronósticos sean realizados por terceras partes no interesadas Que más de una persona haga los pronósticos independientemente Formalizar el proceso de toma de decisiones Crear reglas a seguir para la toma de decisiones Comprender que los cicios existen y que no todas las altas y bajas son permanentes Considerar los factores fundamentales que afectan el evento de interés Presentar información completa Presentar la información de una manera que señale todos los puntos de vista de la situación a conasiderar Empezar con pronósticos objetivos Pedir a las personas que pronastiquen en términos de cambios de pronósticos estadisticos y exigair los motivos por los que lo hacen Verificar el significado estadístico de los patrones Modelar relaciones si es posible, en términos de cambios Vigilar los cambios sistemáticos y construir Vigilar los cambios sistemáticos y construir se identitifcan cambios sistemáticos Pedir a personas con distintos antecedentes y experiencia que preparen los pronósticos independientemente Esplicar que en el caso de errores al azar, las de error negativo se incfementan se han presentade varios positivos la tendencia Fuentes: Spyros Makridakis, "Metaforecasting: Ways of Improving Forecasting Accuracy and Usefulness/' International Journal of Forecasting 4, no. 3 (1988): 476. Reimpreso con el amable permiso de Elsevier Science. RESUMEN Los pronósticos predicen lo que puede ocurrir cuando todas las cosas son iguales. Los presupuestos van más allá para incorporar los efectos de las acciones planificadas de una organización. Pueden ser: • A corto plazo: para la carga de capacidad, transmisión de información y control • A mediano plazo: para el proceso de planificación anual tradicional • A largo plazo: para la planificación estratégica, la planificación de recursos y la comunicación Los pronósticos deben ser dinámicos. En otras palabras, los cambios en el entorno requieren la modificación de los pronósticos. De ellos, los presupuestos pueden derivarse al nivel de ventas, producción y utilidades.
