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Previsión de la demanda. Previsión de la demanda de productos: opinión de expertos. Estimación de la variación estacional.

La previsión de la demanda es posible si se conocen el número aproximado de consumidores y las tasas de consumo aproximadas de bienes para cada consumidor en un período de tiempo determinado. La necesidad aproximada de bienes será igual a la tasa de consumo de bienes multiplicada por el número de consumidores. Luego, mediante diversos métodos, se ajusta la demanda estimada, teniendo en cuenta la posible influencia de la situación económica, la estacionalidad de las ventas, una posible disminución o aumento en el número de consumidores, etc. El modelo de demanda suele incluir una representación de la media. valor de la demanda, así como niveles de demanda en constante crecimiento, cíclico, acelerado y lento, etc. - y cambios aleatorios en la demanda cerca del valor promedio. Los datos pueden obtenerse del propio análisis de la demanda, como la demanda pasada, o de fuentes externas, incluidos indicadores económicos o estimaciones externas. La mayoría de los pronósticos a corto plazo dependen de la extrapolación de datos sobre el proceso de la demanda, aunque los pronósticos estacionales o anuales a menudo utilizan datos externos para establecer valores explícitos. El uso del método de suavizado (selección de las mejores estimaciones de los parámetros del modelo de demanda), o la corrección de los parámetros del modelo, da una estimación del nivel esperado de demanda y el valor esperado del error, por ejemplo, en el forma de desviación absoluta promedio o expectativa matemática. El proceso de demanda cambia con el tiempo y si el modelo de demanda debe representar estado actual demanda, necesitamos encontrar una manera de modificar los parámetros del modelo que reflejen estos cambios.
Las previsiones a corto plazo son para el año fiscal más trimestre. Se utilizan como base para planificar la demanda de dinero, bienes y mano de obra durante el año, desglosados en períodos semestrales, trimestrales o estacionales. Habiendo desarrollado un pronóstico de ventas para todas las áreas del mercado, elaboran un programa de pedidos y almacenamiento para todo el año con el fin de estar preparados para los aumentos estacionales de las ventas en cada área.
Los pronósticos a mediano plazo cubren un período de dos a cinco años y generalmente son una extrapolación de las tendencias actuales hacia el futuro, teniendo en cuenta el impacto de los cambios previstos en las condiciones del mercado. Los pronósticos se utilizan para establecer plazos para la implementación de las actividades que componen la estrategia de ventas.
Algunos fabricantes intentan predecir la demanda a más largo plazo, de 5 a 20 años. El desarrollo de una previsión a tan largo plazo depende de la empresa y de la vida útil de sus productos en el mercado. Cuando llega el momento de salir al mercado, los fabricantes desarrollan planes de marketing basados en la experiencia y la investigación acumuladas en materia de pronósticos.
Un pronóstico basado en el análisis de tendencias y ciclos tiene en cuenta cuatro factores: tendencias de crecimiento a largo plazo de la empresa, fluctuaciones cíclicas en la actividad comercial, cambios estacionales en las ventas y posibles eventos irregulares que afectan la escala del comercio: eventos políticos, aparición de nuevos competidores, cambios técnicos, etc.
La previsión mediante análisis de correlación se basa en datos estadísticos. Identifica tendencias de desarrollo económico que pueden afectar a la actividad empresarial de la empresa. Supongamos que una empresa vende repuestos para automóviles. El aumento de las ventas de automóviles probablemente conducirá a un aumento de las ventas de repuestos. Para saber cuántas más piezas de repuesto comprará un mayor número de propietarios de automóviles, determine, en primer lugar, el grado de correlación entre el volumen de ventas de piezas de repuesto y el número de coches vendidos; en segundo lugar, el momento en que un aumento del parque de vehículos afectará al volumen de ventas de repuestos; en tercer lugar, factores que pueden influir en la relación entre el aumento del parque vehicular y el volumen de ventas. Si es posible, se identifican múltiples correlaciones. Por ejemplo, los comerciantes de automóviles y repuestos pueden descubrir una relación entre sus ventas y el gasto total de la población en transporte. Esta relación se puede rastrear usando el ejemplo de la correlación entre los cambios en las ventas y los cambios en cada uno de los otros factores durante el último período.
La previsión del volumen de ventas en su conjunto en términos de peso, volumen o valor se realiza mediante varios métodos con el fin de comparar los resultados obtenidos y realizar los ajustes necesarios. En el comercio se han generalizado los siguientes métodos: previsión basada en el volumen de negocios anterior, basada en el análisis de tendencias y ciclos, Análisis de correlación. El pronóstico basado en la facturación pasada supone que las ventas en el año planificado serán mayores o menores que la facturación del año anterior en un porcentaje esperado. Por supuesto, este método es inaceptable cuando se ingresa al mercado sin experiencia previa. Por lo general, se realiza una previsión de costos aproximada de la capacidad del mercado multiplicando el volumen de ventas promedio por 1 o 1 mil clientes por el número de consumidores esperados. El volumen medio de ventas se establece sobre la base de las propias estadísticas, datos de la competencia o productos del mismo proveedor en el mercado de otro país. Sólo es importante determinar qué parte de este volumen de demanda puede satisfacer y qué parte le quitarán sus competidores. Sólo puedes obtener más indicadores manuales de tu propia práctica, basados en estadísticas de ventas.
Las características específicas de algunos productos requieren un pronóstico de ventas para cada artículo a fin de determinar el momento y el volumen de su entrega a los almacenes para garantizar la disponibilidad para las ventas en cualquier época del año. Para ello se resuelven mediante métodos matemáticos los problemas de previsión de la demanda de cada artículo. Los problemas de la previsión a largo plazo para la planificación de la producción se analizan en detalle en la literatura especializada. El pronóstico actual incluye pronosticar la cantidad de demanda en el intervalo entre dos entregas y evaluar las leyes de distribución de la demanda en este intervalo, y la información sobre la demanda y las características de su distribución en el intervalo entre entregas debe actualizarse, ya que sin ajustes especiales resulta resulta insuficiente. Como ha demostrado la experiencia de los grandes proveedores, los métodos matemáticos para pronosticar la demanda y calcular los inventarios son igualmente útiles tanto en el comercio mayorista como en el minorista.
Un enfoque matemático para pronosticar la demanda de los consumidores consiste en dividirla en sus principales elementos constitutivos, entre los que se encuentran: el desarrollo de la demanda como tendencia principal, las fluctuaciones estacionales de la demanda y sus fluctuaciones aleatorias, para lo cual se utiliza una herramienta de estadística matemática. A menudo, en la práctica, la previsión de la demanda se realiza únicamente sobre la base de valores medios. Para simplificar los cálculos, algunas empresas suelen realizar previsiones a corto plazo basadas en los valores de la demanda, que en el mejor de los casos son promedio y no toman en cuenta el elemento de incertidumbre. La previsión se realiza en función de las necesidades, utilizando el método de nivelación exponencial.
Estas previsiones suelen ser demasiado optimistas, no tienen en cuenta el elemento de incertidumbre y provocan fluctuaciones importantes en los valores de los inventarios. Más realista es un pronóstico en el que, junto con el valor medio ( expectativa matemática) se determina y evalúa un posible error. En este sentido, se resuelven los problemas de mejora de las previsiones y estrategias de gestión de inventarios, teniendo en cuenta los errores de previsión de la demanda.
Renault, por ejemplo, al preparar previsiones de demanda a corto plazo, determina el stock actual de recursos necesarios.
piezas de la red de distribución y ventas como valor medio de la demanda esperada, mediante extrapolación gráfica de datos de demanda pasados, y el stock de seguridad como valor proporcional a la desviación típica de la ley de distribución de la demanda en un período determinado, teniendo en cuenta las tendencias existentes en las fluctuaciones de la demanda.
La empresa ha establecido mediante investigaciones que la distribución de la demanda en un intervalo determinado sigue:
Estos patrones facilitan el cálculo del stock de seguridad. Utilizando las fórmulas correspondientes a estas leyes se calcula la desviación estándar que, multiplicada por el coeficiente de servicio establecido por la dirección de la empresa (el nivel de satisfacción de la demanda), da el valor del stock de seguridad.
En las previsiones a largo plazo, además de los parámetros que caracterizan la demanda esperada y su distribución en los intervalos entre entregas, así como los parámetros que caracterizan la desviación de los intervalos de suministro, se tienen en cuenta los cambios en la demanda en función de la vida útil de las máquinas. Se aplica una correlación entre los volúmenes de ventas esperados y las cantidades de máquinas nuevas planificadas para producción, y otras opciones.
Cualquier pronóstico obtenido como resultado de la aplicación de métodos matemáticos utilizando computadoras requiere un ajuste obligatorio utilizando datos que no se pueden tener en cuenta cuando se basan en los valores de la demanda pasada y factores que no se pueden programar. Estos datos incluyen acontecimientos sociales y políticos, condiciones climáticas y económicas del mercado, etc. Los especialistas en ventas que conocen las condiciones del mercado ajustan las previsiones.
Al pronosticar la demanda de bienes, se deben considerar los siguientes factores. Horizonte de pronóstico: períodos de informe cuya demanda debe tenerse en cuenta al formular la próxima Orden de reabastecimiento. Tiempo de espera de reposición y frecuencia de Órdenes a la hora de determinar el horizonte de previsión. Considere el horizonte de pronóstico apropiado en la fórmula utilizando el desempeño pasado de la demanda. Con un horizonte de pronóstico lejano, asignar ponderaciones específicas a los indicadores de demanda registrados en el período de informe correspondiente y posterior del año anterior. Las cifras de ventas pasadas suelen ser un buen indicador de las ventas futuras. Utilice un promedio ponderado de la demanda pasada para calcular la demanda futura. Asigne ponderaciones específicas a los meses anteriores de la misma manera que a los seis meses anteriores o reduzca gradualmente las ponderaciones de los últimos meses.
Tener en cuenta los indicadores de demanda del año pasado para los períodos de informe correspondientes a los próximos: utilizar diferentes sistemas de ponderación para bienes de demanda estacional y no estacional; utilizar diferentes sistemas de ponderación para bienes con diferentes dinámicas de consumo.
Si los bienes del almacén se suministran a otros departamentos, se debe acumular la demanda de los departamentos receptores.
Analizar los indicadores de demanda pasados para identificar los típicos: la demanda para el período del informe que acaba de finalizar excede X veces (por ejemplo, 3 veces) el pronóstico; la demanda para el período que acaba de terminar es Y% (por ejemplo, 20%) menor que la prevista.
Seguimiento de tendencias: cambios en las ventas provocados por cambios económicos, cambios en las preferencias de los consumidores o factores estacionales. Determine las tendencias en los cambios en los indicadores de ventas durante los últimos meses (en unidades, no en términos monetarios). Calcule los coeficientes de tendencia para un producto o para un grupo de productos para cada almacén. No se deben calcular factores de tendencia para un almacén o para toda una empresa. Incluso si las ventas totales aumentaran un 10%, para algunos grupos de productos podrían aumentar un 30% y para otros podrían disminuir un 40%. Determine si se debe permitir que el personal de ventas calcule los factores de tendencia y realice ajustes cuando esperen que las transacciones aumenten o disminuyan.
Se debe regular la determinación de los cambios esperados en el consumo que no se reflejan en indicadores pasados: establecer quién debe realizar las estimaciones expertas (es decir, el personal de ventas o los clientes); determinar cómo tener en cuenta estas estimaciones en las previsiones y compras; establecer cómo monitorear la exactitud de estas estimaciones; Decida si recompensará a los clientes y/o al personal de ventas por proporcionar pronósticos precisos.

Hay principios fundamentales que deben tenerse en cuenta al pronosticar la demanda en cualquier nivel de la jerarquía de planificación. El incumplimiento de estos principios conduce al hecho de que la previsión de la demanda se vuelve de baja calidad o irrelevante desde el punto de vista de las decisiones tomadas por la empresa.

Horizonte de previsión de la demanda. La diferencia de tiempo entre el momento en que se pronostica la demanda y el período de planificación para el cual se pronostica la demanda se denomina desfase. La elección del lapso de tiempo requerido depende de cuánto tiempo necesita la empresa para desarrollarse y tomar todas las medidas necesarias para responder a la información sobre el pronóstico de la demanda. Si se necesita un año para aumentar la capacidad de producción de acuerdo con el pronóstico de crecimiento futuro de la demanda, un pronóstico de demanda con un horizonte inferior a un año es insuficiente y no resolverá el problema necesario de gestionar la capacidad de producción. O, por ejemplo, si la duración del ciclo de producción para la “producción bajo pedido” es de un mes, es ilógico tener un horizonte de pronóstico más corto, porque la empresa no podrá responder a tiempo a tal pronóstico preparando el reservas necesarias de materias primas.

Al elegir un horizonte de previsión de la demanda, es necesario tener en cuenta que para períodos de planificación más lejanos el pronóstico será menos preciso que para los más cercanos. En consecuencia, la elección del horizonte de previsión de la demanda debe estar justificada por aquellas decisiones que se toman sobre la base del pronóstico generado: un horizonte de previsión demasiado corto no permite resolver adecuadamente el problema y uno más largo crea problemas con la calidad del pronóstico. .

Seleccionar un objeto de previsión de la demanda . Cuanto más detallada sea la previsión, menos precisa será. En consecuencia, para cada nivel de la jerarquía de planes, es necesario seleccionar el nivel de detalle del objeto de pronóstico que permitirá resolver el problema, pero que no conduzca a detalles innecesarios. Se considera innecesario el detalle que, si bien aumenta la intensidad laboral y el coste de la previsión de la demanda, no añade valor a la previsión desde el punto de vista de la toma de decisiones.

En general, podemos decir que los parámetros de las previsiones de demanda están determinados por el propósito de utilizar la previsión. Cuanto mayor sea el nivel de toma de decisiones y cuanto mayor sea la escala de las decisiones tomadas, mayor y a más largo plazo se construirá la previsión de la demanda.

Calidad de la previsión de la demanda. Cualquier pronóstico tiene un riesgo inherente de error. Es difícil imaginar un pronóstico que no contenga error. Se pueden distinguir dos tipos de error de previsión de la demanda: error al estimar el volumen de la demanda y error al estimar la estructura de la demanda. Este tipo de errores hay que considerarlos dependiendo de qué nivel de toma de decisiones en la empresa estemos hablando.

Riesgo de error al estimar el volumen de demanda cuando la previsión de la demanda puede realizarse en cualquier nivel de planificación. Al pronosticar la demanda a largo plazo, el riesgo se manifiesta a nivel de categorías y grupos de productos. El riesgo afecta la disponibilidad del volumen requerido de recursos clave y la ejecución. planes financieros empresas. Al pronosticar rápidamente la demanda, el riesgo se manifiesta a nivel de las líneas de productos y afecta el nivel real de servicio al cliente.

Riesgo de error al estimar la estructura de la demanda al pronosticar la demanda, aparece solo con la previsión a largo plazo de la demanda a nivel de categorías de productos y grupos de productos. Se supone una estructura de demanda dentro de un grupo de productos por artículo, pero en realidad la estructura resulta ser diferente.

Estos riesgos pueden tenerse en cuenta de dos maneras: mejorando la calidad de las previsiones y/o reservando recursos específicamente destinados a cubrir estos riesgos. En la práctica, por regla general, utilizan ambos métodos simultáneamente: trabajan para mejorar la calidad de los pronósticos de demanda y (dado que en la práctica es inalcanzable una calidad de pronóstico del cien por ciento) forman cantidades de reserva de recursos (inventarios de reserva, tiempo de reserva, reserva de tiempo). capacidad de producción).

Para evaluar la calidad de un pronóstico, se miden dos características principales: error de pronóstico y precisión del pronóstico.

Error de pronóstico— la diferencia entre el valor real de la demanda y su valor previsto. Puede expresarse tanto en términos absolutos como relativos, como porcentaje del valor real de la demanda.

Precisión de pronóstico es un valor porcentual igual a la diferencia entre el 100% y el error de previsión de la demanda expresado como porcentaje.

Lo principal para evaluar la precisión y la calidad del pronóstico de la demanda es el error medido y la precisión del pronóstico para cada período de planificación individual.

Sin embargo, lo más frecuente es que lo que interesa no sea un único período de planificación, sino hasta qué punto un método particular de previsión de la demanda es bueno. Para hacer esto, se acostumbra calcular las características resumidas de la precisión del pronóstico de la demanda. Las dos formas principales de evaluar la precisión de un método de pronóstico de la demanda son MAPE (Erro porcentual absoluto medio) y Error porcentual medio (MPE).

Los errores de previsión de la demanda se pueden clasificar en dos categorías: variación aleatoria y sesgo.

Las desviaciones aleatorias significan que los errores totales de pronóstico tienden a cero, y los períodos de planificación para los cuales se sobreestimó la demanda se alternan con períodos de planificación para los cuales se subestimó la demanda, es decir, no hay sesgo en el error de pronóstico de la demanda, valores negativos y positivos de Los errores de pronóstico generalmente se anulan entre sí.

Sesgo significa que existe un problema grave, mucho más grave que los errores aleatorios: la sobreestimación o subestimación sistemática de la previsión de la demanda. El sesgo del pronóstico puede explicarse por circunstancias tanto objetivas como subjetivas. Los objetivos incluyen la elección de un modelo de previsión de la demanda, que puede no ser del todo relevante, por ejemplo, puede que no tenga en cuenta factores importantes que afectan la demanda. Las circunstancias objetivas se pueden evaluar y ajustar mejorando el modelo de pronóstico, recopilando y preparando datos para pronosticar la demanda y capacitando a los empleados en pronósticos.

Las circunstancias subjetivas están asociadas con una subestimación o sobreestimación deliberada del valor previsto. Esto significa que el pronosticador está interesado, por una razón u otra, en cambiar el pronóstico, ya que recibe ciertos beneficios del cambio en el pronóstico. Por ejemplo, si el pronóstico de demanda lo forma el departamento de ventas de una empresa y al mismo tiempo recibe una bonificación por exceder el plan de ventas, es difícil esperar de él un pronóstico de demanda optimista. Por el contrario, si el departamento de marketing genera una previsión de la demanda y el presupuesto de marketing se calcula como un porcentaje de los ingresos planificados, no se debe esperar una previsión de la demanda pesimista. La neutralización de la influencia de factores subjetivos se logra hasta cierto punto organizando adecuadamente el proceso de previsión de la demanda.

En conclusión cabe decir que, además del concepto “ Precisión de pronóstico “, podemos destacar el concepto de “calidad de previsión”. La calidad del pronóstico se entiende como la capacidad del proceso de pronóstico de la demanda para generar pronósticos que difieren consistentemente de los valores de la demanda real en no más de un valor de error determinado. Es decir, la calidad del pronóstico significa la capacidad de mantener el error del pronóstico dentro de límites específicos. Esto es muy importante desde el punto de vista de la gestión, ya que la empresa puede prepararse de antemano para los límites dados del error de pronóstico, y tal escala de error no pone en peligro el nivel de servicio al cliente.

Se ha observado que la calidad de la previsión de la demanda está determinada en mayor medida por la buena organización del proceso de previsión de la demanda que por modelos matemáticos individuales, por complejos que sean. Sin embargo, veamos más a fondo qué tipos de métodos de previsión de la demanda existen y en qué circunstancias es recomendable utilizarlos.

La previsión de la demanda se lleva a cabo mediante métodos cualitativos y cuantitativos (incluido el método del objetivo normativo).

Para previsiones a corto y medio plazo se aplican métodos cualitativos(evaluación de expertos; estimaciones del nivel de ventas expresadas por las principales empresas comerciales; encuestas a consumidores) y métodos cuantitativos (uso del coeficiente de elasticidad de la demanda; método de progresión geométrica; modelo de tendencia; correlación multifactorial y modelos de regresión, incluida la regresión lineal múltiple).

Para los pronósticos a largo plazo se utiliza el método de objetivos normativos, que también se puede atribuir a un grupo de métodos cuantitativos para pronosticar la demanda.

Veamos algunos de estos métodos típicos de previsión de la demanda.

Significado especial al pronosticar la demanda, tiene un indicador de su elasticidad, que expresa la dependencia de un factor del estado de otro, por ejemplo, la dependencia de la cantidad de un producto de la renta monetaria o del precio de un producto. Comúnmente utilizado coeficiente de elasticidad de la demanda, que expresa la magnitud del cambio en la demanda (en porcentaje) cuando el precio de un producto (ingreso personal) cambia en un 1%.

Coeficiente de elasticidad de la demanda mi calculado por la fórmula:

donde y es la demanda del producto;

x - precio o ingreso;

D - cambio de indicador.

Cabe señalar que el uso de un coeficiente es una especie de simplificación del concepto de elasticidad. Con una interpretación más precisa, la elasticidad se considera como el límite de la relación entre el incremento relativo de la función y: (variable dependiente) y el incremento relativo de la variable independiente x:, cuando D ® 0 se denota con el símbolo E ( y) y se expresa mediante la fórmula:

En consecuencia, el coeficiente de elasticidad caracteriza el porcentaje aproximado de una función (aumento o disminución) correspondiente a un aumento de la variable independiente en un 1%.

En el uso práctico, el coeficiente de elasticidad de la demanda respecto del ingreso muestra el cambio relativo en la demanda (respectivamente, consumo, ventas, ventas) cuando el ingreso monetario cambia en uno. Aquí sólo interviene un factor decisivo. Se cree que los demás factores del fenómeno permanecen sin cambios y su influencia puede despreciarse, es decir, se abstrae su influencia. De la misma forma se caracteriza la elasticidad de la demanda en función del precio del producto. Este indicador es incluso más importante en los cálculos de pronóstico que la elasticidad de la demanda respecto del ingreso. La elasticidad precio de la demanda muestra el cambio relativo en la demanda cuando el precio de un producto cambia en una unidad. Está claro que en en este caso la relación entre estos dos componentes será inversa: cuanto mayor sea el precio, menor será la demanda. En los cálculos económicos, para evitar confusiones, se acostumbra descartar el signo negativo del coeficiente, pero todo especialista siempre lo recuerda.

La determinación de la elasticidad precio del coeficiente de demanda debe realizarse mediante una medición de la demanda cuantitativa, más que de costos. En condiciones de precios fijos para los bienes, esta condición no importaba. Con precios móviles, se debe tener en cuenta esta circunstancia.

Todos los productos según su elasticidad se dividen en dos grupos: demanda elástica y demanda inelástica.

Los expertos identifican otro tercer grupo, en el que la elasticidad es igual a uno.

El primer grupo incluye bienes con un coeficiente superior a 1. Una disminución en el precio de dicho producto y un aumento en los ingresos de los hogares conducen a un aumento en el número de bienes vendidos y, en consecuencia, a un aumento en las ganancias de su venta, ya que a un precio más bajo, el aumento de las ventas es suficiente para compensar las pérdidas derivadas de la reducción del precio. Estos productos incluyen: ropa y calzado de alta calidad, confitería, bienes duraderos y muchos otros. Además, cuanto mayor sea el coeficiente de elasticidad de la demanda, mayor será la dependencia de la venta de bienes del precio o la renta.

El segundo grupo (demanda inelástica) incluye bienes con un coeficiente inferior a 1. Reducir el precio de dichos bienes puede ser beneficioso para los compradores, pero no rentable para la empresa, ya que generalmente conduce a una disminución de sus ganancias con un volumen decreciente o constante de ventas de bienes. La disminución de los ingresos de los hogares tampoco tiene casi ningún efecto sobre la cantidad de demanda. Estos productos incluyen: pan, sal, cerillas, productos lácteos básicos, verduras y algunos otros, es decir. bienes esenciales.

El coeficiente de elasticidad ingreso de la demanda también puede tener signo negativo. Esto significa que a medida que aumenta el ingreso monetario, disminuye la demanda de un producto determinado. Estos productos suelen incluir aquellos que tienen un bajo valor nutricional, son bajos en calorías o no reflejan un alto grado de preparación para el consumo.

La elasticidad se distingue: a) arco, es decir promedio en un segmento de la curva, y b) punto, es decir presentado en un punto determinado. Cerca de esta división de la elasticidad, pero no idéntica, hay otra diferencia: la división de los coeficientes de elasticidad en estáticos y dinámicos. El coeficiente de elasticidad estática se calcula para un período determinado, generalmente hasta 1 año. El coeficiente de elasticidad dinámica se calcula durante un período más largo. El valor predictivo de los coeficientes estáticos es pequeño, ya que no reflejan el proceso de desarrollo de la demanda a lo largo del tiempo. Los coeficientes de elasticidad dinámica se calculan a partir de datos sobre los cambios en la demanda y uno u otro de sus factores determinantes a lo largo de varios años. Estos coeficientes de elasticidad se calculan año tras año. Son más adecuados para la previsión de la demanda porque reflejan la tendencia de la demanda a lo largo del tiempo.

Calcular el coeficiente de elasticidad requiere conocimientos especiales de teoría y métodos, que suelen poseer los especialistas de organizaciones e institutos científicos que pronostican indicadores económicos. Estas técnicas se describen detalladamente en la literatura especializada. Sin embargo, existe un método más sencillo para calcular el coeficiente de elasticidad de la demanda, basado en la opinión de un experto, que puede ser un vendedor experimentado de un producto determinado. Un empleado así siempre puede nombrar al menos aproximadamente la cantidad de cambio en las ventas de un producto cuando su precio cambia en las condiciones actuales del mercado.

Ejemplo 1. Determine el coeficiente de elasticidad de la demanda de baterías eléctricas vendidas a un precio de 5 rublos. una pieza. En promedio, la tienda vende 15 por semana. Si reduce el precio de las baterías a 4,3 rublos, entonces, según el vendedor, podrá vender 18 de ellas en una semana. Con base en esta información, es posible determinar la elasticidad precio estática de la demanda de baterías.

Cálculo. La elasticidad precio de la demanda en este caso será:

Conclusión. Si el precio de las baterías disminuye un 1%, el aumento de su demanda en las condiciones de venta actuales puede ser del 1,43%.

El coeficiente de elasticidad resultante se puede utilizar para pronosticar las ventas de productos para la próxima semana o mes. Sin embargo, debemos recordar que la elasticidad de la demanda no es algo que esté dado constantemente. Puede cambiar si cambian las condiciones de venta. Y luego es necesario volver a determinar el coeficiente de elasticidad.

Consideremos un ejemplo de previsión de la demanda de un producto con un coeficiente de elasticidad de la demanda conocido.

Ejemplo 2. Determine el pronóstico para el producto “A” con un coeficiente de elasticidad precio del coeficiente de demanda de 1,21. El número de compradores en la región podría llegar a 400 mil personas. El nivel actual de venta de productos es de 5 kg por persona por período. Está previsto reducir el precio de los bienes en un 4%.

Cálculo. 1. Se determina un aumento en la demanda del producto “A” cuando su precio disminuye un 4%.

4 x 1,21 = 4,84%,

100% + 4,84% = 104,84%.

2. Un comprador determina un nuevo nivel de consumo del producto "A" después de que el precio disminuye:

5 x 1,0484 = 5,242 (kg).

3. El posible volumen de ventas del producto “A” se determina con base en todo el contingente de compradores:

5,242 x 400000 = 2096800 (kg o 2097 t).

Conclusión. La demanda prevista para el producto “A” después de una reducción de precio del 4% es de 2097 toneladas.

Conociendo el nuevo precio del producto "A", es posible determinar su demanda en forma monetaria y, en consecuencia, el volumen de facturación minorista en la región y, posteriormente, teniendo en cuenta la participación de mercado del producto, para individuos compañías.

Ejemplo 3. Haga un pronóstico para la venta del producto “B” con una elasticidad precio del coeficiente de demanda de 1,08. En la región, el precio de los bienes puede aumentar de 15 a 17 rublos. El volumen de ventas real de mercancías en la región el año pasado ascendió a 80 mil rublos.

Cálculo. 1. El incremento porcentual del precio del producto “B” se determina:

17: 15 x 100% = 113,3%,

entonces el aumento de precio será del 13,3%.

2. Una disminución en la demanda de un producto se determina bajo la influencia del aumento de precios:

1,08 x 13,3 = 14,364%,

aquellos. La demanda del producto será: 100% - 14,364% = 85,636%.

3. Se determina la previsión de venta del producto “B” en la región después del aumento de precio:

80000 x 0,85636 = 68,509 (mil rublos).

Conclusión. Después de aumentar el precio del producto "B" de 15 a 17 rublos. Se puede esperar que su volumen de ventas sea de 68,5 mil rublos. dadas las condiciones actuales del mercado.

Conociendo la capacidad de mercado del producto “B” en la región y la participación de mercado del producto (empresas líderes en la región) en cada distrito de la región (en todo el mercado), es posible determinar el posible volumen de sus ventas. por región y empresas líderes de la región, siempre que el entorno empresarial se mantenga sin cambios.

Cuando el desarrollo de la demanda muestra una tendencia estable hacia su aumento o disminución, el estado de una serie de dinámicas puede predecirse mediante la tasa de cambio promedio. Este método se basa en el supuesto de que varios indicadores de la evolución de la demanda a lo largo del tiempo representan una progresión geométrica. Esto significa que cada miembro posterior de la serie dinámica a es igual al anterior, multiplicado por el coeficiente de tasa de cambio promedio k.

Otro método de previsión de la demanda a corto plazo es un modelo de tendencia, que también se basa en series temporales (dinámicas). El estudio de series temporales es un área importante de investigación en la dinámica económica del tiempo. Las series pueden ser, en primer lugar, momentáneas e interválicas y, en segundo lugar, procesos evolutivos y estacionarios.

Una serie de momentos se caracteriza por la magnitud del fenómeno a partir de una fecha determinada, y una serie de intervalo se caracteriza por la magnitud del fenómeno a partir de un período determinado;

El proceso evolutivo de una serie temporal contiene una tendencia, lo que no ocurre en un proceso estacionario.

Las series de tiempo (dinámicas) pueden tener la forma de: tendencia, retraso, fluctuaciones periódicas.

La tendencia, como ya se señaló, se caracteriza por una tendencia “secular” de largo plazo. Un retraso tiene un retraso de un fenómeno con respecto a otro asociado con él. Las fluctuaciones periódicas dependen de las estaciones, los ciclos y otros cambios recurrentes. Para identificar tendencias en este tipo de series temporales se utilizan métodos de procesamiento matemático y estadístico, como la extrapolación, el alineamiento y el análisis de autocorrelación.

El modelo de tendencia es el más popular en la elaboración de pronósticos. Se basa en el hecho de que el volumen y especialmente la estructura de la demanda se caracterizan por un cierto grado de inercia, es decir el consumo se adapta a las condiciones cambiantes con retraso. Inercia significa en este caso la imposibilidad de arbitrariamente un tiempo corto cambiar significativamente no sólo la estructura, sino también los hábitos de consumo de la población. Un modelo de pronóstico de tendencias es una ecuación que formaliza los patrones de desarrollo de la demanda en el período base. El modelo se utiliza si se establece que los patrones encontrados operarán en un cierto período de tiempo en el futuro.

En este caso, la serie dinámica se considera en función del tiempo y, con cierta aproximación, se describe mediante diversas ecuaciones matemáticas.

De los modelos de tendencia en la previsión de la demanda, los siguientes tipos son los más utilizados:

a) ecuación de una recta

b) función logarítmica

c) función exponencial

d) función parabólica

y = a + bx + cx.

e) función logística

El pronóstico de la demanda basado en modelos de tendencia se basa en el supuesto de que todos los factores que operan en el período base y la relación entre estos factores permanecerán sin cambios en el período de pronóstico. Sin embargo, esta condición a menudo se viola en la vida. Por lo tanto, el método de los modelos de tendencia en el pronóstico de la demanda se puede utilizar con anticipación en uno o como máximo dos intervalos de la serie dinámica con una consideración detallada de todos los factores que influyen en la formación de la demanda de los consumidores.

En un fenómeno como la demanda, cuando hay una influencia simultánea de muchos factores heterogéneos que interactúan estrechamente entre sí, es bastante difícil crear un modelo preciso con relaciones funcionales bien interpretadas.

El modelo más simple La demanda se basa en la identificación de un factor principal que la determina: ingresos, precio o volumen de ventas (ventas). Debido a su simplificación, dicho modelo se denomina modelo de croquis. Ejemplos de modelos croquis son aquellos en los que el factor principal es, por ejemplo, la elasticidad de la demanda o la extrapolación de la demanda en función del tiempo.

Un enfoque más complejo se distingue por el modelo analítico de demanda de consumo, que se construye utilizando métodos de estadística matemática basados en información sobre la estructura del ingreso de la población, los precios de los bienes y otros factores. Por ejemplo, para pronosticar la demanda de bienes duraderos (refrigeradores, televisores, lavadoras etc.) necesitamos datos sobre la disponibilidad y antigüedad de los artículos que ya posee la población, la composición familiar, etc.

Consideremos las características del famoso modelo de Engel. Un modelo unifactorial de demanda a partir del ingreso, llamado curva de Engel (que lleva el nombre del científico alemán que estudió por primera vez el grupo de estas curvas), permite determinar qué proporción de sus ingresos destinan las familias en un determinado segmento del mercado a la compra. de determinados bienes (bienes y servicios). También se les llama funciones de consumo.

De forma generalizada, estas curvas se expresan mediante la fórmula:

donde S – ingreso medio;

Volumen de consumo del i-ésimo bien (demanda).

Las formas de las curvas pueden variar. Además, al igual que con la extrapolación, conociendo la serie dinámica del indicador de demanda en función de los ingresos, se puede determinar la previsión de la demanda del producto en el futuro. En la práctica de la previsión de la demanda a medio plazo, los modelos de regresión y correlación multifactorial siempre han sido populares. Estos modelos actúan como funciones de demanda, en las que se utilizan como variables los factores que determinan la dinámica de la demanda. Demos la forma matemática de registrar dicho modelo:

y = f (x, z, d, etc.).

En los modelos multifactoriales, la demanda de un producto particular se caracteriza como función de varias variables independientes. La esencia de la previsión económica es determinar, sobre la base de los parámetros volumétricos y estructurales de consumo disponibles para los períodos pasados y presentes, la trayectoria de desarrollo de la demanda para el período futuro y calcular sus parámetros más importantes. Un modelo multifactor le permite reflejar con mayor precisión el proceso de formación de la demanda que los modelos de tendencia de un solo factor. Entre los modelos multivariados, la regresión lineal múltiple ha recibido un reconocimiento especial. Esta forma de comunicación de una forma u otra debe ser llevada a forma lineal, cuyo único requisito es que la curva teórica esté suficientemente cerca de los valores empíricos de la serie. La proximidad se evalúa calculando la desviación estándar. El criterio de idoneidad para un modelo de demanda se puede escribir formalmente como:

El supuesto de una relación lineal entre la demanda y los factores que la forman, aceptable a la hora de desarrollar previsiones a corto y medio plazo, se vuelve inaceptable cuando hablamos de un período superior a 7-8 años. Los pronósticos a largo plazo requieren una transición a tipos de relaciones no lineales, lo que implica la presencia de saltos, inflexiones, etc., es decir. Debemos pasar de los métodos de extrapolación a los de interpolación. Con la ampliación del horizonte de previsión, disminuye la dependencia del desarrollo futuro del estado alcanzado y de las tendencias existentes. Por lo tanto, los métodos genéticos en la predicción están dando paso gradualmente a métodos normativos. Estos métodos también pueden caracterizarse como métodos para justificar caminos alternativos de transición de las tendencias existentes a las deseables.

Los pronósticos de demanda a largo plazo utilizan estándares para el suministro de bienes materiales y espirituales a la población. Actualmente, en la práctica de la previsión de la demanda, se utilizan ampliamente varios estándares de consumo para los productos alimenticios más importantes. industria de la luz, artículos culturales y del hogar. Estos estándares son desarrollados por organizaciones especiales; caracterizan la idea científica de la sociedad sobre el consumo ideal de un producto en particular. Recordemos que la previsión mediante el método normativo se reduce a determinar el posible nivel de consumo en diferentes periodos dentro de esta serie a partir de los valores conocidos de los miembros extremos de la serie (los últimos reales y normativos).

Al pronosticar la demanda de productos alimenticios y no alimenticios. productos alimenticios Se utilizan diferentes enfoques.

Los productos alimenticios se caracterizan por una estabilidad comparativa del consumo en general. El nivel actual de consumo de alimentos suele cambiar paulatinamente debido a cambios en los hábitos y gustos de la población. Por ejemplo, se puede predecir con bastante precisión la demanda de productos de panadería y confitería, productos cárnicos, productos pesqueros, azúcar, verduras y frutas. Las tendencias existentes hacia el aumento o la disminución del consumo de estos bienes no suelen estar sujetas a fluctuaciones bruscas de un año a otro. Sólo las fluctuaciones estacionales y los cambios en el consumo son posibles con un cambio brusco en el estado político y económico del país.

Para predecir el consumo de productos no alimentarios se deben tener en cuenta los siguientes factores:

¨ tamaño de un armario racional;

¨ normas prospectivas de consumo de bienes;

¨ desgaste de los bienes existentes entre la población para reemplazarlos;

¨ necesidad adicional de bienes para asegurar el crecimiento natural de la población hasta el nivel promedio establecido en la sociedad.

En las cadenas de suministro actuales, la planificación y la previsión de la demanda variarán según la estrategia de demanda/suministro que elijan las empresas: fabricación hasta el almacén, consecutiva y fabricación bajo pedido.

Planificación de la demanda para "producción hasta stock" y "producción hasta etapa final"

Para las empresas de fabricación hasta el almacén, la planificación es necesaria para crear niveles óptimos de inventario en la red de distribución para lograr la máxima satisfacción del cliente y evitar situaciones de desabastecimiento o exceso de existencias en el almacén. Los principales motivos de la necesidad de elaborar un plan de demanda incluyen:

A) desequilibrio en el tiempo de cumplimiento de los pedidos. El tiempo de cumplimiento del pedido supera el tiempo que el consumidor está dispuesto a esperar. El propósito de la planificación de la demanda es asegurar la disponibilidad de un producto en cualquier momento y la capacidad de entregarlo al cliente durante el período que esté dispuesto a esperar;
6) gestión de distribución. Se utiliza un plan de demanda preciso para tomar muchas de las decisiones necesarias para colocar el producto correcto en la cantidad correcta, cuando se necesita y donde se necesita;
V) planificación actividades de producción y recursos.

La planificación de la demanda permite a las organizaciones crear un plan más estable y eficiente mientras satisfacen las demandas de los clientes.

La planificación de la demanda es la determinación de las necesidades del mercado para un producto de la cadena de suministro. Como ya hemos dicho, en el marco de este libro de texto, un producto puede entenderse como un producto o servicio, o ambos juntos. El resultado de la planificación de la demanda es el plan más preciso para las necesidades en productos terminados para la planificación del suministro. La oferta y la demanda son conceptos diferentes.

El desarrollo de un plan de demanda consta de cinco etapas.

Etapa I. Previsión de la demanda. El pronóstico es una estimación inicial de la demanda futura basada en datos históricos.

Hay cuatro características principales del pronóstico.

1. Planeando el horizonte – el período para el cual en el futuro debe realizarse el pronóstico. Al determinar el horizonte de planificación, conviene recordar que la precisión de las previsiones es mayor para futuro cercano que para un futuro lejano. Para hacer pronósticos en el horizonte temporal más corto posible, una organización debe esforzarse por reducir los plazos de entrega.
2. Nivel de agregación. Determina qué debe reflejar el pronóstico: demanda del surtido o gama de productos por parte del cliente. La precisión del pronóstico de la demanda es mayor para un grupo de productos que para productos individuales.
3. Frecuencia de revisiones. El pronóstico no es estático; para garantizar la precisión del pronóstico, debe revisarse periódicamente (una vez al año, una vez al trimestre, una vez a la semana, todos los días o cada hora).
4. Intervalo de predicción. Muestra qué periodos de tiempo debe reflejar la previsión de demanda (años, meses, semanas, días).

Una previsión incorrecta de la demanda puede provocar: consecuencias negativas:

exceso de existencias. La inexactitud de la demanda conduce a un aumento en el volumen de existencias de seguridad necesarias para brindar el nivel deseado de servicio al cliente, aumentando así los costos de mantenimiento de inventario;
ventas innecesarias. Si se sobreestiman los volúmenes de demanda, puede haber excedentes de productos que deberán venderse por debajo del precio establecido, lo que conduce a una reducción del beneficio marginal;
escasez de bienes. Sin una previsión de demanda razonable, es difícil para una organización comprender las demandas futuras de sus clientes. Puede surgir una situación en la que no haya suficiente stock en el almacén para satisfacer las solicitudes de los clientes.

La consecuencia de los resultados anteriores de malas previsiones es la pérdida de beneficios para todas las empresas de la cadena de suministro.

La precisión del pronóstico está garantizada por el método y el modelo de pronóstico seleccionados. Veamos los modelos de previsión de la demanda más utilizados.

1. Modelos de series temporales. Los modelos de series de tiempo incluyen suavizado exponencial, promedio móvil y modelos más complejos que relacionan una o más variables de demanda (dependientes) en un momento particular con los valores de las mismas variables de demanda (independientes) anteriores. Los modelos de series de tiempo se pueden utilizar en pronósticos a corto plazo con horizontes de planificación de una semana a tres meses o en pronósticos para plazo promedio con horizontes de planificación de tres meses a un año. Los modelos de series de tiempo a mediano plazo deben tener en cuenta los factores estacionales, cíclicos y de tendencia en los datos de las series de tiempo.
2. Modelos causales. Los modelos causales utilizan técnicas de regresión estática para establecer relaciones entre variables dependientes en un momento específico en el futuro y variables independientes, que pueden incluir no solo las mismas variables de demanda en puntos anteriores, sino también otras variables cuyos valores se ven afectados por la demanda.
3. Modelos de nuevos productos. La predicción de la demanda de nuevos productos no puede vincularse a estadísticas que describan las ventas. Los modelos de nuevos productos funcionan con datos a priori, cuyos parámetros se obtienen a partir de información sobre los análogos existentes del producto y describen la forma esperada de crecimiento del nuevo producto. A medida que se descubren mercados para nuevos productos, los datos anteriores se refinan y actualizan para mejorar los pronósticos. Las previsiones, a su vez, se utilizan para analizar la estrategia de la cadena de suministro del nuevo producto mediante modelos de optimización.
4. Modelos de estimación. Los modelos de estimación se utilizan para pronosticar la demanda de nuevos productos para los cuales no existen estadísticas o datos relacionados con ellos. Estos modelos incluyen el método de evaluación de expertos, el método Delphi y el método de lluvia de ideas.

Un pronóstico de alta calidad proporciona una buena base para elaborar planes de demanda, pero el pronóstico debe actualizarse periódicamente para tener en cuenta las actividades externas que afectan la demanda del producto para el cual se prepara el pronóstico.

Etapa II. Teniendo en cuenta las tendencias reales y la influencia de la estacionalidad. El pronóstico tiene tres componentes principales.

1. Tendencia (t ) – dinámica general del volumen de ventas (que puede ser positiva, negativa o neutral):

Dónde EN t – demanda promedio en el periodo t; Вt-1 – demanda media en el período f-1.

Si T > 1, entonces el volumen de ventas crece constantemente; Si t< 1, entonces se reduce. Si t = 1, entonces el volumen de ventas no cambia.

2. Estacionalidad (S) – una muestra (patrón) que se repite regularmente identificada en el marco del pronóstico (por ejemplo, un aumento en los volúmenes de ventas para el Año Nuevo y Navidad, la venta de equipos deportivos para especies de invierno Deportes):

¿Dónde está el volumen de demanda mensual promedio, unidades? – volumen medio de demanda para todo el período de observación, unidades.

El valor promedio del coeficiente de estacionalidad para todos los períodos es 1, pero en meses individuales puede oscilar entre 0 y 12. Por ejemplo, si el coeficiente de estacionalidad es 1,2, se espera que un aumento en las ventas sea del 20% del valor promedio. para el año.

3. Ruido (I ) – cambios en la demanda que ocurren aleatoriamente y cuya ocurrencia puede predecirse.

Por tanto, el valor previsto del volumen de ventas se calcula mediante la siguiente fórmula:

Dónde EN – valor promedio demanda en períodos anteriores.

Ejemplo 4.1

A continuación se muestra el volumen de ventas de los últimos 11 trimestres. Con base en estos datos, haga un pronóstico de ventas para los próximos dos trimestres.

Solución

Paso 1. Eliminando la influencia de la variación estacional mediante el método de media móvil. Completemos la tabla. 4.1.

Tabla 4.1. Estimación de la variación estacional.

Número de trimestre	Volumen de ventas, MIL. frotar.	Media móvil de cuatro trimestres	media móvil centrada	Estimación de la variación estacional.
Número de trimestre

Los valores de la cuarta columna representan los resultados de dividir los números de la primera columna por los números de la tercera columna y el resultado, redondeado al tercer decimal.

Luego ajustaremos los coeficientes de estacionalidad, para lo cual crearemos la siguiente tabla (Tabla 4.2).

Ingresamos estimaciones de variación estacional en la tabla bajo el número del trimestre correspondiente del año. En cada columna calculamos el valor promedio y escribimos el resultado en la línea “Promedio”. La suma de los números en la línea "Promedio" es 3,994.

Para promediar los valores de variación estacional para el año en su conjunto, ajustaremos los valores en la línea “Promedio”. Dado que los valores de variación estacional son fracciones y el número de estaciones en un año es 4, la suma de los coeficientes de estacionalidad promedio debe ser igual a 4. El factor de corrección se define como la relación entre el número de trimestres. en un año (4) a la suma de las estimaciones medias de variación estacional (3,994).

Tabla 4.2. Ajuste por variación estacional

Índice	Número de trimestre
Índice




Variación estacional ajustada

Por tanto, los coeficientes de estacionalidad finales deben multiplicarse por un factor de 4/3,994. La línea "Variación estacional ajustada" indica los coeficientes de estacionalidad finales. Excluyamos la variación estacional de los datos reales, para lo cual desestacionalizaremos los datos. Dividimos los números de la primera columna por los números de la segunda columna, redondeamos el resultado a un decimal y lo escribimos en la tercera columna (Tabla 4.3).

Tabla 4.3. Desestacionalización de los datos del volumen de ventas

Número de trimestre	Volumen de ventas, miles de rublos, A	La variación estacional S	AIS = TI
Número de trimestre		2

Paso 2. Determinación de la línea de tendencia. La ecuación de la línea de tendencia es T = un + bx.

Para calcular los coeficientes. A Y b es necesario utilizar las funciones estadísticas EN Excel: INTERMEDIACIÓN (valor_medido; valor_calculado_x) y PENDIENTE (valor_calculado_y; valor_calculado_x). Izv_valor; valor_conocido_x son enlaces a celdas que contienen los valores de las variables volumen de ventas desestacionalizado (y) y número del trimestre ( X ). Como resultado del cálculo, el valor tendencial del volumen de ventas tendrá la siguiente forma:

t= 81,6 + 1,2 (número de trimestre).

Paso 3. Cálculo de errores. Calculemos el error. I y completa la tabla. 4.4.

Tabla 4.4. Estimación del error de pronóstico.

Número cuarto	Volumen de ventas, miles de rublos, A	Volumen de ventas desestacionalizado, miles de rublos, AIS= Τ Ι	Tendencias significado	Error,
Número cuarto		2

De los números de la segunda columna, resta los números de la tercera columna y escribe el resultado en la cuarta columna.

Por tanto, la desviación absoluta media , error cuadrático medio . Los errores son bastante pequeños, en torno al 1%, lo que garantiza una buena previsión.

Etapa 4. Previsión de ventas para los trimestres 12 y 13. El volumen de ventas previsto para el duodécimo trimestre será de miles de rublos:

(81,6 + 1,2 12) 1,41 1 = 135,4.

El volumen de ventas previsto para el decimotercer trimestre será de miles de rublos:

(81,6 + 1,2 13) 0,757 1 = 73,6.

Para que el pronóstico sea suficientemente preciso, es necesario asegurarse de que se tenga en cuenta correctamente el nivel de tendencia y estacionalidad incluidos en el modelo. A medida que las cosas cambian factores externos Es importante que en el modelo se especifiquen aspectos relacionados con la tendencia y/o estacionalidad.

Etapa III. Contabilidad Incentivos/promociones de ventas en previsión y planificación de la demanda. Al pronosticar y planificar la demanda, es necesario tener en cuenta el historial de las actividades de marketing promocional (presentaciones promocionales, ventas con descuento, ofertas de prueba gratuitas, promociones, etc.) y su impacto en los volúmenes de ventas. Estos cambios a menudo se caracterizan por un aumento de la demanda inmediatamente durante la campaña publicitaria y una disminución de la demanda una vez finalizada la campaña, cuando los consumidores ya han clasificado las existencias asignadas para estimular las ventas.

Para la previsión, la promoción de ventas periódica desempeña el papel de factor estacional. Si dichas actividades se llevan a cabo de manera irregular, deben identificarse y tenerse en cuenta por separado.

La precisión del plan de demanda también depende de la información sobre futuras actividades de marketing incluidas en el pronóstico. Es importante que estas actividades estén incluidas en el plan de demanda para que el plan tenga en cuenta su impacto. Si no se incluyen estas actividades, se reduce la precisión del plan de demanda.

Estimular las actividades de marketing que afectan la precisión del pronóstico y el plan de demanda no se limita únicamente a aquellas actividades realizadas por la empresa de producción. Las promociones de la competencia pueden tener un gran impacto en las ventas.

Además de las actividades de los competidores, también se deben tener en cuenta las acciones estimulantes de los intermediarios, que también afectan el volumen de ventas.

Etapa IV. Contabilidad del ciclo de vida del producto. El impacto de nuevos productos o la discontinuación de productos existentes también puede afectar la precisión de los pronósticos de la demanda de productos.

La introducción de un nuevo producto en el mercado a menudo da lugar a que éste le quite cuota de mercado a los productos existentes. Por lo tanto, el pronóstico aproximado de ventas de nuevos productos debe conocerse de antemano, ya que es la base para pronosticar la demanda de productos existentes.

Estas acciones deben tenerse en cuenta en el plan de demanda elaborado para todos los productos relevantes.

CUESTIONES DE PRÁCTICA

En septiembre de 2004 la empresa sony presentó una nueva versión más pequeña de la consola Sony PlayStation. En preparación para el lanzamiento de ventas del nuevo modelo SCPH-70000 en el verano de 2004. sony detuvo la producción del antiguo modelo SCH-5000x para que los almacenes del canal de distribución quedaran vacíos de decodificadores existencias actuales. Posteriormente, en algunas ciudades esto provocó un retraso en las ventas del nuevo modelo. Esto sucedió en el Reino Unido debido a que un petrolero ruso quedó atascado en el Canal de Suez, bloqueando un barco procedente de China con un cargamento de consolas PS2 con destino al Reino Unido; Durante una semana de noviembre, las ventas de la consola en este país ascendieron a 6.000 copias, frente a las 70.000 ventas de la semana anterior. La escasez de suministro también se sintió en América del Norte en Nochebuena.

Etapa VEvaluación del plan de demanda. El proceso de planificación y previsión de la demanda, como cualquier otro proceso empresarial, debe evaluarse. Los siguientes pueden considerarse los principales indicadores de su efectividad.

1. Precisión del pronóstico y plan de demanda. Debe definirse en puntos críticos del proceso de desarrollo. Estos puntos más importantes incluyen:
- una previsión estadística inicial, a partir de la cual se evalúa la calidad del modelo y, si es necesario, se realizan los ajustes necesarios al modelo;
- plan de demanda después de tener en cuenta las acciones de incentivo, que se utiliza para evaluar la calidad de los datos agregados sobre las actividades de incentivo;
- la versión final del plan de demanda cuando se evalúe su calidad.
2. Precisión de las actividades de incentivo y actividades aleatorias añadidas a la predicción. Esta precisión también debe medirse. Cuando se dispone de datos reales sobre la demanda, el impacto de la intervención debe compararse con el impacto que realmente se logró. Esto permite una estimación más precisa de actividades y eventos futuros similares, garantizando así la precisión del plan de demanda.
3. Cambios no planificados.

Etapa VI. Coordinación del plan de demanda entre todos los participantes de la cadena de suministro. En la previsión y planificación de la demanda tradicional, es decir cuando cada organización planifica la demanda de forma independiente, aislada una de otra, la precisión del pronóstico es significativamente menor que con un proceso de planificación coordinado (Fig. 4.2, 4.3).

Arroz. 4.2.

Arroz. 4.3.

Así, en la cadena de suministro, todas las organizaciones que la componen deben participar en el proceso de desarrollo de un plan acordado. En la figura se muestra un diagrama típico de interacción entre una empresa manufacturera que produce el producto final y un distribuidor en el proceso de planificación conjunta de la demanda en la cadena de suministro. 4.4.

El esquema de planificación mostrado en la Fig. 4.4 consta de los siguientes pasos.

1. Los distribuidores, al interactuar con los consumidores, recopilan información sobre los volúmenes esperados de las necesidades de los clientes. Como resultado, se forma un plan de ventas.
2. Paralelamente, el servicio de marketing de una empresa manufacturera examina la demanda, los factores que influyen en ella, el impacto en la demanda de las actividades de marketing estimulantes realizadas y planificadas en el futuro y la actividad de los competidores. A partir de estos datos, se genera una previsión de marketing mediante modelos estadísticos.
3. Los representantes de los distribuidores y empresas de producción se reúnen una vez durante el período de planificación para una reunión conjunta y desarrollan un plan de demanda conjunto.
4. El plan conjunto pasa por los procedimientos de comparación con los indicadores objetivo, evaluación de viabilidad y aprobación y se convierte en un plan aceptado para su ejecución.

Arroz. 4.4.

Así, la planificación coordinada de la demanda permite tener en cuenta todos los posibles cambios no planificados en los procesos llevados a cabo en producción y distribución, aumentando así la precisión del plan de demanda.

Planificación de la demanda para "fabricación sobre pedido"

Las empresas que fabrican y ensamblan un producto después de recibir los pedidos de los clientes suelen establecer tres zonas horarias diferentes para los compromisos de entrega (Figura 4.5). Zona de orden en firme contiene sólo pedidos confirmados. Área de pedido en firme parcial contiene pedidos confirmados y, en parte, una previsión. Zona de pronóstico contiene sólo el pronóstico.

Mes

Arroz. 4.5.

La tarea de planificación de la demanda en la producción sobre pedido se centra en:

en la confirmación y aclaración de pedidos de clientes en el área de pedidos en firme;
confirmar y aclarar los pedidos de los clientes y pronosticar el volumen de pedidos pendientes en el área de pedidos parciales en firme. Para esta zona los datos de entrada son cuotas de actividades, proyectos en fase activa, etc.;
pronosticar los volúmenes de pedidos que se espera recibir en el área de pronóstico.

La secuencia de planificación de la demanda para la fabricación sobre pedido es la misma que para la fabricación sobre stock/completar sobre pedido. La diferencia es que no existe un proceso de pronóstico estadístico a nivel de unidad de mantenimiento de inventario.

El contacto con los clientes juega un papel importante en este proceso. Necesita obtener información sobre sus planes de compra, comprender sus puntos de vista sobre sus iniciativas de nuevos productos, etc.

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Revista: PharmOboz.

Continuando con el tema de “Gestión de Inventarios”, que comenzamos en el número anterior, me gustaría recordarles que el significado de la existencia de cualquier estructura comercial es obtener ganancias. La única pregunta es: ¿cómo garantiza la empresa sus beneficios? Uno de los puntos de vista más comunes es que el éxito de una farmacia en particular depende del nivel de precios, el nivel de servicio, la ubicación de la farmacia, etc., etc. Todo esto es cierto, pero vale la pena empezar por otra cosa. El beneficio de la farmacia lo aportan sus CLIENTES. Son ellos quienes hacen la compra en la farmacia. ¡O no lo hacen! Pero la tarea de los empleados es retener y aumentar el número de clientes de la farmacia. Esto se puede lograr manteniendo los niveles de servicio a un nivel muy alto. El nivel de servicio depende de la cortesía de los vendedores, del nivel de precios en una farmacia determinada, de cuántas cajas registradoras hay en la sala, de la posibilidad de suministrar medicamentos bajo pedido y del surtido que ofrecemos a nuestros clientes. ¿Tenemos en stock los medicamentos que nuestros clientes necesitan? ¿Con qué frecuencia tenemos escasez de determinados artículos en nuestra farmacia?

Y dado que los mayoristas farmacéuticos reponen rápidamente las existencias de la farmacia, es importante determinar a tiempo la necesidad del producto y no perder el momento de realizar el pedido al mayorista para evitar una escasez. Con una variedad tan grande que admiten las farmacias, es simplemente imposible mantener todos los artículos en la memoria, por lo que es necesario, utilizando productos de software modernos, garantizar que la necesidad de medicamentos se tenga en cuenta en un nivel superior.

¿Cuál es el proceso típico para determinar la necesidad de un artículo específico en una farmacia? Los compradores preguntan si eso significa que necesitan realizar un pedido. El medicamento se acabó, es hora de presentar una solicitud al proveedor. Pero este enfoque funciona cuando los vendedores están directamente interesados en aumentar las ventas. Desafortunadamente, un sistema tan desarrollado de motivación para el personal de farmacia es extremadamente raro.

Imaginemos la situación más ordinaria. Un cliente potencial llega a la farmacia, hace cola, pregunta sobre la disponibilidad del medicamento que le recetó el médico, pero este medicamento no está disponible. Una persona sale de la farmacia sin comprar nada y además está molesta por la pérdida de tiempo. En consecuencia, la necesidad no queda satisfecha. ¿El empleado de la farmacia (farmacéutico) registró esta necesidad? Es poco probable, ya que tiene un turno y, por lo tanto, no tiene tiempo para distraerse con operaciones adicionales. Resultado: el cliente se fue sin comprar: la farmacia perdió beneficios. Y es difícil decir si este cliente vendrá a la farmacia o no.

Otro ejemplo. Supongamos que una farmacia tiene 5.000 artículos. Es hora de realizar pedidos a proveedores. ¿Puede el farmacéutico determinar con precisión el volumen del lote requerido para cada artículo? Seguramente no. Repasemos la lista de productos, digamos en orden alfabético. Después de solo 20 minutos de este trabajo, la vigilancia y la atención del farmacéutico se vuelven aburridas, no hay suficiente tiempo o se ha agotado el límite financiero del pedido. Como resultado, aquellas posiciones que tenemos al final de la lista alfabética quedan desatendidas. Cual es el resultado? Se crea un déficit y, en consecuencia, pérdida de ventas y beneficios.

Y finalmente, el tercer ejemplo. En la etapa de seleccionar un proveedor y establecer relaciones con él, se lleva a cabo una determinada cuestión de negociación, donde, entre otras cosas, el proveedor debe preocuparse por el volumen de suministros para su farmacia. El nivel de precio que le proporcionará el proveedor dependerá del volumen de suministros. Además, el propio proveedor planificará el volumen de suministros de los fabricantes de medicamentos y medicamentos. ¿Qué datos puede proporcionar la farmacia al proveedor sobre los volúmenes de suministro si no existe un sistema de previsión? Sólo datos sobre volúmenes de ventas en el período anterior. Pero nadie sabe hasta qué punto se corresponden con la demanda real.

Por eso es recomendable utilizar sistemas de previsión de la demanda que, teniendo en cuenta la demanda de períodos pasados, generen datos sobre la posible demanda en períodos posteriores.

Entonces, ¿qué es la previsión? Un pronóstico es una suposición sobre el futuro. Por supuesto, no podemos ofrecer un pronóstico absolutamente exacto. Además, cuanto más corto sea el horizonte de previsión, más preciso será el pronóstico. Pero la ausencia de sistemas de previsión en la empresa no alivia ni mejora la situación, sino que, por el contrario, hace que el sistema sea incontrolable y opaco.

El artículo analiza métodos de pronóstico bastante simples y accesibles. Esto se debe al hecho de que una complicación significativa de los métodos no conduce a un aumento significativo en la calidad del pronóstico.

A continuación se muestra una fórmula básica de cálculo del pronóstico, por la que vale la pena partir, añadiendo sutileza e individualidad a los productos con los que trabajan las farmacias.

Pt - previsión de la demanda para el período t;

Bt es el valor de la demanda base en el período t;

Сt - coeficiente de fluctuaciones estacionales en el período t;

T - coeficiente de tendencia temporal: aumento o disminución de la demanda durante el período t;

Mt es el coeficiente de ajustes por promoción de ventas en el período t (componente de marketing;

Veamos todos los componentes en orden.

La cantidad de demanda básica es la cantidad promedio de demanda durante el último período.
El factor de estacionalidad deberá calcularse para productos que tengan carácter estacional. Para ello es necesario analizar el consumo a lo largo de 3 años. Es posible recopilar datos para una mayor cantidad de años, pero existe la posibilidad de que el producto se vea influenciado por factores que ya están desactualizados. El análisis de estacionalidad para menos de 3 años puede no ser preciso debido a la aleatoriedad de los eventos.

Entonces, ¿cómo se determina el factor de variación estacional?

El cálculo se presenta en la Tabla 1 y fórmulas.

Tabla 1 - Determinación del índice de estacionalidad

factor de ajuste de promoción de ventas. Este coeficiente lo fija el departamento de marketing en base a su propia experiencia, ya que no se puede calcular.

Además del modelo básico de previsión de la demanda, existe una gran cantidad de métodos estadísticos. Enumeremos algunos de ellos:

Encontrar la media aritmética. Esta técnica es aceptable para bienes muy estables, sin un componente estacional y en ausencia de una tendencia temporal. Su uso no es práctico, ya que estos productos prácticamente no existen.
Determinación del valor previsto mediante el método de media móvil. También aplicable a mercancías estables.
Previsión lineal. Funciona encontrando la dependencia del volumen de ventas del período futuro con respecto al período base, utilizando una función lineal. La Figura 1 presenta gráficamente el pronóstico para el decimotercer período utilizando una media móvil y una función lineal.

Figura 1 - Ejemplo de previsión para un producto estable

La línea azul en el gráfico representa el volumen de demanda real, la línea violeta representa el pronóstico utilizando un promedio móvil y la línea negra representa el pronóstico lineal. La pregunta es cuál de estas previsiones es más precisa. El gráfico de media móvil en el gráfico durante el último período se acerca constantemente al valor real. Y el gráfico de pronóstico lineal muestra una tendencia ascendente. Será más preciso en este caso.

Suavizado exponencial. Se utiliza para mercancías inestables y, por tanto, la precisión del pronóstico será baja. Ejemplos en las Figuras 2, 3, 4.

Figura 2 - Ejemplo de pronóstico para un producto inestable (función de potencia).

Figura 3 - Ejemplo de pronóstico para un producto inestable (polinomio)

Figura 4 - Ejemplo de pronóstico para un producto inestable

Con base en las Figuras 2, 3 y 4, puede ver cómo resultado diferente obtenemos sobre los mismos datos iniciales usando diferentes funciones. Por lo tanto, para productos volátiles, es especialmente importante seleccionar cuidadosamente los métodos de pronóstico para mejorar la precisión del pronóstico.

Cabe señalar que aquellas empresas que ya han implementado y utilizan activamente métodos de pronóstico estadístico se enfrentan a una serie de problemas.

En primer lugar, los sistemas existentes suelen ser inadecuados. Es decir, no se corresponden con el comportamiento del producto. Al automatizar este proceso, el gerente de compras se basa en los datos producidos por el sistema de información, sin pensar en cuán precisos son estos datos. Y el propio directivo muchas veces no sabe exactamente cómo se generan los datos de previsión.

Supongamos que tenemos información sobre el movimiento del producto "Spazmalgon" durante 2 meses (Tabla 2).

La Tabla 2 muestra que durante dos meses hubo una gran cantidad de días en los que Spazmalgon no estuvo en el estante de la farmacia. Si el pronóstico para septiembre se construye sobre la base de las ventas de los meses de julio y septiembre, utilizando el promedio aritmético, obtendremos los siguientes datos (aquí se usa el promedio aritmético como ejemplo, el método de pronóstico debe seleccionarse individualmente para cada grupo de productos además, para aplicar este método, datos como mínimo con tres meses de antelación):

Con este enfoque, no tenemos en cuenta aquellos días en los que la mercancía estaba agotada. De hecho, esto es escasez, es decir, había demanda, pero la farmacia no pudo satisfacerla. Y, en consecuencia, hubo lucro cesante.

Si utilizamos la misma metodología pero nos basamos en la demanda, podemos obtener datos de demanda más precisos. ¿Cómo hacerlo? Aquí hay dos opciones:

Cada vez que un cliente contacte al vendedor con una pregunta sobre un producto que se encuentra agotado, ingrese información al respecto en un documento especial, sin olvidar registrar el volumen que el cliente necesita. Pero en el comercio minorista este enfoque no es aceptable, ya que aumenta considerablemente el tiempo de atención al cliente y, en consecuencia, el nivel de servicio disminuye.
Otra opción es determinar la demanda considerando solo los días que el producto estuvo en stock. Los datos sobre las ventas reales en nuestro ejemplo se presentan en la Tabla 3.

Tabla 3 - Determinación de la demanda real

Es esta previsión la que reflejará con mayor precisión la demanda y, en consecuencia, la farmacia podrá satisfacerla, aumentando los márgenes de beneficio y, lo más importante, mejorando el servicio al cliente.

Para mejorar la calidad del pronóstico, es necesario verificar periódicamente su exactitud, es decir, analizar el pronóstico que se está realizando. Si las previsiones no son correctas, la empresa repetirá los mismos errores con todas las consecuencias consiguientes. Uno de los métodos más simples de análisis de pronóstico es el siguiente:

Es necesario esforzarse por reducir el error de previsión. Además, conviene confiar en él a la hora de elegir un sistema de previsión. Considerando varias opciones pronósticos (incluidos los empíricos, es decir, basados en experiencia personal), elija la técnica que proporcione el error de pronóstico mínimo.

Pero aún así, los métodos de pronóstico estadístico tienen varias limitaciones:

Al abrir una nueva farmacia, es imposible determinar con absoluta certeza el volumen de ventas en ella;
Para realizar pronósticos precisos, se requieren datos de 3 períodos (años, meses, semanas).
Cuando se presenta un nuevo producto, nadie sabe cuál es la demanda real del mismo.

Pero en cuanto al trabajo operativo actual con inventarios, esta es una de las herramientas más importantes, que en el futuro simplifica y mejora cualitativamente nuestro trabajo.

Por supuesto, el proceso de implementación y adaptación de un sistema de previsión es muy complejo y largo. Pero, como resultado, en la salida obtenemos:

Automatización y aceleración del proceso de toma de decisiones sobre volúmenes de suministro;

Reducir el desabasto gracias a una mayor atención a cada artículo del portafolio de farmacia;

Reducir el inventario;
Incrementar ventas;
Planificación del trabajo con proveedores;
Obtener las mejores ofertas del proveedor debido a la estabilidad de la relación;
Mejor uso de los recursos financieros de la farmacia;
Aumento de la rotación de inventarios.

La previsión de la demanda es una predicción con base científica del desarrollo de las necesidades solventes de bienes y servicios de la población.

Dependiendo del período de tiempo, se distinguen los siguientes tipos de previsión:

– operativo (hasta un mes);

– a corto plazo (de 1 a 2 años);

– medio plazo (de 2 a 5 años);

– largo plazo (de 5 a 10 años).

Para pronosticar la demanda se utilizan: el método de peritaje, extrapolación, normativo, métodos de equilibrio, modelización económica y matemática e investigación de mercados.

Métodos de evaluación de expertos. se basan en el uso del conocimiento y la intuición de especialistas con un alto nivel de calificación en su especialidad, experiencia profesional y científica.

Previsión de la demanda. Metas y métodos

Se resumen las opiniones de los expertos, se extraen conclusiones lógicas sobre la demanda prevista y se selecciona la solución óptima. Estos métodos son auxiliares como complementos de otros métodos.

Extrapolación Implica estudiar tendencias y patrones en el desarrollo de la magnitud y estructura de la demanda y construir un pronóstico basado en ellas, teniendo en cuenta la influencia específica de factores individuales en el próximo período. Este grupo de métodos incluye cálculos del coeficiente de elasticidad, que muestra el cambio porcentual en la demanda de un determinado grupo de bienes cuando el valor del factor influyente cambia en un 1% (precio, ingreso, número, etc.). El uso de estos métodos es relevante para propósitos de pronóstico a corto plazo.

Uso método normativo Al estudiar y pronosticar la demanda, implica tener en cuenta las normas fisiológicas de consumo, las normas racionales con base científica y determinar el momento de su consecución. La dificultad de aplicar el método radica en el desarrollo de normas y su validez objetiva.

Para equilibrar las fuentes de ingresos en efectivo y las áreas de sus gastos, incluso para la compra de bienes y el pago de servicios, se utiliza método de equilibrio.

Modelización económica y matemática. se basa en el uso de modelos de optimización de tendencia, correlación-regresión, que permiten establecer la dependencia del desarrollo de la demanda de la influencia de uno o varios factores (ingreso promedio per cápita, precio, población, tamaño de la familia, promedio por habitante). consumo cápita de bienes y servicios individuales). Los modelos se construyen basándose en el uso de la teoría de la probabilidad, la estadística matemática y las computadoras.

Para estudiar la demanda insatisfecha, los cambios estructurales y la estacionalidad de las manifestaciones de la demanda, se utilizan los resultados de encuestas por cuestionario a familias, encuestas por muestreo de la población y observaciones especiales de la demanda, es decir. se llevan a cabo investigación de mercado.

A la hora de pronosticar la microdemanda, los métodos más habituales son:

– economía y matemáticas;

– utilizando el coeficiente de elasticidad de la demanda;

– utilizando modelos estructurales.

En la práctica moderna, se utilizan varios enfoques para pronosticar la estructura del grupo de productos de la demanda de los consumidores: genético, normativo, heurístico y comparativo. Cada uno de ellos se implementa mediante ciertos métodos de cálculo de la demanda, que se presentan esquemáticamente en la Fig. 2.

Arroz. 2 – Enfoques y métodos para pronosticar la estructura de productos de la demanda de los consumidores.

Métodos económico-estadísticos (económico-matemáticos) para pronosticar la demanda.

El enfoque genético para pronosticar la demanda de los consumidores se basa en la naturaleza inercial de su desarrollo, es decir, en evaluaciones de tendencias estables en el desarrollo de la demanda de los consumidores, transfiriendo dependencias del pasado y del presente al futuro.

Este enfoque se implementa más plenamente a través de modelos económicos y estadísticos de la dinámica de la demanda, que formaron una dirección independiente de pronóstico de la demanda en los años 20 y 30 del siglo XX.

Los modelos económicos y estadísticos, según los métodos de modelización de sus parámetros, se dividen en dos tipos:

– modelos de tendencias para evaluar y pronosticar la demanda;

– modelos factoriales para evaluar y pronosticar la demanda.

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Lea también:

Pronosticar la demanda y las ventas. Notas de un aficionado

1.Medidas y previsión de la demanda del mercado

1.1 Función de demanda

1.2 Potencial de mercado

1.3 Previsión de la demanda

1.4 Demanda de bienes del mercado, demanda de bienes de una empresa determinada

1.5 Capacidad de mercado

3. Cuestión teórica

1. MEDICIONES Y PREVISIÓN DE LA DEMANDA DEL MERCADO

Cada persona compra constantemente diversos productos, utiliza los servicios de peluqueros, centros de información y similares. Para satisfacer a los clientes, las empresas realizan estudios de mercado (su capacidad, condición, poder adquisitivo) y también hacen pronósticos sobre sus perspectivas. En estos estudios, uno de los papeles principales lo juega la previsión de la demanda y las condiciones del mercado. En esencia, se trata de dos procesos interdependientes: es imposible predecir la demanda sin conocer las condiciones del mercado; podemos predecir la demanda en función de las condiciones del mercado en desarrollo (pronósticas). Toda empresa o emprendimiento que quiera no sólo sobrevivir, sino también prosperar, debe realizar este tipo de investigaciones.

Las empresas y empresas realizan este tipo de investigaciones sobre varios niveles. Consideran la posibilidad de llevar al mercado bienes y servicios bajo una determinada marca (es decir, sus productos), estudian los productos de la competencia y eligen el segmento de mercado en el que van a trabajar. Al mismo tiempo, deben conocer el estado de toda la industria en su conjunto, la dinámica de la oferta y la demanda de todos los bienes y servicios de esta industria. Departamentos de marketing enteros se ocupan de estos problemas.

La demanda del mercado (agregada) está influenciada por una gran cantidad de factores: económicos, socioculturales, demográficos, tecnológicos y muchos otros. Todos estos factores deben tenerse en cuenta a la hora de realizar previsiones. También cabe señalar que el consumo depende del nivel de demanda y se ve afectado por los mismos factores que la demanda. El objetivo final del pronóstico de la demanda es estimar la cantidad de bienes y servicios que se comprarán (y no sólo la cantidad que los consumidores pueden y quieren comprar).

El nivel previsto de demanda es igual a una función del nivel impuesto sobre la renta. Cuanto mayor sea el tipo impositivo porcentual, menos consumirá una persona y menor será la demanda proyectada.

La siguiente etapa del estudio debería considerar el impacto de los niveles de precios en los bienes y servicios. Es obvio que el nivel de precios tiene un fuerte impacto en el consumo y el nivel de demanda de bienes y servicios. Un aumento en el nivel de precios tiene aproximadamente el mismo impacto que una disminución en el nivel de ingreso disponible, es decir, hay relación inversa entre el nivel de precios y el nivel de demanda.

1.1 FUNCIONES DE DEMANDA

La función de demanda en el mecanismo del mercado es decisiva, porque es la que obliga a la producción a producir los bienes necesarios para la población, mejorar su calidad y variedad.

La demanda, a su vez, depende de las necesidades de las personas: a medida que cambian las necesidades, también cambia la demanda, que, de hecho, es la expresión monetaria de las necesidades.

Sin embargo, no todas las necesidades pueden tener un valor monetario y ser satisfechas por el mercado. Sin embargo, las necesidades vitales más importantes de las personas en materia de alimentos, ropa, calzado, servicios domésticos y, por supuesto, medicinas, como muestra la historia de las economías de mercado desarrolladas, se satisfacen mejor a través del mercado gracias a la demanda.

La función de demanda está estrechamente relacionada con la función de oferta.

La función de la oferta es, en términos generales, vincular la producción con el consumo, la venta de bienes con su compra. En respuesta a la demanda emergente, la producción comienza a aumentar la producción de bienes, mejorar su calidad y reducir los costos de su producción, y así aumentar el volumen total de oferta en el mercado.

El estudio de la demanda está asociado a establecer el consumo real de medicamentos, identificando patrones de demanda, teniendo en cuenta la dinámica y toda una gama de factores que influyen en su consumo. Por tanto, el objetivo principal del estudio de la situación de la venta de medicamentos es establecer en qué medida el estado específico de sus ventas corresponde a la demanda, cómo cambiarán estos indicadores en un futuro próximo y qué medidas se deben tomar para solucionar el problema. suministro gratuito de medicamentos y otros productos a la población y a las instituciones médicas con fines médicos, y cómo todo esto afecta el desempeño financiero y económico de las farmacias.

Al estudiar la demanda, se distingue entre demanda realizada (satisfecha), insatisfecha y emergente.

La demanda realizada es la venta real de medicamentos con disponibilidad suficiente y constante en la red de farmacias.

La demanda insatisfecha es la demanda de medicamentos, que entran en la cadena de farmacias en cantidades insuficientes o de forma desigual.

1.2 POTENCIAL DEL MERCADO

El potencial de mercado es el volumen de un determinado producto o servicio que puede consumir el mercado por unidad de tiempo.

1.3 PRONÓSTICO DE DEMANDA

Al estudiar y pronosticar la demanda de bienes y servicios de una empresa, los métodos más comunes se basan en juicios de expertos.

Método basado en el criterio de los directivos:

En este caso, la previsión se basa en la visión, la intuición, la imaginación y la experiencia de destacados especialistas y directivos cuyo trabajo es generar demanda. En este caso, se pide a los gerentes que den una estimación precisa de la demanda basándose en la información que tienen. Para reducir el riesgo de subjetividad en el juicio individual, es necesario, en una reunión de trabajo de especialistas, llegar a un acuerdo común sobre la evaluación de la demanda y sus previsiones.

2. Método basado en evaluaciones del personal de ventas:

Normalmente, el personal de ventas de una empresa (o el de sus socios de ventas) tiene una comprensión precisa del potencial de ventas que ofrecen sus clientes y también es capaz de hacer estimaciones del potencial del mercado en su conjunto, al menos en el territorio al que prestan servicios. . Se debe pedir al personal de ventas que proporcione calificaciones para cada producto basándose en los esfuerzos de marketing específicos que se están llevando a cabo. Después de esto, las calificaciones finales se formulan sumando las calificaciones de todos los empleados. Para facilitar la encuesta, puede crear un cuestionario. Este método de determinar y pronosticar la demanda es indispensable al elaborar pronósticos de ventas en segmentos de mercado pequeños.

3. Método basado en el estudio de las intenciones del comprador:

Este método implica preguntar directamente a los clientes sobre sus planes de compras durante un período de tiempo específico. Se evalúa el estado de ánimo o grado de confianza de los compradores, su percepción del bienestar de su intención de adquirir bienes y servicios producidos por la empresa. La encuesta se lleva a cabo utilizando un cuestionario desarrollado previamente. Los estudios de intención de compra suelen implicar carácter general. Los mejores resultados provienen de productos y servicios que los compradores deben planificar con anticipación para adquirir.

Los métodos anteriores son subjetivos, pero pueden ser un punto de partida para analizar y pronosticar la demanda.

Además de los métodos basados en juicios de expertos, es posible utilizar otros métodos.

1.4 DISPUTA DE MERCADO DE BIENES, DEMANDA DE BIENES DE ESTA EMPRESA

La demanda de mercado de un producto es la cantidad de un producto que puede comprar un determinado grupo de consumidores en un área específica, en un período de tiempo determinado, en el mismo entorno de mercado, en el marco de un programa de marketing específico.

La oferta y la demanda del mercado están estrechamente relacionadas: tan pronto como hay demanda de un producto, las empresas comienzan a producirlo y a ofrecerlo a la venta.

La demanda del mercado es de naturaleza funcional.

Está influenciado por muchos factores. Entre ellos: demográficos, económicos generales, socioculturales, psicológicos, así como diversas actividades realizadas en el marco del programa de marketing.

La demanda de mano de obra del mercado consiste en la demanda de mano de obra por parte de todas las empresas que utilizan mano de obra contratada. mano de obra. Un empresario no necesita mano de obra en sí misma, sino sólo porque la utiliza en el proceso de producción de bienes y servicios que la gente necesita. Por tanto, la demanda de trabajo es de naturaleza derivada y depende de la productividad marginal del trabajo, así como de la oferta de otros factores de producción.

La demanda del mercado de un factor de producción es la suma término por término de las demandas de este factor de todas las industrias. Sin embargo, la demanda de la industria no es la suma de las demandas de todas las empresas. Al determinar la demanda de la industria, es necesario tener en cuenta que el precio de mercado del producto cambia como resultado de cambios en el precio del factor de producción.

La demanda del mercado se puede caracterizar por la elasticidad ingreso de la demanda.

La demanda de mercado de un producto es la cantidad de un producto que puede comprar un grupo específico de consumidores en un área específica, en un período de tiempo determinado, en el mismo entorno de mercado, en el marco de un programa de marketing específico.

La demanda del mercado se forma a partir de decisiones tomadas por muchos. individuos quienes se guían por sus necesidades y fondos disponibles. Pero para distribuir sus fondos entre diversas necesidades, necesita tener algún tipo de base común para compararlos.

La demanda del mercado es la demanda total de todos los compradores de un producto determinado a un precio determinado.

La demanda del mercado de servicios de seguros es uno de los principales elementos. ambiente externo: los principales esfuerzos del mercado se dirigen hacia ello actividades comerciales asegurador. La demanda del mercado de servicios de seguros tiene aspectos económicos y humanitarios.

La demanda del mercado está influenciada por factores psicológicos: el efecto de imitación, el efecto del esnobismo. Existen dificultades para determinar el volumen de la demanda.

Descubra cómo, utilizando las estadísticas sobre la tasa de natalidad en Rusia, puede predecir en 30 a 40 minutos qué producto tendrá una gran demanda en tres, cinco o veinte años.

Parte introductoria
Cómo pronosticar la demanda
Opciones para pronosticar la demanda de bienes de diferentes categorías de edad.
Veamos cómo pronosticar la demanda usando un ejemplo específico.

Parte introductoria

Veamos cómo calcular la demanda basándose en estadísticas disponibles públicamente usando el ejemplo de este artículo.

Tomaremos como base los indicadores de la tasa de natalidad nacional. Por analogía, se puede modelar la demanda de ciertos bienes y servicios basándose en estadísticas de matrimonios y divorcios, el número de hombres y mujeres, jubilados y ciudadanos sanos, mortalidad, empleo, nivel de vida, etc. Todos los datos están disponibles gratuitamente en el sitio web del Servicio Federal de Estadísticas del Estado.

Veamos la tabla:

Mesa 1. Estadísticas de fertilidad, mortalidad y crecimiento natural de la población en Rusia

A partir de 2005, Rusia comenzó a experimentar, al principio, un aumento lento y luego cada vez más intenso de la tasa de natalidad. ¿Qué nos dice esta información? En primer lugar, la conclusión más lógica, resultante de una reducción del número de muertes y un aumento del número de nacimientos, es que la población está creciendo. Esto significa que, equivalente al crecimiento del número de habitantes de nuestro país, también aumentará la demanda de bienes de consumo: alimentos, productos químicos y cosméticos para el hogar, ropa, servicios para el hogar, etc.

Por ejemplo, si en 2011, cuando el crecimiento natural fue negativo, el número de consumidores de pan en el país aumentó en 119 mil personas en comparación con 2009 (en el panorama general de la población del país, en un 0,083%). Y ya en 2013, con un aumento natural positivo, el aumento de los consumidores de pan en 2009 ascendió a 273 mil personas (un aumento de las ventas de pan del 0,19% en el total a nivel nacional). Así, en apenas cuatro años, la dinámica de crecimiento de las ventas de pan ascendió al 43,6%.

Lo mismo puede decirse de todos los productos de consumo diario: lácteos, carne, agua, medicamentos, etc.

Ahora veamos la misma metodología para pronosticar la demanda en el segmento del mercado inmobiliario. En 2010, en Rusia, según Rosstat, había 54,9 millones de hogares privados, el tamaño medio de un hogar era de 2,6 personas.

Así, si tenemos en cuenta el crecimiento de la población (ver Tabla 2 Movimiento natural de crecimiento y mortalidad) de 142.856.536 personas en 2010 a 143.347.059 personas en 2013 (490,5 mil personas), el mercado inmobiliario debería haber proporcionado al menos 188,6 mil personas. Apartamentos nuevos en dos o tres años. Esto es sólo para satisfacer las necesidades de una población en crecimiento, pero si a estos cálculos le sumamos las estadísticas de matrimonios y divorcios, que también afectan el estado del mercado inmobiliario, la cifra puede aumentar entre 2 y 2,5 veces.

Cuadro 2 Movimiento natural del crecimiento y la mortalidad

Un gráfico visual de los mismos datos:

Lo que vemos en base a esta tabla (análisis inverso):

La caída de la tasa de natalidad en 1986-1992 y 1996-2009 (durante 13 años) se convirtió en la razón por la que ya hay escasez de jóvenes especialistas en el mercado laboral, es decir, la generación de los años 1990 no reemplazará a la generación de los años 1970-80, y el país enfrentará (en parte ya enfrenta) el problema de la escasez de personal nuevo.
A partir de 2015, habrá menos competencia por las plazas en las universidades del país, por lo que el país contará con más especialistas; educación más alta y escasez de personas con educación secundaria, lo que conducirá a una revisión del funcionamiento de muchas estructuras sociales;
El aumento de la tasa de natalidad de 2010 a 2014 y la continuación de esta tendencia plantean otra amenaza para el mercado laboral: una disminución de la eficiencia productiva entre las mujeres jóvenes.

Cómo pronosticar la demanda

Para pronosticar la demanda necesitaremos:

datos sobre fertilidad (Cuadro 1. Estadísticas de fertilidad, mortalidad y crecimiento natural de la población en Rusia);
Previsión de fecundidad (Tabla 3. Previsión demográfica hasta 2030).

Por ejemplo, es raro en cualquier ciudad de Rusia que se pueda constatar la saturación del mercado de cafeterías para niños.

Existen, pero no son suficientes. Los principales visitantes de un establecimiento de este tipo son padres con hijos de dos a seis años, es decir niños nacidos en 2008 - 2012. Durante este período, aparecieron en el país 8.963.295 niños; ahora esta es la audiencia de los cafés infantiles.

Teniendo en cuenta las estadísticas sobre la tasa de natalidad (ver Tabla 1), así como la previsión de la tasa de natalidad para las próximas décadas, compilada por los especialistas de Rosstat (ver Tabla 3), podemos estimar rápidamente que la audiencia de los cafés infantiles será:

en 2016 (nacidos de 2010 a 2014): 9.223.627 personas;
en 2018 (nacidos de 2012 a 2016): 9.327.948 personas.

Es decir, es necesario dedicarse a los cafés para niños ahora, ya que el pico de ventas de este producto comenzará en 2015-2016 y se espera que el crecimiento de la demanda sea en promedio del 3-5% en comparación con el actual.

Tabla 3. Previsión demográfica hasta 2030

Opciones para pronosticar la demanda de bienes de diferentes categorías de edad.

En 2013, los niños nacidos en 2006 iban a la escuela. Presumiblemente, los padres proporcionaron a cada niño de primer grado una computadora personal. Con el precio medio de un ordenador o portátil de 15.000 rublos, la capacidad de este segmento es de 22,1 mil millones de rublos. Y si predecimos la demanda para 2020, el tamaño del mercado será un 28% mayor; sin tener en cuenta los cambios de precios, ascenderá a 28,3 mil millones de rublos.

En 2014, los niños nacidos en 2012 (de 2 años) irán al jardín de infancia, por lo que los padres proporcionarán al grupo juegos de lápices y cuadernos de dibujo para cada niño. Este conjunto cuesta en promedio 35 rublos. En 2014, la demanda será de aproximadamente 66,5 millones de rublos, y ya en 2019, la caída de la demanda de este producto será del 4,5% y en términos monetarios se expresará en la cantidad de 63,8 millones de rublos. En consecuencia, 2014-2015 son los años de mayor venta de este tipo de productos al público infantil.

Grupo de productos para recién nacidos.

Para ver claramente la dinámica del mercado de productos para bebés, tomemos una periodicidad de 2 años:

en 2011 nacieron 1.796.629 niños;
en 2013 nacieron 1.895.822 niños;
En 2015 se espera que nazcan 1.848.608 bebés.

El presupuesto medio para la manutención de un niño durante el primer año de vida es de unos 125.000 rublos.

(calculado por el sitio temático baby.ru) El coste crece una media del 20% durante todo el año. Calculamos la capacidad del mercado de artículos infantiles para niños en el primer año de vida:

2011: 224,6 mil millones de rublos;
2013: 236,9 mil millones de rublos;
2015: 231 mil millones de rublos;

Grupo de productos para alumnos de primer grado.

El 1 de septiembre de 2014 los niños nacidos en 2007 acudirán a las escuelas del país, es decir, el país necesitará 1.610.122 mochilas, igual cantidad de juegos de cuadernos, estuches, etc.

Si suponemos que los padres compran un teléfono móvil para cada escolar para mantenerlo en contacto, podemos calcular cuánto aumentarán las ventas en este segmento durante el período de finales del verano y principios del otoño. Si la compra cuesta alrededor de 4,5 mil rublos. (actual niños de primaria usan teléfonos inteligentes promedio), entonces el aumento total en las ventas de estos productos electrónicos será:

en 2014, 7,24 mil millones de rublos;
en 2015, 7,71 mil millones de rublos;
en 2016, 7,92 mil millones de rublos, es decir. la dinámica en 2-3 años será del 8-9%.

Hoy se pueden observar enormes colas en las clínicas infantiles, falta de plazas en instituciones preescolares, parques infantiles al aire libre, lugares de entretenimiento para niños. Al mismo tiempo, una imagen clara de la tasa de natalidad sugiere que este segmento de bienes tendrá demanda durante muchos años, y si planifica el énfasis en su propio negocio, basándose en el modelo de pronóstico de demanda anterior, será Es posible aumentar significativamente las ganancias satisfaciendo la demanda actual.

Veamos cómo pronosticar la demanda usando un ejemplo específico.

Imaginemos un empresario concreto que basa sus previsiones en indicadores cuantitativos de fertilidad.

El empresario individual Semenov vende productos para niños en la ciudad de N, con una población de 400 mil personas.

Hay 5 vendedores de este tipo en la ciudad, es decir. Si se modela la situación según la versión alta de la previsión de natalidad del Ministerio de Estadística (cuadro 3), en 2015 nacerán en N-sk unos 5.120 bebés, aproximadamente 426 por mes. Aquellos. Los nuevos padres y sus familiares comprarán bienes del empresario individual Semenov y sus cuatro competidores. Con una distribución equitativa de las ventas, IP Semenov venderá un juego para bebés por una cantidad de 86 piezas por mes.

En 2016, 84 piezas por mes, en 2020, 79 piezas por mes, es decir. La caída es obvia.

Previsión de la demanda

Esto significa que para mantener la rentabilidad del negocio, IP Semenov debe considerar la composición del mercado y proporcionar a los clientes aquellos productos adecuados para su edad:

desde 2015 - productos para niños mayores de 5 años (juguetes, ropa, libros);
desde 2017 - productos para niños en tres categorías:

bebés nacidos en el año en curso (pañales, chalecos para bebés, sonajeros, fórmulas infantiles, etc.);
niños nacidos en 2010-2011, que en ese momento se convierten en escolares (mochilas, cuadernos, uniforme escolar, y estos también pueden ser simples teléfonos móviles);
niños 2012-2016 - niños de jardín de infantes (juguetes, libros, juegos y materiales educativos, ropa).

Ya en 2017, el empresario individual Semenov debería pensar detenidamente en qué comercializará dentro de tres años y, mientras el negocio se basa en cálculos previos, comenzar a buscar opciones que se adapten a su público en proceso de maduración.

Estos pueden ser productos para el promedio. edad escolar, porque el pico principal en la tasa de natalidad se produjo en 2011-2013, por lo que a partir de 2020 es mejor para IP Semenov cambiar a productos de la audiencia de consumidores que está representada. gran cantidad clientes: niños de 7 a 9 años y sus padres. Con la llegada de estos productos (pueden ser ropa, zapatos, juguetes de construcción, computadoras, teléfonos inteligentes, los primeros cosméticos para niños, etc.), un empresario puede continuar su actividad hasta 2028-2030.

Además, la lógica y las estadísticas sugieren una transición a productos para la audiencia estudiantil ( ropa de moda, servicios de clubes y conciertos, comida rápida, etc.) y después de otros 10 años, IP Semenov puede volver a producir productos para bebés y mujeres embarazadas.

Así, usando un ejemplo simple, examinamos los principios básicos de la planificación a largo plazo y a largo plazo utilizando la metodología de modelado de la demanda basada en la situación demográfica. Todos los cálculos son relativos y no definitivos.

Yulia Nikolaenko, 2014-08-28

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