10 puntos a tener en cuenta eligiendo el método de Forecasting

¡Te has decidido! Necesitas un sistema que te permita ver el futuro. Y, ¿ahora qué? ¿Por cuál me decido? ¿Qué tengo que tener en cuenta para elegir el método de forecasting más adecuado?

Pues bien, hay varios factores a tener en cuenta a la hora de explorar las distintas alternativas.

Aquí tienes, en orden de importancia, varios atributos a tener en cuenta:

  1. Exactitud. Lógicamente, tenemos que tener un sistema que acierte. Es de lógica, tenemos que ser capaces de acercarnos al futuro, saber qué pasará con un grado de acierto elevado. Si no es así, ¿de qué sirve?
  2. Puntualidad a la hora de proveer el forecast. De nada sirve tener un resultado que llega en un momento dónde la decisión ya está tomada. La velocidad de mercado y el volumen de datos a procesar va a determinar el nivel de infraestructura necesaria para hacer llegar la información a tiempo en la toma de decisiones.
  3. Ahorro de costes como resultado de mejores decisiones. Es importante destacar que el ahorro de costes puede ser fruto de reducir los mismos o bien mantenerlos/ampliarlos de forma que el margen conseguido sea mayor proporcionalmente que el coste  generado. Quiere decir esto, gastamos menos proporcionalmente por euro generado.
  4. Facilidad de interpretación. El informe generado ha de ser comprensible para los responsables de la toma de decisión. Te llega el informe con la previsión y has de ser capaz de accionar a los distintos equipos a la toma de decisión. Esto es básico, si no se pueden sacar conclusiones claras en pocos minutos sin la ayuda de un ingeniero, no aporta.
  5. Flexibilidad. El mercado, los clientes, la forma en la que compramos, todo cambia. Por tanto, debemos tener un sistema que nos permita acercarnos a los distintos cambios que se produzcan. No importa qué cambios o su procedencia (internos o externos), el sistema/método debe poder acompañarnos.
  6. Facilidad de uso. Parametrizar nuestro sistema ha de ser fácil. No obstante, no es algo que la mayoría de perfiles puedan hacer. Sin embargo, que los inputs sean de fácil explicación ayuda a poner en común sobre qué parámetros funciona nuestro sistema. Ha de ser algo que puedan entender los responsables de los distintos departamentos.
  7. Incorpora la opinión crítica. El papel lo aguanta todo y, los números sin forma de llevarlos a cabo, son sólo eso, números. Debemos poder incorporar la opinión crítica de los decisores de nuestra organización. Siempre hay aspectos cualitativos que no atienden al pasado. Si no es así, qué aburrido, ¿no crees?
  8. Seguridad de los intervalos de confianza. En realidad, estamos hablando de exactitud. Sin embargo, ¿qué pasa cuándo el nivel de incertidumbre es alto? ¿Cuál es el resultado más probable? De eso se trata, de que no sólo acierte (que no es poco), también debe acercarnos a los escenarios menos probables, pero igualmente posibles. ¿Cómo los evaluamos?
  9. Costes de desarrollo resultantes del uso de servidores y recursos humanos. Después de todo, tenemos que pagarlo y mantenerlo.
  10. Costes de mantenimiento resultante de almacenamiento y modificaciones de datos. Obviamente, tenemos un sistema flexible, ahora bien, el coste una nueva casuística no debe se un impedimento. Imagina tener un sistema con posibilidad de cambio limitado por cuestiones de dinero. Es como tener un ferrari que no pasa de 120 km/h.

Conclusión

En definitiva, la selección de un método de forecast depende de muchos factores. El contexto del forecast, la relevancia y la disponibilidad de los datos históricos, el grado de exactitud deseado, el coste/beneficio (o valor) del forecast de la compañía, y el tiempo disponible para hacer el análisis.

Imagen: Pixabay

Deja un comentario

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.