El modelo CPFR se está implementando en muchas más organizaciones, porque cada vez es más importante que los pronósticos de ventas sean más precisos y correspondan cercanamente con la demanda real de los clientes, no solo a nivel global, también por SKU. Esta relevancia la ha ganado debido a que la precisión en estos pronósticos tiene un impacto sobre toda la organización y su planeación de demanda, lo que a su vez impacta al área de producción, recursos humanos, finanzas, etcétera.
Por lo tanto, en CPFR es fundamental trabajar sobre las causas que pueden influir sobre el error en los pronósticos de venta y demanda. Un pronóstico acertado, como ya se podría entender de los comentarios citados, permite que las empresas puedan determinar con anterioridad la cantidad de producto a elaborar y la cantidad de recursos humanos y materiales para producirlo, así como la cantidad de clientes a satisfacer con anterioridad, de manera que se puede realizar una mejor planeación de los recursos logísticos, que será nuestro enfoque en este artículo.
6 Buenas prácticas usando el modelo CPFR:
CPFR recomienda utilizar al menos dos métodos de pronóstico de demanda
Al pronosticar la demanda es recomendable trabajar con dos o más métodos que se complementen o compartan las características de elección de datos, así como las variables de comportamiento que permitan advertir y condensar los supuestos que giran en torno a ella. Al tener en cuenta que los pronósticos representan valores de referencia a futuro para la planeación del abastecimiento y la operación de la cadena, las cantidades se convierten en un compromiso de compra sujeto a posteriores correcciones periódicas, teniendo el fin de disipar el impacto propiciado por los factores propios de la incertidumbre y la operación.
Mantener el análisis de la demanda histórica y la información de mercado por separado
En el CPFR la demanda de los productos y sus SKU´s, en gran medida, se encuentra estrechamente relacionada con factores ajenos y propios de cada rubro, que entendidos en forma correcta, no deben representar mayor riesgo. Por lo general, estas fluctuaciones suelen presentarse como consecuencia de la variación en precios, escasez, promociones y descuentos, por lo que es recomendable mantener separados los análisis de la demanda histórica y mercado, para aplicar y/o evaluar los factores que influyen sobre las tendencias y proyectar de manera adecuada sobre el pronóstico.
CPFR implica administrar adecuadamente el margen de error
En cuanto las proyecciones no reflejen la demanda real del mercado, por lo general estarán expuestas a cierto error de pronóstico, el cual se mide empleando herramientas estadísticas como la desviación estándar, varianza y desviación media absoluta. Estas permiten entender que tan disperso es el pronóstico respecto a la demanda real y sirven también, en la práctica, como herramientas de comparación de métodos para elegir aquel que se acerque a la demanda real.
De no tomar en cuenta estos errores, se pueden desencadenar efectos significativos en la asignación de recursos financieros, infraestructura, tecnología, personal y en el manejo de la información, destinándose a esfuerzos innecesarios, dentro del pronóstico., como lo son: generación de datos poco confiables, venta por demanda y picos de demanda.
En el modelo CPFR es importante no elegir una base insuficiente de datos
Cuando la demanda por un producto no es constante, arrastra en su estructura distintos componentes aleatorios que no permiten determinar un patrón de comportamiento en el tiempo y a los que se debe considerar la cantidad de datos más representativa sobre el periodo de pronóstico.
Considerar que la demanda puede ser elástica
Sea en que estemos trabajando el modelo CPFR u otra metodología, está claro que la demanda no siempre es constante, ya que en ocasiones presenta fluctuaciones que responden a factores que escapan de cualquier análisis, atribuyéndole un alto grado de exposición a la incertidumbre. Cuando un producto tiene demanda inelástica podrá identificarse con mayor facilidad entre sus componentes factores aleatorios, de tendencia y estacionales, que favorecerán el margen de asertividad al no ser tan sensibles a las variaciones del mercado y destacan por su bajo grado de complejidad en la proyección.
Por otro lado, cuando la demanda de un producto es elástica al presentar un alto grado de incertidumbre y variación en cuanto al cumplimiento del tiempo y cantidad pronosticada, es necesario recurrir a métodos de mayor complejidad para el pronóstico. La elasticidad permite determinar qué tan sensibles son los artículos con demanda probabilística a factores ambientales, económicos y comerciales.
Siempre, estemos trabajando el modelo CPFR o no, es básico tener en cuenta el ciclo de vida del producto
Los métodos de pronóstico dependen de los patrones de tendencia y estacionalidad, por lo que es imprescindible identificar la etapa y los datos de la demanda histórica de los productos y sus SKU´s en cuestión, para determinar qué tan significativos son sobre el periodo que buscamos estimar y así facilitar la elección del método cuantitativo.
Como podemos apreciar, hay varios factores a tener en cuenta cuando trabajamos sobre el pronóstico de la demanda. Es por esto que la metodología CPFR, nos permite tener una visión clara y colaborativa acerca de todo el proceso, lo que sin duda coadyuva para generar pronósticos de demanda más precisos que ayuden a la organización a enfocar los recursos de manera estratégica y siempre en concordancia con las tendencias del mercado.
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