¿Cómo prever la demanda cuando la realidad cambió?

Sofía es experta en previsión de la demanda y se ha desempeñado exitosamente como ‘Forecaster’ de una distribuidora de alimentos, aplicando métodos analíticos. Hasta que llegó el virus. En plena crisis afectando simultáneamente demanda y oferta, Sofía constata con frustración que sus modelos predictivos pasaron de ejemplares a obsoletos en pocos días.

La situación que vive Sofía es sin precedente, pero increíblemente global. A pesar de las dificultades, prever la demanda es más importante que nunca para atender demandas a veces críticas, cuidando recursos limitados. ¿Cómo ayudar a Sofía y cómo hacerlo nosotros?

Tal como nos enseñó Charles Darwin, la adaptabilidad es clave para sobrevivir. Distinguiría 3 etapas, enfocándome en los aspectos organizacionales y analíticos:

  1. Crisis. En la etapa actual y sin precedente donde tanto demanda como oferta están extremadamente afectadas, los modelos analíticos deben ser remplazados por el criterio de un equipo multidisciplinario, incluyendo por ejemplo Ventas, Marketing, Finanzas y Logística. Este equipo debe revisar diariamente la evolución de la situación interna y externa para estimar colectivamente la demanda futura. Métodos de toma de decisión bajo incertidumbre como escenarios, árboles de decisión o simulaciones Montecarlo pueden apoyar esas decisiones.
  2. Reactivación. A partir del momento donde las restricciones empiezan a levantarse, es el momento para buscar data con poder predictivo. ‘Lead indicators’ como búsquedas Google, visitas Web o transito peatonal pueden ser aprovechados para acotar los rangos de demanda futura; identificar esos indicadores requiere un conocimiento detallado y actualizado de los ‘customer journeys’. El criterio humano sigue siendo preponderante, pero análisis predictivos como regresiones multivariables pueden aportar información valiosa a los decisores.
  3. Nueva realidad. Esperamos volver rápidamente a una situación más estable, aunque distinta. En ese momento, la demanda pasada – por lo menos post crisis – puede volver a tener poder predictivo para la demanda futura y ser incorporada a los nuevos modelos de previsión – por ejemplo series de tiempos combinadas con regresiones multivariables – para reducir aún más el error de ‘forecast’.

Saldremos más fuertes de esta crisis, tanto como personas, organizaciones y sociedad. Seamos capaces de adaptarnos, para el beneficio de todos.

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