LA RENTABILIDAD Y EL PRONOSTICO DE VENTAS

El uso de analítica de alta velocidad, la automatización de procesos y la inteligencia artificial (IA), son metodologías que no pueden faltar a la hora de hacer pronósticos de ventas más certeros.

Como parte de su labor estratégica, el CFO y su equipo de finanzas necesita una forma de contar con pronósticos que sean corroborados en tiempo real y que permitan medir la rentabilidad de una operación comercial; herramientas que permitan reflejar rápidamente los cambios de las circunstancias.  Esto lo puede lograr con la adopción de herramientas digitales.

Pensar en planificar la demanda de un producto, las previsiones de ventas, la aceptación de un nuevo producto, la localización de los recursos en un momento cualquiera, y ver su resultado en tiempo real, es posible hoy día.

Estas herramientas están tomando mayor protagonismo para el manejo de grandes volúmenes de información histórica; sin embargo, no sólo es esta la única cualidad importante, los expertos1 en analítica logran exprimir al máximo las capacidades de predicción, de automatización y de Inteligencia Artificial que dichas herramientas han integrado en sus características.

Ayuda para el Revenue Management

Las empresas como las de retail, las aerolíneas, las empresas de alquiler vehículos, por poner algunos ejemplos, pueden lograr mejores resultados, gracias a una estrategia de fijación de precios (Revenue Management), que en la práctica logre gestionar la información en cada momento tanto del inventario de los productos en bodega, como la previsión de la demanda, la estacionalidad medida incluso hora a hora, y el canal de ventas más adecuado.

Con la información actualizada constantemente (en tiempo real), las decisiones de promoción, de descuento en el precio o de distribución, pueden ser gestionadas de forma ágil.

Cotejando esos datos con los costos operativos, se logra revisar y mejorar, de manera constante, la rentabilidad de la empresa; de forma acertada el equipo financiero puede decidir por el precio óptimo.

Con la analítica se pueden revisar de forma rápida y al detalle, los parámetros que se deben considerar al momento de decidir el precio óptimo; son numerosos los parámetros, por ejemplo:

  • Capacidad de producción disponible.
  • Caducidad del producto o servicio.
  • Costes fijos involucrados y costes variables.
  • Demanda por fecha y tipología.
  • Tipología de cliente.
  • Eventos especiales.
  • Forma de compra y consumo.
  • Competencia.

Es decir que no solo vamos a revisar la información interna de la empresa, sino también, la información del mercado, la competencia: y toda esta información ubicada en un solo sitio a la disposición de los directivos y de los equipos, para su respectivo análisis.

Datos históricos e información cruzada

Estamos ante la pregunta de si es posible un pronóstico en momentos en donde los datos históricos no tienen una relevancia debido a la incertidumbre en la que vivimos. Precisamente, por la volatilidad de la situación, éste es un momento en donde necesitamos de una analítica de alta velocidad.  Hoy día es clave no tener que esperar al final del mes para darnos cuenta del resultado de nuestra gestión, cuando ya no se puede corregir el rumbo del negocio: cuando ya ha pasado el evento. 

Adicional a esto, es posible analizar no solo información entre líneas o divisiones de productos dentro de la empresa, también se puede cruzar esta información empresarial con información de los perfiles de clientes: información recopilada por ejemplo a través de un programa de fidelización.

Es factible, también, analizar la información proveniente del tipo de búsqueda que hacen los clientes, por ejemplo, en Google; esto será de gran utilidad para conocer Los gustos o características más valoradas de un producto.

Entre más información, mejor, y esto nos permite indagar mejor el tipo de perfil de cliente, sus preferencias, e igual cruzar esta información con datos de la macroeconomía de un país, o región.

Analítica: parte de una cultura.

Se habla mucho de los procesos de digitalización, y los directivos de empresas comprenden las grandes ventajas que traen estos procesos para la empresa, pero existe una brecha que hace falta cruzar. Es importante pues contar con un liderazgo que impulse este tipo de transformación. 

El equipo financiero, es el departamento que posee toda la información de ventas, de las operaciones, de los gastos:  es por naturaleza el equipo de los números, de las previsiones,  y parece lógico por tanto, que sea el equipo de finanzas el que dé pistolazo de inicio de una implementación.

Son procesos que deben contar con un director enfocado a desarrollar la cultura de la analítica y la cultura digital dentro de la organización. 

El pronóstico:  insertado en la cultura digital/analítica.

En definitiva, no se trata solo de tener informes al día, se trata de lograr el análisis y la relación de datos cruzados; de gobernar la información para esté disponible en silos comunes a los consumidores internos de las empresas, pero también de forma segura.

Es llevar a los equipos de trabajo a un dialogo en torno a los datos, en torno a esquemas dinámicos de reportes y de grandes volúmenes de datos, para que las decisiones sean en base a hechos y no solo a la intuición.

En definitiva, el CFO puede convertirse así, en un socio estratégico dentro de la compañía. 

Una empresa estudiada por Mckinsey2

Durante seis meses, una empresa aplicó un modelo basado en el aprendizaje automático con datos detallados sobre los ciclos de vida, el rendimiento del producto, el crecimiento histórico y las cifras de ventas, los resultados de las encuestas y la información sobre eventos de varios mercados.

Como resultado, la empresa pudo reducir los inventarios y la obsolescencia de los productos entre un 20 y un 40 por ciento.

También pudo capturar un 5 por ciento adicional en ventas porque estaba constantemente satisfaciendo la demanda en la mayoría de los mercados.