{"id":1706,"date":"2017-04-19T19:41:13","date_gmt":"2017-04-20T00:41:13","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=1706"},"modified":"2017-04-19T19:41:13","modified_gmt":"2017-04-20T00:41:13","slug":"prevision-de-ventas-y-analisis-predictivo-cuestion-de-fiabilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2017\/04\/19\/prevision-de-ventas-y-analisis-predictivo-cuestion-de-fiabilidad\/","title":{"rendered":"Previsi\u00f3n de ventas y an\u00e1lisis predictivo. Cuesti\u00f3n de fiabilidad"},"content":{"rendered":"<div style=\"text-align: justify;\">\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"size-medium wp-image-1707 alignleft\" src=\"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/prevision-ventas-ecommerce-300x170.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"170\" srcset=\"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/prevision-ventas-ecommerce-300x170.jpg 300w, https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/prevision-ventas-ecommerce-768x435.jpg 768w, https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/wp-content\/uploads\/2017\/04\/prevision-ventas-ecommerce.jpg 852w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>Los analistas coinciden en afirmar que la <strong>previsi\u00f3n de ventas<\/strong> es el pron\u00f3stico m\u00e1s dif\u00edcil. La realidad muestra que la fiabilidad de la anal\u00edtica es inferior a llevar a cabo esta tarea apostando a cara o cruz por unos u otros resultados. Y es que el estudio de mejores pr\u00e1cticas de ventas conducido por CSO Insights, revela que <strong>la tasa promedio de ganancias de las ofertas de ventas previstas es de s\u00f3lo un 45,8%.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<p><!--more--><\/p>\n<div style=\"text-align: justify;\">\n<p>Esta realidad supone un grave inconveniente para los negocios que no saben hacer la elecci\u00f3n tecnol\u00f3gica adecuada, puesto que:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Reduce la confiabilidad en los datos y el an\u00e1lisis<\/strong> por parte del personal de gesti\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Implica una inversi\u00f3n en tiempo y recursos injustificada.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Hace disminuir las posibilidades de elaboraci\u00f3n de respuesta<\/strong> de la organizaci\u00f3n que, en vez de anticiparse a los acontecimientos, se tiene que conformar con reaccionar a ellos.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pero, \u00bfcu\u00e1l es el problema con la previsi\u00f3n de ventas?<\/strong> \u00bfQu\u00e9 es lo que lleva a este escenario tan desalentador? \u00bfC\u00f3mo se pueden superar las limitaciones del an\u00e1lisis en este campo?<\/p>\n<h2><strong>El origen de la incertidumbre asociada a la previsi\u00f3n de ventas<\/strong><\/h2>\n<p>Mes tras mes se repite la misma historia: llegan los datos frescos, se analizan los resultados de los pron\u00f3sticos, se toman decisiones y, al emprender acciones se empieza a ver que <strong>los resultados distan bastante de lo esperado. \u00bfQu\u00e9 es lo que ha fallado?<\/strong><\/p>\n<p><strong>Cuando la previsi\u00f3n de ventas falla se est\u00e1 atando de manos a los responsables del \u00e1rea comercial, pero, adem\u00e1s, otros departamentos tambi\u00e9n se ven afectados:<\/strong> finanzas, producci\u00f3n, etc. <strong>El problema con las previsiones de ventas tiene que ver con una desafortunada combinaci\u00f3n de factores<\/strong>. Se trata de los siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Errores humanos en la introducci\u00f3n de datos.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Falta de calidad en la informaci\u00f3n.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Dificultades de acceso al conocimiento<\/strong> en la organizaci\u00f3n por parte de los usuarios de negocio.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Aplicaci\u00f3n de juicios e intuiciones en un porcentaje, todav\u00eda, demasiado elevado,<\/strong> en vez de basarse \u00fanicamente en la objetividad de los datos.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Uso de modelos obsoletos<\/strong> o no lo suficientemente sofisticados, como las hojas de c\u00e1lculo para conservar y transmitir informaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Falta de visibilidad<\/strong> sobre algunos de los factores posibles que podr\u00edan impulsar las ventas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>No hay que olvidar que <strong>una previsi\u00f3n de ventas imprecisa o inexacta puede ser el origen de consecuencias muy negativas para el negocio<\/strong>, que ponen en peligro:<\/p>\n<p>1. El flujo de efectivo.<\/p>\n<p>2. El precio de las acciones.<\/p>\n<p>3. Adem\u00e1s de inflar los costes de inventario.<\/p>\n<p>Pero <strong>existen formas de evitar todos estos perjuicios a trav\u00e9s de la anal\u00edtica predictiva y de los modelos basados en algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/strong><\/p>\n<h2><strong>C\u00f3mo dejar atr\u00e1s las limitaciones humanas en la previsi\u00f3n de ventas<\/strong><\/h2>\n<p>Est\u00e1 demostrado que <strong>el an\u00e1lisis predictivo\u00a0mejora las previsiones de ventas.<\/strong>Es una cuesti\u00f3n de l\u00f3gica:<\/p>\n<ul>\n<li>M\u00e1s del 60% del proceso de decisi\u00f3n previo a la comprar tiene lugar en internet (CEB &amp; Google).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Para el a\u00f1o 2020, el 15% de las compras se llevar\u00e1n a cabo de forma pasiva a trav\u00e9s de sensores (Venturebeat)<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Para esa misma fecha, los consumidores gestionar\u00e1n el 85% de su relaci\u00f3n con la empresa sin interactuar con ninguna persona (Gartner).<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Internet, o mejor dicho big data, y las herramientas que permiten extraer todo el valor que encierran estos grandes datos son las que mayor potencial tienen para realizar un forecasting en el \u00e1rea comercial que otorgue garant\u00edas suficientes de confiabilidad.<\/strong><\/p>\n<p>La automatizaci\u00f3n, que deber\u00eda empezar en los procesos, es la responsable de <strong>superar las limitaciones humanas en el \u00e1mbito anal\u00edtico y, as\u00ed, la previsi\u00f3n de ventas que impulsa es capaz de:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Combinar registros hist\u00f3ricos, como los datos internos de los clientes, con informaci\u00f3n extra\u00edda de sus perfiles en redes sociales.<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>Integrar en el an\u00e1lisis variables como los ratios de ganancias y p\u00e9rdidas, factores de demora o tasas de cierre.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Cotejar toda esa informaci\u00f3n, as\u00ed como datos relativos a la integridad del proceso de ventas, con datos externos<\/strong> que revelen la propensi\u00f3n de un cliente a comprar.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Enriquecer el an\u00e1lisis<\/strong> con datos sobre sus ingresos, su organizaci\u00f3n interna y la actividad en medios de comunicaci\u00f3n social.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Para que la previsi\u00f3n de ventas sea acertada, el an\u00e1lisis que la preceda ha de ser exhaustivo.<\/strong> Los algoritmos de pron\u00f3stico usan el aprendizaje autom\u00e1tico para buscar patrones en estos grandes vol\u00famenes de datos, y lo hacen a un ritmo imposible de igualar por un ser humano.<\/p>\n<p>Lo mejor de todo es que<strong> su tasa de acierto ronda el 82%&#8230; <\/strong>casi el doble de la que se pod\u00eda alcanzar por otros medios m\u00e1s tradicionales. El \u00e9xito proviene de <strong>dejar de lado las hojas de c\u00e1lculo para utilizar aplicaciones inteligentes, que adem\u00e1s est\u00e1n mejor integradas; y contar con el potencial de una m\u00e1quina para detectar v\u00ednculos entre miles de variables y relaciones no lineales\u2026 una misi\u00f3n que podr\u00eda calificarse de imposible si fuese el cerebro humano quien tuviese que hacerle frente.<\/strong><\/p>\n<p><strong>El \u00e1rea de ventas est\u00e1 cambiando<\/strong>. Lo hacen su estrategia y sus medios, se nota en los canales a trav\u00e9s de los que se llevan a cabo los interacciones con los clientes y en la precisi\u00f3n con la que se pueden personalizar las ofertas, para hacerlas casi del todo irresistibles. Y, <strong>al igual que todo se transforma digitalmente, tambi\u00e9n la previsi\u00f3n de ventas lo hace.<\/strong><\/p>\n<hr \/>\n<h6><a href=\"https:\/\/blog.es.logicalis.com\/analytics\/prevision-de-ventas-y-analisis-predictivo.-cuestion-de-fiabilidad\">Fuente: Logicalis<\/a><\/h6>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los analistas coinciden en afirmar que la previsi\u00f3n de ventas es el pron\u00f3stico m\u00e1s dif\u00edcil. La realidad muestra que la fiabilidad de la anal\u00edtica es inferior a llevar a cabo esta tarea apostando a cara o cruz por unos u otros resultados. 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