Cómo se ve el próximo trimestre
Pronóstico de demanda para pequeñas empresas, hecho con tu propio historial: una línea base con su incertidumbre dibujada como un rango, un método que puedes revisar y un veredicto sobre si tus datos alcanzan para pronosticar.
Nuestro asistente de IA te pregunta por tu proyecto y te puede armar un plan gratis.
El problema
En la mayoría de los negocios pequeños, el pronóstico es el año pasado más una corazonada. La corazonada suele tener fundamento. El problema es que nadie la puede comprobar ni discutir, y falla más justo cuando cambian las condiciones, que es cuando más la necesitas.
La falla contraria es un pronóstico demasiado seguro de sí mismo: una sola línea hacia el futuro, sin rango y sin decir qué supone. La gente planea con él como si fuera un hecho, y cuando falla, concluye que aquí los pronósticos no sirven.
Cómo lo abordamos
Empezamos intentando convencerte de no hacerlo. La primera pregunta es si tu historial alcanza para un pronóstico. A veces no alcanza: hay muy poco, el negocio cambió por completo hace dieciocho meses, o la demanda depende de tres clientes grandes cuyas decisiones no están en tus datos. En esos casos, un pronóstico es una forma cara de disfrazar una suposición, y te lo vamos a decir aunque no sea lo que esperabas oír.
Si los datos sí alcanzan, construimos una línea base que puedes comprobar. Ajustamos el modelo con una parte de tu historial, lo probamos con la parte que nunca vio y te decimos cómo le fue ahí. Lo bien que un modelo se ajusta a datos que ya conoce dice poco: puede explicar el pasado a la perfección y no predecir nada, y ese es un error común y caro.
Dónde encaja el aprendizaje automático
A veces lo correcto es un modelo estadístico: estacionalidad, una tendencia, unos cuantos factores. A veces un modelo de aprendizaje automático funciona mejor porque las relaciones son más enredadas. Para saber cuál gana, probamos ambos con tus datos. En la mayoría de las pequeñas empresas, el modelo más simple compite bien y es mucho más fácil de mantener en marcha, y te diremos cuándo es así. Gane el que gane, el resultado siempre trae un rango, porque sin él una suposición sobre el futuro parece un hecho.
Lo que no vamos a hacer
No te vamos a dar un número sin rango, ni un modelo que no hayamos probado con datos que nunca vio. Si los datos no alcanzan para un pronóstico, no lo haremos solo porque nos lo pidieron.
Antes de pronosticar algo, nos hacemos tres preguntas. ¿Qué tan inciertos son los datos de entrada? Con eso, ¿hasta dónde se puede confiar en el resultado? ¿Y cuánto valdría reducir esa incertidumbre? La tercera respuesta muchas veces es el proyecto que más vale.
Un ejemplo resuelto
Piensa en un fabricante que pronostica la demanda mensual de su principal línea de producto.
El historial medido es una línea continua. De hoy en adelante, el pronóstico es una línea punteada dentro de una banda que se ensancha cuanto más lejos llega, como debe ser. El próximo mes es una apuesta razonable. A seis meses es un rango, y dibujarlo como un solo número sería mentir con el formato.
Hay un punto marcado: el mes en que el pronóstico cruza el nivel en el que la capacidad actual deja de alcanzar. Ahí está la decisión: contratar, subcontratar o empezar a cotizar plazos de entrega más largos. Saber que faltan nueve semanas te da tiempo para elegir; «pronto, sin fecha» no te lo da.
Alcance fijo
Forecast Starter
un primer pronóstico hecho con tus propios datos
Lo que recibes
- Un pronóstico base hecho con tu propio historial, dibujado con bandas de incertidumbre a su alrededor
- Un veredicto sobre si tus datos permiten pronosticar. A veces no lo permiten, y te lo diremos
- El método por escrito, en un lenguaje que puedes revisar
- Un modelo reutilizable, para que el próximo pronóstico no empiece desde cero
Lo que necesitamos de ti
- Historial, idealmente dos años o más de lo que quieras predecir
- Lo que ya sabes y los datos no muestran: un cambio de precio, un cliente que se fue, una nueva sucursal
- La decisión que el pronóstico debe ayudar a tomar
Lo que queda fuera del alcance
- Sistemas en tiempo real
- Pronosticar más de dos cosas a la vez
- Instalar el modelo dentro de los sistemas que tu empresa usa a diario
- Cuánto tarda
- De dos a tres semanas. Las fechas de inicio dependen de la disponibilidad actual.
- Qué pasa después
- Se incluyen treinta días de correcciones, y después el plan de mantenimiento mensual opcional. En los pronósticos eso suele significar volver a correrlo cada mes y una nota breve sobre lo que cambió.
- Precio
- Te damos un precio fijo antes de empezar, normalmente en dos días hábiles.
¿Necesitas algo más grande?
Un pronóstico hay que irlo actualizando. La versión útil es volver a correrlo cada mes con una nota breve sobre qué cambió y por qué, y eso lo cubre un plan de mantenimiento mensual, sin necesidad de un proyecto más grande. Si necesitas el modelo instalado dentro de los sistemas que tu empresa usa a diario, eso es trabajo de ingeniería y lo cotizamos por separado.
Cada proyecto lo atiende directamente un miembro de nuestro equipo.
Si nos dejas publicar lo que construimos juntos, te hacemos un descuento. El trabajo tiene que poder publicarse, y tú apruebas cada palabra antes de que salga. Nuestro equipo lo aplica cuando cotiza.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto historial necesito?
Con dos años vamos bien. Un año sirve si el patrón es estable. Con menos, lo más que se puede dar suele ser un rango basado en criterio, sin modelo, y te lo diremos así.
¿Y si mi negocio cambió hace poco?
Entonces los datos más antiguos pueden confundir al modelo. A veces conviene usar solo lo que vino después del cambio; otras, modelar el cambio de forma explícita. En cualquier caso, lo decidimos contigo y lo dejamos por escrito, donde lo puedas ver.
¿Pueden pronosticar algo que nunca hemos vendido?
Con tu propio historial no, porque ahí no hay nada de qué aprender. Eso es otro ejercicio, basado en productos parecidos y en supuestos, y debe llevar su propio nombre para que nadie lo confunda con un pronóstico.
¿Qué tan preciso será?
No lo podemos saber antes de ver los datos, y quien te lo diga antes está adivinando. Lo que sí podemos prometer es que te diremos cómo le fue al modelo con datos que nunca había visto, medido de una forma que tenga sentido para tu decisión.
¿Esto es aprendizaje automático?
A veces. Probamos enfoques estadísticos y de aprendizaje automático, y usamos el que funcione mejor con tus datos. Muchas veces gana el más simple, que además es más barato de mantener en marcha.
¿Qué decisión debe apoyar tu pronóstico?
Cuéntanos qué decisión quieres tomar. Si no somos las personas indicadas, te lo decimos.
Nuestro asistente de IA te pregunta por tu proyecto y te puede armar un plan gratis.