Análisis de sensibilidad: definición, usos e importancia
¿Qué es el análisis de sensibilidad?
Hay muchas formas diferentes en que los tomadores de decisiones pueden intentar predecir los resultados futuros de sus decisiones. Pueden, y muchos lo hacen, solo conjeturar o, en términos más amables, seguir sus instintos. Algunos pueden considerar el pasado y buscar decisiones similares y qué resultados tuvieron esas decisiones. Si son realmente inteligentes, buscarán diferencias en las condiciones actuales y el ejemplo histórico que están usando y considerarán cómo eso puede afectar los resultados. Y, si tienen la información y los conocimientos adecuados, pueden utilizar el análisis de sensibilidad.
El análisis de sensibilidad es una investigación basada en datos de cómo ciertas variables impactan una sola variable dependiente y cuánto cambios en esas variables cambiarán la variable dependiente. Esa es una idea compleja, así que usemos un ejemplo.
Imagine que es dueño de su propio negocio que fabrica fundas para teléfonos inteligentes. Cada mes, si fabrica demasiados casos, se quedan sin hacer nada e incluso pueden desperdiciarse si se presenta un nuevo teléfono. Pero, si no hace suficientes casos, no está vendiendo tantos como podría, por lo que no está maximizando sus ganancias. Así, al comienzo de cada mes te enfrentas a la decisión de cuántos casos realizar.
Análisis de sensibilidad en acción
El primer paso de un análisis de sensibilidad es identificar: (a) la variable dependiente que desea predecir y (b) tantas de las variables independientes que podrían afectar la variable dependiente. En su caso comercial, el número de casos a producir es la variable dependiente. Es dependiente porque depende de varios factores. Esos factores son las variables independientes.
Entonces, ¿qué variables independientes podrían afectar la cantidad de casos que vende y, por lo tanto, cuántos casos necesita hacer? Su presupuesto publicitario es uno; cuanto más anuncia, hasta cierto punto, más vende. Midamos eso en términos de su presupuesto publicitario. ¿Qué más? El precio de su caso tiene un impacto. Ha notado que cuando baja el precio vende más que cuando sube el precio. ¿Algo más? ¿Qué tal días o semanas desde que se anunció la última versión de un teléfono inteligente popular específico? Si sus clientes creen que va a salir un nuevo teléfono, no van a comprar ese teléfono, y si no compran ese teléfono, no están comprando una funda para él.
La ecuación de demanda
Después de considerar esas variables independientes, usaría un paquete de análisis de datos (probablemente Microsoft Excel, pero existen otros) para usar datos históricos en un análisis de regresión para crear su ecuación de demanda . Esta es una ecuación en la que puedes poner cada una de tus variables independientes y luego ver cuál es el resultado. Para esta lección, digamos que usa Excel y obtiene la siguiente ecuación de demanda:
Demanda en Unidades = 90,000 + 2.8 (Publicidad) – 375 (Precio) – 480 (Días desde la última versión)
Lo que significa esa ecuación es que si ingresa su presupuesto publicitario, precio y días desde que se anunció la última versión del teléfono principal y hace los cálculos, la respuesta será su demanda estimada en unidades. Ahora bien, esto no es perfecto. Cualquiera que sea el software de análisis de datos que esté utilizando, encontrará la mejor respuesta, no la respuesta que sea exactamente correcta.
Pero recuerde, no estamos hablando específicamente de análisis de demanda o regresión, estamos hablando de análisis de sensibilidad. Entonces, ¿por qué nos importa esta ecuación? Porque el análisis de sensibilidad se trata de averiguar qué tan sensible es su demanda a cada una de esas variables. Puede hacerlo observando el coeficiente de cada una de esas variables, porque le indican qué efecto tendrá en la demanda un aumento de una unidad en esa variable.
Si recuerda su terminología de álgebra, las variables son esos valores que puede cambiar. En nuestro ejemplo son publicidad, precio y días desde la última versión. Los coeficientes son números estáticos que indican cuánto afectará la demanda un aumento de una unidad en una variable. En nuestro ejemplo, +2.8 es el coeficiente de publicidad, por lo que aumentar la publicidad en $ 1 aumentará la demanda en 2.8 cajas.
Cambiar los valores en la ecuación de demanda
Medimos la publicidad en términos de su presupuesto, por lo que, si aumenta su presupuesto en $ 1, podría anticipar razonablemente que la demanda aumentará en 3 casos. También medimos su precio en dólares, por lo que aumentar su precio en $ 1 reduciría la demanda en 375 cajas. Puede ver que disminuiría debido al signo negativo antes del 375, el coeficiente del precio. Finalmente, cada día desde el lanzamiento del teléfono más reciente, su demanda se reduce en unos 480 casos.
Esta información le brinda lo que necesita para considerar cuán sensible es la demanda de su producto en función de ciertas variables. Puede cambiar cada una de las variables (no los coeficientes, sino las variables) para ver qué puede esperar que suceda con la demanda. Esto le permite responder preguntas como, ‘¿Qué pasaría si invierto $ 10,000 más en publicidad?’; ‘¿Qué pasaría si reduzco el precio de mi producto en un 20%?’; y ‘¿Qué pasará cuando se anuncie un nuevo teléfono el próximo mes?’
Resumen de la lección
Para cualquier tomador de decisiones, pero especialmente para aquellos que trabajan con datos cuantitativos, es muy importante comprender cómo interactúan las variables entre sí. A menudo es fácil adivinar correctamente las correlaciones direccionales, como, ‘Si subo mi precio, la demanda bajará’. Pero los gerentes de finanzas y los gerentes de producción necesitan más información que esa.
Conocer la dirección del impacto es solo una pequeña parte de la toma de decisiones. Comprender la importancia del cambio es fundamental para optimizar la producción y las ganancias. El análisis de sensibilidad es la herramienta que los gerentes pueden utilizar para obtener esta información. Requiere datos, algo de comprensión del análisis y el conocimiento específico de que el análisis de sensibilidad no es una bola mágica de ocho, sino que es un enfoque basado en datos para encontrar la mejor respuesta. Se puede hacer usando la ecuación de demanda .
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