Enfoques matemáticos para el pronóstico de mercado basado en evidencia

¿Quieres explorar más? 📂 Explorar Categorías 🔥 Tendencias 🎓 Cursos

Previsión de negocios

La previsión empresarial a menudo parece ser un arte tanto como una ciencia, y a menudo se basa en estimaciones subjetivas o de juicio. Desafortunadamente, cualquier predicción sobre el futuro que se base principalmente en la intuición u otras declaraciones de juicio puede estar innecesariamente sesgada o puede pasar por alto datos relevantes para el análisis. La previsión basada en evidencias intenta abordar estos problemas aprovechando los datos básicos junto con varias formas de análisis matemático. En esta lección, echamos un vistazo a dos enfoques relativamente simples pero ampliamente utilizados para el pronóstico basado en evidencia.

Pronóstico de relación de cadena

Una relación de cadena proporciona una estimación de la demanda potencial de un bien o servicio. El proceso comienza con un valor de referencia conocido que generalmente representa un mercado potencial amplio. Esta línea de base luego se multiplica por una cadena vinculada de factores de porcentaje o razón. En este proceso, el mercado en general se divide esencialmente en componentes más pequeños, que ayudan a definir el tamaño del mercado potencial o el pronóstico de ventas.

El proceso es relativamente fácil de aplicar a muchas situaciones. Por ejemplo, veamos el mercado potencial de ventas de bates de béisbol y sóftbol de metal. Suponga que ha identificado una nueva combinación de materiales que le permite producir murciélagos que se ajustan a las regulaciones de velocidad permitida al peso, pero a un costo significativamente menor. ¿Cuál es el mercado general probable para este producto en los Estados Unidos?

Para este ejercicio usaremos las cifras del censo más recientes y 3 factores porcentuales. Nuestro valor de referencia será la población total de EE. UU., Que era de 309 millones en 2010.

El primer factor de la cadena será un rango de edad que se utilizará para identificar la parte de la población con más probabilidades de jugar béisbol o sóftbol organizado durante el año. Para esto, usaremos a cualquier persona entre las edades de 5 y 35 años. Ese porcentaje de la población total fue del 40,7%.

Tema relacionado:
Segmentación de Mercado: Estrategias Clave para Identificar y Atacar a tu Público Objetivo

Nuestro segundo factor será una estimación de todas las personas de ese grupo de edad que probablemente jueguen béisbol o sóftbol con regularidad. Nuestro factor porcentual en este caso es 20%, que es un valor proyectado a partir de los números de participación en la liga.

Finalmente, necesitamos una estimación de aquellos que probablemente comprarán un murciélago nuevo ellos mismos o recibirán un murciélago nuevo como regalo. A partir de una encuesta a clientes realizada en algunos equipos deportivos locales, hemos descubierto que es probable que el 30% de los participantes compren un bate nuevo si estuviera disponible a nuestro precio estimado.

Nuestro valor de relación de cadena que estima el mercado para nuevas compras de murciélagos en los EE. UU. A este precio es:

309 millones * 40,7% * 20% * 30% = 7,55 millones de murciélagos

Como puede ver, sería fácil modificar este pronóstico para evaluar el mercado de bates de béisbol frente a bates de softbol, o para incluir proporciones específicas de género. Cualquier conocimiento histórico empírico que tenga o cualquier encuesta de datos relevante es fácil de acomodar en este sistema.

Tema relacionado:
¿Qué tendencias en el mercado financiero se esperan para 2025?

Pronóstico del índice

Los ratios de cadena son útiles cuando tienes información que te permite descomponer el mercado a lo largo de una secuencia de pasos. Sin embargo, ¿qué sucede si hay varias variables que probablemente afecten el resultado de su pronóstico? Si no puede hacer una estimación normalizada válida para cada una de estas causas, entonces puede ser útil utilizar el método de pronóstico de índice .

El pronóstico del índice utiliza un método de valoración simple que se aplica a cada variable que probablemente tenga un efecto en el resultado final. Primero, en base a la experiencia previa o al conocimiento del dominio, se compila una lista completa de todas esas variables causales. A cada una de estas variables se le da una estimación de valor único, donde +1 es favorable o positivo, -1 es desfavorable o negativo y 0 se puede utilizar para factores indeterminados. Alternativamente, se podría usar +1 para un efecto positivo y 0 en caso contrario. Luego, estos factores se suman para proporcionar un pronóstico de índice final.

Describir qué valores usar y si tienen una relación general positiva o negativa es algo de naturaleza crítica. Sin embargo, el proceso no intenta medir o ponderar un factor sobre otro, y es particularmente útil cuando es difícil evaluar la contribución relativa de cada variable. También es muy útil cuando las mediciones de los factores índice son difíciles o costosas de obtener.

El método de pronóstico de índice se utiliza a menudo cuando se necesita elegir entre dos o más opciones. Por ejemplo, suponga que su nueva empresa de fabricación de bates de béisbol tiene varios entrevistados para un nuevo puesto de trabajo. Cada candidato tiene varias fortalezas y debilidades, y cada uno se ha entrevistado con varios miembros de su personal actual. En lugar de tratar de comprender si la calificación de ‘bueno’ de un entrevistador es igual a la de otro entrevistador, o si un atributo de trabajo en particular debe valorarse más que otro, el método de pronóstico de índice podría usarse para valorar rápidamente todos los factores relevantes juntos.

Si bien el método computacional real parece simplista, tiene valor en el sentido de que no se necesitan requisitos de tamaño de muestra en particular. Además, se adaptará a cualquier número de variables y, a veces, se lo denomina «modelo de conocimiento» o «modelo de experiencia», ya que se basa en el conocimiento previo del dominio para obtener una buena lista de factores a medir. Como prueba de su validez, se puede observar que durante los últimos 30 años este tipo de método de pronóstico ha hecho un mejor trabajo en la predicción de elecciones presidenciales estadounidenses que otros métodos de pronóstico más costosos.

Tema relacionado:
¿Qué es un Mercado Objetivo?

Resumen de la lección

El pronóstico basado en evidencia intenta utilizar datos en lugar de intuición o juicio para hacer predicciones. Los pronósticos de relación de cadena se utilizan generalmente para realizar pronósticos de mercado o ventas. En este proceso, uno comienza con una línea de base conocida y se multiplica por una cadena de porcentajes o razones para obtener una estimación final. Los pronósticos de índice pueden usarse cuando múltiples variables tienen un efecto sobre un resultado. Los conocimientos previos se utilizan para enumerar todas estas variables, a las que se les asigna una calificación simple positiva o negativa y se suman. Los pronósticos de índices son particularmente útiles al hacer comparaciones de opciones competidoras.