PROYECCIONES

Si los directores de marketing fueron capaces de predecir el futuro con precisión, los riesgos de las operaciones comerciales serían mucho más reducidos. Si es posible realizar un  pronóstico preciso de las ventas mensuales proyectado a  los próximos dos años la organización podría tener grandes beneficios

El departamento de producción sería saber cuántos unidades a producir y qué cantidad de materiales para la orden

El departamento de marketing sería consciente de la cantidad de productos a distribuir y si se necesitan cambios en la mezcla de marketing existentes para aumentar las ventas.

El  plan de recursos humanos sería más exacto, lo que lleva a un nivel adecuado de dotación de personal.

Finanzas podría planificar los flujos de caja con una precisión mucho mayor.

En realidad, tal precisión en la predicción es imposible de alcanzar, debido a los factores externos que pueden influir en el rendimiento de ventas. Tenga en cuenta las dificultades en la predicción, aunque sea por un periodo corto plazo, las ventas de películas en DVD. Aparte de los cambios en los gustos de película, los nuevos desarrollos en la grabación, la reproducción y la tecnología de descarga tendrá un impacto en las ventas de DVD; el crecimiento de las compras por Internet, en lugar de comprar en las tiendas, y el clima económico general también tendrá un gran efecto en los niveles de ventas futuras. A pesar de estos problemas, la mayoría de las empresas toman las previsiones de ventas con el fin de reducir a un mínimo aceptable del carácter imprevisto de los cambios futuros.

Las previsiones de mercado constituyen una parte esencial del proceso de planificación de mercado y del proceso de selección antes de los nuevos productos se lanzan al mercado. Estas estimaciones se basan en los datos de investigación de mercado, obtenidos de fuentes primarias y secundarias. Para las ventas de los productos existentes previsiones se basan comúnmente en los datos de ventas anteriores.

MÉTODOS CUANTITATIVOS PREVISIÓN DE VENTAS - ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

Este método de pronóstico de ventas se basa totalmente en los datos de ventas anteriores. Los registros de ventas se mantienen en el tiempo y, cuando se presentan en orden cronológico, se les conoce como "series de tiempo '.

Extrapolación

La extrapolación implica basar las predicciones futuras sobre los resultados pasados. Cuando los resultados reales se representan en un gráfico de series de tiempo, la línea se puede extender o extrapolar, en el futuro a lo largo de la tendencia de los datos pasado - véase la figura 25.3.

 Este sencillo método asume que los patrones de ventas son estables y lo seguirá siendo en el futuro. Es ineficaz cuando esta condición no se cumple.

Medias móviles

Este método es más complejo que la simple extrapolación gráfica. Permite la identificación de los factores subyacentes que se espera influir en las ventas futuras. Estos son la tendencia, las variaciones estacionales, variaciones cíclicas y variaciones aleatorias. El método de promedio móvil se utiliza para analizar éstos en la Tabla 25.7 en las ventas de helados. Una vez que se han identificado, a continuación, las previsiones de ventas a corto plazo se pueden hacer.

Tendencia movimiento subyacente de los datos en una serie de tiempo

Variaciones estacionales regulares y repetidas variaciones que se produzcan en los datos de ventas en un plazo de 12 meses o menos

Variaciones cíclicas de las ventas que se producen durante periodos de tiempo de más de un año - que están relacionados con el ciclo económico

Variaciones aleatorias pueden ocurrir en cualquier momento y hará que las cifras de ventas inusuales e imprevisibles, por ejemplo excepcionalmente mal tiempo, o la imagen pública negativa después de una falla del producto de alto perfil

LAS ETAPAS CLAVE DEL MÉTODO DE PROMEDIOS MÓVILES:

El método consiste en calcular los totales en movimiento a partir de una serie de cifras de ventas. Cada total en la columna 4 de

Tabla 25.7 se compone de cuatro resultados. Es por esto que el total se denomina un total de cuatro períodos en movimiento. Se utilizó un total que se mueve de cuatro períodos debido a que los datos varían claramente consistente durante este periodo de tiempo. Por ejemplo, las ventas son siempre más altas en cuartos de 3. Si se utilizan otros datos,

Trimestre	Ventas	Totales de cuatro trimestres	Promedio de los cuatro trimestres
1	20
2	30
3	50
4	10	110 / 4	27,5

Tabla 25.6 Cuatro periodo total de movimiento - pero el promedio es de cuatro trimestres todavía no centrado

Las cifras de ventas diarias, a continuación, se han utilizado un total de siete períodos, debido a la variación periódica de las ventas habría sido más de siete días, los datos de ventas mensuales pueden requerir el uso de un total de 12 periodos en movimiento.

Si este total móviles de cuatro trimestres se divide por 4 con el fin de calcular el promedio, el resultado no sería mentir al lado de un trimestre. Esto no tendría sentido - para tener un resultado que no "pertenecen" a cualquier período de un tiempo (véase la Tabla 25.6). El problema es superado por 'centrado' de la media manera que se encuentra junto a un cuarto real. Esto se hace mediante la adición de dos totales móvil de cuatro trimestres juntos. Esto da un total que se mueve periodo de ocho.

Este se divide por 8 para dar la media móvil.

El promedio móvil se conoce como la tendencia de los datos.

El movimiento subyacente de los datos ha sido identificado por un promedio de las fluctuaciones estacionales regulares.

La diferencia entre las ventas reales y esta tendencia debe haber sido debido en gran parte a las fluctuaciones estacionales.

Estos pueden ser calculados como se muestra en la Tabla 25.7.

Variación estacional (. col 7) = resultado real (columna 3). - media móvil (tendencia) (col. 6)

Asegúrese de obtener el signo más o un signo menos correcta para sus resultados. Si el resultado es negativo, significa que en ese trimestre, las ventas son por lo general por debajo de la tendencia o media por razones estacionales.

La variación media estacional suaviza las variaciones estacionales reales. Esto se obtiene mediante la suma de todas las variaciones estacionales para cada uno por separado trimestre y luego dividiendo por el número de resultados.

Por ejemplo, cuartos 3 variaciones estacionales son

43.75 + 52.5 + 58.75 = 155/3 51.67

Cualquier variación adicional en las ventas, no se explica por las fluctuaciones estacionales de la demanda para el helado, es ya sea causada por factores cíclicos o factores aleatorios. En la tabla que se muestra, sólo los factores aleatorios se supone que existe. En el trimestre 4 de 2008, las ventas fueron inferiores a la media debido a la variación estacional, pero no tanto como la variación estacional promedio para ese período indicado.

La diferencia de $ 6650 fue causado por factores aleatorios - problemas de producción tal vez no había estado en una la fábrica del competidor y esto significaba que las ventas no lo hicieron caer tanto como normal en el trimestre 4 en este año.

PRONOSTICAR UTILIZANDO EL MÉTODO DE PROMEDIOS MÓVILES

Los resultados de la Tabla 25.7 se pueden utilizar ahora para corto plazo pronosticar. Necesitaras:

1 parcela de la tendencia (media móvil) se traduce en una time series gráfico (véase la figura 25.4)

2 extrapolar esto en el futuro - extrapolaciones a corto plazo es probable que sean los más precisos

3 leer el resultado de pronóstico de tendencia en el gráfico para el período que se examina, por ejemplo, trimestre 2 en el año 2011

4 ajustar esto mediante la variación estacional promedio para 2 trimestre.

Así, por trimestre 2 en el año 2011: previsiones reales siendo la tendencia extrapolada pronosticado para este trimestre, $ 208 000, más la variación estacional promedio de - 4600 = £ 203 400.

Véase la Tabla 25.8 para las ventajas y desventajas de el método de promedios móviles.