Métodos para mejorar la asertividad de pronósticos de ventas en empresas de consumo masivo: Caso Ecuatoriano

Abstract

En Ecuador la falta de análisis de los perfiles de cliente ha causado que las empresas sigan operando sus negocios basados en modelos no predictivos lo cual incurre en tomar decisiones erradas e influyen directamente en el estado de resultados como potenciales perdidos. Considerando que, la falta de información es una limitación para el desarrollo una operación. Este estudio nace de la necesidad de establecer las características de mayor relevancia de los clientes de la empresa “Universal Sweet Industries”, para así establecer reportes e información relevante que permitan identificar tendencias del comportamiento de dichos clientes y tomar que maximicen ventas y rentabilidad (RGM)1 Para lograr esto se necesitó determinar una base histórica de ventas por cliente con la mayor información posible para eliminar el sesgo por variables no observables, la metodología que implementamos es un modelo Arima en el que en función a comportamientos históricos del cliente se pronostica el movimiento futuro de los mismos. Los resultados demuestran que aplicar análisis de forecasting para el comportamiento de cliente y traducirlo a una estimación de demanda permite reducir el impacto de perdidas por una estimación no sincerada, adicional a esto nos permite identificar oportunidades de crecimiento en una coyuntura post pandemia donde ante cualquier shock el mercado ecuatoriano se contrae, las firmas necesitan anticiparse a estos comportamientos para saber como reaccionar.