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3 métodos para pronosticar las ventas

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  • 1. Webinar 3 métodos prácticos para pronósticos de ventas CPD Certificado en Pronósticos y Planeación de Demanda Instructor: Ing. Tomás Gálvez Martínez, MBA y CPhDCentro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 2. Presentación Celogis y John GaltQuién es CELOGIS• Centro internacional de capacitación y consultoría, con sede en Monterrey, N. L.• Fortalecer el desempeño de las organizaciones en la Planeación de la Cadena de Suministro.• Desde hace más de 15 años contribuimos con el crecimiento y la actualización de la comunidades empresariales, organizaciones públicas y privadas.• Nuestros más de 2,000 clientes y nuestro amplio abanico de expertos, nos han permitido desarrollar proyectos de investigación y consultoría a nivel estratégico, estructural, de procesos y táctico.Quién es John Galt• Es una empresa, con sede en Chicago, USA, que ofrece soluciones en Planeación de la Demanda y en Gestión de Inventarios de la Cadena de Suministro.• Es propietario de Forecast Wizard y Atlas Planning Suite , un sistema que ofrece una amplia gama de soluciones.• Tiene más de 5,000 clientes incluidos fabricantes, distribuidores, minoristas y proveedores de en una amplia gama de industrias: ropa, automóviles, bienes de consumo, alimentos y bebidas, energía, alta tecnología, productos farmacéuticos y de telecomunicaciones.• Con estas soluciones, los líderes de la industria han mejorado sus resultados a través de mayores ingresos y reducción en sus costos de inventario. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 3. Algunos de nuestros clientes Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 4. Agenda del Webinar1. Principales métodos para Pronosticar.2. Revisión de estadística básica3. Estadística básica vs Pronósticos4. Tres métodos de pronóstico para datos: a. Sin tendencia u horizontales b. Con tendencia c. Con tendencia y estacionalidad5. Conclusiones6. Próximos seminarios Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 5. Principales métodos para pronosticar Fuente: Robert Fildes Manchester Business SchoolEnfoque Método Ventajas Desventajas Individuales Barato, flexible y puede Precisión dudosa. Se encuentra pronosticar cualquier cosa. sujeto a todos los problemas de Cualquiera lo puede hacer. criterio humano. Comité / Además de lo anterior, Dominar la voz del jefe. Es másSubjetivo Encuestas relaciona diferentes caro que el individual. Una perspectivas al problema. encuesta puede decir más acerca de las actividades actuales de las personas y de sus expectativas que las actividades futuras. Delphi Igual que el anterior, pero Complicado. Existe presión por por medio del anonimato lograr el consenso a medida que se intenta eliminar los transcurren las sesiones. No existe efectos de la autoridad y convergencia hacia un pronóstico. dominación del grupo. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 6. Principales métodos para pronosticar Fuente: Robert Fildes Manchester Business SchoolEnfoque Método Ventajas Desventajas Atenuación Fácil de aplicar con Sin bases teóricas, pierde exponencial computadora para un gran los puntos críticos. Es número de productos. Muy impreciso en el largo barato para operar y fácil plazo.(base histórica) de establecer sistemas de Extrapolativo control. Descomposición Son de utilidad como No tienen explicación métodos de identificación estadística y propicia el de tendencia, descuido a largo plazo. estacionalidad, y ciclos. Box-Jenkins Permiten la identificación Complicado y difícil de (ARIMA) de otros patrones o entender. Promete más de comportamientos que los lo que proporciona. anteriores no lo hicieron. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 7. Principales métodos para pronosticar Fuente: Robert Fildes Manchester Business School Enfoque Método Ventajas Desventajas Modelos de Modelos confiables. Los modelos son difíciles de regresión de Pueden responder a desarrollar, requieren de personal una sola “¿cómo influye la con experiencia y gran cantidad(búsqueda de variables) ecuación compañía en las ventas?” de datos que a menudo no están Causal y estructural disponibles. Modelos de Se pueden generar Difíciles de entender, grandes sistemas correlaciones entre otros cantidades de datos, simultáneos modelos y variables estadísticamente complicados. macroeconómicas. Modelos de Si se aplican Caros, grandes cantidades de simulación adecuadamente, pueden datos, no hay una explicación ser de gran ayuda. clara acerca de su construcción. Análisis de Se pueden tratar eventos Las probabilidades se estiman impacto improbables que pueden mediante diversos métodos cruzado ocasionar gran impacto. subjetivos. Es crucial la elección de cuáles eventos elegir Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 8. Principales métodos para pronosticar Guía para seleccionar la más apropiada Método de Cantidad de datos Comportamien Horizonte de Tiempo de Nivel de proyección históricos to de los datos proyección preparación sofisticaciónAtenuación 5 a 10 Datos Corto Corto Pocaexponencial observaciones estacionariosimple (AES) para fijar la s (sin ponderación tendencia y estacionalid adAtenuación 10 a 15 Tendencia Corto a Corto Ligeraexponencial observaciones pero no medianodoble (AED) para fijar las estacionalid ponderaciones adWinters (AET) Por lo menos Tendencia y Corto a Corto Moderada tres estaciones estacionalid mediano ad Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 9. Principales métodos para pronosticar Guía para seleccionar la más apropiada Método de Cantidad de datos Comportamiento Horizonte de Tiempo de Nivel de proyección históricos de los datos proyección preparación sofisticaciónRegresión Por lo menos Puede manejar Corto, Largo en Considerable 10 patrones mediano y el observaciones complejos largo desarrollo. por variableDescomposici Los necesarios Cíclicos y Corto a Corto Pocaón de series para ver dos estacionales. medianode Tiempo picos y valles Identifica los puntos críticosBox-Jenkins 50 o más Estacionarios o Corto, Largo Alta transformarlos mediano y largo Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 10. Principales métodos para pronosticar¿Qué espacio de tiempo pronosticar? Descripción Características Problemática Largo plazo Dos años o más • Típicamente inexactos • Grandes sesgos en los porcentajes • No se puede especificar el método fácilmente • Difícil estimar la magnitud de los errores Mediano plazo De tres meses a dos • Los puntos cruciales del ciclo comercial son difíciles años de pronosticar. • Ocurren recesiones imprevistas que no se pueden pronosticar. • Se tiende a seleccionar el que más se ajuste sus ideas preconcebidas y preferencias personales Corto plazo Menos de tres • Son parte integral de las operaciones esenciales de meses las empresas • Su precisión es aceptable • Se pueden combinar pronósticos cualitativos y cuantitativos Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 11. Técnicas de pronósticos¿Cuál es la más apropiada? Estable Copyrigth 1997 Charles W. Chase Jr Coca Cola Co.. •Census X-11 • Box-Jenkins • Regresión Simple • Winters • Regresión MúltipleIncompleta Completa • Promedios Móviles Simples • Comité • Regresión Robusta • Juicio Independiente Fuente: Institute of Business Forecasting (IBF) • Información Fuerza de Junio 25,1999 Orlando,Fl Ventas Inestable Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 12. El mejor método Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 13. Revisión de Estadística Básica Medidas de Tendencia Central y DispersiónCentro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 14. Revisión de estadísticaPoblación Muestra Media Varianza Desviación estándar Coeficiente de variación Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 15. Revisión de estadísticaPoblación Muestra Media Varianza Indicador de la Variabilidad de la Demanda Desviación estándar Coeficiente de variación Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 16. Revisión de estadística Un ejemplo: Ventas XiPeríodo 1 16 (16 – 7.8) (16 – 7.8)^2 2 8 (8 – 7.8) (8 – 7.8)^2 3 6 -1.8 3.24 4 4 -3.8 14.44 5 5 -2.8 7.84 S 39 0 92.8 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 17. Revisión de estadística Un ejemplo: Ventas XiPeríodo 1 16 (16 – 7.8) (16 – 7.8)^2 2 8 (8 – 7.8) (8 – 7.8)^2 3 6 -1.8 3.24 4 4 -3.8 14.44 5 5 -2.8 7.84 S 39 0 92.8 XPromedio = (39/5) = 7.8 X n ( x  x ) 2 = [92.8/(5-1)] = 23.2 ˆ  2Varianza n 1 ( x  x ) 2Desviación Std. = (23.2)^0.5 = 4.816638  ˆ n 1 ˆCoef. Variación = (4.81/7.8)*100 = 61.75% C.V .  100 x Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 18. Revisión de estadística Un ejemplo: ¿Qué alternativas existen para reducir la x variabilidad de la 2 ˆ Demanda? ˆ C .V .Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 19. Estadística básica vs. pronóstico Métrica Observación Vuelos a disposición Región Marina Suroeste Promedio 88 140 Desv. Std. 18 C. V. 21 % 120 100 Pronóstico Sep 06 = 74No. de vuelos 80 RMSO 60 Reducción del 51% del Técnica Pronóstico Error 40 error en el pronóstico AES 76 16.79 % Diferencia de 14 20 Brown. 73 17.08 % vuelos Holt 70 14.62 % 0 Nov-04 Feb-05 May-05 Sep-05 Dic-05 Mar-06 Jul-06 Oct-06 Winters 74 13.85 % Mes y año Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 20. Estadística básica vs. pronóstico Métrica Observación Movimiento de pasajeros - Monterrey Promedio 264, 280 400,000 Desv. Std. 36, 966.86 350,000 C. V. 14 % 300,000No. de pasajeros 250,000 Pronóstico Ene 06 = 269, 746 200,000 Pasajeros 150,000 Reducción del 723% del error en el 100,000 Técnica Pronóstico Error pronóstico. Diferencia 50,000 de + 5000 pasajeros AES 284, 624 7.8 % Brown. 289, 364 7.9 % 0 Holt 299, 076 9.3 % p t li o p t li o li o ie e re re o o o e e e o o o zo zo zo r er er er br br br ay ay ay N mb N mb N mb Se J u Se J u Se J u ar ar ar En En En m m m M M M M M M ie ie ie ie ie pt ov ov ov Winters 269,746 1.7 % Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 21. Estadística básica vs. pronóstico El Sistema experto fue el que mejor pronosticó las ventas del Año 4, teniendo un MSE de 1,777 y un MAPE de 3.2 %. Mejora de más del 40% en la precisión 1,200 1,100 1,000 900 800 700 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 1 3 5 7 9 11 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Datos Originales Winters Aditivo Winters Multiplicativo Regresión Sistema Experto Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 22. Estadística básica vs. pronósticoObjetivo: Mejorar el pronóstico de contactos en cada una de las divisiones del Call Centerdel Banco para mejorar la precisión, así como el método que se utiliza para su cálculo 402% 242% 431% 158% 343% Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 23. Estadística básica vs. pronóstico Resultados Sólo se adquirieron 45 días de Inventario de los 4 artículos equivalentes a $1.6 mdd Previniendo pérdidas por más de $ 0.5 Inversión recuperada millones de dólares ARTICULO 1 ARTICULO 2 ARTICULO 3 ARTICULO 4METODOWINTERS MAPE 6.2% 8.3% 12.5% 18.1%(ADITIVO) FORECAST 5,869.34 3,379.23 6,732.14 1,912.52 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 24. 3 Métodos de Pronósticos para ventas Método Comportamiento histórico Atenuación Exponencial Simple Horizontal (AES) Atenuación Exponencial Doble Tendencia (AED Brown y Holt) Atenuación Exponencial Triple Estacionalidad (AET Winters)Centro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 25. Métodos de PronósticosPrincipales Características• Captura el tipo de tendencia.• Captura estacionalidad.• Determina parámetros que reflejan el énfasis relativo dado al pasado reciente vs. el pasado distante.• Pueden incorporar eventos especiales tales como fechas de días festivos o promociones.• Sin embargo, ignora el ciclo y no permite la introducción de variables explicativas. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 26. Métodos de PronósticoUsos y aplicacionesMétodo Comportamiento Parámetros de Aplicaciones histórico de las atenuación o ventas ponderaciónAtenuación Horizontal o a • Son relativamente simples de entender yExponencial estacionaria explicar porque modelan componentesSimple (AES) tangibles de la serie como tendencia y estacionalidad.Atenuación Tendencia aExponencial •Pueden ser completamenteDoble (AED automatizados para sistemas de controlBrown) de inventariosAtenuación Tendencia ayb •Son frecuentemente tan exactos comoExponencial los métodos más complejos, como haDoble (AED Holt) sido documentado en los resultados de las competencias de pronósticos.Atenuación Estacionalidad a, b y gExponencial •Puede ser implantado para ventasTriple (AET semanales, mensuales, trimestrales oWinters) anuales. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 27. Métodos de PronósticoLos Horizontales (sin tendencia y estacionalidad) • Atenuación Exponencial Simple (AES) Error en el Y t 1 Yt  (a )et ˆ ˆ período “t” Factor de Pronóstico en el ponderación o Pronóstico para el período “t” peso del error siguiente período “t” Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 28. Métodos de PronósticoUn ejemplo para datos históricos sin tendencia niestacionalidad (AES) Puntos importantes para el t Venta Pronóstico Error ˆ cálculo del pronóstico: Yt Yt Et 1 4 1. Tome como pronóstico del mes 2 la información de valor 2 3 4 = (3-4) = -1 real del mes 1. 2. Defina un peso o porcentaje para el valor de “a”. 3 ? = 4 + (0.1)*(-1) Recuerde que “a” asigna un = 3.9 peso al error. Entre mayor sea este valor el error tendrá una mayor importancia. En este ˆ ˆY 21 Y2  (0.1)e2  4  (0.1) * (1)  3.9 cálculo “a” tiene un valor de 0.1 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 29. Métodos de PronósticoUn ejemplo para datos históricos sin tendencia niestacionalidad (AES) – Tabla de cálculo de errores MSE MAPE WMAPE MPEt Venta ˆ Pronóstico Error Yt Error2 Error Abs. EAt/Yt (EAt/Yt)*Yt Et/Yt Yt Et Et2 (EAt)1 42 3 4 -1 =(-1)^2 = 1 = | -1 | =1 1/3 1 -1/3 3.9 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 30. Métodos de AtenuaciónUn ejemplo para datos históricos sin tendencia niestacionalidad (AES) – Tabla de cálculo de errores ypronósticos MSE MAPE WMAPE MPEt Venta Pronóstico Error Error2 Error Abs. EAt/Yt (EAt/Yt)*Yt Et/Yt Yt ˆ Yt Et Et2 (EAt)1 42 3 4 -1 1 1 0.33 1.00 -0.333 5 3.9 1.1 1.21 1.1 0.22 1.10 0.224 4 4.01 -0.01 0.0001 0.01 0.0025 0.01 0.005 6 4.009 1.991 3.9641 1.991 0.33 1.99 0.336 4.2081 Pronóstico del periodo 6 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 31. Métodos de AtenuaciónSolución...(AES: alfa=0.10) Alfa (a) le asigna un peso a los errores y actualiza elt Venta Pronóstico Error Error2 pronóstico de acuerdo al EAt*Yt Error Abs. EAt/Yt Et/Yt Yt ˆ Yt Et Et2 tamaño del error (EAt)1 42 3 4 -1 1 1 0.33 1.00 -0.333 5 3.9 1.1 1.21 1.1 0.22 1.10 0.224 4 4.01 -0.01 0.0001 0.01 0.00 0.01 0.005 6 4.009 1.991 3.9641 1.991 0.33 1.99 0.33 ¿Cómo determinar si éste valor es el pronóstico que6 4.2081 tiene el mínimo error? Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 32. Métodos de Atenuación Preguntas comunes:Cálculo de errores promedio 1. ¿Cuál es el objetivo del cálculo de estas medidas de error?Con alfa = 0.1 R. El objetivo es que cada una de ellas sea lo menor posible para tener un método de pronóstico confiable. 2. ¿Las cinco fórmulas tiene el  MSE = 1.54 mismo uso?  RMSE = 1.021 R. El MSE y el RMSE se utilizan para seleccionar el mejor modelo de  MAPE = 22.0% pronóstico y el resto para interpretar el resultado.  WMAPE = 18.6% 3. ¿Es necesario cambiar el valor de alfa?  MPE = 5.5% R. El valor de alfa puede variar desde cero hasta uno sin incluirlos. El objetivo es encontrar aquél que minimice el MSE o el RMSENota: Para las fórmulas del cálculo de los errores consulte los apoyos del Webinar “Cómo medir laprecisión de los pronósticos que la puede descargar en: http://es.slideshare.net/tomgalvez/mtodos-para-medir-la-precisin Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 33. Métodos de AtenuaciónLos de Tendencia...• Atenuación Exponencial Doble (Holt) at  aYt  (1  a )(at 1  bt 1 ) bt  b (at  at 1 )  (1  b )bt 1 ˆ Yt  p  at  bt ( p) P = número de periodos a pronosticar Alfa para medir las Beta para medir la variaciones en el tiempo tendencia en el tiempo Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 34. Métodos de Atenuación El valor de laEjemplo de tendencia (Holt)... ecuación se pondera con el valor de (1 – a)Suponemos un t Venta Intercepto Pendiente Pronósticovalor de alfa = Yt at bt ˆ Yt0.4 y de beta =0.8. 1 3 3 0Recuerde que 2 4 3.4 0.32es necesarioencontraraquella 3 7 = (0.4)*4 + (1 - 0.4)*(3 + 0)combinaciónque minimice 4 8 Este valor seel MSE. pondera con el valor de a 5 10 6 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 35. Métodos de AtenuaciónEjemplo de tendencia (Holt)... El valor anterior de la pendiente se pondera conSuponemos un t Venta Intercepto Pendiente Pronóstico b) (1 –valor de alfa = Yt at bt ˆ Yt0.4 y de beta =0.8. 1 3 3 0Recuerde que 2 4 3.4 0.32es necesario El cambio en elencontrar intercepto deaquella 3 7 pondera con b = (0.8)*(3 - 3.4) + (1 - 0.8)*(0)combinaciónque minimice 4 8el MSE. 5 10 6 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 36. Métodos de AtenuaciónOtro ejemplo (Holt)... t Venta Intercepto Pendiente Pronóstico Yt at bt ˆ Yt 1 3 3 0 2 4 3.4 0.32 3 7 3.72 4 8 5 10 6 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 37. Métodos de Atenuación Solución (Holt: Alfa=0.40 y Beta=0.80) t Venta Intercepto Pendiente Pronóstico Yt at bt Yt 1 3 3 0 2 4 3.4 0.32 ¿Cómo determinar si 3 7 5.032 1.3696 3.72 éste valor es el pronóstico 4 8 que tiene el 7.0409 1.8810 6.4016 mínimo error?Valores de 5 10 9.3532 2.2260 8.9220 ¿Se puedenla ecuación calcular másfinal del 6 11.5792 periodos?pronóstico Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 38. Métodos de AtenuaciónCálculo del pronóstico para los meses 6, 7 y 8 t Venta Intercepto Pendiente Pronóstico Yt at bt Yt4 8 7.0409 1.8810 6.40165 10 9.3532 2.2260 8.92206 11.57 Mes 6 = 9.35 + 2.22*(1) = 11.577 13.80 Mes 7 = 9.35 + 2.22*(2) = 13.808 Mes 8 = 9.35 + 2.22*(3) = 16.03 16.03 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 39. Métodos de Atenuación Winters (Método para datos con tendencia y estacionalidad) b= Pesa la tendencia ˆ Yt  p  [ at  bt ( p )]S t  L  pa = Pesa la variación g = Pesa la estacionalidad L = Ancho de la estacionalidad Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 40. Métodos de AtenuaciónLas fórmulas... • Atenuación Exponencial triple (Winters) Yt at  a  (1  a )(at 1  bt 1 ) St  L bt  b (at  at 1 )  (1  b )bt 1 Yt St  g  (1  g ) St  L at Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 41. Métodos de AtenuaciónEl último ejemplo (alfa=0.1, beta=0.2 y gama=0.3 Venta Intercepto Pendiente Indice Pronóstico t Yt at bt St ˆ Yt Yt 1 3 3 0 1 St  g  (1  g ) St  L at 2 2 2.9 -0.02 0.906 3 6 3.19 0.0424 1.263 2.88 Ytat  a 4  (18 a )(at 1  bt 1 )  3.23 St  L 5 4 bt  b (at  at 1 )  (1  b )bt 1 6 3 7 7 ˆ Yt  p  [ at  bt ( p)]St  L  p 8 10 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 42. Métodos de AtenuaciónCálculo del pronósticos para los meses 9, 10, 11 y 12 Venta Intercepto Pendiente Indice Pronósticot Yt at bt St ˆ Yt1 3 3 0 12 2 2.9 -0.02 0.906 33 6 3.192 0.0424 1.263 2.884 8 3.7109 0.1377 1.346 3.23445 4 3.8638 0.1407 1.010 3.84866 3 3.9348 0.1268 0.863 3.631707 7 4.2093 0.1563 1.383 5.1336 Mes 9 = [4.67 + 0.21*(1)]*1.01 = 4.948 10 4.6716 0.2175 1.584 5.8794 Mes 10 = [4.67 + 0.21*(2)]*0.869 4.94090 = 4.40 Mes 11 = [4.67 + 0.21*(3)]*1.3810 4.40992 = 7.3611 7.36679 Mes 12 = [4.67 + 0.21*(4)]*1.5812 8.78310 = 8.73 Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 43. Conclusiones y recomendaciones• ¿Qué intenta pronosticar? ¿Capacidad, mercado, potencial,…? Este debería ser el principio de su proceso de generación del pronóstico: Determinar el objeto del pronóstico de ventas. Existen más de 5 clasificaciones de objetos que las puede encontrar en: http://www.celogis.com/files/163/Necesidad_Pronostico_de_ventas.pdf• Antes de realizar cualquier cálculo de pronóstico, grafique su información. Puede ser que el promedio le genere buenos resultados y no haya necesidad de tal cantidad de cálculos. Revise el coeficiente de variación y otros factores o variables ajenos al comportamiento histórico antes de iniciarse en esta travesía.• Conozca el comportamiento de las ventas de sus productos, puede haber patrones estacionales generados por otros factores que no son inherentes al producto.• Realice simulaciones en papel antes de tomar una decisión sobre sus pronósticos. Es mejor equivocarse en “el papel” que quedarse con inventario sin vender o con faltantes que generen pérdidas de ventas. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico
  • 44. Lugar Fecha Horario Precio México, DF 12 y 13 de abril. Viernes de 8:30 a 18:00 horas y Guadalajara, Jal. 17 y 18 de mayo sábado de 8:30 a $850 dólares 14:00 horas.Centro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 45. CPD Certificado en Pronósticos y Planeación de Demanda Modalidad presencial: Módulo (Nivel) Monterrey, N. L. León, Gto Guatemala Introducción al Pronóstico y 26 y 27 de abril. 2 y 3 de mayo 22, 23 y 24 de abril Planeación de Demanda Métodos Econométricos con 3 y 4 de mayo 9 y 10 de mayo 12, 13 y 14 de mayo aplicaciones Gerenciales Sales & Operations Planning 10 y 11 de mayo 16 y 17 de mayo 10, 11 y 12 de junio (S&OP) Inversión $ 1, 340 dólaresCentro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 46. CPD On-line Certificado en Pronósticos y Planeación de Demanda •En La Certificación On-line se cursan 7 módulos por día Descripción del curso Fecha Inversión M1. Fundamentos de Planeación de Demanda 29 de abril M2. Cómo hacer un pronóstico de ventas 30 de abril M3. Métodos de pronósticos para datos históricos 17 de mayo $ 175 por módulo o $1,050 M4. Métodos de pronósticos causa-efecto 18 de mayo dólares por la Certificación M5. Métodos avanzados de pronósticos 24 de mayo completa de 7 módulos. M6. Métodos para pronosticar nuevos productos 25 de mayo M7. Sales & Operations Planning Advanced 31 de mayoCentro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.comAv. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227
  • 47. Sesión de preguntas www.celogis.com Oficina Matriz Av. Ricardo Margáin 575Ing. Tomás Gálvez Martínez Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. MéxicoPresidente y Director General Tel (81) 8000 7227Centro Ejecutivo de Logística S. C. Webinar | 3 Métodos de Pronóstico

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