Drill 16
Pronosticar sin engañarse
Te piden cuánto se va a vender. ¿Qué entregas además del número?
Cómo armar un pronóstico simple, probarlo contra el pasado y entregarlo con su rango.
Cuándo se saca
Cuando hay que proyectar ventas, demanda o cualquier número para planificar, y la tentación es entregar una sola cifra.
Cómo se usa
- Empieza con lo más simple que tenga sentido: el mismo período del año anterior, un promedio reciente o la tendencia con su estacionalidad. Esa es la vara contra la que se compara cualquier modelo más complejo.
- Pruébalo contra el pasado sin mirar las respuestas: esconde los últimos meses, pronostícalos con lo anterior y compara. Un modelo que calza perfecto con la historia y falla en lo escondido está memorizando, no pronosticando.
- Revisa los supuestos y lo que no se va a repetir, como una promoción, un quiebre de stock o un evento puntual. Después entrega el número con un rango. El rango es la parte del pronóstico que protege a quien lo usa.
Un pronóstico sin rango es una promesa. Con rango, es información.
Una escena típica
Escena ilustrativa, sin datos de un caso real.
Escena típica en planificación de demanda.
Lo que se veíaUn modelo nuevo calza casi perfecto con la historia de ventas y se propone reemplazar el método de siempre.
Lo que eraAl probarlo en meses que no había visto, se equivocaba más que el método simple. Había aprendido los picos puntuales de la historia como si se fueran a repetir.
En qué terminóEl método simple quedó como base, y el modelo nuevo tuvo que ganarle en meses escondidos antes de usarse.
Dónde se cae la gente
Saltarse la prueba contra meses escondidos porque el ajuste se ve bien. Calzar con la historia es lo más fácil de conseguir y lo que menos dice del futuro.
Fuego rápido
4 preguntas sobre esto mismo. Si fallas una, la línea de abajo dice por qué.
Dónde se pone a prueba
Saber el método no es la habilidad. Estos challenges no te dicen cuál usar, y ese es justamente el ejercicio.
Quién lo revisa
Rodrigo Urrea
Analítica · Forecasting · Productos digitales
- 14 años
- Chile · Alemania · EE.UU.
- Varias industrias
- Forecasting
- Productos digitales
- MSc Business Analytics
- AI-ready
Catorce años en analítica, en Chile, Alemania y para compañías en Estados Unidos.
Empecé en consumo masivo y bebidas, donde los pedidos llegaban con apuro y sin contexto. Después forecasting, productos digitales, y empresas sin equipo de datos que necesitaban una respuesta usable el lunes y no el mejor modelo posible. Un MSc en Business Analytics en el camino. Trabajé en varias industrias, y el patrón se repite en todas: el problema casi nunca es la técnica o la herramienta.
Hoy trabajo en construir capacidades AI-ready para tareas de analítica: qué parte del trabajo conviene automatizar y qué parte sigue siendo criterio. La segunda es más grande de lo que parece.
Los 21 challenges salen de pedidos que me hicieron a mí.
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