K E T I N G

¿Cuántos vehículos debemos importar esta ocasión,considerando los nuevos aranceles?

¿Es conveniente participar en la feria del próximo mes,cuántos contratos podremos vender?

¿Cuál de estos dos productos debo importar y colocaren el mercado nacional, cuál será su rentabilidad?

¿Al reubicar nuestro punto de venta, venderemosmenos ó más?

¿Si subimos 10% el precio de nuestro producto, quépasará con el share y con la utilidad?

Todos estas preguntas que Implican una decisión gerencia/, en situación deincert/dumfare, necesitan mirar a/ futuro para predecir el valor qut

tomará una variable.

El proceso de predicciónEl pronóstico gerencia! puede ser considerado como un proceso cuyo propósito es minimizar el error al estimarun valor futuro para una variable, que servirá para tomar decisiones de negocios. El proceso comienza al definirclaramente la necesidad de predicción en términos de su horizonte temporal, la existencia o no de datos históricosy el nivel de recursos que estamos dispuestos a asignar para conseguirlo; en función de estos tres factores seleccio-namos el método más apropiado, recopilamos los datos necesarios y calculamos el vaticinio.Para cerrar el ciclo, una buena práctica consiste en comparar sistemáticamente el valor pronosticado y el valor real,una vez llegado el tiempo, lo que nos permite evaluar y controlar la herramienta de pronóstico y el cumplimientodel propósito de este proceso.

Técnicas de pronósticoExisten varias técnicas de pronóstico, que a criterio de los expertos pueden clasificarse en cuatro grandes grupos.Las técnicas que utilizan información subjetiva de carácter cualitativo conforman^ 3a 'as ^ue

pertenecen las técnicas de agregación de pre- dicciones individuales, el panel de expertos con retroalimentacióncontrolada (Delphi) y el análisis morfológico. \j£ 3esta constituido por las técnicas cuantitativasbasadas en información declarada como son las encuestas de intención de compra, las pruebas de conceptos yproductos y las encuestas de actitud y opinión.

|de métodos de predicción está integrado por aquellos que analizan la propia evolución históricade la variable a predecir. En este grupo encontramos, entre otros, al análisis de series de tiempo, con su descom-posición en análisis de tendencia, movimientos cíclicos y estacionalidad. En @E|j ^^^33 se ubican aquellosmétodos que buscan una relación entre variables predictivas y predecibles tratándose en ciertos casos de unarelación causal. Los modelos de simulación determinista y los econométricos pertenecen a este ámbito.

La elección de la técnica constituye la actividad clave delprocedimiento para pronosticar.

En ausencia de datos históricos, como es el caso denuevos productos, el método más apropiado parapronosticar la penetración, frecuencia y cantidad decompra que junto con el precio permitirán proyectarlas ventas anuales, lo constituye la investigación cuantita- EÍCHlt)lotiva denominada prueba de concepto, con la declaraciónde una muestra del target sobre las variables intenciónde compra, percepción de la relación valor - precio y elnivel de atractivo del concepto. Para productos deconsumo, se acompaña y corrobora este pronósticocon los análisis de tendencia del tamaño de mercado dela categoría suministrados por la medición continua de

siguiente ejemplo, ilustramos la concurrencia de lastécnicas de análisis de series de tiempo y de encuestasde percepción del mercado.

paneles de tiendas (Store Audit) y de hogares (Home

La combinación de técnicas de pronóstico puede servirpara incrementar las probabilidades de acierto. En el

Tomemos como base la información histórica devehículos vendidos en el país, mes a mes desde enero de2000 hasta septiembre de 2010, con fuente AEADE yconstruyamos una línea tendencia! de regresión,ajustada con factores de estacionalidad y con bandas deprobabilidad para 80% y 50%, con lo cual por ejemplopara diciembre 2010 el pronóstico sería un intervaloque va de 9826 a 16732 vehículos vendidos, existiendoun 80% de probabilidades de que el dato real caiga eneste rango.

20000

18000-—^

16000 —

14000-—

12000-—

10000

8000

6000

4000

2000

Ecuador: Número de vehículos vendidos por mes 2000 - 2010Tendencia, estacionaíidad,bandas probabilísticasy pronóstico

Situación actual económica del país

"Oct-2008 "May"- 2009 "Feb"-20IO

TTB: Mucho Mejor + Algo Mejor

Fuente; IPSA GROUP - Estudios Ómnibus

m

2000 2001 2002 2003 2004

Histórico vehículos vendidos linea tendencia

2005 2006 2007 2008 2009 2010 201 I 2012

tendencia & estacionalidad -INF 50% SUP 50% INF 80% SUP 80%

En el gráfico hemos superpuesto los resultados de percepción de la situación económica del país, levantadosmediante nuestro estudio Ómnibus-IPSA GROUP en los meses de octubre 2008, mayo 2009 y febrero 2010.Hemos resaltado los datos históricos de venta vehículos en estos tres meses, como se puede apreciar, la bajapercepción de la situación económica para mayo 2009, se refleja en la banda probabilística inferior, la moderada defebrero en la banda intermedia inferior y la mejor percepción medida correspondiente a octubre 2008, en el inter-valo de la banda superior.

En septiembre 2010, utilizando nuestro estudio Ómnibus-IPSA GROUP, preguntamos a la población de Quito yGuayaquil de 18 a 65 años, sobre su intención de adquirir un vehículo para uso familiar en lo que resta del año, losresultados fueron por demás optimistas, por lo que con la concurrencia esta técnica de encuestas, sobre el modelode tendencia y estacionalidad, nos permitiría apostar por la banda superior correspondiente al intervalo entre15081 y 16732 vehículos para diciembre 2010.