¿Cómo medir la precisión de un pronóstico de ventas

Si usted es un CEO o un vicepresidente de ventas, es extremadamente importante que usted sepa cómo medir la exactitud de sus ventas y las previsiones de demanda. Los procesos de pronóstico más utilizados por las empresas hoy en día, como un hecho, los resultados de los inventarios más altos, los tiempos de entrega de pedidos de clientes más largos, y el buen desempeño de entrega al cliente. Sin embargo, no todos los vendedores son exitosas en la medición de la exactitud de un pronóstico de ventas. En este artículo vamos a discutir la forma de evaluar la exactitud de su pronóstico, cómo comparar las previsiones, calcular y mostrar referimos error absoluto y cómo calcular MAPE. Su empresa se pronostica hoy sea usando procesos puramente manuales, MS Excel o dedicar herramientas de previsión.

Cálculo del error absoluto

El error medio absoluto (MAE) tiene fuertes capacidades para evaluar la exactitud del pronóstico en un contexto de optimización del inventario y es muy fácil de calcular y utilizar. El error absoluto es la diferencia absoluta entre el valor previsto y el real en el número de artículos. Intuitivamente podemos pensar en el error absoluto como el número de elementos de la previsión es fuera de lo que realmente sucede y absoluta significa que la fórmula no tiene en cuenta a capear la previsión es demasiado alto o demasiado bajo. Todo lo que cuenta es por la cantidad de artículos que el pronóstico está fuera del valor real. Signos algebraicos negativos por lo tanto no son considerados. Como se mencionó anteriormente significa error absoluto se expresa en número de unidades, es por eso que en el cálculo del MAE y tomando el error absoluto de cada fila debemos eliminar el signo negativo (si hay) y si es positivo salir de ella, ya que es .

Cálculo MAPE

MAPE significa error absoluto porcentual promedio. Llegamos a la MAPE dividiendo el error absoluto por el valor pronosticado. Intuitivamente MAPE como un error de parentesco nos da la medida del error de pronóstico en relación con el valor real
Deje y'. S discutir la razón por la MAPE no es adecuado comparar pronósticos. MAPE es en la mayoría de los casos no adecuados para comparar la previsión de ventas y previsión de la demanda. El principal problema es la sensibilidad a la serie de tiempo escaso. Serie Escasos son los artículos que venden en cantidades muy bajas. La mayoría de los minoristas tienen gran cantidad de este tipo de productos.

¿Qué es un buen pronóstico?

Declaraciones como "este fue un buen pronóstico", o "esto era un mal pronóstico" se escuchan dejar de fumar con frecuencia. Una evaluación de la cantidad de la exactitud de las previsiones se debe establecer en el contexto. Por ejemplo 5% de error pronosticar el consumo nacional de electricidad las 24 horas por delante es muy pobre, pero el error del 80% para el lanzamiento de un producto es extremadamente excelente. Factores que afectan la acccuracy del pronóstico de la demanda son muchas, como la volatilidad de la demanda, el nivel de agregación de datos, cantidad de datos, la previsión del horizonte, la escasez de datos, la disponibilidad de datos de eventos y muchos más. Para concluir, la manera más fácil de establecer el contexto es que su previsión para ser más preciso que el status quo. La clave para una planificación eficaz es tener una base sólida para construir. Mediante la planificación efectiva para el futuro de la demanda va a ser capaz de añadir un valor significativo a su empresa y' la rentabilidad y la línea de fondo s Restaurant  .;