Como hacer un pronostico de ventas sin datos historicos

Previsión de series temporales

Si busca una bola de cristal para ver cómo será su negocio dentro de un año, hay pocas cosas tan poderosas como una previsión de ventas precisa.Sí, sé que no suena tan emocionante como una bola de cristal real, pero estamos hablando de negocios. Sin embargo, si lo piensa, la previsión de ventas es básicamente como espolvorear un poco de polvo de hadas en su plan de ventas (vale, prometo que se acabó la metáfora mágica). Con una previsión de ventas, se obtiene una predicción detallada de lo que un vendedor individual, un equipo de ventas o toda la organización venderá en un periodo de tiempo determinado: semanal, mensual o anualmente. ¿Quiere saber si tendrá suficientes ventas para respaldar ese nuevo desarrollo de producto o plan de marketing? Compruebe la previsión de ventas. ¿Quiere entusiasmar a los inversores y conseguir más financiación para impulsar su crecimiento? Ya lo tienes. De hecho, según un estudio del Grupo Aberdeen, las empresas con previsiones de ventas precisas tienen un 10% más de probabilidades de aumentar sus ingresos año tras año y el doble de probabilidades de estar a la cabeza de su sector.

Forecasting deutsch

Una previsión de ventas es un informe detallado que predice lo que un vendedor, equipo o empresa venderá semanal, mensual, trimestral o anualmente. Las previsiones de ventas suelen crearse a partir de los datos del rendimiento anterior.

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Los directores utilizan las previsiones de ventas de los representantes para estimar el negocio que cerrará su equipo. Los directores utilizan las previsiones de los equipos para anticipar las ventas del departamento. El vicepresidente de ventas utiliza las previsiones del departamento para proyectar las ventas de la organización. Estos informes suelen compartirse con la dirección de la empresa, junto con los miembros del consejo de administración y/o los accionistas.

Las previsiones de ventas le permiten detectar posibles problemas cuando todavía hay tiempo para evitarlos o mitigarlos. Por ejemplo, si se da cuenta de que su equipo está un 35% por debajo de la cuota, puede averiguar qué está pasando y corregir el rumbo.

Supongamos que su previsión de ventas predice un aumento del 26% en las oportunidades. Para asegurarse de que se mantiene el ritmo de la demanda, debería empezar a contratar personal. Por el contrario, si se prevé que las oportunidades disminuyan, sería prudente detener los esfuerzos de contratación. Al mismo tiempo, considere la posibilidad de aumentar el gasto en marketing e invertir en formación de prospección para sus representantes.

Técnicas de previsión

La previsión premium ayuda a los vendedores y a los gestores a mejorar la precisión de sus previsiones proporcionando proyecciones de previsión basadas en datos. Para lograrlo, la previsión premium utiliza modelos impulsados por la IA que observan los datos históricos y la cartera de ventas para predecir los resultados de los ingresos futuros.

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Proporciona una previsión impulsada por la IA que ayuda a los vendedores y gerentes a entender cuántos ingresos puede conseguir su equipo de ventas. Estas predicciones se calculan basándose en datos históricos y en el pipeline de ventas actual, y están disponibles en cada nivel de la jerarquía. También se proporciona un desglose detallado.

Para comprobar que la función de previsión predictiva está activada en su organización, vaya a Área de cambios > Configuración de la aplicación > Configuración de la previsión. La columna Predicción aparece en una cuadrícula de previsión cuando la selecciona como columna. Para obtener más información, consulte Elegir diseño y columnas.

Las organizaciones de ventas pueden utilizar instantáneas para “congelar” los datos de previsión en un momento determinado. Para obtener más información sobre cómo utilizar instantáneas y cómo fluyen las operaciones entre dos instantáneas, consulte Tomar instantáneas automáticamente y Analizar el flujo de operaciones entre instantáneas.

Significado de los datos no históricos

Si no hay datos disponibles, o si los datos disponibles no son relevantes para las previsiones, hay que utilizar métodos de previsión cualitativos. Estos métodos no son puramente adivinatorios: existen enfoques estructurados bien desarrollados para obtener buenas previsiones sin utilizar datos históricos. Estos métodos se analizan en el capítulo 4.

Existe una amplia gama de métodos de previsión cuantitativos, a menudo desarrollados en disciplinas específicas para fines concretos. Cada método tiene sus propias propiedades, precisiones y costes que deben tenerse en cuenta a la hora de elegir un método específico.

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La mayoría de los problemas de predicción cuantitativa utilizan datos de series temporales (recogidos a intervalos regulares a lo largo del tiempo) o datos transversales (recogidos en un único momento). En este libro nos ocupamos de la predicción de datos futuros y nos centramos en el ámbito de las series temporales.

Todo lo que se observa secuencialmente a lo largo del tiempo es una serie temporal. En este libro, sólo consideraremos las series temporales que se observan a intervalos regulares de tiempo (por ejemplo, cada hora, cada día, cada semana, cada mes, cada trimestre, cada año). También pueden darse series temporales con intervalos irregulares, pero están fuera del alcance de este libro.

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