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Introducción

La innovación, o el desarrollo de nuevos productos, es una parte integral de cualquier organización que quiera crecer y competir por la cuota de mercado. Esto no solo implica nuevos inventos, sino también nuevos modelos y versiones actualizadas. Cualquiera que sea el nuevo producto o modelo, tiene el potencial de revitalizar a una compañía que marca o, por otro lado, ser la peor decisión que la compañía haya tomado. La diferencia entre el éxito y el fracaso de una nueva versión es el pronóstico efectivo de nuevos productos y la planificación de la demanda.

Las organizaciones necesitan actualizar regularmente sus productos y lanzar nuevos productos para mantenerse competitivos y hacer crecer sus negocios. Sin embargo, el lanzamiento de un nuevo producto plantea un desafío totalmente nuevo: la previsión de nuevos productos. Debido a la complejidad del proceso de pronóstico de la demanda de nuevos productos, se deben implementar herramientas especializadas de planificación de la demanda para administrar todo el proceso desde el concepto hasta la fase de lanzamiento.

Uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas es predecir la demanda de nuevos productos a lo largo del tiempo. Sobreestimarlo y arriesgarse en almacenes llenos de exceso de inventario. Si se subestima, sus clientes podrían irse con las manos vacías, o podrían resultar con un costo considerable para generar entregas express.

Depender de la experiencia de la investigación de Mercado puede no ser suficiente

Imagine que tiene una bola de cristal y sabe exactamente cómo aumentará o disminuirá la demanda de su producto, mes a mes. Eso haría que sea muy fácil prepararse para satisfacer la demanda, porque si conoce sus plazos de entrega, simplemente usa su bola de cristal para obtener el número correcto de unidades de la fuente más barata a tiempo, y puede satisfacer el 100% de la demanda con sin desperdicio.

Ese es el Santo Grial, pero las bolas de cristal son difíciles de conseguir. De datos de ventas analizados con Dell de más de un centenar de productos de la compañía. Si bien las empresas a menudo confían principalmente en la experiencia de los gerentes y en la investigación de mercado, se descubrió que compañías como Dell podrían usar datos históricos de productos anteriores para mejorar la precisión del pronóstico en nuevos productos hasta en un 9%. Esto se traduce en millones de dólares de ahorro.

El costo de obtener pronósticos de ciclo de vida incorrectos

Los nuevos productos representan el 27% de las ventas en todas las industrias. Teniendo en cuenta lo que está en juego, no debería sorprender que las empresas inviertan en pronosticar los ciclos de vida de sus productos.

Pequeños errores de pronóstico pueden significar un gran éxito en las ganancias. Cuando las empresas como Dell enfrentan desabastecimientos, realizan envíos aéreos de emergencia o utilizan una fuente local más rápida como México en lugar de China. Esas opciones son más caras que su abastecimiento tradicional.

Para los productos existentes, las empresas generalmente usan datos sobre ventas anteriores para crear, o al menos influir, un pronóstico para el próximo período de ventas.

Sin embargo, los nuevos productos son más complicados, y las investigaciones anteriores han encontrado que la mayoría de las empresas no se basan principalmente en datos históricos de ventas. En cambio, se basan en gran medida en la investigación de mercado cualitativa, o en las opiniones de los ejecutivos. En esa situación, por lo general, confía en el conocimiento y la experiencia de la administración, que en realidad no depende de los datos.

Sí, existe un producto ocasional que es verdaderamente innovador. Pero, ¿qué pasaría si la mayoría de las computadoras o cámaras nuevas no fueran realmente nuevas? ¿Qué pasa si, a pesar de una actualización aquí, o una nueva característica allí, se parecían a productos pasados ​​en formas clave? ¿No sugeriría esto que los datos históricos de otros productos podrían usarse en la predicción de nuevos productos?

Para resolver el problema de pronosticar productos nuevos, se crearon grupos de productos que tuvieran curvas similares de ciclo de vida del producto (PLC). Literalmente la forma de la curva cuando la demanda del producto a lo largo del tiempo se convierte en un gráfico. Luego podrían hacer predicciones sobre en qué «grupo» caería un nuevo producto, basándose en los productos anteriores a los que más se parecía.

La idea es que para cada grupo de productos podamos encontrar la curva del ciclo de vida del producto que mejor se ajuste y usar esta curva para pronosticar la demanda del nuevo producto. Si un producto nuevo es exactamente como el anterior, puede usar la curva solo para ese producto para predecir las ventas. Pero si no tiene una coincidencia exacta, puede usar la curva para el grupo en el que encaja.

 

Comparación de curvas

¿Qué pasaría si la mayoría de las computadoras o cámaras nuevas no fueran realmente nuevas? ¿Qué pasa si, a pesar de una actualización aquí, o una nueva característica allí, se parecían a productos pasados en formas clave?

Armados con datos sobre 133 productos informáticos de Dell, se descubre qué curvas de ciclo de vida del producto se ajustan mejor a los patrones de ventas históricos, comenzando con las ventas históricas de productos individuales.

Algunas de las curvas que consideraron eran más típicas, con cuatro fases: una introducción, un aumento de la demanda, un período más estable en el que el producto se considera «maduro» y finalmente declinan. También se incluyeron curvas que eran más lineales en su análisis. Estas curvas se parecían a triángulos y trapecios. Su objetivo era encontrar una curva que se ajustara bien a los datos históricos, pero no tan bien que la curva fuera demasiado específica para ese producto en particular.

Se encontró que la mejor curva de ciclo de vida del producto para la mayoría de los productos no era una “curva” en absoluto, sino un triángulo. La demanda aumenta, luego disminuye, es decir, que estos productos experimentan muy poco en la forma de un período de madurez. Lo que tiene sentido para la electrónica, ya que generalmente hay un modelo más nuevo, más rápido y llamativo antes de que el producto anterior haya seguido su curso.

 

Esto es muy atractivo para la gerencia. Si usted es un gerente que intenta predecir la demanda de un nuevo producto y le digo que tiene forma triangular, solo necesita estimar tres números: durante cuánto tiempo cree que se venderá el producto, cuándo ocurrirán las ventas máximas y qué tan alto será el pico.

Luego, se crearon grupos de productos con curvas de ciclo de vida similares y encontraron la curva de ciclo de vida óptima para todo el grupo. Luego usaron esta curva, además de otra información sobre el producto que una empresa podría tener, como la temporada de lanzamiento, el final de la vida planificado y la estimación de la demanda total de PLC, para escalar la curva y recrear un pronóstico de demanda para cada producto

Utilizando datos históricos de predecesores, nuestra metodología sugerirá la forma más apropiada de la curva del ciclo de vida para un nuevo producto en un negocio en particular. Un planificador puede utilizar esa curva del ciclo de vida del producto basada en datos como punto de partida y ajustar con sus conocimientos particulares sobre el producto específico, como cuando conocen un próximo impulso promocional.

Pasos clave de pronóstico de demanda para el lanzamiento de un nuevo producto

A continuación, se detallan los siete pasos principales involucrados en la previsión y planificación del lanzamiento de nuevos productos.

1.- Previsión de volúmenes de ventas iniciales de nuevos productos

Este es el punto de partida más importante y desafiante del proceso. Los nuevos productos tienen un historial limitado (o ningún historial). Esto hace que sea imposible aplicar datos históricos de ventas directamente.

En cambio, aquí hay una lista de las diferentes fuentes de datos a las que se puede hacer referencia y cotejar para estimar los volúmenes de ventas iniciales de nuevos productos:

  • Datos históricos de ventas de productos similares existentes o productos de la misma categoría.
  • Datos de ventas actuales de productos existentes similares ofrecidos por los competidores.
  • El posible impacto de las actividades de marketing como promociones, anuncios, cupones, ofertas de reserva previa, etc.
  • Posible efecto de propuestas de venta únicas basadas en la predicción de ventas de nuevos productos.
  • El momento del lanzamiento del nuevo producto teniendo en cuenta la estacionalidad: Navidad, Año Nuevo, Acción de Gracias, Día de la Independencia, Halloween, veranos, etc.

Use las consideraciones anteriores para predecir la demanda de nuevos productos calculando la Demanda de nuevos productos durante las primeras 12 semanas, también conocido como Volumen de ventas inicial.

2.- Estimación del impacto de la canibalización de la marca

Con la rara excepción de un lanzamiento de categoría de producto totalmente nuevo, los lanzamientos de nuevos productos regulares afectan el volumen de ventas, los ingresos por ventas y la participación de mercado de los productos existentes. El impacto de la canibalización de productos debe determinarse cuidadosamente para la planificación precisa de los productos existentes y la reasignación de los recursos de la cadena de suministro. La canibalización de la marca si no se controla puede conducir a la obsolescencia y la caducidad de los productos existentes, lo que lleva a pérdidas financieras.

3.- Evaluación de proveedores de materias primas

Los lanzamientos de nuevos productos requieren cambios y actualizaciones en los productos existentes y, por lo tanto, es importante evaluar y alinear la cadena de suministro hacia atrás para prepararse para el lanzamiento. Los cambios de diseño deben comunicarse a los proveedores de materias primas para su revisión y aprobación.

La introducción de nuevos materiales debe destacarse en la lista de materiales de la materia prima. Cualquier cambio en el proceso de fabricación debe comunicarse con anticipación para la alineación de los recursos. La capacidad de suministro de materia prima y el tiempo de entrega deben calcularse y finalizarse meticulosamente.

4.- Evaluación de la capacidad de fabricación de productos terminados

Es necesaria una revisión de:

  • La capacidad de fabricación interna de la organización del producto terminado cuando se decide si la capacidad interna es suficiente o si se necesita CapEx o fabricación por contrato.
  • El plan de producción a corto y mediano plazo de los productos existentes debe finalizarse para ayudar a determinar la utilización de la capacidad existente.
  • El porcentaje de utilización de capacidad debe estimarse después de la aproximación de los nuevos requisitos de producción, configuraciones y cambios.
  • Una vez que llega la muestra de materia prima, realice pruebas para determinar la necesidad de cambios en el proceso de fabricación o equipo adicional.
  • Revise los requisitos de embalaje, paletización, almacenamiento y transporte.

 

5.- Determinación de la cantidad de producción inicial

La cantidad de producción inicial suele ser del 65-70% del volumen de ventas inicial. Su producción generalmente está programada de tal manera que los productos estén listos para su envío en los almacenes al menos una semana antes de la fecha oficial de lanzamiento. Sin embargo, el porcentaje de la Cantidad de producción inicial depende del tipo de producto y la política comercial, por ejemplo, Los productos con una vida útil más corta pueden tener un menor porcentaje de producción del volumen de ventas inicial. Los equipos de ingeniería de fabricación, I + D y calidad deben estar en espera durante las ejecuciones de producción iniciales para resolver rápidamente cualquier problema imprevisto.

6.- Determinación de la distribución de producción inicial

El Plan de distribución de producción inicial generalmente sigue el patrón de Distribución regional de productos similares o productos de la misma categoría. Las aportaciones del equipo regional de ventas y los principales clientes son importantes antes de finalizar el Plan de distribución. La planificación de la distribución implica consideraciones meticulosas para evitar el reposicionamiento costoso y lento del inventario y los transbordos. Una estrategia utilizada por los gerentes de transporte es mantener el inventario máximo en el almacén regional y luego asignar el inventario a los distribuidores y minoristas dentro de la red a medida que se desarrolla la demanda.

7.- Monitoreo de ventas y comentarios de los clientes durante la fase de lanzamiento

Las primeras 4 semanas de la Fase de lanzamiento de nuevos productos son cruciales y deben ser monitoreadas de cerca y con frecuencia. La interacción directa y frecuente con los principales clientes, distribuidores y minoristas puede ayudar a reducir posibles problemas de productos en el futuro. Las señales de demanda como los datos de POS y Social Media Buzz deben integrarse directamente con la red de información de la cadena de suministro. Mantenerse al tanto de la demanda de los clientes y la situación de los pedidos pendientes es vital para un lanzamiento exitoso. Se recomiendan reuniones internas periódicas y frecuentes de los principales interesados para la resolución rápida de cualquier desafío.

 

Consejos Finales para pronosticar nuevos productos

Las implicaciones negativas de un mal pronóstico de demanda no son sólo es la pérdida de participación en el mercado o el valor de la marca, sino también los riesgos de flujo de efectivo asociados con la tenencia de inventarios muertos: la razón principal por la que las empresas tienen días de inventarios altos se debe al lanzamiento de un nuevo producto que no tuvo éxito. Además de tener productos terminados en un almacén que ocupan un espacio valioso, las materias primas no utilizadas y los empaques son una pérdida adicional de recursos. Algunos métodos básicos pero potentes ayudan a mitigar estos riesgos.

1.- El pronóstico construido desde cero

La razón para anticipar la demanda desde cero es porque todavía está tratando de descubrir cómo responderán los consumidores.

Dado que el nuevo producto no tiene ventas históricas, el pronóstico debe construirse desde cero, lo que significa que no hay una línea de base para ello. Los equipos de ventas y marketing deben presentar suposiciones contextuales convincentes para construir el nuevo pronóstico del producto. Por ejemplo, puede haber un producto similar ya disponible en la cartera de la compañía que puede ser un buen punto de referencia para proyectar la demanda del nuevo producto. Puede obtener más información sobre productos similares de otras compañías ya disponibles en las compañías de investigación de mercado.

Recuerde que no se trata solo de utilizar datos del mercado para construir el pronóstico; debe moderar estos datos con información cualitativa y gestión de riesgos. Es posible que desee errar por el lado de la precaución porque todavía está tratando de averiguar cómo responderán los consumidores: no desea producir en exceso y terminar teniendo que desarrollar planes de liquidación para el stock no vendido. Finanzas debe validar estos volúmenes previstos para garantizar que sean financieramente viables. Además, la cifra debe cumplir con la cantidad mínima de lote/pedido para garantizar una planificación adecuada del suministro con anticipación.

2.- Matriz de rendimiento para rastrear la demanda real

Una matriz de rendimiento le permite comparar el volumen real con la demanda acordada

Asegúrese de que todas las partes relevantes estén involucradas en los nuevos lanzamientos, realice entregas a tiempo y tenga un rastreador de proyectos semanal que comparte toda la información útil para mantener la gestión al día. Por lo tanto, considero que todos los esfuerzos notables que se ejecutan son limitados a menos que usemos una herramienta para medir el rendimiento real.

Se utiliza una herramienta matricial que se puede personalizar según las necesidades del negocio. Una matriz de rendimiento le permite comparar el volumen real versus la demanda acordada y la intensidad del volumen del producto existente / similar relacionado con el nuevo producto (en otras palabras, la canibalización). En las empresas que fabrican productos alimenticios frescos, las devoluciones y los desperdicios deben controlarse de cerca.

Con esta herramienta, se puede controlar la demanda real del nuevo producto. Si se hacen pedidos que se desvían mucho del pronóstico, se marcan y se hacen modificaciones al plan. En algunos casos graves, existe un porcentaje de tolerancia acordado que ayuda a establecer la responsabilidad del pronóstico.

Las anteriores son algunas técnicas valiosas a tener en cuenta al crear pronósticos de nuevos productos. Pero estos no son exhaustivos. Hay más dinámicas de mercado a considerar que derivan demanda, actividades de ventas, distribución, rutas, nuevos clientes y mucho más.

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