Modelar la demanda conociendo las variables que la afectan, permite realizar pronósticos cercanos a la realidad, que mejoren la planificación y rentabilidad de la empresa
La demanda corresponde a la cantidad de cierto producto que los consumidores de un mercado están dispuestos a adquirir a un cierto precio. Dada esta relación, la demanda puede ser descrita como una función matemática que depende directamente del precio y la cantidad pedida.
Es común ver la demanda representada gráficamente por medio de la curva de demanda, que muestra la cantidad a comprar de cierto producto a determinado precio.
Ilustración 1: Curva de DemandaLuego, para satisfacer la demanda se genera oferta del producto demandado. Para que las empresas generen beneficios deben procurar tener demanda suficiente de sus bienes y/o servicios. Tal como se aprecia en el gráfico siguiente, la intersección de las curvas de oferta y demanda representa el punto de equilibrio donde oferta y demanda se igualan (considerando competencia perfecta).
Ilustración 2: Curva de oferta y demandaNo obstante, usualmente es complejo adaptar la oferta a una demanda cambiante que además se ve afecta a más variables y no solamente al precio. Por ello, es necesario desarrollar modelos de demanda que consideren las variables que determinan la demanda. De esta manera, conociendo el comportamiento de estas variables es posible conocer más profundamente la demanda, hacer pronósticos más adecuados, permitiendo así determinar la oferta correcta.
Tipos de Variables
Las variables pueden clasificarse en 5 tipos diferentes según la función que cumplen en los modelos de demanda. Las clasificaciones existentes de variables son:
Serie: Corresponden a aquellas variables que varían su valor en cada período de tiempo.
| Nombre Variable | Descripción |
|---|---|
| Precio | Corresponde al ingreso percibido sobre las unidades vendidas dentro del período de tiempo seleccionado. Para la construcción de esta variable se debe definir un período de tiempo determinado, y luego se realiza la suma de los ingresos por el total de unidades vendidas dentro de ese período de tiempo. |
| Venta | Esta variable corresponde a la agregación de la cantidad de unidades vendidas dentro del período de tiempo seleccionado. Para su construcción se suman para el período de tiempo seleccionado, la cantidad de unidades vendidas del producto. |
| Fin de mes | Corresponde al efecto causado en los días cercanos al día de fin de mes, en donde se espera un comportamiento diferente por parte de los consumidores y clientes. Esta variable vista a nivel diario corresponde a una de tipo binaria, en donde toma el valor de 1 si es que el día en cuestión se encuentra afectado por el efecto de fin de mes, y 0 en el caso contrario. |
Estacionales: corresponde a períodos establecidos de tiempo que son comunes para los diferentes proyectos. Pueden considerarse los siguientes grupos de periodos:
- Días de la Semana: Cada uno de los 7 días.
- Quincenas: Solo existen 2 quincenas que se repiten mes a mes.
- Meses del año: Cada uno de los 12 meses.
- Semanas de pago
- Otros: fiestas patrias, navidad y todas las semanas post fiestas que también afectan la demanda.
Promoción: corresponden a variables binarias las cuales dependen de sucesos particulares de la empresa, como lo pueden ser períodos de ofertas específicos, apariciones de catálogos, etc.
Eventos: corresponden a variables binarias las cuales dependen de sucesos específicos, como lo pueden ser períodos de las fiestas patrias, año nuevo, día de la madre, inicio de clases, etc.
Cliente: distintos tipos de consumidores tienes distintas demandas y pueden comportarse de manera distinta en el tiempo.
PRICING CONOCE LA DEMANDA
Las bases de un buen pronóstico se encuentran en la construcción de modelos estadísticos que capturan los efectos relevantes que afectan la demanda: estacionalidad, precios, promociones, eventos, disponibilidad de producto, competencia, entre otros. En Pricing sabemos cómo capturar estos efectos.