Cómo pronosticar el inventario estacional para Shopify

Cedar & Fig, 250 g se vende a sus habituales cinco unidades al día durante la mayor parte del año, luego sube con fuerza cada noviembre y vuelve a caer en enero. Un punto de reorden construido a partir de un promedio móvil de noventa días nunca ve venir esto: el promedio no aumenta hasta que el pico de noviembre ya está dentro de la ventana, momento en el cual el estante ya ha sido escaso durante semanas, y se mantiene elevado hasta bien entrado el nuevo año porque el pico de diciembre todavía está dentro del mismo promedio.

Eso no es un problema de datos, es un problema de método. unmedia móviltrata cada observación de la misma manera independientemente del calendario; un producto genuinamente estacional necesita una previsión que sepa en qué mes estamos. Esto es diferente del pico único que crea una promoción (consultecómo las promociones afectan la previsión de inventario), porque un patrón estacional se repite por sí solo, año tras año, sin que usted haga nada para desencadenarlo. Vea nuestroguía completa para la previsión de inventario de Shopifypara el proceso completo en el que esto encaja.

¿Qué hace que la demanda sea estacional?

La descomposición estándar de series de tiempo divide la demanda en una tendencia, un componente cíclico, un componente estacional y un ruido irregular, tratando la pieza estacional como un factor repetitivo vinculado al calendario en lugar del crecimiento subyacente o los altibajos aleatorios. Existen dos versiones del modelo: aditiva, donde las oscilaciones alrededor de la tendencia se mantienen aproximadamente constantes independientemente de cuán grande haya crecido la tendencia, y multiplicativa, donde las oscilaciones escalan con el nivel actual de ventas (la forma más común para las ventas minoristas medidas en unidades, ya que una tienda más grande generalmente también tiene un noviembre más grande, no solo la misma cantidad extra fija).

La parte más difícil en la práctica es distinguir un patrón estacional genuino de una casualidad. Un noviembre inusualmente fuerte podría ser un patrón real y recurrente, o podría ser un momento viral único o una ola de frío temprana que ocurrió ese año. Un solo año no puede diferenciarlos, por lo que para crear un índice correctamente se necesitan más de un año de datos, que se describen a continuación.

Construyendo un índice estacional

Un índice estacional expresa en qué medida un período determinado suele estar por encima o por debajo del promedio desestacionalizado: un factor, no una compensación de puntos porcentuales. Un índice de 1,20 significa que ese período suele ser un 20% superior al valor inicial; un índice de 0,5 significa que normalmente se ejecuta a la mitad de la tasa de referencia.

Índice estacional para un período = Demanda promedio en ese período en años anteriores ÷ Demanda promedio en un período normal en esos mismos años

La versión estadística completa, el método de relación con la media móvil, primero elimina cualquier tendencia subyacente con una media móvil centrada antes de calcular la relación, que es más importante cuanto más rápido crece una tienda (más abajo). Sin una gran tendencia de crecimiento, comparar directamente con el promedio del período normal es lo suficientemente cercano como para trabajar.

Cedar & Fig, 250 g contiene cerca de 150 unidades al mes fuera de su temporada, la misma velocidad de cinco al día detrás de suPunto de reorden de 90 unidades, durante un mes de 30 días. En promedio durante los dos últimos noviembres, vendió 375 unidades. Índice estacional de noviembre = 375 ÷ 150 = 2,5.

Multiplique su pronóstico de referencia actual por el índice para obtener un número ajustado estacionalmente: a una velocidad normal de 150 unidades por mes, el pronóstico de noviembre se convierte en 150 × 2,5 = 375 unidades; no es el promedio simple que de otro modo le daría un promedio móvil plano.

Datos mínimos necesarios

Se necesita al menos un año completo de historia antes de que un índice estacional signifique algo; no se puede saber cómo se comporta noviembre hasta que se observa uno. Un solo año proporciona un punto de datos por período, que no puede distinguir un patrón recurrente genuino de una causa única: una ola de frío temprana, una sola publicación viral, un desabastecimiento que resultó deprimente el mes siguiente. Promediar dos o más años, como en el ejemplo anterior, es para lo que está diseñada la técnica estándar para construir un índice: cancelar ese ruido de un año promediando la proporción de cada período a lo largo de varios años.

Ninguna fuente que pudimos encontrar indica exactamente cuántos años son "suficientes", y cualquier regla específica que vea en otros lugares tampoco está respaldada por una fuente primaria. Más historia generalmente significa más confianza; No existe un umbral en el que un índice de repente se vuelva confiable.

Ajuste para el crecimiento

Un índice estacional calculado como un índice simple tiene un punto ciego: supone que la línea de base con la que se midió no se ha movido. Si su tienda ha crecido desde noviembre pasado, aplicar el índice anterior a la línea de base anterior subestima el pico de este año: el modelo multiplicativo detrás de los índices estacionales trata la estacionalidad como proporcional al nivel actual de la serie, no como un número fijo de unidades adicionales.

La solución es aplicar el índice a su línea de base actual, no a la histórica de la que se deriva. Si la velocidad no estacional de Cedar & Fig ha aumentado de 150 unidades por mes a 180 desde aquellos dos noviembres, el pronóstico de este año es 180 × 2,5 = 450, no las obsoletas 375 que sugeriría el promedio histórico por sí solo.

También hay que tener cuidado al proyectar el crecimiento en línea recta. Una tendencia adaptada a unos pocos meses de aumento continúa extrapolando esa misma tasa incluso después de que se estabiliza naturalmente; verifique que su velocidad reciente todavía esté aumentando antes de asumir que así es.

Hacer esto a mano significa extraer varios años de ventas mensuales por SKU, calcular una proporción para cada período y reajustar cada índice en función de la velocidad actual cada vez que cambia; no es una hoja de cálculo que la mayoría de la gente mantiene actualizada después del primer año, en un catálogo con más de un par de líneas estacionales.StockCuederiva automáticamente un índice estacional del historial de pedidos de una tienda una vez que un SKU tiene doce meses detrás y lo aplica a cualquier mes para el que esté comprando, amortiguado y limitado, de modo que un diciembre inusualmente fuerte no triplique el pedido de enero, en todos los planes, incluido el gratuito.

Sin 12 meses todavía

Si no tienes un año completo de historial en un SKU, nada de lo anterior funciona todavía; no puedes indexar un período que nunca has observado. Ése es un problema más limitado y diferente: verPrevisión de inventario para nuevos productos con historial de ventas limitado.sobre cómo estimar la demanda hasta tener suficiente para un índice real.

Mientras tanto, la solución alternativa más cercana es comparar el nuevo producto con un artículo estacional anterior en la misma categoría y asumir una forma similar, escalada al tamaño: el mismo razonamiento de producto análogo en el que se basa el pronóstico de nuevos productos en general, no un índice estacional en sí mismo.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un índice estacional en la previsión de inventarios?

Un índice estacional es un factor que muestra en qué medida un período determinado suele estar por encima o por debajo de su demanda normal y desestacionalizada. Un índice de 1,5 significa que ese período normalmente se vende un 50% por encima del valor inicial; un índice de 0,5 significa que normalmente se vende a la mitad del precio base. Multiplicar su pronóstico de referencia actual por el índice para ese período da un pronóstico ajustado estacionalmente.

¿Cuánto historial de ventas necesita para pronosticar la demanda estacional?

Como mínimo, un año completo, ya que no se puede crear un índice para un período que nunca se ha observado. Más allá de eso, no existe un número de años universalmente acordado: dos o más permiten promediar picos y caídas puntuales, y más historia generalmente significa más confianza, pero no existe un límite fijo en el que un índice de repente se vuelve confiable.

¿Cómo se pronostica la demanda estacional para una tienda de rápido crecimiento?

Aplique el índice estacional a su velocidad de referencia actual, no a la línea de base anterior con la que se calculó originalmente. Una proporción directa calculada contra las ventas de años anteriores subestimará el pico de este año si la tienda ha crecido desde entonces, porque todavía está midiendo el nivel anterior en lugar del actual.

¿Qué debe hacer si aún no tiene un año completo de historial de ventas?

Trátelo como un problema diferente al de los pronósticos estacionales, en lugar de tratar de forzar un índice sobre datos que aún no existen. Compare el producto con un artículo anterior y similar de su catálogo como guía aproximada y cambie a un índice estacional real una vez que tenga un año completo de la historia del nuevo producto.