{"id":39786,"date":"2017-03-25T05:30:58","date_gmt":"2017-03-25T12:30:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=39786\/"},"modified":"2023-01-09T15:05:37","modified_gmt":"2023-01-09T15:05:37","slug":"la-planificacion-de-ventas-mediante-series-temporales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/la-planificacion-de-ventas-mediante-series-temporales\/","title":{"rendered":"Planificaci\u00f3n de Ventas mediante Series Temporales"},"content":{"rendered":"

Durante el proceso de Investigaci\u00f3n de Mercados, es fundamental tener todos los factores que pueden determinar el \u00e9xito de nuestro negocio a corto, medio y largo plazo. Entre los factores m\u00e1s comunes y m\u00e1s importantes que se debe de tener en cuenta en la Investigaci\u00f3n de Mercados es la Planificaci\u00f3n de Ventas. \u00bfConoces qu\u00e9 son las <\/span>series temporales<\/b> o la t\u00e9cnica delphi?<\/span><\/p>\n

Existen dos m\u00e9todos de previsi\u00f3n de ventas que son muy usados no solo en la Investigaci\u00f3n de Mercados, sino tambi\u00e9n en otros \u00e1mbitos de la empresa, como la Investigaci\u00f3n Operativa, Finanzas y la Planificaci\u00f3n de Recursos Humanos:<\/span><\/p>\n

Por una parte existen los <\/span>M\u00e9todos Cualitativos<\/span>, que se basan en suposiciones o proyecciones futuras. La t\u00e9cnica m\u00e1s usada es la <\/span>T\u00e9cnica Delphi<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Por otra parte, los <\/span>M\u00e9todos Cuantitativos<\/span> se basan en datos agregados a lo largo de un periodo de tiempo. Existen diversas T\u00e9cnicas Cuantitativas de Previsi\u00f3n de Ventas, por lo que es imposible explicarlas todas en un solo art\u00edculo, pero una de las m\u00e1s usadas en la Investigaci\u00f3n de Mercados son las <\/span>Series Temporales<\/span>.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 son las Series Temporales?<\/span><\/h2>\n

Las Series Temporales pueden definirse como una sucesi\u00f3n de datos de car\u00e1cter cuantitativo, que se encuentran ordenados en periodos equidistantes, y representan un determinado fen\u00f3meno (ventas anuales, clientes mensuales, vistas a nuestra web en el \u00faltimo trimestre, etc.).<\/span><\/p>\n

Estas series temporales suelen estar presentadas en un <\/span>diagrama cartesiano<\/span><\/a> donde se representan los datos del fen\u00f3meno en el eje de ordenadas y el tiempo (semanas, meses, a\u00f1os) en el eje de abscisa.<\/span><\/p>\n

Cada dato se representa en el diagrama haciendo coincidir el valor del dato del fen\u00f3meno estudiado y el periodo de tiempo que representa, mostrando de forma concisa una l\u00ednea temporal de datos a lo largo del tiempo.<\/span><\/p>\n

Elementos a identificar en una Serie Temporal <\/span><\/h2>\n

– Tendencia: Representa si los valores crecen o decrecen a largo plazo. Ejem: crecimiento del n\u00famero de visitantes en nuestra p\u00e1gina web. Quiz\u00e1 te interese leer: <\/span>Usabilidad web, un test que te dar\u00e1 grandes resultados.<\/span><\/a><\/p>\n

– Variaciones c\u00edclicas: Representa las variaciones de tendencia producidas en per\u00edodos mayores a un a\u00f1o. Ejem: Los beneficios anuales de la empresa.<\/span><\/p>\n

– Variaciones estacionales: Representa las variaciones de tendencia producidas en periodos menores a un a\u00f1o. Ejem: Ventas producidas antes y despu\u00e9s de verano.<\/span><\/p>\n

– Variaciones residuales: Representan las variaciones de tendencia producidas de forma aleatoria, ya sea por acontecimientos inesperados o por falta datos. Ejem: Una perturbaci\u00f3n meteorol\u00f3gica inesperada.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 tipos de an\u00e1lisis se pueden hacer?<\/span><\/h2>\n

Adicionalmente de ofrecer un an\u00e1lisis descriptivo, los datos permiten una gran variedad de tipos de an\u00e1lisis que pueden ser muy \u00fatiles para la <\/span>investigaci\u00f3n de mercados<\/span><\/a> que se est\u00e1 llevando a cabo. Entre los tipos de an\u00e1lisis m\u00e1s utilizados, se encuentran:<\/span><\/p>\n

– Medias M\u00f3viles: Se trata de un tipo de an\u00e1lisis que detecta la tendencia de una Serie Temporal con muchas variaciones mediante un \u201csuavizado\u201d de la serie.<\/span><\/p>\n

Para ello, se calcula el promedio entre el n\u00famero de datos en ambos lados de un determinado punto en la serie, quedando de la siguiente forma:<\/span><\/p>\n

y1+y2+y3\u2026<\/p>\n

p<\/span><\/i><\/p>\n

\"tipos<\/p>\n

\"serie<\/p>\n

\"serie<\/p>\n

– Funci\u00f3n de <\/span>Autocorrelaci\u00f3n<\/span><\/a>: Este tipo de an\u00e1lisis analiza la estacionalidad de una serie, midiendo la correlaci\u00f3n entre dos o m\u00e1s datos de una serie, separados por un determinado tiempo. El Coeficiente de Correlaci\u00f3n entre unos determinados datos se debe calcular por parejas, teniendo en cuenta la siguiente f\u00f3rmula:<\/span><\/p>\n

\"f\u00f3rmula<\/p>\n

Si el Coeficiente de Correlaci\u00f3n se sit\u00faa entre 0 y 1, habr\u00e1 correlaci\u00f3n, por lo que se podr\u00e1 considerar un cierto grado de estacionalidad en la Serie Temporal. Si por lo contrario, el Coeficiente de Correlaci\u00f3n es 0, significar\u00e1 que no hay correlaci\u00f3n y por lo tanto, se debe rechazar la hip\u00f3tesis de que la serie es estacional.<\/span><\/p>\n

– ARIMA: Son las siglas de un modelo Autoregresivo, Integrado de Media M\u00f3vil (Autoregressive Integrated Moving Average). Se trata de un modelo matem\u00e1tico basado en variaciones y regresiones de datos estad\u00edsticos, que permite encontrar los patrones que sigue la Serie Temporal y hacer proyecciones futuras. Estas proyecciones vienen dadas por estimaciones en base a datos pasados (Regresiones) y \u201csuavizado\u201d de datos (Media M\u00f3vil). Los par\u00e1metros <\/span>ARIMA<\/span> se expresan en n\u00fameros enteros no negativos de la siguiente forma:<\/span><\/p>\n

ARIMA (3,1,0)<\/span><\/p>\n

En este modelo en cuesti\u00f3n, el componente de Autoregresi\u00f3n es 3, mientras que el componente de Integraci\u00f3n es 1 y el componente Media M\u00f3vil es 0. Tambi\u00e9n se puede expresar como ARI (3,1).<\/span><\/p>\n

– <\/span>T.A.M<\/span>: Son las siglas Total Anual M\u00f3vil. Se trata de un modelo muy utilizado en la previsi\u00f3n de ventas anuales. Este modelo absorbe las variaciones estacionales de una Serie Temporal, para mostrar las ventas realizadas de forma m\u00e1s precisa. Para calcular el T.A.M, se suma las ventas del mes actual m\u00e1s las ventas acumuladas los 12 meses anteriores, y a le restamos las ventas del mismo mes del a\u00f1o anterior.<\/span><\/p>\n

Ejemplo:<\/span><\/p>\n

Ventas Enero 2017: 3.000 $<\/span><\/p>\n

Ventas Enero 2016: 2.600 $<\/span><\/p>\n

Ventas Totales 2016: 12.000 $<\/span><\/p>\n

T.A.M= (3.000 + 12.000) \u2013 2.600 = 12.400 $<\/span><\/p>\n

Los sucesivos c\u00e1lculos que se obtienen a partir de \u00e9sta f\u00f3rmula se pueden plasmar de forma gr\u00e1fica (Gr\u00e1fico Z), por lo que los datos quedan de manera m\u00e1s ordenada y separada siendo as\u00ed un m\u00e9todo bastante fiable de previsi\u00f3n de ventas.<\/span><\/p>\n

\"previsi\u00f3n<\/p>\n

FUENTE: Art\u00edculo de Germ\u00e1n Udiz en Blog SAGE<\/span><\/p>\n

Este modelo tambi\u00e9n puede ser utilizado para prever ventas mensuales, utilizando los datos las ventas de cada mes, en lugar de las anuales.<\/span><\/p>\n

Ventajas e Inconvenientes de las Series Temporales<\/span><\/h2>\n

Entre las principales ventajas, cabe destacar que las Series Temporales permiten un an\u00e1lisis bastante amplio de <\/span>datos cuantitativos<\/span><\/a> acumulados a lo largo de un determinado periodo de tiempo, adem\u00e1s de hacer pron\u00f3sticos muy \u00fatiles que permiten una mejor planificaci\u00f3n de las ventas e incorporar mejoras en el plan de marketing.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, cabe se\u00f1alar que en muchas ocasiones las <\/span>Series Temporales<\/b> no suelen ser muy \u00fatiles, ya que no siempre se dispone de datos longitudinales y en la mayor\u00eda de los casos puede haber variaciones residuales que dificulten nuestro an\u00e1lisis.<\/span><\/p>\n

Por ello, es recomendable disponer de la mayor informaci\u00f3n disponible y detectar cualquier variaci\u00f3n residual que nos pueda perjudicar en nuestro an\u00e1lisis. Por ello es importante que la fase de recolecci\u00f3n de datos sea de la manera m\u00e1s eficiente posible.<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1 te interese leer: <\/span>Recolecci\u00f3n de datos para investigaci\u00f3n. \u00a1Utiliza la t\u00e9cnica correcta!<\/a><\/span><\/p>\n

\"colaboradores<\/div>\n
\n

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\n

Bibliograf\u00eda<\/span><\/p>\n

AGUIRRE A. (1994) Introducci\u00f3n al tratamiento de series temporales. Aplicaci\u00f3n a <\/span><\/p>\n

las Ciencias de la Salud. Madrid. Ed. D\u00edaz de Santos<\/span><\/p>\n

ALAMINOS A. (2011) Huellas en el Tiempo. Apuntes de Series Temporales. Ed. Universidad de Alicante. Observatorio Europeo de Tendencias Sociales.<\/span><\/p>\n

VERDOY P.J. y BELTR\u00c1N M.J. (2015) \u201cUnidad 4: Series Temporales\u201d en Problemas resueltos de estad\u00edstica aplicada a las ciencias sociales. Ed. Universidad Jaume I<\/span><\/p>\n

\n

Sobre el autor<\/b><\/p>\n

Pablo Colomina. Graduado en Sociolog\u00eda, carrera que despert\u00f3 su inter\u00e9s por el an\u00e1lisis y la interpretaci\u00f3n del comportamiento social mediante datos cuantitativos y cualitativos. M\u00e1ster en Direcci\u00f3n de Empresas, especializado en el marketing online y el e-commerce.<\/span><\/p>\n

LinkedlIn: Pablo Colomina<\/a><\/p>\n

Correo. pablo.colomina@hotmail.com<\/span><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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