Metodología para ajustar el pronóstico de la demanda y su impacto en las órdenes de compra de productos dry food en empresas retail

Abstract

El presente trabajo de suficiencia profesional propone una metodología para ajustar el pronóstico de la demanda y su impacto en las órdenes de compra de productos dry food en empresas del sector retail. El análisis se centra en la identificación de desviaciones entre el pronóstico y la venta real, apoyándose en indicadores clave como el Forecast Accuracy (FAC), el Error LW (última semana) y el Error L4W (promedio de las últimas cuatro semanas). Estos indicadores permiten diagnosticar situaciones críticas tales como quiebre de stock y sobrestock, que impactan directamente en las ventas, los costos operativos y la satisfacción del cliente. La metodología propuesta combina la revisión de dashboards, el análisis sistemático de las combinaciones SKU–tienda y la aplicación de juicios de expertos, con el fin de identificar las causas raíz de las desviaciones más relevantes. Entre las causales observadas se encuentran: bajo nivel de servicio del proveedor, promociones, supresión de SKUs, picos de ventas inusuales, estacionalidad y feriados. Para cada caso se establecen medidas de abastecimiento específicas, como la corrección manual del forecast, el incremento temporal del stock de seguridad o la exclusión de datos atípicos en el cálculo del pronóstico. Además, a lo largo del informe se muestra la aplicación de la metodología con un caso práctico en la línea de aceites, donde se alcanzó una reducción del quiebre de 7.4 % a 0.75 % tras la implementación de medidas preventivas y reactivas. Los resultados confirman que la combinación de indicadores de precisión con la interpretación cualitativa de analistas expertos permite mejorar significativamente la gestión del forecast, reduciendo riesgos de desabastecimiento y optimizando la cadena de suministro en el sector retail.