Demanda base (baseline)

La demanda base se construye a partir de periodos en los que la referencia se vendió a precio normal y estaba disponible, y se proyecta después teniendo en cuenta la tendencia, la estacionalidad, el nivel de precio y los cambios de distribución. Se excluyen los periodos distorsionados por el propio evento: la ventana promocional, la compra anticipada previa y la caída posterior. Cuando una referencia o una tienda no tiene histórico utilizable, la demanda base se toma prestada del perfil de tiendas comparables o de una categoría similar. Lo que queda es el contrafactual contra el que se comparan las ventas reales.

• Uplift = ventas reales − demanda base
• Uplift relativo = (ventas reales − demanda base) / demanda base
• True incremental lift = uplift ajustado por canibalización de sustitutos, efecto halo en complementarios y caída pospromocional

La demanda base en la práctica

Como la demanda base es la salida de un modelo y no una medición, el método decide el veredicto. Dos equipos que evalúan la misma campaña con distinta lógica de baseline publican upliftes distintos, y ninguna de las dos cifras se puede contrastar con la realidad: el mundo en el que la promoción no se lanzó no tiene datos. La consecuencia es de proceso: fijar el método antes de que arranque la campaña y mantenerlo estable entre evaluaciones, porque si no el calendario promocional se puntúa con una regla móvil.

La observación limpia es el insumo escaso. Donde las promociones de folleto dominan el calendario, una referencia puede pasar meses sin una serie de días a precio normal que no esté contaminada por la compra anticipada o por la caída posterior; las roturas de stock restan más días, porque las ventas registradas con el lineal vacío están censuradas y el modelo las lee como demanda base débil. La demanda base tiene que existir además en el nivel en el que se mueve el stock: un total de campaña no dice qué tienda necesita cuánto ni qué día.

Veritico PROMO prevé por separado la demanda base y la demanda promocional con granularidad tienda–día, y cuando falta histórico se apoya en el benchmark de los perfiles de tienda más cercanos o en la baseline de una categoría comparable. La efectividad se mide luego como true incremental lift – la realidad contra la demanda base calculada, incluyendo canibalización, efecto halo y caída pospromocional – y el volumen resultante alimenta la reposición. Kofola elevó con Veritico PROMO la precisión de la previsión promocional al 76 % y redujo un 14 % la depreciación del stock caducado (caso de éxito Kofola).

Términos relacionados

• Planificación de promociones
• Previsión de la demanda
• Previsión de nuevos productos
• Estacionalidad
• Previsión de series temporales
• Previsión de promociones