Estacionalidad

Un perfil estacional es un conjunto de índices, uno por periodo del ciclo, que elevan o reducen un nivel base: de forma multiplicativa cuando la amplitud crece con el volumen, aditiva cuando se mantiene constante. Los datos de venta a nivel de tienda contienen más de un ciclo y cada uno se estima por separado: la forma anual determinada por fiestas y clima, la forma por día de la semana y la forma intramensual ligada a las fechas de nómina. Un perfil anual semanal significa estimar 52 índices, y eso exige varios años de historia limpia antes de que las cifras describan demanda y no ruido.

• Multiplicativo: previsión = nivel × tendencia × índice estacional – la amplitud crece con el volumen
• Aditivo: previsión = nivel + tendencia + componente estacional – la amplitud se mantiene constante
• Ciclos que hay que separar: anual, día de la semana, intramensual
• Fijas frente a móviles: la Navidad cae siempre en la misma fecha, la Semana Santa se desplaza hasta cinco semanas

La estacionalidad en la práctica

Lo primero que se rompe es el periodo anual fijo. La Semana Santa se mueve entre marzo y abril, así que un modelo construido sobre agrupaciones mensuales y un ciclo de doce periodos asigna el pico al mes que lo tuvo el año anterior y luego se equivoca dos veces: infravalora el mes que ahora tiene la fiesta y sobrevalora el que la tuvo antes. La misma aritmética se aplica a los festivos que cambian de día de la semana y generan puentes, y al número variable de sábados comerciales de un mes. No se corrige con más historia, sino con otra estructura: las fiestas modeladas como eventos anclados a una fecha y el perfil estacional dedicado a la parte suave del año.

El segundo problema es una estación que nunca fue estación. Un pico que se repite dos veces puede venir de una promoción lanzada la misma semana dos años seguidos, del cierre de una tienda de la competencia o de una rotura de stock del año anterior que aplanó un pico real hasta convertirlo en meseta. Cuando entra en el perfil se confirma solo: la previsión eleva el pedido, el excedente se liquida con descuento y el descuento genera otro pico en la misma semana. Por eso la historia se limpia de roturas de stock, promociones y valores extremos antes de estimar un perfil, y por eso conviene señalar una estación extrema en lugar de absorberla.

El nivel de agregación decide si el perfil mide algo. Una referencia que vende unas pocas unidades por semana produce más días con cero que días con venta, de modo que 52 índices semanales estimados sobre dos años de su propia historia describen ruido. La vía practicable es estimar el perfil sobre un grupo – categoría por clúster de tiendas – y aplicarlo a la referencia, que es lo que hace un enfoque middle‑out; Veritico STOCK ofrece bottom‑up, top‑down y middle‑out, trata la estacionalidad incluyendo las fiestas móviles e identifica estaciones extremas suprimiendo las falsas, con la historia limpiada de roturas de stock, promociones y extremos antes de calcular la previsión. Véase previsión de la demanda y optimización de inventario y gestión de reposición y asignación. Mondelez elevó la precisión de la previsión del 50 % al 70 % tras unificar la planificación entre áreas: la confitería lleva en la misma cartera una estación fija en Navidad y otra móvil en Semana Santa.

Lo que el perfil no explica lo tiene que cubrir el stock. En categorías dependientes del clima el índice estacional es un sustituto de la temperatura, así que el residuo sigue siendo amplio incluso con un perfil bien ajustado: el pico lo absorbe el stock de seguridad y la rapidez de reacción del proveedor, no un índice mejor.

Términos relacionados

• Previsión de la demanda
• Planificación de la demanda
• Stock de seguridad
• Planificación de promociones
• Demanda intermitente
• Demanda base (baseline)