Análisis y discusión de la variable recolección de información

Para llevar a cabo una planeación eficaz de las ventas, el gerente de ventas necesita información sobre el mercado. Las decisiones de planeación de ventas de hoy, necesitan información muy especializada y cuantificada. Las compañías ya no tienen mercados pequeños y limitados en donde los gerentes de ventas conocen a cada cliente en persona.

Las organizaciones de ventas, grandes y diversificadas, necesitan cada vez más y mejor información del mercado y tecnologías más sofisticadas para mejorar todos las datos sobre sus diversos mercados y clientes.

Las compañías insisten en que sus fuerzas de ventas, asumen cada vez más responsabilidad de reunir conocimientos del mercado, sobre una base continúa para la gerencia de sistemas de información de la compañía. Por ejemplo, se les dice a los vendedores: “no sólo vendan, obtengan información”

¿Qué necesitan nuestros clientes?

¿Qué hace la competencia?”

Más que proporcionar información del mercado para los sistemas de información, algunas organizaciones de ventas progresistas, incluso han establecido sistemas especializados de información para la gerencia de ventas para reunir, procesar, almacenar, analizar, interpretar y dar a conocer información del mercado y de ventas para ayudar a la gerencia de ventas en la toma de decisiones. (Handerson, Hair Jr. y Bush, 1995)

Handerson (1995) nos dice que las tareas principales en el manejo de datos de ventas son:

1. Reunión y transmisión de datos. Después de que un vendedor cuidadoso escucha u observa datos potencialmente valiosos, debe haber un canal de comunicación que funcione muy bien para permitir una entrega fácil y rápida de los datos del campo a las oficinas centrales.

2. Acumulación de datos. Todos los datos que llegan, deben almacenarse en un lugar central para su fácil acceso cuando se necesiten.

3. Categorización de los datos. La gran cantidad de datos, deben clasificarse o categorizarse en una forma con sentido lógico.

4. Análisis de datos. Debe haber un procesamiento estadístico de los datos para descubrir relaciones importantes.

5. Circulación del análisis de datos. Se debe dar la oportunidad a varios gerentes de ventas para que estudien los datos y hagan su análisis, además de permitírseles ofrecer sus interpretaciones y puntos de vista personales.

6. Desarrollo del escenario. Los patrones y tendencias emergentes en los datos deben identificarse y desarrollarse dentro de escenarios competitivos de mercado que ayuden a predecir el ambiente de ventas y marketing.

Para Gaither y Frazier (1999) los datos que estén disponibles y que sean relevantes para los pronósticos, constituyen un factor importante en la selección del método de pronóstico. Por ejemplo, si las actitudes y las intenciones de los clientes son un factor relevante en los pronósticos y si estos datos pueden obtenerse de manera económica de los clientes, entonces una encuesta de clientes pudiera ser el método apropiado para el desarrollo de las estimaciones de la demanda.

Por otra parte, si se requiere pronosticar las ventas de un producto nuevo, entonces una encuesta de clientes pudiera no ser una forma práctica de desarrollar un pronóstico; quizá debieran utilizarse las analogías históricas, la investigación de mercados, el consenso del comité ejecutivo o algún otro método.

La investigación de mercados ayuda a recolectar datos en diferentes formas (entrevistas, encuestas, etc.) para probar hipótesis del mercado. La investigación de mercados es la función que enlaza al consumidor, al cliente y al público con el comercializador a través de la información.

Esta información se utiliza para identificar y definir las oportunidades y los problemas de marketing; así como también para generar, perfeccionar y evaluar la comprensión del marketing, monitorear el desempeño del marketing y mejorar la comprensión del marketing como un proceso (Malhotra, 1999)

La mayoría de los procedimientos sobre pronósticos tienen como premisa, el supuesto de que existe información, a la que puede acceder la organización además de tener fácil acceso. Desafortunadamente, por experiencia se sabe que la mayoría de las empresas no llevan registros adecuados, ni han considerado un método consistente para almacenar información propia y por lo tanto, a menudo no cuentan con cifras: sobre el volumen de producción así como de los precios de grupos de productos homogéneos entre otras. Es cierto que antes de que se empleen técnicas avanzadas se deberá recabar información estratégica durante varios años. Sin embargo, el pronóstico exacto no debe retrasarse hasta que se cuente con una base de datos simple, en vez de eso, se debe diseñar una base de datos considerando varios procedimientos alternativos de pronóstico.

Podría objetarse que no hay por que hablar de un sistema de información, un artículo que examina los problemas de pronósticos, aunque la lenta adopción de las técnicas cuantitativas de pronóstico, quizás podría explicarse únicamente haciendo referencia a un sistema de información, a menudo mal elaborado, la recabación rutinaria de datos es fundamental para la toma de decisiones. Un buen pronóstico necesita una buena base de datos y un buen sistema de manejo de la base de datos. (Makridakis y Wheelwright 1991).

Con estos argumentos, ahora se desprende la siguiente hipótesis:

H1. La información recabada por parte del departamento de ventas es eficiente.

Análisis y discusión de la variable sobre conocimientos técnicos para pronosticar

¿Qué tan sofisticados deben ser los gerentes que utilizan los resultados del pronóstico?

Se ha encontrado que el método de pronósticos debe ajustarse a los conocimientos y sofisticación del usuario. En general, los gerentes se rehúsan a utilizar los resultados derivados de técnicas que no comprenden.

Otro factor relacionado, es la condición de los sistemas de pronóstico que se utilizan actualmente. Wheelwright y Clarke (1976) encontraron que los sistemas de pronósticos tienden a evolucionar hacia métodos más sofisticados en el aspecto matemático; sus cambios no se presentan en un solo paso importante, es decir, el método que se elige no debe ser demasiado desarrollado ni sofisticado para sus usuarios y tampoco debe estar demasiado alejado del sistema de pronósticos actual.

Mejor aun, en ocasiones los modelos más simples pueden tener mejores resultados, por lo que la sofisticación no es el objetivo definitivo.

Dentro de la estructura organizacional de una empresa, la importancia de cada cargo es medida en virtud del impacto empresarial de las decisiones que enfrenta, de manera que cada vez se presta una mayor atención a la forma en que se realizan las decisiones, y a los insumos de información requeridos para tomarlas (figura .2.).

Figura 2: El Pronóstico como parte integral de la planeación (tomado de Velásquez, Dyner y Souza, 2006)

Dentro de este contexto, la predicción ha jugado un rol fundamental en aspectos como el marketing, la planeación de la producción, la definición de niveles de inventario, la programación de compras o el Top Management (Makridakis, Wheelwright y McGee, 1983); mas aun, Sanders (2005) señala que existe una presión creciente por tener cada vez pronósticos más precisos en respuesta a la competitividad del mercado, por lo que la capacidad para obtenerlos se ha vuelto más una tarea crítica que una ventaja competitiva (Fildes y Hastings, 1994Amstrong, 2001).

Esta presión ha impulsado el desarrollo de métodos cada vez más sofisticados especialmente en el campo de la estadística y la econometría (Granger y Terasvirta, 1993 y Hamilton, 1994); aunque contradictoriamente, Bunn y Wright (1991) han encontrado evidencias, indicando que en las organizaciones existe una mayor credibilidad en las opiniones de los expertos, que en los pronósticos obtenidos por métodos estadísticos o matemáticos.

Esto último puede ser explicado, en parte, por la brecha existente entre los pronosticadores, quienes poseen usualmente un énfasis técnico en el pronóstico, y los usuarios, quienes usan los pronósticos con un énfasis empresarial para la toma de decisiones.

En este sentido, existe poca comprensión por parte de los gerentes y administradores sobre las técnicas de predicción, y el proceso de construcción de pronósticos, que es una tarea compleja cuyo éxito depende de una adecuada integración de sus diferentes fases, entendiéndola como una aproximación científica que busca construir una suposición sobre un evento futuro, a partir de eventos pasados y otras evidencias.

En el sentido contrario, los pronosticadores toman una posición lejana respecto a las necesidades de información de los administradores y gerentes, y del problema real de la predicción desde un punto de vista empresarial. El argumento anterior permite desprender la segunda hipótesis:

H2: El gerente de pronósticos de la empresa refresquera “GEUSA” cuenta con la capacidad técnica para realizar las funciones de pronósticos, y basa esta actividad en el uso de modelos econométricos