Tres maneras de mejorar la previsión y planeación de escenarios

Los nuevos métodos de previsión pueden ayudar a las empresas a satisfacer las cambiantes demandas de los clientes y a planificar la asignación de capital a largo plazo.

Las empresas están pasando a la siguiente fase de la planificación de COVID-19, con un ojo puesto en el período de recuperación y el otro en cómo se verán sus negocios e industria a medida que salgan de la crisis y vayan más allá de ella. Pero el futuro es un punto ciego para muchas empresas. Los métodos de previsión previos, basados en la demanda de los clientes del pasado, ya no son suficientes. Las suposiciones previas deben ser cuestionadas y, en algunos casos, consideradas inválidas.

Cambiar la forma en que se miras al cliente

El comportamiento de los clientes y el potencial de gasto están cambiando dinámicamente en muchas industrias. La pregunta clave es cuál de esos cambios se convertirá en permanente y cuánto tiempo durarán los cambios temporales. ¿Cuándo estarán dispuestos los consumidores a viajar en avión, disfrutar de una comida en un restaurante o reunirse en un cine? ¿Podrán las empresas pagar el alquiler, y las compañías reducirán el espacio de oficina a largo plazo? ¿Estarán los pacientes dispuestos a ir a un hospital para una cirugía electiva?

En la encuesta webcast de EY, el 77% dijo que los cambios en el comportamiento de los clientes eran el riesgo clave para su compañía cuando se trataba de hacer pronósticos, significativamente más que aquellos que identificaron restricciones de liquidez y capital (la siguiente respuesta más frecuente).

Conocer a los clientes se ha vuelto aún más importante ya que sus circunstancias y comportamiento han cambiado masivamente, ¿cómo deben adaptarse las empresas?

Cambiar los datos

Es posible que la información utilizada en el pasado se haya vuelto demasiado estática, demasiado imprecisa o ya no sea previsible. Por ejemplo, los bajos precios de la gasolina normalmente se correlacionarían con el aumento del tráfico en los restaurantes, pero esa relación obviamente se ha roto.

En algunas empresas, el análisis de las redes sociales puede utilizarse para aumentar otros datos. Los datos externos sobre los puntos calientes de la pandemia, los datos meteorológicos, los reglamentos gubernamentales, los datos sobre movilidad, el sentimiento de los consumidores y otras medidas se pueden correr a través de modelos de regresión o de redes neuronales de inteligencia artificial (IA) más avanzados para ver qué es lo que mejor se puede utilizar para aumentar e informar los pronósticos de las empresas.

Una empresa de consumidores con la que trabajamos hizo un brainstorm para decidir qué datos necesitaban para aumentar sus datos de ventas sindicadas típicas y otros datos para desarrollar una previsión más precisa y oportuna. Entre las entradas que eligieron estaban los datos meteorológicos, los datos de las torres de telefonía móvil, las menciones de los medios sociales de sus productos y los datos de desempleo a nivel de código postal. Su equipo de finanzas realizó un análisis de regresión para ver qué métrica mostraría la causalidad. El resultado fue pronósticos más precisos que ahora se actualizan en horas, en lugar de semanas.

Identificar dónde se encuentran los datos y "liberarlos".

Durante nuestro webcast, el 44% de los participantes dijo que el acceso a datos significativos y de calidad era uno de sus mayores impedimentos para realizar pronósticos oportunos y precisos. Cuando se incluye a los que respondieron a "todo lo anterior", más de tres cuartas partes de los participantes consideraron que el acceso a datos significativos y de calidad era una cuestión importante.

En algunos casos, como se ha mencionado anteriormente, es probable que la razón sea que los datos en los que se han basado en el pasado no son suficientes para el futuro. Pero también sabemos que en algunos casos, los datos son de difícil acceso porque se crean y almacenan en unidades de negocio, geografías y funciones organizativas y a menudo fuera de los sistemas de la empresa.

Las empresas deben establecer una cultura de intercambio rápido de datos en toda la organización y poner en marcha sistemas tales como tableros centralizados y sistemas de alerta. Estos sistemas pueden actualizar periódicamente los datos para los equipos de finanzas y de previsión estratégica, identificar cuándo los supuestos fundamentales pueden haberse vuelto cuestionables y permitir que los principales responsables de la toma de decisiones tomen decisiones informadas con mayor rapidez.

Siempre hay que prever

Las empresas suelen dedicar el 80% de su tiempo a la planeación financiera y el 20% al análisis. Eso tiene que cambiar en el entorno actual.

Una vez que una empresa ha definido las entradas de datos necesarias y las formas de liberar esos datos de los silos de la organización, pueden:

1. Establecer un equipo SWAT para el pronóstico.
   Un equipo interfuncional de SWAT puede establecer un proceso para la actualización continua de los datos y la evaluación permanente de las disrupciones de la demanda y la oferta. La utilización del enfoque del equipo SWAT ayuda a proporcionar una modelización robusta y habilitada para la elaboración de escenarios que se basa en hechos y apoya la adopción de decisiones en tiempo real.
   
2. Evolucionar los sistemas de datos para que los datos puedan ser actualizados automáticamente.
   Inicialmente, para obtener todos los datos necesarios se requiere una actualización diaria o semanal. A medida que las empresas liberan capital para actualizar las diferentes soluciones tecnológicas, pueden pasar a una rápida automatización y a una mejor comprensión.
   
3. No olvidar el largo plazo.
   La planeación de escenarios debe estar alineada con la estrategia de asignación de capital. La previsión debe mirar tanto el balance como las ganancias y pérdidas, de forma integrada. Además de controlar la liquidez, hay decisiones de asignación de capital que ayudarán a las empresas a prosperar después de una crisis. ¿Será necesario reasignar el capital entre las unidades de negocio en diversos escenarios de recuperación? ¿Tendrá la empresa el capital necesario para invertir en nuevas tecnologías o en adquisiciones de empresas, manteniendo o aumentando al mismo tiempo un dividendo o una recompra de acciones?
   

Como ejemplo, Ernst & Young LLP está trabajando con una compañía global de ciencias de la salud para replantear la industria. Independientemente de las tendencias y previsiones actuales, la expectativa es que el mercado post-COVID-19 se encuentre en un camino de crecimiento completamente nuevo en términos de comportamiento del consumidor, niveles de gasto, segmentos e innovación de productos y servicios.

Los escenarios pronosticados utilizando un enfoque de futuro más iterativo (mirando las expectativas futuras del estado del negocio y luego trabajando hacia atrás) se están utilizando ahora para identificar y cuestionar los supuestos en los que es probable que los modelos de ingresos post-COVID-19 difieran del pasado. Estos escenarios se utilizan para tomar decisiones revisadas de asignación de capital e inversión en la actualidad.

Combinar los pronósticos más profundos para hoy con un enfoque de futuro más iterativo proporciona una visión más completa de los escenarios, ayudando a una empresa a establecer mejor las expectativas con los inversores y las operaciones comerciales para la planificación y la gestión de riesgos.

Un programa de previsión sólido debería ayudar a responder a estas preguntas de los stakeholders y de la junta directiva:

• ¿Cuánto de la demanda espera volver y cuándo?
• ¿Cómo cambiará el comportamiento de los clientes?
  
• ¿Cuándo se puede traer de vuelta a los trabajadores con permiso de trabajo?
  
• ¿Hay necesidades inmediatas de liquidez a corto plazo?
  
• ¿Cuántas semanas de flujo de efectivo debe tener a mano?
  
• ¿Alguno de sus proveedores está en riesgo de quiebra?
  
• ¿Qué se está haciendo para asegurar que se tiene estabilidad en la cadena de suministros?
  
• ¿Debería mantener más inventario?
  
• ¿Necesitará reunir capital a largo plazo?
  

El momento de actuar es ahora

Afortunadamente, nuestra encuesta del webcast también muestra que las empresas están planeando una variedad de pasos para mejorar su proceso de previsión, incluyendo la habilitación de una mayor participación interfuncional, la utilización de nuevas fuentes de datos internas y externas, y la mejora de las pruebas de estrés y los escenarios límite.