Módulo: análisis de extremos¶
Resumen ejecutivo¶
El módulo detecta, por un lado, los extremos en las ventas y, por otro, en los pedidos recibidos de cada cliente. Los pedidos recibidos se deben depurar, ya que también entran en la proyección de ventas.
El principio básico es identificar las ventas que son tan extremas que es poco probable que se repitan y que, aunque se repitieran, no queremos que sirvan de base para las proyecciones de ventas ni para el cálculo de los niveles de stock. La razón es que, si mantuviéramos el stock de seguridad a un nivel capaz de satisfacer esas ventas extremas, el stock tendría que ser enormemente alto.
El módulo es capaz de tomar en cuenta las promociones y también trabaja con la estacionalidad de las ventas, incluidas las fiestas móviles.
Descripción funcional¶
Cálculo automático de los extremos¶
El módulo depura la proyección de ventas en tres niveles de sensibilidad: - 1 – la sensibilidad más baja, - 2 – sensibilidad media, definida como predeterminada, y - 3 – la sensibilidad más alta. La configuración afecta a dos componentes: la depuración de la estacionalidad de un mes y el ajuste del componente de error, es decir, su valor, para ese mes.
Las ventas marcadas como promocionales nunca se depuran.
Las ventas extremas se pueden evaluar para cada producto o para un grupo de productos. Al analizar un grupo de productos, solo es extremo aquel extremo que lo es para todo el grupo.
Para depurar los extremos usamos dos algoritmos. El primero se usa para productos con un número muy bajo de ventas; el segundo, para productos estándar. Es posible configurar el límite del número de ventas, es decir, definir qué se entiende por “número bajo de ventas”; el valor predeterminado es 10 ventas. En el caso de los productos con menos de 4 ventas, los extremos no se depuran nunca.
Algoritmo para productos con un número pequeño de ventas¶
El algoritmo usa dos principios:
El primer principio es una conjetura sencilla: la venta más grande no puede ser x veces mayor que la segunda más grande. La “x” es distinta para cada nivel de sensibilidad y se puede configurar.
El segundo principio se basa en la idea de que, si una venta representa cierto porcentaje del número total de ventas, la cantidad de producto vendida en esa venta no puede representar un porcentaje significativamente mayor de la cantidad total de producto vendido. Supongamos, por ejemplo, que tenemos cinco ventas, con lo que cada una representa el 20 % del número total de ventas, y supongamos además que en la primera venta vendemos 1 ítem, en la segunda 3 ítems, en la tercera 5 ítems, en la cuarta 10 ítems y en la quinta 1000 ítems del mismo producto. La última venta, es decir, la de 1,000 ítems, es desproporcionada respecto a las demás, ya que vendimos el 98 % del producto en una sola venta: 1000 ítems de un total de 1,019 ítems vendidos. Los límites de estas desproporciones se fijan mediante la sensibilidad.
Nótese que este último algoritmo no toma en cuenta la estacionalidad de un producto.
Algoritmo para productos con un número mayor de ventas¶
El algoritmo tiene dos componentes. El primero identifica los meses con extremos y, por lo tanto, distintos del promedio. El segundo busca identificar las ventas que causan esos extremos.
El primer componente: identificación de los meses extremos
El algoritmo analiza los tres componentes de las ventas mensuales: estacional, de tendencia y aleatorio, es decir, el error. Si las ventas de un mes dado superan el umbral de materialidad, el mes se trata como extremo y, por lo tanto, se depura. Que un mes supere el umbral de significancia preestablecido quiere decir que es demasiado distinto de las ventas mensuales promedio, complementadas con los componentes estacional y de tendencia.
Cada nivel de sensibilidad del ajuste de ventas depura de una manera distinta: mientras que la sensibilidad alta puede depurar las ventas estacionales de forma más eficaz, la sensibilidad baja casi no necesita depurar en las ventas estacionales. El nivel de sensibilidad moderado es el promedio entre la sensibilidad baja y la alta.
El segundo componente: identificación de las transacciones extremas
Si las ventas de un mes dado superan el umbral, STOCK encuentra las ventas sospechosas y sigue buscando extremos con base en el historial del cliente correspondiente o en la participación del extremo sobre las ventas totales de ese mes. A continuación, el sistema evalúa si la transacción es tan grande que requiere depuración. Que la venta sea suficientemente grande lo determina un histograma de ventas: las “ventas significativas” son aquellas cuyo tamaño es cierto múltiplo “x” del cuartil superior. El valor de “x” es distinto para cada sensibilidad.
Con esta base, STOCK selecciona únicamente aquellas ventas extremas que se deben depurar. El historial de un cliente es importante: si hay dos ventas extremas de tamaño similar, el algoritmo identifica como extrema la realizada por el cliente con menor frecuencia de compra, ya que si alguien compra a menudo es más probable que sus ventas no sean extremas.
Definición de ventas extremas mediante SIDI¶
A pesar de la detección automática de ventas extremas, la mejor práctica es siempre marcar las ventas extremas como tales ya al importar los datos del sistema primario.
El marcado se puede hacer en dos niveles:
- Hay una marca en la transacción y esta se etiqueta entonces automáticamente como extrema.
- Se identifica a un cliente como extremo. Entonces todas las ventas a ese cliente se marcan como extremas.
Definición de ventas extremas mediante la GUI¶
Las ventas extremas también se pueden marcar como tales directamente en STOCK, mediante la pestaña “Depuración de ventas”. Aquí es posible filtrar todas las ventas de un período seleccionado, o las de un tamaño determinado, y después identificar ventas concretas, o un mes entero, como extremas.
En la pestaña “Depuración de ventas” se ve si la transacción fue marcada automáticamente por el sistema STOCK: aparece entonces como “Autoextremo”. Al activar una casilla es posible marcar manualmente una venta seleccionada como extrema.
En pantalla se pueden mostrar hasta 30,000 transacciones. Si un producto o una categoría tiene más transacciones, el sistema muestra un mensaje que indica que ese producto o categoría no se puede visualizar. En ese caso es necesario filtrar a una categoría inferior, es decir, a un segmento, o limitar los productos mediante un filtro de fecha.
Todas las ventas se pueden exportar a Excel.
Explicación del recorte de extremos¶
Para aclarar las razones que hay detrás del recorte de un extremo, se dispone de una explicación del recorte para cada uno de los algoritmos.
Algoritmo para productos con un número pequeño de ventas¶
La tabla siguiente ilustra el desarrollo exacto del algoritmo aplicado a cada venta; también muestra las decisiones paso a paso para cada una de las ventas.
Algoritmo para productos con un número mayor de ventas¶
Como primera aproximación, la figura siguiente muestra la serie temporal descompuesta en sus componentes:
Como puede ver, el algoritmo recorta la serie de datos y los meses que considera extremos según los distintos niveles de sensibilidad del recorte. Al pasar el ratón sobre el mes recortado puede ver qué ventas concretas se ajustaron.
Extensiones¶
Análisis conjunto de extremos para un grupo de productos¶
La depuración básica de ventas se aplica a un solo ítem de bodega, es decir, a un solo producto en una bodega concreta.
Pero a veces resulta útil considerar como extrema únicamente aquella venta que es extrema respecto a un grupo mayor de bodegas, o incluso respecto a toda la empresa.
Hay otro caso en el que conviene aplicar el análisis a un grupo de ítems: cuando se usa el módulo Bodega virtual.
El análisis conjunto de extremos se puede configurar para cualquier grupo de ítems. El algoritmo procede entonces como si hubiera recibido un solo ítem como entrada.
Depuración de clientes con contrato¶
La extensión se usa cuando el usuario no tiene la opción de marcar en el sistema ERP un grupo de ventas que se deban considerar extremas. El sistema STOCK ofrece una herramienta sencilla: basta con definir una combinación de Cliente, Bodega, Producto y el Período deseado para que las ventas correspondientes se consideren extremas.
Para usar la extensión debe seleccionar un cliente; los demás campos son opcionales. Si no se especifica nada más, la configuración se aplica a todas las bodegas y productos y a todo el período de ventas.
Configuración de excepciones en depuración de extremos¶
La configuración de excepciones en la depuración de extremos se usa en aquellos casos en que el usuario necesita depurar los extremos de distintos productos con distinta intensidad.
Un ejemplo del uso de esta configuración son los productos que tienen ventas extremas en el pasado, pero cuyas ventas no son casuales. Si esas ventas se depuran, en el futuro su nivel de stock en una bodega concreta se mantendrá más bajo de lo que debería, y en el momento en que la venta extrema se repita se produciría un quiebre de stock de ese producto en la bodega.
En la pestaña “Configuración de excepciones” el usuario puede seleccionar la bodega en la que se encuentra esa categoría de productos concreta, el nivel de la categoría de productos y, no menos importante, el proveedor, la categoría ABC y el nuevo producto, como se muestra en la siguiente imagen.
La configuración más importante es la sensibilidad de la depuración de extremos. STOCK usa el valor medio de sensibilidad de forma predeterminada. El valor “no depurar” significa que se conservarán todas las ventas históricas. El nivel de sensibilidad depende del número de extremos que se pueden depurar, del número de pasadas, del valor del recorte, etc. Cuanto mayor es la sensibilidad, más datos históricos se recortan.
La tabla situada debajo del filtrado de productos muestra los datos de los ítems marcados como excepciones. En la última columna de la tabla puede volver a editar los productos seleccionados o eliminar una fila de la lista de excepciones.
La siguiente pestaña de configuración, “Lista de ítems con excepciones”, muestra la lista completa de ítems con una excepción.
Es importante mencionar que, si hay un conflicto entre las configuraciones de excepciones de categorías relacionadas, se usa la configuración de categoría más reciente. Esto significa, por ejemplo, que si el usuario definió una excepción de no depuración en la categoría A, y esa categoría incluye la subcategoría Resistores, y ahora el usuario exige un nivel medio de depuración en la categoría Resistores, se usará el nivel medio de depuración para Resistores. Para el resto de las categorías dentro de la categoría A se sigue usando la excepción original de no depuración.