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La previsión es la tercera vía del negocio. Pocas empresas son realmente buenas en eso y puede haber grandes sanciones por equivocarse. De hecho, unencuesta de más de 500 altos ejecutivos mostró que solo el 1% de las empresas alcanzaron sus previsiones financieras en tres años y solo una de cada cinco está dentro del 5%. En general, las empresas cayeron un 13%, lo que afectó al valor accionarial un 6%.
Predecir, por muy difícil que sea desde el punto de vista analítico, se parece mucho a la política, en el sentido de que hay varias agendas. Los responsables de ofrecer una previsión de ingresos normalmente quieren bajarla. Los que buscan más recursos quieren aumentarlos. Esta manipulación tiene sentido: si es poco probable que una previsión sea precisa, también puede alinearla con su agenda.
La solución clara es mejorar la calidad de las previsiones, especialmente en los próximos años. Con el crecimiento de los macrodatos, es tentador esperar que las previsiones mejoren. Pero algunas previsiones se centran demasiado en los macrodatos, como el PIB, la urbanización y el crecimiento de la población. Esos son sin duda importantes, pero a menudo las cosas se pierden en la traducción cuando llegan a su categoría.
Otras previsiones se centran demasiado en los microdatos que son muy específicos de su categoría. Pueden llegar a ser demasiado estrechos y es fácil perder de vista las perturbaciones mayores que podrían producirse. Algunos incluso creen que las respuestas surgirán si seguimos procesando datos cada vez más grandes con mejores ordenadores.
Nuestra opinión es que los «datos intermedios» son la clave para mejorar las previsiones. Por datos intermedios, nos referimos a la información que se encuentra en algún punto entre los grandes datos a nivel de país y los microdatos específicos de la categoría. A veces, esta información indica acontecimientos de la vida y factores desencadenantes a nivel individual: casarse, mudarse a una nueva casa o un cambio de estilo de vida, como encontrar un nuevo trabajo. Todas estas cosas pueden influir drásticamente en su necesidad de productos y servicios. Los datos intermedios están más cerca de los consumidores reales que de los datos lejanos, como el PIB, pero elevan el marco de referencia, ya que la mayoría de las empresas creen erróneamente que los consumidores dedican más tiempo a pensar en sus categorías y marcas que en realidad.
Considere algunos ejemplos:
Las tendencias del crecimiento religioso son uno de los mejores predictores de las categorías relacionadas con la moda. Ciertas religiones influyen fuertemente en el tipo de ropa que lleva durante los servicios religiosos. También pueden influir en sus actitudes hacia la vestimenta tradicional frente a la ropa occidental fuera de los servicios religiosos. En las áreas en las que el cristianismo está creciendo, es probable que las ventas de moda formal de estilo occidental también crezcan, ya que el cristianismo suele tener una fuerte aceptación e influencia de la cultura y la ropa occidentales. Por ejemplo, una zona del mundo que podría verse fuertemente afectada es el África subsahariana. Se espera que la proporción de cristianos del mundo que viven en el África subsahariana pase del 24% en 2010 al 38% en 2050 (según Pew Research). El crecimiento de la religión es una tendencia estable, constante y sostenible, que es el tipo de datos ideal para pronosticar.
Su clima y el tipo de casa en la que vive son excelentes indicadores del gasto per cápita en bebés y niños pequeños en entretenimiento (por ejemplo, juguetes) y educación (libros). Compare el espacio habitable disponible de una casa suburbana grande con un sótano de tamaño completo con el de un condominio pequeño en una ciudad grande. Combine esto con su clima local, que dicta el tiempo que pasa dentro o fuera de su casa cuando hace más mal tiempo. Verá rápidamente cómo una familia en una casa más grande y un clima más duro tiene mucha más capacidad y demanda para comprar productos de entretenimiento y juguetes y libros educativos para sus hijos en crecimiento.
El impulsor fundamental de la demanda no es la elección de vivir en una casa y un clima determinados. La demanda de los padres sobre el tipo de hogar y el clima en los que criar a sus hijos impulsó la elección de la casa y el clima, lo que a su vez impulsó la demanda de gastos en entretenimiento y educación. Pero la elección de la casa y el clima son fáciles de medir, mientras que no existe un conjunto de macrodatos sobre las motivaciones de los padres.
El índice de desarrollo humano de las Naciones Unidas (una métrica amalgama de la educación, la economía y la infraestructura) es otro excelente indicador del comportamiento de los consumidores, específicamente en lo que respecta al gasto de los consumidores en bebidas. Este índice puede ayudar a explicar si la demanda de bebidas de los consumidores es más «beber para vivir», comprar bebidas funcionales básicas, como productos lácteos y botellas grandes de agua para cocinar, lavar y beber, o «vivir para beber», en el que la gente compra más bebidas relacionadas con el disfrute, como vino, café y otras bebidas de primera calidad o relacionadas con la salud funcional.
China fue un buen ejemplo de ello, ya que pasó de «medio» a «alto» en el índice de desarrollo humano durante la década de 2000. Concretamente, de 2000 a 2012, su índice de desarrollo subió de 59 a 72, lo que lo situó en el estándar de desarrollo «alto». Durante ese mismo período, su consumo de vino de uva se multiplicó por más de cinco, pasando de poco más de 0,25 litros per cápita a 1,5 litros per cápita, según un estudio de la Universidad Nacional de Australia. Y de nuevo, se trata de datos disponibles públicamente que también tienen un desarrollo lento y constante, lo que los hace ideales para hacer previsiones.
Al final, como muchos ejercicios de análisis, la previsión es un proceso de «basura entra, basura sale», solo obtiene lo que pone. Utilizar macrodatos para incorporar «datos intermedios» (idealmente de fuentes de datos más lentas, estables y sostenibles) y, a menudo, utilizar datos adyacentes a su empresa y categoría, puede ser una excelente manera de mejorar la precisión de las previsiones, el crecimiento y el valor para los accionistas.