El punto óptimo de la previsión entre lo microscópico y lo macroeconómico

La previsión es la tercera línea de los negocios. Pocas empresas son muy buenas en eso y se pueden imponer grandes sanciones por equivocarse. De hecho, un encuesta de más de 500 altos ejecutivos mostraron 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 perdieron un 13%, lo que afectó al valor accionarial en un 6%.

La previsión, por 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 reducirla. Los que buscan más recursos quieren aumentarlos. Esta manipulación tiene sentido: si es poco probable que una previsión sea precisa, también podría alinearla con su agenda.

La solución clara es mejorar la calidad de las previsiones, especialmente en los años más lejanos. Con el crecimiento de los macrodatos, es tentador esperar que las previsiones mejoren. Sin embargo, algunas previsiones se centran demasiado en los macrodatos, como el PIB, la urbanización y el crecimiento de la población. No cabe duda de que son importantes, pero a menudo las cosas se pierden en la traducción cuando llegan a su categoría.

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Otras previsiones se centran demasiado en los microdatos, que son muy específicos de su categoría. Pueden quedar demasiado limitados y es fácil perder de vista las grandes perturbaciones 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 nacional 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 un nuevo hogar o un cambio en el estilo de vida, como la búsqueda de 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 del que realmente lo hacen.

Considere algunos ejemplos:

Las tendencias del crecimiento religioso son uno de los mejores indicadores de las categorías relacionadas con la moda. Ciertas religiones influyen en gran medida en el tipo de ropa que lleva durante los servicios religiosos. También pueden influir en su actitud hacia la vestimenta tradicional frente a la ropa occidental fuera de los servicios religiosos. En las áreas donde el cristianismo está creciendo, es probable que las ventas de ropa formal de estilo occidental también aumenten, 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 gravemente afectada es el África subsahariana. Se espera que la proporción de cristianos del mundo que viven en el África subsahariana aumente del 24 por ciento en 2010 al 38 por ciento en 2050 (según Pew Research). El crecimiento de la religión es una tendencia estable, constante y sostenible, que es el tipo de dato ideal para hacer previsiones.

Su clima y el tipo de casa en la que vive son excelentes indicadores del gasto per cápita en entretenimiento (por ejemplo, juguetes) y educación (libros) en bebés y niños pequeños. Compare el espacio habitable disponible de una gran casa suburbana con un sótano de tamaño completo con el de un condominio pequeño en una gran ciudad. A esto se suma el clima local, que determina 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 en 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 motor fundamental de la demanda no es la elección de vivir en una casa y un clima determinados. La demanda de los padres por 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 casa y el clima es fácil 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 que amalgama la educación, la economía y la infraestructura) es otro gran 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», que compra bebidas funcionales básicas, como productos lácteos y botellas grandes de agua, para cocinar, lavar y beber, o «vivir para beber», en el que las personas compran más bebidas relacionadas con el disfrute, como vino, café y otras bebidas premium o funcionales relacionadas con la salud.

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. En concreto, del 2000 al 2012, su índice de desarrollo pasó de 59 a 72, lo que lo situó en un estándar de desarrollo «alto». Durante ese mismo período, su consumo de vino de uva se quintuplicó con 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 se desarrollan de forma lenta y constante, lo que los hace ideales para hacer previsiones.

Al final, como muchos ejercicios de análisis, la previsión es un proceso de «basura que entra, basura que sale»: solo se obtiene lo que se pone. Utilizar los 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.