▷ Estacionalidad de la demanda | Actualizado noviembre 2024

ejemplos de demanda estacional

La demanda estacional es la fluctuación de la demanda de determinados productos o servicios en función de la época del año. Es crucial que las empresas utilicen la previsibilidad de esta tendencia en su beneficio y realicen los estudios de mercado adecuados.
Sin un inventario suficiente, se corre el riesgo de perder la cuota de mercado y la fidelidad de los clientes. La gestión de la demanda estacional es también un componente importante de una estrategia de precios rentable. Sin una previsión precisa de la demanda, es mucho más difícil fijar y obtener los mejores precios para sus productos o servicios.
Se trata de la estacionalidad que conlleva el cambio de las estaciones. La demanda de alimentos, ropa, material deportivo, etc. cambiará en función de la estación del año en la que nos encontremos. También hay festivales que acompañan a estas estaciones. Durante el mes de diciembre, la temporada navideña supondrá una mayor demanda para las empresas que suministran regalos, embalajes personalizados y ropa de temática navideña.
Algunas empresas se concentran principalmente en estas temporadas para mantener sus resultados. Por ejemplo, los parques acuáticos cerrarán durante las temporadas bajas, ya que la demanda es baja y no sería rentable operar. En los últimos años se han popularizado las “tiendas pop-up”. Estas tiendas abren durante unos meses, o incluso semanas. En ellas se venden productos específicos de la temporada, como los de Halloween.

estacionalidad de la demanda en el turismo

La estacionalidad es habitual en muchos sectores y puede implicar un gran número de factores, como la influencia de los cambios meteorológicos estacionales, por ejemplo. Por definición, se trata de cualquier cambio que influya sistemáticamente en su demanda durante los mismos períodos. Esto confiere cierta complejidad a los modelos de previsión de la demanda y limita el uso de algunos de ellos. Los modelos de previsión de alisamiento simple y doble exponencial (analizados en artículos anteriores) no reconocen estos patrones estacionales y, por tanto, no pueden extrapolar ningún comportamiento estacional futuro.
Se aplica una tasa de aprendizaje, gamma (), a la métrica del factor estacional (s), de modo que el modelo utilizará un método de ponderación exponencial para determinar qué porcentaje de peso se da a la observación más reciente en comparación con la estimación anterior. En otras palabras, determinará si la previsión debe responder rápidamente o no a una determinada variación de la demanda. Teniendo en cuenta que la estacionalidad en general no tiene cambios significativos de un año a otro, mantener la tasa de aprendizaje baja, inferior a 0,3 por ejemplo, evitará adaptaciones innecesarias para ajustarse a situaciones excepcionales y a valores atípicos, y mantendrá este método como un modelo de previsión más regularizado.

previsión de la estacionalidad

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En los datos de series temporales, la estacionalidad es la presencia de variaciones que se producen en intervalos regulares específicos inferiores a un año, como semanales, mensuales o trimestrales. La estacionalidad puede estar causada por diversos factores, como el clima, las vacaciones y los días festivos[1] y consiste en patrones periódicos, repetitivos y generalmente regulares y predecibles en los niveles[2] de una serie temporal.
Las fluctuaciones estacionales de una serie temporal pueden contrastarse con los patrones cíclicos. Estos últimos se producen cuando los datos presentan subidas y bajadas que no tienen un periodo fijo. Estas fluctuaciones no estacionales suelen deberse a las condiciones económicas y a menudo se relacionan con el “ciclo económico”; su periodo suele extenderse más allá de un solo año, y las fluctuaciones suelen ser de al menos dos años[3].