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Con el tiempo, una línea de base tiende para mostrar un comportamiento consistente: su nivel aumenta, disminuye o permanece estacionario (o puede ser estacional o cíclico). Las relaciones entre períodos de tiempo ayudan a medir este comportamiento: la relación entre un mes y el siguiente, o entre un trimestre y el siguiente, o entre un trimestre y el mismo trimestre del año anterior.
Su línea base podría mezclar las relaciones entre sus períodos de tiempo por varias razones, algunas buenas y otras malas. Un par de ejemplos:
- Quien haya reunido los datos de referencia (no usted, desde luego) pasó por alto los ingresos por ventas del 15 de junio al 30 de junio. Este es un problema real, y es realmente indefendible. "El perro se comió mi tarea" no funciona aquí.
- El almacén se incendió y nadie podía vender nada hasta que la fábrica pudiera ponerse al día con la pérdida de inventario. Una vez más, es un problema real, pero no ayuda a su pronóstico, incluso si la policía atrapa al pirómano.
La razón es esta: si casi toda su línea de base consiste en ingresos mensuales, y un período de tiempo representa solo medio mes, cualquier pronóstico que dependa de la línea base completa se descartará. La figura muestra un ejemplo de lo que puede suceder.
Las celdas A1: B27 contienen una línea de base con ingresos precisos en todas partes. El suavizamiento exponencial proporciona el pronóstico para agosto de 2016 en la celda C28.
Las celdas H1: I27 tienen la misma línea base, excepto para la celda I25. Por alguna razón (contabilidad descuidada, incendio en el almacén u otra cosa), los ingresos de mayo de 2016 no se informaron suficientemente. El resultado es que el pronóstico para agosto de 2016 es más de $ 6,000 menos de lo que es cuando los ingresos de mayo de 2016 no son el resultado de un error ni un incidente de una sola vez. Seis mil dólares pueden no parecer mucho, pero en este contexto es una diferencia del 8 por ciento. Y es aún peor justo después de que ocurre el problema: la diferencia en los dos pronósticos es del 17 por ciento en junio de 2016.
Si no se pueden ubicar los datos faltantes, quizás debido a un error contable o si no se cometió ningún error algún incidente realmente inusual interrumpió el proceso de ventas durante mayo de 2016, probablemente calcules los datos reales de mayo. Un par de formas razonables de hacerlo:
- Tome el promedio de abril y junio y asigne ese promedio a mayo.
- Use de junio de 2014 a abril de 2016 como línea de base, y pronostique mayo de 2016. Luego, use ese pronóstico de mayo de 2016 en su línea base completa, desde enero de 2014 hasta julio de 2016.
Esta situación es una buena razón para trazar su línea de base. Solo mirando la línea de base, es posible que no notes que mayo de 2016 es una bola rara. Pero le salta a la vista si traza la línea de base; consulte la siguiente figura, particularmente de junio a agosto de 2016 en cada cuadro.
No se preocupe por pequeñas diferencias en la duración de los períodos de tiempo de la línea base. Marzo tiene un día más que abril, pero no vale la pena preocuparse. Dos semanas faltantes es otro asunto.
