En procesos de planeación y análisis de demanda, es común que surjan dudas sobre cómo se calcula la eficiencia del forecast y por qué los resultados pueden diferir de otros marcos de medición.
El sistema trabaja en dos etapas. La primera es la construcción del histórico.
Cada vez que se ejecuta el modelo:
Se guarda el forecast hacia adelante (por ejemplo: N, N+1, N+2).
Se almacena el forecast generado en ese momento (mensual o semanal).
No se guarda información retrospectiva.
No se reescribe la historia.
Ejemplo
Supongamos que estamos en enero.
En la corrida de enero, el sistema genera:
Febrero: 100 unidades
Marzo: 120 unidades
Esa proyección queda almacenada como el forecast oficial generado en enero.
Más adelante, cuando febrero y marzo terminen, podremos comparar esas cifras con las ventas reales.
Es importante entender que:
Una vez que el periodo proyectado ya pasó, el sistema cruza:
Forecast almacenado vs Ventas reales.
A partir de esa comparación se calculan métricas de error, incluyendo WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error).
Consulta el forecast histórico guardado.
Cruza contra ventas reales hasta la fecha de corte.
Calcula métricas para distintos escenarios (por ejemplo: Suggested, BackSuggested, NextSuggested, Naive, Forecast Colab).
El resultado refleja:
El BestFit es un concepto diferente. Mientras el forecast almacenado representa la predicción real hecha en el pasado, el BestFit representa: El modelo que mejor habría explicado el comportamiento real, visto en retrospectiva.
Es decir:
Se analiza la historia ya conocida.
Se identifican los parámetros o modelos que mejor ajustan los datos observados.
Se muestra ese desempeño como referencia.
Forecast almacenado:
Es una predicción hecha sin conocer el futuro.
Se mide contra lo que realmente ocurrió.
Representa desempeño real del proceso predictivo.
Se calcula con información completa del pasado.
Identifica el mejor ajuste ex-post.
No representa necesariamente el forecast que fue emitido en su momento.
La diferencia principal radica en el momento de la información.
Cuando se genera el forecast:
No se conoce la venta futura.
Se trabaja con la información disponible hasta ese momento.
El error refleja incertidumbre real.
Cuando se calcula el BestFit:
Ya se conoce el resultado final.
Se puede optimizar el ajuste.
Se elimina la incertidumbre del futuro.
Por eso:
El horizonte almacenado (por ejemplo, N a N+2) determina:
Qué periodos podrán medirse en eficiencia.
Cuánto tiempo debe pasar antes de evaluar resultados.
Qué tan amplia será la visión histórica disponible para análisis.
Si se amplía la ventana (por ejemplo a N+7):
Se podrá medir eficiencia en un horizonte más largo.
Pero será necesario esperar a que esos periodos ocurran para tener ventas reales comparables.
En forecasting, el tiempo es un componente estructural del análisis.
Conclusión
Es fundamental distinguir entre:
La eficiencia del forecast real, que mide la calidad de las predicciones emitidas.
El BestFit, que representa el mejor ajuste posible con información histórica completa.
Ambos son valiosos, pero cumplen funciones distintas:
El Forecast mide desempeño operativo.
El BestFit funciona como referencia analítica.
Entender esta diferencia permite:
Interpretar correctamente los indicadores.
Evitar comparaciones conceptualmente incorrectas.
Tomar decisiones informadas en procesos de mejora continua.
