[su_pullquote align=»right»]Por Xavier Brusset[/su_pullquote]

La demanda de muchos productos está directa o indirectamente vinculada a las condiciones climáticas. A su vez, esto puede causar excesos de stocks o, al contrario, faltantes y pérdida de ventas. Aunque el conocimiento de esta relación causa-efecto viene de antaño, la manera de usarla y explotar los avatares meteorológicos es algo que sigue desconcertando a los que la gestionan.

En efecto, aunque podamos saber de antemano el número de camisetas o de cervezas que venderemos en verano, el cálculo del impacto de un día gris, un día fresco, en las ventas de esos productos es algo que cuesta evaluar. En Francia, el 80% de los sectores de actividad son “meteosensibles”, es decir condicionados por los cambios climáticos. Por ejemplo, el verano de 2010 fue un año catastrófico para la cosecha del trigo en Rusia, lo cual acarreó una brusca subida de los precios de los cereales. Este riesgo, no obstante, no se limita a fenómenos violentos. Así pues, salvo los sectores de la energía y la agricultura, en general las empresas no son todavía conscientes de su dependencia a la meteorología. De hecho, en términos de gestión, las ventas son sensibles a las desviaciones de la meteorología en relación con su media.

El interés tanto científico como para los gerentes consiste pues en explotar el vínculo entre ventas y las desviaciones entre la meteorología habitual y la real. Hay que evaluar pues el impacto de las anomalías climáticas sobre las ventas. De la misma manera que las regiones templadas del globo padecen variaciones cada vez mayores, las consecuencias sobre las ventas también son cada vez más fuertes. En Francia, la temperatura media en primavera oscila entre los 6°C y los 14°C. Según un estudio publicado por el European Journal of Operational Research en enero de 2015, un grado más en primavera supone un incremento del 3% en la venta de ropa para niños y del 2,5% en ropa en supermercados. En otoño, ocurre lo contrario: la subida de un grado provoca una caída del 3% en la venta de ropa para niños y del 2% en ropa en supermercados.

Ahora bien, no todas las categorías de productos reaccionan de la misma manera frente a la meteorología, como tampoco son sensibles a las mismas variables meteorológicas. ¡La evaluación del nivel de ventas no depende simplemente de la temperatura que marca el termómetro! Hay otra serie de factores que entran en juego, como el número de días festivos y las promociones. Así las cosas, un estudio sobre cremas solares que demuestra la existencia de una tasa de correlación del 83% entre las ventas y el número de días de sol, también constata que dicha tasa sube hasta el 92% cuando se tienen en cuenta el número de días festivos y las promociones. Para las ventas de algunos elementos de los motores diésel sensibles al frío, la variable explicativa preponderante es el número de días al mes durante los cuales el termómetro desciende por debajo de un determinado umbral. Además, hay que tomar en consideración los tiempos de respuesta entre ventas y fenómenos meteorológicos.

Incluso tras haber establecido el vínculo entre variable meteorológica y venta, su explotación por parte del gerente no es tarea fácil. En la medida en que los pronósticos meteorológicos a disposición de las empresas no son fiables más allá de los diez días, solo determinados sectores económicos capaces de ajustar sus condiciones de explotación durante ese plazo de tiempo reúnen las condiciones para explotar plenamente el citado vínculo.

Para los demás, hay que aplicar otras técnicas, dos de las cuales describiremos brevemente.

La primera técnica se sirve de datos meteorológicos no para hacer previsiones sino para explicar el pasado. Las ventas históricas, la mayoría de las cuales fueron sometidas a ajustes estacionales, también pueden corregirse en función de los efectos meteorológicos. El interés reside en poder trabajar sobre datos que reflejen estrictamente las consecuencias de la actividad humana: el lanzamiento de nuevos productos, el efecto de las campañas comerciales, la influencia de un mejor servicio posventa, un cambio de distribuidor, etc. Los analistas financieros podrían comprender mejor los comunicados emitidos por empresas sensibles a la meteorología ante datos corregidos o si dispusieran de los medios adecuados para corregir estos datos estadísticos por sí mismos.

La segunda técnica se sirve de la cobertura de riesgos. Del mismo modo que existen seguros que cubren ante eventualidades muy poco frecuentes aunque catastróficas, también cabe la posibilidad de protegerse ante una mala temporada. Tras haber identificado la variable meteorológica con mayor correlación con las ventas de un producto o servicio, se puede establecer la póliza de seguro adecuada. Si las variables observadas a posteriori alcanzan o superan el umbral predeterminado en la póliza del seguro, se activa el pago de una indemnización proporcional al rebasamiento de ese umbral. Tomemos como ejemplo una empresa que fabrica cremas de protección solar. Si el número de días de sol al término de la temporada es inferior a un umbral mínimo previsto en la póliza (y, por lo tanto, a priori las ventas han sido malas), se activa el pago de la indemnización proporcional a la falta de días de sol, que deberá cubrir el lucro cesante. Sería el caso aplicable a una fuerte correlación. El efecto de factores humanos (como la competencia o el número de días festivos) no se tiene en cuenta. En el caso favorable con muchos días de sol, el fabricante de cremas solares solo habra incurrido el gasto del importe de la prima del seguro.

El clima no es un riesgo nuevo para la actividad humana. Sin embargo, antes de poder establecer pólizas de seguros para las empresas, hacía falta elaborar bases de datos con series de variables meteorológicas históricas lo suficientemente largas. En el siglo XIX, solo fue posible establecer seguros de vida a partir del momento que existieron tablas actuariales[1] sobre la esperanza de vida. La competencia fuerte que limita los márgenes hasta límites insospechados vuelve imprescindible tener en cuenta el riesgo meteorologico de una manera sistemática. A pesar de la existencia de herramientas financieras y de gestión, son pocos los directivos que han implementado en sus empresas los procedimientos y las prácticas de gestión adecuadas. Más allá de la concienciación y el diagnóstico, tener en cuenta el riesgo meteorologico y su cobertura es algo que requiere nuevas prácticas de gestión. En las empresas pioneras, esto es ya una realidad. Por ejemplo, Bosch Francia no vacila en proponer a sus distribuidores suscribirse a una póliza contra el riesgo meteorológico. El fabricante propone descuentos sobre la cantidad total de bujías de precalentamiento para motores diésel pedidas si en invierno el frío no ha sido lo suficientemente intenso[2]. Estos descuentos se aplican sobre los pedidos pasados en primavera en función de las temperaturas constatadas el invierno precedente. De hecho, Bosch subvenciona el almacenamiento de la mercancía de los distribuidores: el riesgo de agotado en caso de un invierno riguroso se ve reducido. La participación de mercado de los distribuidores y de Bosch debería crecer en consecuencia precisamente en los inviernos rigurosos, cuando crecen las necesidades.

[1] Tablas que, para cada edad de un cliente potencial, muestran la esperanza de vida restante.

[2] Las bujías de precalentamiento para motores diésel suelen dejar de funcionar tras la exposición a un frío intenso durante varios días.

[su_note note_color=»#f8f8f8″]Por Xavier Brusset, issue de l’article J-L. Bertrand, X. Brusset, M. Fortin “Assessing and hedging the cost of unseasonal weather: the case of the apparel sector”, European Journal of Operational Research, vol. 244, n°1, pp261-276.[/su_note]