Glosario
WMAPE: el error de previsión que pesa cada producto por lo que vende
Definición
El WMAPE (MAPE ponderado) mide el error de una previsión como la suma de todos los errores absolutos dividida entre la suma de todas las ventas reales. Así, cada producto o semana pesa según su volumen y el resultado se puede calcular aunque haya ventas a cero. Se usa para comparar previsiones de catálogos con muchas referencias de poca venta, donde el MAPE se dispara. No dice si el error es por exceso o por defecto: para eso está el sesgo.
Si el MAPE trata igual una semana de 2 unidades que una de 2.000, el WMAPE hace lo contrario: cada error cuenta según el volumen. Es la medida que más se usa para juzgar una previsión de reposición con muchos productos, y se calcula en dos líneas.
Qué es exactamente
El WMAPE es un error porcentual en el que cada error se pondera por la venta real. En vez de calcular un porcentaje por periodo y promediar, suma todos los errores en unidades y los divide entre todas las unidades vendidas. El resultado responde a una pregunta sencilla: de cada 100 unidades vendidas, ¿cuántas se equivocó la previsión?
Wikipedia lo describe como la variante más común del MAPE ponderado, con los errores ponderados por los valores reales, y señala que así se resuelve el problema del error infinito cuando hay ventas a cero. El Institute of Business Forecasting lo define como el MAPE en el que los errores se ponderan por volumen de ventas.
También se le llama
MAPE ponderado, weighted MAPE, wMAPE o, en algunos programas, MAD/Mean (error absoluto medio dividido entre la venta media, que da el mismo resultado). Ojo: hay quien llama WMAPE a otras fórmulas con pesos distintos, por ejemplo por margen o por valor. Antes de comparar dos cifras, pregunta cómo se calcularon.
Cómo se calcula
Fórmula: WMAPE = Σ |real − previsión| ÷ Σ real × 100. Ejemplo con tres productos de una semana en un almacén de bebidas: agua de 1,5 L, real 200 y previsión 180 (error 20); cerveza sin alcohol, real 40 y previsión 50 (error 10); vermú, real 5 y previsión 10 (error 5). Suma de errores: 35. Suma de ventas: 245. WMAPE = 35 ÷ 245 ≈ 14,3 %.
Con los mismos datos, el MAPE sería la media de 10 %, 25 % y 100 %: un 45 %. El vermú, que apenas se vende, triplica el error aparente. El WMAPE deja ese producto en su sitio: pesa 5 unidades de 245.
Ojo con esto
Límites del WMAPE que conviene tener presentes:
- Esconde los productos pequeños: como pesan poco, una previsión pésima en referencias lentas casi no se nota. Revisa también por familias.
- No tiene signo: un 14 % puede ser todo por exceso o todo por defecto. Acompáñalo siempre del sesgo.
- Depende del nivel: calculado por producto y tienda en semanas sale mucho más alto que por familia en meses. Compara siempre al mismo nivel.
- Lo importante es el stock: un WMAPE más bajo no garantiza menos roturas si el error se concentra en los productos que más importan.
Dónde aparece en el sistema
Es la medida principal de acierto en la simulación con tus datos: se calcula sobre fechas pasadas con lo que se sabía cada día, por sitio y por familia, y se compara con el de una regla sencilla (repetir la venta de la semana anterior). Si el sistema no mejora a esa regla con tus datos, te lo decimos. Va junto al sesgo y a las roturas y el stock parado que habría habido.
Términos relacionados
MAPE, sesgo de previsión, backtest, modo sombra y la guía de software de previsión de demanda.
Preguntas frecuentes
¿Qué WMAPE deberíamos pedir a un software de previsión?
No hay una cifra universal. Pide que te lo calculen con tu histórico, al nivel al que repones, y que lo comparen con una regla sencilla. La mejora sobre esa regla dice más que el número aislado.
¿WMAPE o MAPE?
Para un catálogo con muchos productos de poca venta, WMAPE. El MAPE puede ser útil producto a producto cuando la venta es alta y estable.
¿Se puede ponderar por euros en vez de por unidades?
Sí, y tiene sentido si te importa más acertar en lo caro. Solo hay que decirlo, porque el resultado cambia.