Modelos predictivos simples para estimar ingresos por donaciones
Prever cuántos fondos ingresarán en los próximos meses puede marcar la diferencia entre una planificación responsable y decisiones apresuradas. Aunque hablar de “modelos predictivos” suene técnico, no hace falta ser estadístico ni usar software avanzado.
Con una hoja de cálculo y datos bien organizados, cualquier ONG puede proyectar ingresos de forma razonable.
1. ¿Por qué hacer predicciones?
Porque tomar decisiones a ciegas es un riesgo innecesario.
Proyectar ingresos permite:
- Planificar actividades y gastos con mayor seguridad
- Estimar brechas financieras con anticipación
- Prepararse para momentos de baja recaudación
- Justificar decisiones ante el directorio o financiadores
2. Qué necesitas para comenzar
Solo tres cosas:
- Un registro ordenado de ingresos por donaciones, al menos de los últimos 12 meses (mejor si tienes más).
- Excel o Google Sheets, nada más.
- Constancia para actualizar los datos cada mes.
Formato recomendado:
| Mes | Monto donado (USD) |
|---|---|
| Enero 2023 | 4.500 |
| Febrero 2023 | 3.800 |
| … | … |
| Mayo 2024 | 6.100 |
3. Cómo crear una predicción simple en Excel o Sheets
- Carga los datos históricos mes a mes.
- Inserta un gráfico de líneas para visualizar la tendencia.
- Usa la función de tendencia lineal o media móvil:
- En Excel: usa
=TENDENCIA()para proyectar próximos meses. - En Sheets: puedes aplicar
=FORECAST()o extender la línea de tendencia en el gráfico con clic derecho > «Agregar línea de tendencia».
- En Excel: usa
- Ajusta el modelo si hay estacionalidades (por ejemplo, donaciones más altas en diciembre).
4. Qué debes tener en cuenta
- No busques precisión exacta. El objetivo es anticipar, no adivinar.
- Elimina valores atípicos aislados (como una gran donación única que no se repetirá).
- Incluye notas explicativas. Por ejemplo: “Este modelo asume que la tendencia de crecimiento mensual del 5% se mantiene”.
5. Ejemplo práctico
Una ONG revisó sus ingresos mensuales de los últimos dos años y notó un crecimiento promedio del 4% mensual. Aplicando una proyección lineal, estimó ingresos totales para el próximo semestre.
Gracias a eso, pudo anticipar un déficit y preparó con tiempo una campaña de refuerzo para julio.
Conclusión
No necesitas un máster en datos para prever ingresos futuros.
Lo importante no es tener el modelo perfecto, sino contar con una herramienta básica que te ayude a tomar mejores decisiones con lo que ya tienes.