Previsione della domanda: Perché l’analisi predittiva è la risposta

In questo articolo scoprirete come le catene di fornitura avanzate stiano applicando la Predictive Analytics alla previsione della domanda per ottenere una precisione ancora maggiore.

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La previsione della domanda è un processo che prevede l’utilizzo di analisi dei dati storici per prevedere e stimare la futura domanda di un prodotto o servizio da parte dei clienti. Ma se siete interessati a questo tipo di articolo, probabilmente lo conoscete già.

Questo articolo non è un’altra cosa. L’articolo si propone di chiarire come l’analisi predittiva venga utilizzata per estrarre le tendenze future dai dati e di fornire informazioni su come prendere decisioni più informate in materia di supply chain e gestione delle scorte.

Inizieremo con un’analisi degli standard della previsione della domanda (definizione e vantaggi). Continuate a leggere per capire come le catene di fornitura del futuro stanno applicando l’analisi predittiva alla previsione della domanda al massimo delle loro potenzialità.

Che cos’è la previsione della domanda?

La previsione della domanda è un processo che prevede l’utilizzo di analisi predittive su dati storici per prevedere e stimare la futura domanda di un prodotto o servizio da parte dei clienti.

I vantaggi

Nell’ambiente digitale di oggi, le aziende hanno accesso a una quantità impressionante di dati, ma avere un sacco di informazioni in giro non è sufficiente a fornire un vantaggio competitivo. La previsione della domanda viene utilizzata dalle aziende per prendere decisioni più informate sulla loro catena di approvvigionamento e sulla gestione delle scorte.

La previsione della domanda prende questi dati e li trasforma, attraverso l’analisi predittiva, in informazioni che guidano le decisioni e possono fornire alle aziende:

• Maggiore prevedibilità, sia per quanto riguarda i futuri movimenti del mercato che la domanda dei clienti.
• Gestione accurata delle scorte, per ridurre la distanza tra prodotti e utenti.
• Evitare i rischi di liquidità prevedendo e anticipando i periodi di bassa domanda.

Come funziona la previsione della domanda? Quantitativo e qualitativo

Le forme più accurate di previsione della domanda coinvolgono sia la previsione quantitativa che quella qualitativa. Entrambe le forme di previsione si basano sulla capacità di generare intuizioni da diverse fonti di dati lungo tutta la catena di fornitura.

I dati qualitativi possono essere raccolti da fonti esterne come notizie, tendenze culturali e sociali, ricerche di mercato e sui concorrenti. I dati qualitativi possono anche essere raccolti internamente dai feedback e dalle recensioni dei clienti.

L’idea è che le macro-tendenze, i movimenti generali del mercato e le opinioni dei clienti non forniscano numeri esatti o dati generali sufficienti per un’analisi quantitativa. Tuttavia, possono essere una fonte molto ricca di informazioni sul modo in cui determinate organizzazioni, industrie e individui pensano e agiscono.

I dati quantitativi sono quasi sempre raccolti internamente, dai numeri delle vendite e dei periodi di picco degli acquisti alle analisi delle scorte e delle ricerche. Nella maggior parte dei casi, lavorerete con i Big Data e utilizzerete le moderne tecnologie per estrarre informazioni da questi enormi set di dati.

Queste moderne tecnologie includono l’analisi avanzata, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.

L’idea generale è quella di utilizzare gli approfondimenti qualitativi per aiutare a prevedere le macro-tendenze e i movimenti di mercato futuri e di utilizzare gli approfondimenti quantitativi per comprendere le fluttuazioni della domanda della vostra attuale base di clienti nel prossimo futuro, al fine di prendere decisioni più informate in merito alla gestione della vostra supply chain.

Come prevedere la domanda con l’Analisi Predittiva?

Sfortunatamente, non abbiamo accesso a una scatola nera che da un lato raccoglie le tendenze e i dati dei clienti e dall’altro fornisce informazioni utili. Il metodo utilizzato dalle aziende per estrarre informazioni quantitative e qualitative per la previsione della domanda è la cosiddetta analisi predittiva.

Che cos’è l’analisi predittiva?

L’analisi predittiva è una tecnica di analisi dei dati che utilizza algoritmi statistici e tecniche di Machine Learning per identificare la probabilità di scenari futuri a partire da dati storici. Si tratta di un calcolo accurato delle probabilità basato sull’elaborazione di grandi volumi di dati.

Se tutto ciò inizia a suonarvi familiare, non preoccupatevi, non state vivendo un deja vu: l’analisi predittiva è la spina dorsale di qualsiasi strategia di previsione della domanda di successo.

Quando abbiamo parlato di generazione di insight quantitativi e qualitativi, in realtà ci riferivamo all’uso dell’analisi predittiva.

Ma per sfruttare correttamente la potenza dell’analisi predittiva, è importante tenere a mente i fattori che influiscono sui dati raccolti sulla domanda dei clienti. Proprio come la moda, la domanda dei clienti si muove in cicli. Prevedere come e quando si verificano questi cicli è fondamentale per una corretta previsione della domanda.

Cosa differenzia l’Analisi Predittiva dagli altri tipi di previsione della domanda?

Quando si parla di previsione della domanda, spesso si parla di analisi previsionale. Questa forma di analitica è simile all’analitica predittiva, ma ha uno svantaggio fatale.

Mentre sia l’analisi predittiva che quella previsionale rispondono alla domanda “che cosa accadrà”, la prima fa un passo avanti e risponde alla domanda “perché accade”. Questa potrebbe sembrare una semplice differenza che non offre alcun vantaggio tangibile, ma in realtà offre un grande balzo in avanti in termini di precisione.

Sapere perché la domanda sta per aumentare permette ai responsabili delle decisioni di aggirare le nuove informazioni, fornendo un maggiore controllo su come interpretare le previsioni della domanda. I dati utilizzati nell’analisi predittiva provengono inoltre da fonti più diversificate e aggiornate, rendendo le previsioni più tempestive e meno soggette a variazioni nel tempo.

Fattori che influenzano il ciclo di vita della domanda del cliente

Stagionalità

La stagionalità è esattamente ciò che sembra. Si riferisce alle variazioni del volume degli ordini nel corso dell’anno e coincide con un periodo specifico, spesso di qualche mese. I marchi che si basano molto sulla stagionalità per le vendite vedranno spesso un grande picco nella domanda durante la loro stagione di punta (si pensi a un’azienda specializzata in cappotti invernali che vende di più durante i mesi più freddi dell’anno e meno in estate).

Le aziende che si basano sulla domanda stagionale riducono le scorte in magazzino durante i mesi lenti per risparmiare risorse e aumentare la produzione e le operazioni nei mesi che precedono la stagione di punta. La natura ciclica delle imprese stagionali rende più interessante l’esternalizzazione dell’adempimento delle attività di vendita al dettaglio a società di logistica terze.

È importante tenere conto della stagionalità quando si utilizzano le analisi predittive per assicurarsi che le analisi non siano falsate da quello che è, in sostanza, un normale calo delle vendite.

Competizione

La concorrenza influisce sempre sulle vendite, ma l’introduzione di un nuovo operatore nella vostra area di attività può allontanare i clienti dai vostri prodotti e servizi. Tenere d’occhio la nuova concorrenza, che si tratti di un’azienda che produce offerte simili o di una soluzione tangente, è una parte importante dell’analisi predittiva.

La previsione della domanda a volte si concentra troppo specificamente su come i clienti attuali si comporteranno in futuro, mentre l’inclusione della concorrenza nella vostra analisi predittiva vi fornirà le informazioni necessarie per rispondere rapidamente a chi vi ruba la domanda da sotto il naso.

Valore di vita del cliente

I diversi tipi di beni avranno previsioni di domanda intrinsecamente diverse. Gli articoli deperibili, ad esempio, avranno una domanda più ricorrente, mentre articoli come l’abbigliamento hanno periodi di tempo più lunghi tra un acquisto e l’altro.

La comprensione del valore di vita del cliente (il totale degli acquisti effettuati dai clienti in un periodo di tempo) può migliorare notevolmente l’accuratezza delle analisi predittive quando si tratta di previsioni della domanda.

Conoscere meglio il rapporto tra i clienti e i vostri prodotti può aiutarvi a generare ricavi ricorrenti e a determinare il tipo di domanda che potete aspettarvi dai singoli clienti nel tempo.

Geografia

Questo è forse il fattore più importante da tenere in considerazione quando si utilizza l’analisi predittiva per progettare una strategia di previsione della domanda. La distanza tra i diversi punti della vostra catena di fornitura, così come la distanza tra i vostri clienti e le vostre offerte, è fondamentale per capire dove sono le vostre opportunità di crescita.

Amazon, ad esempio, ha notoriamente ottimizzato la previsione della domanda per ottimizzare le scorte all’interno dei suoi centri di approvvigionamento, avvicinando gli articoli ai clienti che hanno maggiori probabilità di ordinarli e risparmiando tempo, carburante e denaro.

Questo è anche il fattore che ha il maggior margine di miglioramento, in quanto può avere un impatto enorme sui vostri profitti.

5 passi per iniziare

1. Definizione degli obiettivi

L’obiettivo della previsione della domanda è determinare cosa, quanto e quando i clienti acquisteranno in un determinato periodo di tempo. La semplice implementazione dell’analitica predittiva non è sufficiente per cogliere i vantaggi della previsione della domanda.

Stabilite quali sono le aree con maggiore margine di miglioramento e date priorità agli obiettivi realizzabili per quelle aree.

In questo caso, i parametri dovrebbero concentrarsi su:

• Tempo e periodo
• Tipi di prodotti
• Tipo di clienti

2. Raccolta e registrazione dei dati

Per raccogliere la quantità e il tipo di dati di cui avete bisogno per implementare la previsione della domanda, dovrete registrare informazioni da ogni canale disponibile. L’utilizzo di una strategia omnichannel è un modo eccellente per garantire la raccolta di dati sufficienti per i modelli di analisi predittiva.

Dovreste raccogliere dati da:

• Data e ora dell’ordine
• SKU (Stock Keeping Unit) di ciascun ordine
• Tassi di ritorno
• Scorte vecchie e obsolete
• Frequenza delle vendite di scorte
• Dati di mercato

3. Pulizia dei set di dati

Lavorare con grandi insiemi di dati può essere complicato. La vostra analisi sarà sempre e solo accurata quanto le informazioni che avete a disposizione. Prima di scatenare i cani digitali sui vostri dati, è importante ripulire i grandi insiemi di dati per garantire l’accuratezza delle previsioni della domanda.

Assicurarsi di controllare:

• L’affidabilità delle misurazioni
• Congruenza dei dati tra più canali diversi
• Quanto sono recenti i dati che si stanno imputando
• Pregiudizi invisibili in dati specifici

4. Analisi

Gli schemi che si ripetono costantemente sono un ottimo indicatore di tendenze che possono essere utilizzate per prevedere i risultati futuri. Anche se le nuove informazioni, la tecnologia o la concorrenza possono alterare il corso delle previsioni, queste tendenze sono il fulcro della previsione della domanda.

Cercare modelli trasversali:

• Le stagioni
• Vacanze
• Geografia
• Demografia
• Linee di prodotto

Budgeting e monitoraggio

Una volta ottenute le previsioni sulle tendenze della domanda, è il momento di iniziare a implementarle nel processo decisionale. Modificate l’inventario e le linee di produzione per essere più sincronizzati con le tendenze della domanda.

Assicuratevi di monitorare le vendite per verificare quanto le vostre previsioni siano state in grado di prevedere la domanda effettiva dei clienti. Questa è forse la fase più cruciale del processo e dovrebbe essere utilizzata per informare le previsioni future e le modifiche ai vostri attuali modelli di analisi predittiva.

Il Futuro delle Moderne Catene di Approvvigionamento è Predittivo

L’uso dell’analisi predittiva per creare una strategia dettagliata di previsione della domanda è un modo eccellente per ottimizzare l’inventario e fornire ai clienti ciò di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno, ma è solo un pezzo del puzzle. La gestione della supply chain sta cambiando e il futuro delle catene di approvvigionamento è predittivo.

Se state pensando di implementare una strategia di previsione della domanda nella vostra azienda, perché non contattate uno dei nostri consulenti? L’analisi predittiva è uno strumento difficile da padroneggiare, ma non dovete farlo da soli.

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