Cos'è la previsione della domanda basata su AI?

Gli strumenti di AI e altre funzionalità tecnologiche (tra cui machine learning, analytics predittiva e automazione), possono contribuire a migliorare l'accuratezza e l'efficacia delle iniziative di forecasting. Le aziende potrebbero utilizzare la previsione della domanda basata su AI per ottimizzare i livelli di inventario, migliorare la gestione della supply chain o prendere decisioni in merito a produzione, prezzi e pianificazione strategica.

Questo approccio alla pianificazione della domanda va oltre i metodi di previsione tradizionali, poiché utilizza vasti set di dati e analytics più avanzate per adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato e al comportamento dei consumatori. Consente alle organizzazioni di rispondere rapidamente alle interruzioni, ridurre al minimo gli stockout, ridurre l'inventario in eccesso e mantenere un vantaggio competitivo.

Il forecasting prevede la domanda dei clienti in base all'analisi dei dati e ai modelli. Le aziende si affidano alle previsioni per anticipare la domanda futura, in modo da poter allineare la disponibilità, il procurement e la distribuzione dei prodotti alle tendenze del mercato.

Senza una previsione accurata della domanda, le organizzazioni rischiano l'overstocking (che vincola il capitale all'inventario in eccesso) o l'understocking (che può portare a una perdita di vendite a causa della carenza di scorte). Previsioni accurate della domanda possono migliorare la soddisfazione dei clienti garantendo che i prodotti che desiderano siano disponibili quando e dove li desiderano.

I metodi di forecasting tradizionali che si affidano all'analisi di base dei dati possono faticare con i cambiamenti o i problemi imprevisti del mercato. Potrebbero non essere in grado di risolvere i problemi relativi ai nuovi prodotti che non hanno ancora una cronologia delle vendite da cui attingere. Incorporando modelli AI e algoritmi di machine learning, le organizzazioni possono utilizzare una gamma più ampia di fonti di dati, inclusi dati in tempo reale provenienti da dispositivi Internet of Things (IoT), social media, indicatori economici e previsioni meteorologiche.

Le soluzioni di previsione della domanda basate su AI sono spesso più rapide ed efficienti. Ad esempio, Idaho Forest Group ha utilizzato i miglioramenti basati su AI per ridurre i tempi di forecasting da più di 80 ore a meno di 15 ore. Le soluzioni e le funzionalità di AI eccellono anche nel migliorare l'accuratezza complessiva delle previsioni: uno studio ha dimostrato che l'AI ha contribuito a ridurre gli errori di forecasting fino al 50%.¹  Inoltre, le soluzioni di AI sono scalabili, il che le aiuta ad adattarsi alle crescenti esigenze aziendali.

L'AI può supportare le previsioni della domanda e le decisioni basate sui dati in molti modi. L'AI consente alle aziende di incorporare fonti di dati più ampie, individuare tendenze sottili e adattarsi rapidamente a condizioni mutevoli. Ecco alcuni dei principali modi in cui viene applicata l'AI:

L'AI implementa modelli avanzati come le reti neurali e il deep learning per catturare i driver intricati e non lineari della domanda. Questi modelli sono utili quando i dati storici sono limitati, ad esempio il lancio di un nuovo prodotto o l'ingresso in un mercato sconosciuto. Questa capacità di "prevedere l'imprevedibile" distingue l'AI dai metodi di previsione tradizionali, che solitamente faticano senza lunghe cronologie di dati.

I metodi di forecasting tradizionali si concentrano in genere sui dati storici delle vendite, sui dati di inventario e talvolta su una manciata di indicatori economici. L'AI amplia notevolmente questo ambito. È in grado di assorbire e unificare i dati esterni provenienti da un'ampia gamma di fonti strutturate e non strutturate: cronologia delle transazioni, dati sulla fedeltà dei clienti, traffico sul sito web, recensioni di prodotti, conversazioni sui social media, bollettini meteorologici, ritardi nelle spedizioni e persino sviluppi geopolitici.

Collegandoli tutti, l'AI crea un quadro più completo delle forze che modellano i pattern di domanda.

A differenza dei modelli statistici statici, i sistemi di forecasting basati su AI apprendono in modo dinamico, ovvero sono iterativi e in continuo miglioramento. Gli algoritmi di machine learning identificano relazioni troppo complesse o non lineari all'interno dei dati che i metodi di previsione tradizionali non riescono a catturare.

Ad esempio, potrebbero scoprire che un minuto di cambiamento nel sentiment online, combinato con un andamento meteorologico insolito, prevede in modo affidabile un picco in determinate categorie. Nel tempo, i modelli migliorano attraverso un feedback continuo, aggiornandosi via via che arrivano nuovi dati.

L'analytics predittiva supportata dall'AI va ben oltre la proiezione di tendenze lineari. Questi modelli tengono conto della stagionalità, delle attività della concorrenza, dei prezzi e delle campagne di marketing, ma integrano anche driver meno evidenti come l'incertezza economica o la volatilità della supply chain. Questo aiuta le organizzazioni a passare dalla pianificazione reattiva ("cosa è successo l'anno scorso?") a un processo decisionale proattivo ("cosa è probabile che succeda dopo e perché?")

Gli approcci tradizionali alla pianificazione della domanda presentano un ritardo tra la raccolta dei dati e il processo decisionale. L'AI può ridurre questo ritardo. Elaborando le informazioni in tempo reale, consente alle aziende di individuare improvvise fluttuazioni della domanda e rispondere immediatamente, indipendentemente dal fatto che si tratti di adeguare le strategie promozionali, riallocare gli inventari o reindirizzare la logistica. Questo tipo di agilità è prezioso in mercati in rapida evoluzione come la moda, l'elettronica e l'e-commerce.

La previsione della domanda basata su AI offre numerosi vantaggi, tra cui:

Una maggiore accuratezza delle previsioni riduce il rischio di sovrapproduzione o di esaurimento delle scorte. Grazie alla maggiore precisione, le aziende ottengono insight fruibili che possono supportare meglio la pianificazione strategica e le decisioni basate sui dati.

I sistemi di AI si adattano rapidamente ai cambiamenti e alle perturbazioni del mercato, il che può aiutare le aziende a rimanere competitive e a rispondere efficacemente ai cambiamenti della domanda.

Riducendo al minimo l'inventario in eccesso e ottimizzando l'allocazione delle risorse, l'AI riduce i costi operativi e migliora l'efficienza finanziaria complessiva.

Avere prodotti prontamente disponibili quando i clienti li desiderano conduce a una migliore esperienza del cliente e ne aumenta la fedeltà.

L'AI scopre modelli e tendenze, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e strategiche basate su insight fruibili.

L'AI ottimizza i processi della supply chain e dell'inventario, automatizzando le attività ripetitive e consentendo di risparmiare tempo e fatica.

Nonostante il suo potenziale, la previsione della domanda basata su AI non è esente da problematiche.

Dati storici di vendita imprecisi o incompleti possono ostacolare anche i modelli AI più avanzati. Inoltre, affidarsi a dati esterni, come il sentiment sui social media, può creare complicazioni se le fonti dei dati sono inaffidabili o distorte.

Adottare soluzioni di AI e integrarle con le parti esistenti dell'azienda può essere complesso o richiedere ingenti investimenti a livello di tecnologia e competenze.

Le aziende che adottano l'AI devono considerare delle questioni chiave, come proteggere la privacy dei dati e la sicurezza e garantire la conformità alle normative sui dati, in costante evoluzione.

Nonostante queste sfide, i progressi della tecnologia di AI continuano a risolvere molte di queste limitazioni, rendendo la previsione della domanda basata su AI sempre più accessibile e affidabile.

Circa l'88% dei dirigenti retail afferma che la previsione della domanda è un'area chiave di miglioramento attraverso l'AI. I rivenditori utilizzano strumenti di forecasting basati su AI per prevedere la domanda dei clienti, ottimizzare i livelli di inventario e pianificare campagne di marketing. Ad esempio, Walmart ha adottato il rilevamento della domanda basato su AI per analizzare il meteo, gli eventi locali e le tendenze di acquisto dei clienti, migliorando l'accuratezza delle previsioni.² Gli algoritmi di AI hanno anche aiutato i principali rivenditori a integrare i dati in tempo reale delle vendite online e in negozio per adattare gli inventari in modo dinamico.

I fornitori di energia utilizzano i sistemi di AI per prevedere la domanda di elettricità e carburante, tenendo conto delle dinamiche di mercato, dei modelli meteorologici e del comportamento dei consumatori. Queste previsioni aiutano a bilanciare domanda e offerta, a prevenire le interruzioni e a pianificare i periodi di picco di utilizzo.

Ristoranti e produttori alimentari si affidano ai modelli AI per prevedere la domanda stagionale ed evitare di accumulare scorte eccessive di prodotti deperibili. Le catene di fast food e i rivenditori di alimentari hanno utilizzato il forecasting dell'AI per modellare i cambiamenti della domanda legati agli eventi sportivi, alle festività e persino alle tendenze alimentari basate sui social media.³

Gli ospedali e le aziende farmaceutiche utilizzano l'AI per prevedere la domanda di forniture mediche, garantendo scorte adeguate durante le emergenze o i picchi stagionali. Durante la pandemia di COVID-19, le piattaforme di analisi predittiva hanno contribuito a prevedere il fabbisogno di dispositivi di protezione individuale (DPI) e la domanda di distribuzione dei vaccini, riducendo le carenze nelle aree critiche e hanno aiutato gli enti operanti nel settore della sanità a comunicare meglio con il pubblico.

I produttori utilizzano le previsioni basate su AI per allineare i programmi di produzione alla domanda futura, così come per ridurre gli sprechi e migliorare l'efficienza. Ad esempio, il supporto basato su AI ha aiutato Novolex, un produttore di imballaggi, a ridurre gli inventari del 16% e a ridurre i cicli di pianificazione da settimane a pochi giorni. Integrando i dati storici sulle vendite, i dati della supply chain e gli indicatori di mercato esterni, i produttori possono rispondere in modo proattivo ai cambiamenti della domanda anziché reagire dopo che si sono verificati i problemi.

I modelli di forecasting basati su AI aiutano gli stakeholder della supply chain a gestire le interruzioni, fornendo insight in tempo reale su domanda, offerta e condizioni generali del mercato. I leader della supply chain possono quindi mantenere i livelli di servizio anche quando fattori esterni come ritardi nei porti o carenza di forniture interrompono le tempistiche.

Le compagnie aeree e gli hotel utilizzano il forecasting basato su AI per ottimizzare le strategie di prezzi, gestire il personale e allocare le risorse. Ad esempio, le catene alberghiere stanno utilizzando gli strumenti AI per allineare la disponibilità delle camere e i prezzi ai picchi di domanda la stagione turistica o in occasione di grandi conferenze, aumentando i tassi di occupazione e gli introiti.

L'AI è una parte necessaria dei processi di pianificazione della domanda per le aziende che desiderano anticipare i cambiamenti del mercato e tenere il passo con i concorrenti. Un sondaggio di IBM ha rilevato che il 90% dei dirigenti si aspetta che i workflow della supply chain includano l'aiuto degli assistenti AI e dell'automazione entro il 2026.

Per implementare con successo la previsione della domanda basata su AI, le aziende dovrebbero:

1. Valutare le esigenze aziendali: definire gli obiettivi e identificare sfide o traguardi specifici che le soluzioni di AI possono affrontare.
2. Scegliere i fornitori giusti: selezionare strumenti di AI e fornitori in linea con i requisiti organizzativi.
3. Utilizzare dati di alta qualità: investire in solidi processi di raccolta e pulizia dei dati per migliorare l'accuratezza delle previsioni.
4. Coinvolgere gli stakeholder: comunicare a tutti gli stakeholder i benefici dei sistemi di AI e come possono essere utilizzati. Stabilire pratiche di privacy dei dati, correttezza e mitigazione dei pregiudizi per una buona governance.
5. Monitorare e iterare nel tempo: valutare e perfezionare continuamente i modelli AI per adattarli alle condizioni di mercato in evoluzione.