Cos'è la previsione della domanda?

Il processo di previsione della domanda migliora l'accuratezza delle previsioni in tempo reale, aiuta le organizzazioni a gestire i livelli di inventario e guida decisioni aziendali basate sui dati. Le organizzazioni lungimiranti si stanno rivolgendo a strumenti di intelligenza artificiale (AI), machine learning (ML), analytics predittiva e automazione nel loro approccio di previsione della domanda.

L'uso di queste tecnologie emergenti spinge le organizzazioni a pensare in modo proattivo alla supply chain e alimenta previsioni più accurate delle esigenze dei clienti. L'approccio alle previsioni sta cambiando ed evolvendo, poiché altre aree delle organizzazioni vengono influenzate dall'AI, tra cui analytics basata sull'AI, intelligence di vendita e gestione dell'inventario basato sull'AI.

Un recente report dell'IBM Institute for Business Value evidenzia il ruolo cruciale che l'AI avrà nelle operazioni della supply chain nei prossimi anni. In effetti, il 64% dei Chief Supply Chain Officers (CSCO) intervistati afferma che l'AI generativa sta trasformando completamente i loro workflow nella supply chain. Il report prevede inoltre che gli assistenti digitali aumenteranno il volume del processo decisionale del 21% entro il 2026.

"Non si tratta solo di spiegare come i materiali arriveranno dal punto A al punto B. Si tratta anche di misurare i costi della supply chain di ogni decisione aziendale e di assicurarsi che tali costi vengano presi in considerazione fin dall'inizio", si legge nel rapporto.

Con la previsione della domanda, le organizzazioni dispongono degli strumenti e dei set di dati per prevedere la domanda futura e guidare processi decisionali più intelligenti che possono far risparmiare tempo e denaro all'organizzazione.

Attraverso un'analisi dettagliata dei dati e il rilevamento dei pattern, le organizzazioni possono fare previsioni accurate sulle previsioni delle vendite e sul flusso di cassa, facilitando decisioni informate sul futuro. L'approccio di previsione della domanda offre alle imprese e ai loro stakeholder maggiore controllo e supervisione sulle operazioni quotidiane.

Una previsione accurata garantiva unità adeguate di gestione delle scorte (SKU) e una quantità sufficiente di prodotti attingendo a molteplici fonti di dati, come database, vendite passate e fogli di calcolo. Senza questo approccio, le organizzazioni rischiano di sovrapporre o sottofornire inventari, il che può portare a arretrati o esaurimenti di scorte.

Una previsione accurata della domanda può portare a una maggiore soddisfazione del cliente e a sviluppare strategie aziendali più Strategia.

La previsione della domanda può essere affrontata in molti modi diversi. Il metodo di previsione della domanda scelto da un'azienda dipenderà dall'ambito e dagli obiettivi per il futuro. La maggior parte dei metodi rientra in due categorie: approcci qualitativi e quantitativi.

Lo scopo della previsione qualitativa della domanda è misurare ciò che accade sul campo e ottenere l'opinione degli esperti. Esamina e raccoglie dati da dipendenti, stakeholder e clienti per aiutare a prevedere le future decisioni all'interno di un'organizzazione.

• Metodo Delphi: un gruppo di esperti lavora per rispondere a una domanda in modo indipendente e si riunisce per condividere i risultati. Dopo aver condiviso, il panel crea una risposta concordata da tutti gli esperti. Questo metodo qualitativo può richiedere successive serie di feedback fino a raggiungere un consenso.
• Composizione della forza vendita: i venditori sono una fonte per capire la soddisfazione dei clienti e cosa cercano i potenziali clienti. Con questo metodo, ai team di vendita viene chiesto a quale ritmo prevedono di vendere in un periodo di tempo stabilito. Il metodo è popolare ed è persino integrato in alcune piattaforme di gestione dell'inventario.
• Conoscenze da esperti o da insider: sebbene i dati storici e le metriche quantitative prevedano con precisione la domanda, non possono replicare gli istinti e le conoscenze interne fornite dagli esperti del settore. Lo scopo di questo metodo è individuare le eccezioni ai modelli e incorporarle nelle previsioni.
• Sondaggi: un sondaggio è un ottimo modo per conoscere una base di clienti e la loro attività. Se un'azienda è curiosa di sapere se rinnovare un determinato prodotto, l'approccio più semplice è chiedere direttamente ai clienti. Un sondaggio autonomo potrebbe non fornire gli insight più efficaci, ma col tempo le organizzazioni possono confrontare i sondaggi e iniziare a trovare schemi o correlazioni.
• Focus group: le organizzazioni che cercano un feedback più dettagliato possono rivolgersi a interviste o focus group. Questo metodo rappresenta un'opportunità per ottenere feedback mirati e dettagli su specifici prodotti o servizi in modo più privato.

Un approccio quantitativo alla previsione della domanda è al centro dell'intero processo. I metodi includono tipicamente proiezioni di base basate su dati storici di vendita e modelli sofisticati utilizzano analytics predittiva basata sull'AI.

• Medie mobili: questo metodo calcola la media di un numero nel corso di un periodo di transizione. Ad esempio, una media mobile delle vendite su sette giorni sarebbe la media degli ultimi sette giorni. Sebbene possa sembrare un approccio retrospettivo, aiuta a formare modelli leggibili e linee di tendenza accessibili.
• Statistica: un modo per impiegare metodi statistici è attraverso la previsione delle tendenze e l'analisi di regressione. La proiezione delle tendenze guarda al passato (set di dati storici) per prevedere le richieste future. L'analisi di regressione analizza la relazione tra alcune variabili, come le campagne e-mail o i tassi di conversione.
  
• Medie stagionali: molti fattori influiscono sulla domanda, tra cui il giorno della settimana, il periodo del mese (festività) e le condizioni meteorologiche. Le vendite di costumi da bagno aumentano nei mesi estivi, soprattutto a luglio. Poi crollano in ottobre o novembre. È importante combinare questi fattori noti con altre analisi delle tendenze per ottenere una visione olistica.
• Modellazione econometrica: questo modello prende in considerazione fattori e dati economici. Il modello utilizza modelli statistici e matematici per creare rappresentazioni teoriche delle teorie economiche. Alcune delle tecniche più comuni sono l'analisi di regressione, l'analisi delle serie temporali e la modellazione delle equazioni strutturali.
• Barometria: questo metodo di previsione utilizza tre diversi tipi di indicatori: leading, lagging e coincidenti. Gli indicatori principali tentano di prevedere cosa ci riserva il futuro. Il lagging analizza il passato e osserva sia i cali nelle vendite sia i picchi che devono essere monitorati più attentamente. Gli indicatori casuali stanno esaminando i dati in tempo reale per misurare lo stato attuale di un'organizzazione.

Un'organizzazione ha a disposizione diverse strategie di previsione. Ognuna di esse copre molti approcci, modelli e formule diverse, a seconda della dimensione e dell'ambito della strategia di previsione della domanda.

La definizione di approccio a breve termine varia a seconda di ciò che l'organizzazione qualifica come "breve". Tuttavia, il periodo di tempo normale va dal prossimo trimestre all'intero anno. Potrebbe esserci anche una serie particolare di date che l'organizzazione prevede di raggiungere.

La previsione della domanda a lungo termine si misura in anni ed è meno accurata a causa della natura dell'arco di tempo in cui vengono fatte le previsioni della domanda.

Le organizzazioni faticano a fare ipotesi sul futuro a 10 o addirittura a 5 anni di distanza, a prescindere dalla collaborazione con i previsori. Tuttavia, i dati della previsione restano utili e possono fornire indicazioni alle organizzazioni che cercano di pensare attraverso diversi scenari "what-if".

Questo approccio alla previsione della domanda considera i fattori esterni sia da un punto di vista macro che micro. Questi fattori esterni potrebbero essere condizioni economiche, concorrenti o cambiamenti nelle tendenze dei consumatori.

Le organizzazioni devono prendere in considerazione le forze esterne che potrebbero interrompere il commercio, identificare quali offerte espandere e anticipare potenziali carenze.

I fattori interni sono importanti tanto quanto quelli esterni. La previsione interna della domanda è necessaria affinché la capacità interna dell'organizzazione possa soddisfare la crescita aziendale prevista. Questo tipo di previsione della domanda utilizza i dati dell'organizzazione per prevedere la domanda. I dati interni possono essere la storia delle vendite, i livelli di inventario, la capacità e altri dati focalizzati sulle operazioni interne.

Se si prevede che la domanda dei clienti raddoppierà nei prossimi due anni, l'attività deve soddisfare tale domanda. Pertanto, la previsione della domanda interna esaminerebbe l'inventario, il personale e il budget per capire meglio se l'azienda può soddisfare la domanda e avere maggiore insight. Per mantenere l'operazione senza intoppi, le organizzazioni devono considerare le proprie persone e assicurarsi che abbiano la capacità interna di soddisfare le aspettative future.

Le organizzazioni che cercano un approccio minimamente invasivo dovrebbero considerare la previsione della domanda. È un processo di previsione automatizzato utilizzando dati storici provenienti dall'interno dell'organizzazione.

Questo approccio è più adatto per le organizzazioni con vendite e crescita stabili. L'orientamento passivo di questo modello di previsione fa proiezioni basate sul presupposto che l'organizzazione non cambierà molto nel tempo. Questa caratteristica lo rende un approccio meno ideale per le aziende che operano in mercati in rapida crescita o in rapida evoluzione.

Questo approccio è adatto alle aziende in rapida crescita che prevedono una rapida espansione (ad esempio, le startup). La previsione attiva della domanda adotta un approccio proattivo per misurare e prevedere la domanda futura di prodotti. Include attività interne aziendali, come campagne di marketing e ricerche di mercato.

L'approccio considera anche fattori esterni come le prospettive economiche e le tendenze del mercato attuale.

La previsione della domanda si sta evolvendo grazie all'AI e ai metodi di machine learning (ML). In particolare, la previsione della domanda basata su AI è l'uso dell'intelligenza artificiale per stimare la domanda futura di prodotti o servizi.

Queste analytics avanzate possono analizzare dati storici e fornire insight attuabili per i previsori, portandoli a un processo decisionale più informate. Questo nuovo metodo sta rivoluzionando la previsione grazie alla capacità di gestire vasti set di dati e adattarsi alle condizioni di mercato in tempo reale.

Sebbene la previsione della domanda tramite AI sia considerata passiva, si può sostenere che sia un ibrido, che presenta aspetti sia di metodi di previsione passiva che attiva.

Non esiste un metodo univoco per prevedere la domanda. Dipende tutto dalla situazione in cui si trova l'organizzazione e da ciò che cerca di ottenere. Sebbene esistano molti metodi da considerare, ci sono alcune feature coerenti che possono applicarsi alla maggior parte dei team di previsione della domanda.

1. Stabilire gli obiettivi della previsione: definisci cosa l'organizzazione vuole prevedere e perché. Sii specifico su come verrà utilizzata la previsione e come sarà il risultato.
2. Determina le informazioni necessarie: identifica gli elementi di dati necessari per eseguire un processo di previsione della domanda e cerca di restringere quali dati saranno più utili per raggiungere l'obiettivo di previsione.
3. Esegui un piano di raccolta dati: raccogli dati da sistemi approvati e stakeholder. Convalida la completezza, risolvi le anomalie e documenta tutte le trasformazioni per garantire input coerenti e affidabili.
4. Applica metodi di previsione: esegui metodi di previsione selezionati che utilizzano dati puliti e di alta qualità. Testa più tecniche, confronta le prestazioni e scegli il metodo che meglio soddisfa le esigenze dell'organizzazione.
   
5. Analizza e interpreta i risultati: esamina le previsioni, evidenzia le tendenze e valuta la varianza rispetto ai modelli storici. Dopo l'analisi, trasforma gli insight in risultati chiari e attuabili.
6. Monitora i risultati e applica le modifiche necessarie: monitora l'accuratezza delle previsioni tramite metriche e valutare le condizioni variabili. Adatta il processo di pianificazione secondo necessità e considera le variazioni del margine di profitto. Aggiornare le ipotesi e affinare i parametri stabiliti dall'organizzazione per contribuire a garantire un miglioramento continuo.

La previsione della domanda offre diversi benefici importanti a un'organizzazione. L'approccio può contribuire ad aumentare il valore aziendale a lungo termine e ottimizzare le operazioni della supply chain attraverso iniziative strategiche.

La previsione della domanda può fornire una chiara visibilità delle future esigenze di risorse, permettendo alle organizzazioni di scalare le operazioni in modo proattivo invece di reagire a colli di bottiglia o cambiamenti di mercato. Con la previsione della domanda, i team della supply chain possono adeguare con sicurezza la capacità produttiva, i livelli di forza lavoro e i requisiti tecnologici. Utilizzando analytics avanzata e altre tecniche di previsione della domanda, le organizzazioni possono ridurre gli sprechi dovuti a un'espansione eccessiva ed evitare i ritardi causati da un approvvigionamento insufficiente.

Attraverso un approccio disciplinato, le organizzazioni possono avere prestazioni costanti durante i cicli di crescita ed essere preparate in caso di picco della domanda. Con gli strumenti di previsione giusti, i team possono accelerare il time-to-market e offrire strategicamente nuovi prodotti e servizi al momento giusto.

La previsione della domanda può rafforzare la pianificazione finanziaria basando i bilanci sui dati anziché sulle ipotesi. I team possono anche stimare ricavi, costi e flussi di cassa con maggiore precisione.

Nel settore finanziario, la previsione gioca un ruolo significativo nella costruzione di strategia che rispondano alle esigenze operative. Una previsione accurata della domanda e delle vendite riduce il rischio di spese eccessive durante i periodi di calma o di sottoinvestimenti prima della crescita.

Il processo favorisce inoltre discussioni più approfondite con investitori, finanziatori e stakeholder, poiché le proiezioni possono essere giustificate con prove concrete. Con una maggiore accuratezza del budget, le organizzazioni possono fare un lavoro migliore nella pianificazione della capacità, nell'inventario e nella preparazione quando si verificano interruzioni.

La previsione della domanda aiuta le organizzazioni a mantenere la gestione dell'inventario al momento giusto e a mitigare le fluttuazioni, le scorte e i costi di gestione. Attraverso la pianificazione della domanda, i team operativi possono allineare le attività in aree come il procurement, la produzione e la distribuzione e considerare la stagionalità e le serie temporali di consegna.

Il processo di previsione migliora la supply chain resilienza durante tutto il ciclo di vita e aiuta a garantire che i prodotti raggiungano i clienti senza ritardi. L'approccio fornisce anche una migliore visibilità sul nuovo potenziale di mercato e sulla variabilità della domanda, che consente una pianificazione più intelligente delle scorte di sicurezza e un coordinamento più stretto delle forniture.

Gestione strategica dell'inventario e gestione della supply chain anche aumentano la soddisfazione del cliente garantendo una disponibilità costante dei prodotti.

La previsione della domanda fornisce ai leader insight utili che vanno oltre il foglio di calcolo e fornisce loro informazioni definitive che chiariscono le scelte e riducono l'incertezza. Le organizzazioni possono confrontare scenari, valutare rischi, prezzi e selezionare opzioni che si allineano agli obiettivi aziendali.

Possono anche rispondere più rapidamente alle tendenze di mercato perché utilizzano dati in tempo reale e storici invece di supposizioni. Una ricerca di mercato intenzionale e dettagliata genera previsioni chiare e aiuta i team a distribuire le risorse con precisione.