Per le aziende, la previsione della domanda fornisce una stima della quantità di prodotti che i suoi clienti acquisteranno nel prossimo futuro. Aspetti critici per un’azienda come fatturato, margini di profitto, flusso di cassa, piani di valutazione e mitigazione del rischio dipendono tutti dalle previsioni della domanda.
Le attività di demand forecasting sono fondamentali perché supportano le aziende nel pianificare al meglio la produzione, nel garantire la diponibilità dei prodotti secondo le necessità del mercato, nel definire il budget da allocare in nuovi investimenti e nel monitorare il divario tra le vendite effettive e quelle previste per ottimizzare la produzione. A partire da analisi di questo tipo vengono poi definiti tutti gli aspetti correlati al prodotto come l’immagazzinamento, la logistica e la definizione del pricing.
Le tecniche utilizzate per effettuare queste stime si suddividono tra qualitative, che si basano su ricerche di mercato o sulle previsioni di panel di esperti, oppure quantitative, che fanno leva su modelli matematico-statistici da applicare alle serie storiche della domanda e possono essere realizzate per singolo prodotto o per l’intera linea di produzione e con orizzonti temporali differenti.
Ancora oggi, nella maggior parte delle realtà queste analisi vengono realizzate utilizzando strumenti come fogli di calcolo e metodi statistici tradizionali, ma l’elevata volatilità, caratteristica ormai intrinseca in molti mercati, porta alla necessità evolvere verso mezzi in grado di aggiornare in ogni momento i dati acquisiti dall’intera catena di approvvigionamento per non prendere decisioni su previsioni imprecise o in ritardo.
Nel forecasting risulta inoltre fondamentale integrare i dati acquisiti internamente all’azienda con informazioni esterne come dati marco-economici, dati di mercato, rilevazioni di trend di consumo oltre a monitorare l’impatto di singole variabili come eventi in grado di modificare la domanda e la percezione del valore del prodotto.
Analisi predittive delle vendite
Una delle branche dell’Intelligenza Artificiale più utilizzata in ambito business è quella dell’apprendimento automatico o Machine Learning. Utilizzare il Machine Learning per il forecasting consente di stimare la domanda per un prodotto, di comprendere quali saranno di driver delle vendite e di leggere in anticipo le variazioni dei comportamenti di acquisto e consumo di una determinata parte della base clienti in relazione al variare di determinate condizioni.
Una soluzione di forecasting basata sull’apprendimento automatico è in grado di tenere in considerazione, mediante l’integrazione e il costante aggiornamento di un unico database, le informazioni relative alle vendite passate, i dati provenienti dall’ERP, dal CRM, i risultati di survey realizzate tra i consumatori e le opinioni della clientela sul prodotto.
Prendendo in esame questo dataset integrato congiuntamente all’andamento de dati di vendita, il sistema di Machine Learning è in grado di identificare le variabili rilevanti, cioè quelle la cui variazione determina un cambiamento nel numero di prodotti richiesti dal mercato. Individuare questi fattori e l’incidenza che hanno sulle vendite permette di ottenere previsioni sempre più accurate. Inoltre, per la natura stessa degli algoritmi di apprendimento automatico, ogni confronto tra le previsioni e i risultati reali di vendita diventa informazione utile per affinare le previsioni future.
Rispetto ai tradizionali metodi di forecasting, quelli basati sul Machine Learning monitorano costantemente le previsioni consentendo agli analisti di compiere eventuali modifiche al modello per renderlo ancor più performante.
Oltre che per prevedere la domanda, il Machine Learning viene spesso utilizzato dalle aziende per descrivere la domanda in tempo reale, monitorandone le variazioni e fornendo indicatori per orientare altre scelte, come quelle di definizione del pricing o di programmazione della produzione.
Chi necessita di un software di forecasting?
Non tutti i mercati e le aziende necessitano allo stesso modo di implementare una sofisticata soluzione di forecasting basata sul Machine Learning, ma nell’attuale contesto l’elevata volatilità della domanda unita alla necessità di essere in grado di rispondere in tempi brevi alle sue variazioni ha portato sempre più aziende ad adottare tecnologie di questo tipo.
In scenari altamente competitivi, in cui il consumatore ha innumerevoli opzioni di scelta e ha accesso a un elevato numero di informazioni in merito alle diverse offerte sul mercato, poter prevedere l’andamento delle vendite consente alle aziende possedere le informazioni necessarie per orientare le proprie scelte strategiche e ottenere un vantaggio rispetto ai competitor.
