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La demand forecasting, cioè la capacità di prevedere con precisione la domanda futura dei prodotti, è cruciale per ottimizzare le scorte, migliorare la pianificazione della produzione e soddisfare i clienti.
È possibile ottenere questi risultati se la demand forecasting è guidata dai dati; quindi, se vengono sfruttati gli schemi e gli insights che i dati storici configurano per monitorare il comportamento dei clienti e intercettare le tendenze del mercato, magari legate alla stagionalità.
Tuttavia, il compito di prevedere con precisione la domanda può essere estremamente complesso, poiché dipende da una serie di variabili e fattori che influenzano il comportamento dei consumatori e le tendenze di mercato.
Il ruolo della demand forecasting
La demand forecasting si basa sull’analisi dei dati storici e sulla valutazione di fattori che influenzano la domanda.
Ciò implica che l’organizzazione dev’essere predisposta alla raccolta e all’analisi dei tantissimi dati che riguardano la customer journey e il contesto commerciali di riferimento: le tendenze di mercato, le stagioni, gli eventi promozionali, i cambiamenti nei gusti dei consumatori e le condizioni economiche sono alcuni esempi.
Una cultura dei dati, quindi, è essenziale affinché la demand forecasting abbia luogo.
Come implementare la demand forecasting
La previsione della domanda è una combinazione di scienza dei dati, conoscenza del settore e comprensione del comportamento dei consumatori. È un processo iterativo che richiede regolari aggiornamenti e ricalibrazioni per rimanere accurato nel tempo.
Per poter implementare al meglio la demand forecasting è necessario seguire alcuni passaggi.
1. Raccolta e analisi dei dati
Il primo prevede la raccolta dei dati storici sulla domanda. Questi dati possono includere vendite passate, tendenze stagionali, dati di mercato e altre variabili rilevanti. La raccolta dei dati viene effettuata per mezzo di strumento evoluti e verticali, che possono anche connettere molteplici sorgenti al fine di creare un unico repository.
Attraverso un data analytics tool, si procede con l’esaminare i dati storici e identificare modelli e tendenze.
2. Segmentare la domanda
La classificazione dei clienti è un ulteriore elemento che consente di incrementare la qualità della demand forecasting: ogni categoria ha comportamenti d’acquisto differenti, influenzati da fattori eterogenei, fra cui geografici e demografici. Questa segmentazione può aiutare le imprese a identificare modelli più precisi.
3. Selezionare il modello predittivo
I modelli non sono tutti uguali. L’azienda deve selezionare il modello di previsione più adatto in base alla natura dei dati e agli obiettivi della previsione.
Per esempio, per dati di serie temporali si può decidere di utilizzare modelli ARIMA (modello autoregressivo integrato a media mobile). Mentre per dati più complessi, è preferibile optare per modelli di machine learning.
4. Validare il modello
Una volta costruito il modello, è importante validarlo utilizzando dati storici aggiuntivi o tecniche di cross-validation. Ciò aiuta a comprendere l’accuratezza del modello nelle previsioni.
5. Monitorare e aggiornare la previsione
La previsione della domanda non è statica. Monitorare regolarmente le prestazioni del modello e aggiornarlo con nuovi dati assicura che i risultati restino di alta qualità nel corso del tempo e siano anche protetti da variazioni non previste. In questo modo è più facile adattare il modello ai cambiamenti nel mercato e ai comportamenti dei consumatori.
A questo scopo, si può considerare di integrare altri dati rilevanti – come dati meteorologici, dati economici o informazioni sui concorrenti – per migliorare ulteriormente la precisione delle previsioni.
6. Coinvolgere personale esperto
Infine, è importante coinvolgere esperti della demand forecasting, che conoscano i modelli predittivi e i principali strumenti analitici sul mercato. In questo modo, l’organizzazione o l’impresa è certa di ottenere i risultati auspicati e di poter contare su previsioni affidabili nel tempo.
La demand forecasting per la competitività
La demand forecasting rappresenta, quindi, un elemento cruciale per il successo. Sfruttando al meglio l’analisi dei dati e l’utilizzo di modelli avanzati, le imprese possono anticipare le esigenze dei clienti, ottimizzare la catena di approvvigionamento e massimizzare l’efficienza operativa.
Ciò garantisce risultati tangibili, come:
- riduzione dei costi;
- miglioramento della soddisfazione dei clienti;
- ottimizzazione dell’approvvigionamento;
- aumento dell’efficienza delle promozioni.
Investire nella demand forecasting può quindi portare a benefici significativi in termini di redditività e relazione con i clienti. Così, le aziende possono adattarsi meglio alle mutevoli dinamiche del mercato.
