Una componente fondamentale della gestione aziendale è la previsione aggregata. In un contesto di business spesso incerto, la previsione aggregata offre la possibilità di pianificare in modo efficace ottimizzando le risorse. Questo è cruciale per il raggiungimento degli obiettivi strategici dell’organizzazione, poiché le fluttuazioni della domanda hanno un impatto diretto sulla redditività e sulla soddisfazione dei clienti.
Questo articolo fornisce una spiegazione approfondita di cos’è la previsione aggregata, dei metodi e delle tecniche utilizzate per calcolarla, dei suoi benefici, dei rischi e delle sfide con le relative strategie di mitigazione, una guida pratica al calcolo, gli strumenti e le tecniche disponibili e come integrare la crescita aziendale nel processo di previsione.
Che cos’è la previsione aggregata?
Il processo utilizzato per stimare le vendite future o la domanda di un prodotto o servizio a livello aggregato è chiamato previsione aggregata. Questo tipo di previsione utilizza generalmente un livello di dettaglio inferiore nell’analisi, riducendo la complessità e l’incertezza nella gestione delle previsioni aziendali, e aiutando al contempo ad allineare funzioni, coerenza e consistenza tra le diverse unità dell’organizzazione.
Il settore retail è un ottimo esempio di ambito che trae grandi benefici dalla previsione aggregata, poiché consente di stimare la domanda per diverse categorie di prodotto e, di conseguenza, di allocare correttamente lo spazio sugli scaffali e in magazzino. Anche i produttori devono prevedere la domanda per gruppi di prodotti al fine di pianificare e allineare i livelli di produzione e la distribuzione. Compagnie aeree e strutture alberghiere utilizzano la previsione aggregata per determinare la domanda di specifiche rotte o tipologie di camere in determinati periodi, ad esempio voli e alloggi in Francia durante la Coppa del Mondo di Rugby o nelle località sciistiche durante le vacanze invernali.
Previsione della domanda aggregata
Una delle principali sfide della previsione aggregata è la previsione della domanda aggregata. Nella stima della domanda entrano in gioco diversi fattori, tra cui i trend dei clienti e del mercato, i dati storici, le condizioni economiche e gli eventi esterni. Questo richiede un approccio accurato e sistematico.
Se non hai familiarità con la previsione della domanda aggregata e ritieni di aver bisogno di un supporto aggiuntivo, ecco alcuni passaggi comunemente seguiti:
- Decidere la categoria di prodotto o servizio da prevedere, l’orizzonte temporale della previsione e la frequenza (ad esempio settimanale, mensile, ecc.).
- Raccogliere tutti i dati rilevanti, inclusi segmenti di clientela, vendite storiche, stagionalità ed eventuali promozioni.
- Scegliere la tecnica di previsione da applicare, come l’analisi delle serie temporali o di regressione, i metodi basati sul giudizio o i modelli causali.
- Assicurarsi di comunicare la previsione a manager, team operativi, pianificatori e fornitori.
- Validare l’accuratezza e l’affidabilità della previsione utilizzando metriche come l’errore quadratico medio (MSE), l’errore assoluto medio (MAE) o l’errore percentuale assoluto medio (MAPE).
Metodi e tecniche della previsione aggregata
I metodi e le tecniche della previsione aggregata variano in base alla natura e allo scopo della previsione. Come per tutti i metodi, le tecniche e le strategie disponibili in ambito aziendale, anche quelli applicati alla previsione aggregata presentano punti di forza e di debolezza, vantaggi e svantaggi. L’applicazione di questi approcci cambia a seconda del contesto aziendale, della disponibilità dei dati e del livello di complessità e incertezza. La scelta del metodo o della tecnica più adatta alla propria azienda dipende in larga misura da quanto i dati siano aggiornati e accurati e da quanto complessa debba essere la previsione. In alcuni casi, per aumentare l’accuratezza, è necessario combinare tecniche quantitative e qualitative.
Il metodo bottom-up consente di effettuare previsioni a un livello di aggregazione più elevato partendo dalle previsioni dei singoli prodotti o servizi. Questo metodo è adatto solo quando esistono pattern di domanda coerenti per i singoli articoli e quando sono disponibili dati dettagliati e affidabili. Può risultare più dispendioso in termini di tempo e più complesso, ma tende a essere più accurato perché integra un volume maggiore di dati e sincronizza più previsioni.
All’opposto del bottom-up troviamo il metodo top-down. Questo approccio è indicato quando i dati a livello più granulare sono limitati o meno affidabili ed è quindi più adatto a contesti caratterizzati da una domanda volatile. In questo caso, la previsione aggregata dei singoli prodotti o servizi si ottiene disaggregando una previsione effettuata a un livello superiore. Sebbene sia più rapido e richieda meno calcoli, l’uniformità applicata a prodotti e servizi diversi lo rende meno flessibile e, in genere, meno accurato.
Passando alle tecniche quantitative, basate su modelli matematici, rientrano:
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l’analisi delle serie temporali, che esamina i dati storici per individuare pattern e trend;
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l’analisi di regressione, che utilizza variabili per identificare relazioni e stimare gli effetti;
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la modellazione causale, che si basa sull’individuazione dei fattori causali in grado di prevedere i potenziali impatti sulla domanda.
Le tecniche qualitative, invece, sono maggiormente incentrate sul fattore umano. È importante ricordare che il comportamento d’acquisto è strettamente legato all’esperienza e alla dimensione umana. Per questo motivo, è fondamentale analizzare i trend attraverso metodi basati sul giudizio, che si affidano alle opinioni di esperti; metodi di indagine, che permettono di rilevare le aspettative dei clienti e utilizzare il loro feedback per le previsioni; e il metodo Delphi, che utilizza un processo iterativo di consultazioni per raggiungere un consenso sulla previsione.
Vantaggi della previsione aggregata
Quando la previsione aggregata viene implementata in modo efficace, può apportare numerosi benefici all’azienda. Migliora l’efficienza operativa grazie a una pianificazione più accurata e a un utilizzo ottimale delle risorse. Contribuisce ad aumentare la soddisfazione dei clienti, superando le loro aspettative in termini di consegna, servizio e disponibilità dei prodotti. E, soprattutto, incrementa la redditività riducendo i costi di stoccaggio, produzione e trasporto, mentre allo stesso tempo favorisce l’aumento delle vendite.
Un esempio emblematico è Walmart, che gestisce la propria supply chain globale attraverso un sistema di previsione aggregata sofisticato e integrato. Questo approccio consente all’azienda di ottimizzare l’inventario e la rete di distribuzione, riducendo i costi e migliorando al contempo la soddisfazione dei clienti.
Sfide e rischi associati
Sebbene la previsione aggregata offra numerosi benefici, come illustrato in precedenza, non è un processo privo di sfide e rischi. Poiché l’affidabilità e l’accuratezza di una previsione aggregata dipendono da molteplici fattori, è fondamentale essere consapevoli delle difficoltà che possono emergere durante la sua implementazione e conoscere le azioni necessarie per mitigarle.
La prima sfida riguarda la quantità e la qualità dei dati disponibili. In presenza di dati limitati, potrebbe non esserci un volume informativo sufficiente per elaborare una previsione accurata. Al contrario, quando i dati sono abbondanti, è frequente riscontrare lacune, errori e incoerenze. Per questo motivo, è essenziale assicurarsi che i dati provengano da fonti affidabili e che vengano applicate adeguate tecniche di pulizia dei dati per eliminare errori e anomalie. Un aggiornamento frequente dei dati garantisce inoltre che le informazioni rimangano pertinenti e accurate nel tempo.
Un’altra sfida riguarda la scelta della tecnica di previsione più adatta all’azienda. Se una tecnica viene selezionata in modo casuale, si rischiano incompatibilità e un’eccessiva complessità nell’applicazione. Per mitigare questo rischio, è necessario valutare attentamente la natura della previsione e chiedersi: “Qual è l’obiettivo che questa previsione deve supportare?” L’utilizzo combinato di metodi quantitativi e qualitativi può inoltre aiutare a gestire le incertezze iniziali.
Dopo la selezione della tecnica, emerge la sfida legata alla valutazione della previsione. Se un’azienda utilizza criteri o metodi di valutazione inadeguati per verificarne la validità, le imprecisioni possono passare inosservate. Queste includono l’errore di previsione, ossia la sovrastima o sottostima della domanda; il bias di previsione, quando la domanda differisce dalla previsione a causa di giudizi umani o manipolazioni dei dati; e l’incertezza della previsione, che si verifica quando l’orizzonte temporale è influenzato da eventi esterni che generano volatilità della domanda. Inoltre, se la valutazione viene effettuata con scarsa frequenza, diventa più difficile reagire rapidamente ai cambiamenti della domanda. L’utilizzo di metriche coerenti per confrontare la previsione con la domanda reale e con benchmark di riferimento consente di affrontare efficacemente questa sfida, permettendo di correggere errori e bias. Valutazioni regolari contribuiscono anche a ridurre l’incertezza e a migliorare la capacità di risposta.
Il rischio finale riguarda la diffusione e la comunicazione della previsione aggregata. In assenza di canali e formati di comunicazione ben definiti, una previsione può risultare inefficace semplicemente perché non raggiunge i destinatari in modo tempestivo. Questo problema può essere evitato stabilendo canali di comunicazione chiari, che forniscano informazioni concise e rilevanti ai dipendenti, agli stakeholder e ai fornitori appropriati.
Con una chiara consapevolezza delle sfide che ci attendono, possiamo ora passare con maggiore sicurezza alla discussione dei passaggi fondamentali per il calcolo di una previsione della domanda aggregata.
Calcolo della domanda aggregata per una previsione della domanda
Il calcolo effettivo di una previsione aggregata consente a un’azienda di stimare la quantità totale di prodotti o servizi che i clienti richiederanno in un determinato periodo di tempo. Questo permette di evitare sia la sovrapproduzione sia la sottoproduzione, che comportano rispettivamente sprechi e perdite di vendite. Vediamo i diversi passaggi prendendo come esempio un salone di parrucchieri che vende shampoo, balsamo, ferri arricciacapelli, piastre per capelli, nastri e scrunchies:
Il primo passaggio consiste nell’identificare il livello e l’ambito desiderati della previsione aggregata. Ciò significa determinare le categorie di prodotto/servizio o i segmenti di mercato da utilizzare. Le scorte del salone possono essere suddivise in prodotti per capelli, strumenti per capelli e accessori per capelli. È importante ricordare che, se un’azienda possiede più punti vendita, l’aggregazione dovrà essere effettuata a livello regionale e non sulla base di un singolo negozio.
Il secondo passaggio prevede l’utilizzo della tecnica di previsione della domanda scelta per ottenere una stima per ciascun prodotto o servizio all’interno del livello di aggregazione selezionato. La previsione del salone fornirà, ad esempio, il numero stimato di shampoo e balsami necessari nei successivi sei mesi.
Il terzo passaggio consiste nel sommare le previsioni di domanda di ciascun prodotto o servizio per calcolare la domanda aggregata del livello scelto. Il salone sommerà quindi le quantità previste di shampoo e balsami per ottenere il totale della previsione aggregata dei prodotti per capelli.
L’ultimo passaggio è l’adeguamento della previsione aggregata sulla base di fattori aggiuntivi, tra cui stagionalità, promozioni ed eventi esterni. Nel nostro esempio, il salone prevede una promozione “due per uno” sugli shampoo per uno dei sei mesi considerati nell’orizzonte di previsione. Questo potrebbe determinare un aumento della domanda e richiedere l’ordine di quantità aggiuntive di prodotto.
Un esempio di azienda che ha calcolato efficacemente la propria previsione di domanda aggregata è Coca-Cola, che utilizza calcoli sofisticati per gestire il proprio portafoglio globale di bevande e ottimizzare la produzione e la distribuzione dei prodotti. Questo dimostra l’importanza di calcoli accurati. Tuttavia, se sei nuovo a questo tipo di analisi, esistono numerosi strumenti e tecnologie in grado di supportarti efficacemente durante il processo.
Strumenti e tecnologie per la previsione aggregata
I moderni strumenti software e le tecnologie non solo hanno automatizzato il processo di previsione aggregata, ma lo hanno anche notevolmente migliorato. Riducono il tempo e lo sforzo dedicati ai calcoli, aumentano l’accuratezza delle previsioni eliminando errori e bias tipici dell’intervento umano e migliorano l’adattabilità delle previsioni, consentendo di modificare facilmente i parametri e integrare nuovi dati. La tecnologia supporta inoltre le fasi di valutazione e comunicazione della previsione aggregata. Ma quali sono gli strumenti disponibili?
Lo strumento più comune utilizzato nella previsione aggregata è il software di fogli di calcolo, come Microsoft Excel. Questo tipo di software è adatto a calcoli di base, analisi dei dati e visualizzazione della domanda aggregata tramite grafici e diagrammi. Per chi necessita di calcoli più avanzati, data mining e analisi statistiche approfondite, entrano in gioco software statistici come R e SPSS. Questi strumenti consentono di applicare diverse tecniche di previsione per ottenere la stima di domanda aggregata più adatta alle proprie esigenze.
Un’altra categoria importante è rappresentata dai software di simulazione. Soluzioni come Simul8 e Arena permettono alle aziende di testare diversi scenari e valutare l’impatto di vari fattori sulla domanda aggregata. Infine, i progressi nel machine learning e nell’intelligenza artificiale (AI) hanno avuto un impatto significativo sulla previsione aggregata. Un esempio emblematico è Amazon, che utilizza l’AI per prevedere la domanda di milioni di categorie di prodotti sul proprio sito. Questo approccio si è rivelato estremamente efficace, consentendo di ottimizzare l’inventario e la rete di consegna.
Ma come scegliere lo strumento più adatto alla propria azienda? Il primo passo è definire le esigenze attuali e future di previsione, considerando ambito, frequenza e orizzonte temporale. Successivamente, è utile confrontare le funzionalità offerte dalle diverse tecnologie, concentrandosi in particolare sulle tecniche di previsione disponibili, sui metodi di valutazione e comunicazione e sulle fonti di dati supportate. È poi fondamentale valutare il rapporto costi-benefici per assicurarsi che l’investimento generi un ritorno adeguato. Qualunque strumento venga scelto, dovrebbe essere in grado di crescere insieme all’azienda e supportarne l’evoluzione nel tempo.
Scegliere la migliore previsione aggregata per la crescita
La crescita aziendale può avvenire per molteplici ragioni, come l’espansione del mercato, un vantaggio competitivo o l’aumento della base clienti. Tutto ciò comporta un incremento della domanda e una maggiore complessità nella previsione della domanda. Per scegliere una tecnica di previsione in grado di supportare la crescita, è necessario definire chiaramente gli obiettivi di crescita, come il cliente target o i risultati di performance attesi. Una volta definiti, occorre analizzare i fattori che favoriscono o ostacolano la crescita, incluse le preferenze dei clienti e il contesto competitivo.
Questa analisi consente di determinare le ipotesi di crescita dell’azienda, come il tasso di crescita previsto, il modello di sviluppo e la sua durata. Con queste informazioni a disposizione, sarà possibile selezionare la tecnica e il modello di previsione aggregata più adatti alle esigenze specifiche del business. Ad esempio, Netflix ha adottato un metodo di previsione aggregata particolarmente aggressivo per supportare la propria espansione internazionale, basandosi sulla profonda conoscenza delle preferenze dei clienti e sul proprio vantaggio competitivo.
Conclusione
La previsione aggregata è un processo complesso, ma fondamentale nel moderno contesto della gestione aziendale. Applicando correttamente questo approccio, un’azienda può ottimizzare l’utilizzo delle risorse e operare in modo più efficiente in un ambiente in cui le fluttuazioni della domanda incidono direttamente su redditività e crescita. È essenziale che i metodi e le tecniche scelti per la previsione aggregata siano allineati agli obiettivi strategici dell’azienda. Se le risorse lo consentono, è fortemente consigliato introdurre la tecnologia nella selezione e nell’applicazione dei metodi di previsione, poiché consente di semplificare, ottimizzare e migliorare l’intero processo di previsione aggregata.
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