Ogni scaffale vuoto in un negozio rappresenta una vendita persa e un cliente deluso. Dall’altro lato, ogni magazzino sovraccarico è un vero e proprio buco nero per il capitale, che immobilizza risorse in prodotti che non si vendono. Questo continuo equilibrio tra avere troppo o troppo poco è una delle sfide più fondamentali del business. Come si trova quindi il giusto bilanciamento? Riuscirci non è una questione di fortuna, ma di pianificazione strategica. La previsione della domanda è un processo critico che consente alle aziende di affrontare questa sfida trasformando i dati storici e i segnali di mercato in una visione chiara delle vendite future, portando a decisioni più intelligenti e redditizie.
Che cos’è la previsione della domanda?
La previsione della domanda, nella sua essenza, è il processo che utilizza l’analisi predittiva e i dati storici per stimare la domanda futura dei clienti per un prodotto o un servizio.
L’obiettivo principale della previsione della domanda è generare stime affidabili in grado di guidare decisioni che vanno dal controllo dell’inventario agli investimenti in marketing. È importante non confondere la previsione della domanda con la pianificazione della domanda. La previsione è la fase predittiva, ovvero la generazione dei numeri. La pianificazione della domanda è ciò che viene dopo. Utilizza la previsione per organizzare ed eseguire azioni lungo l’intera supply chain, come la gestione dei livelli di inventario, la pianificazione della produzione e l’organizzazione della logistica. La prima anticipa il futuro, la seconda prepara l’azienda ad affrontarlo.
Perché la previsione della domanda è fondamentale per il successo aziendale
Una previsione accurata della domanda è un potente motore delle performance aziendali. Il suo impatto si riflette sull’intera organizzazione. Contribuisce direttamente a una gestione ottimizzata dell’inventario, evitando sia costosi stockout sia l’eccesso di scorte che fa aumentare i costi di mantenimento. Disporre di una visione affidabile delle vendite future consente inoltre una pianificazione finanziaria e un budgeting molto più solidi. Le previsioni di ricavo diventano più attendibili, rendendo più semplice allocare le risorse in modo efficace.
Questa accuratezza si propaga lungo tutta la supply chain, creando maggiore efficienza dall’approvvigionamento delle materie prime fino alla consegna finale dei prodotti. Soddisfacendo costantemente le esigenze dei clienti senza sprechi di risorse, le aziende possono aumentare in modo significativo la soddisfazione del cliente e costruire una fidelizzazione duratura, un valore davvero inestimabile.
Tipologie di previsione della domanda
Le previsioni della domanda possono essere classificate in diversi modi in base all’ambito, all’orizzonte temporale e alla metodologia utilizzata. Le categorie che seguono non sono mutuamente esclusive. Anzi, un’azienda evoluta utilizzerà probabilmente una combinazione di diversi tipi di previsione per raggiungere obiettivi specifici.
Previsione a breve termine vs previsione a lungo termine
La distinzione più comune tra previsione a breve termine e a lungo termine si basa sull’orizzonte temporale. La previsione a breve termine guarda generalmente a un periodo compreso tra tre e dodici mesi. Ha un carattere tattico e supporta decisioni operative immediate, come la gestione dei livelli di inventario per il trimestre successivo, la definizione dei piani di produzione e l’allocazione del personale.
La previsione a lungo termine si estende oltre l’anno ed è di natura strategica. Questo tipo di previsione viene utilizzato per prendere decisioni aziendali di ampia portata, come la pianificazione della capacità per un nuovo stabilimento, l’esplorazione di nuove opportunità di mercato o la definizione di accordi finanziari di lungo periodo.
Previsione a livello macro vs previsione a livello micro
Le previsioni possono essere differenziate anche in base al livello di aggregazione. La previsione a livello macro adotta una visione d’insieme, analizzando le condizioni economiche generali, i trend di settore e il contesto complessivo del mercato. L’obiettivo è comprendere le forze esterne che influenzeranno l’ambiente in cui opera l’azienda.
La previsione a livello micro è invece molto più granulare. Si concentra su elementi specifici, come la domanda di un singolo prodotto, le previsioni di vendita di una determinata business unit o l’affluenza prevista in un punto vendita specifico, supportando decisioni estremamente mirate.
Previsione attiva vs previsione passiva
L’approccio alla previsione dipende spesso dalla strategia di mercato dell’azienda. La previsione passiva si basa sull’assunto che la domanda futura seguirà in larga parte i pattern storici. Questo metodo è spesso adatto ad aziende consolidate e stabili, caratterizzate da una crescita costante e prevedibile.
La previsione attiva viene invece utilizzata quando si prevede che le azioni dell’azienda influenzeranno in modo significativo la domanda futura. È fondamentale nella pianificazione di campagne di marketing, grandi promozioni, cambiamenti rilevanti di prezzo o lanci di nuovi prodotti, situazioni in cui l’azienda contribuisce attivamente a modellare la risposta del mercato.
Metodi chiave di previsione della domanda
Le aziende hanno a disposizione una vasta gamma di tecniche per sviluppare previsioni. La scelta del metodo non è mai casuale, ma dipende da fattori critici come la disponibilità e la qualità dei dati storici, il livello di accuratezza desiderato e le caratteristiche specifiche del prodotto o del mercato. Comprendere i principali approcci descritti di seguito è il primo passo per selezionare lo strumento più adatto.
Metodi qualitativi
Quando i dati storici sono scarsi, inaffidabili o semplicemente non rilevanti (come nel caso di un prodotto completamente innovativo), le aziende ricorrono ai metodi qualitativi. Queste tecniche sono di natura soggettiva e si basano su opinioni di esperti, giudizio professionale e market intelligence per costruire una visione del futuro.
Esempi comuni includono il metodo Delphi, che prevede la consultazione di un panel di esperti attraverso più round di valutazione per arrivare a un consenso. Altri approcci comprendono ricerche di mercato strutturate, come sondaggi sui clienti e focus group, oppure il sales force composite, in cui le previsioni vengono costruite raccogliendo insight direttamente dal team commerciale, che ha un contatto diretto e continuo con la base clienti.
Metodi quantitativi
L’approccio più diffuso, soprattutto in contesti ricchi di dati, è l’utilizzo dei metodi quantitativi. Queste tecniche sfruttano dati numerici storici per formulare proiezioni statistiche sul futuro. All’interno di questa categoria si distinguono principalmente due tipologie.
L’analisi delle serie storiche esamina i pattern dei dati passati per prevedere quelli futuri, utilizzando modelli come le medie mobili e lo smoothing esponenziale per individuare trend e stagionalità.
La seconda tipologia, i modelli causali, va oltre identificando le relazioni statistiche tra la domanda e altre variabili. Tecniche come l’analisi di regressione, ad esempio, permettono di determinare in che modo fattori quali il prezzo, gli investimenti pubblicitari o le azioni dei concorrenti influenzino le vendite.
Il processo di previsione della domanda: guida passo dopo passo
Implementare la previsione della domanda non è un’attività una tantum, ma un processo ciclico e iterativo. Il primo passo consiste nel definire obiettivi chiari, stabilendo con precisione che cosa deve essere previsto e per quale finalità.
Il passo successivo, cruciale, è la raccolta e la pulizia dei dati. Questo comporta l’acquisizione di tutti i dati storici di vendita rilevanti, insieme alle informazioni sui fattori esterni, e la verifica che siano accurati e completi.
Con un dataset affidabile, il team può passare alla selezione del modello più adatto. In pratica, significa scegliere un metodo qualitativo o quantitativo coerente con l’obiettivo di business e con la natura dei dati disponibili.
Una volta scelto il modello, si procede alla generazione della previsione, eseguendo l’analisi e producendo le proiezioni. Ma il processo non si conclude qui. L’ultima fase, continua nel tempo, consiste nel validare e affinare la previsione, misurandone l’accuratezza rispetto ai risultati reali e utilizzando questo feedback per correggere e migliorare il modello nelle iterazioni successive.
Strumenti e tecnologia per la previsione moderna
È disponibile un’ampia gamma di strumenti a supporto del processo di previsione della domanda, pensati per diversi livelli di complessità e scala. Per modelli semplici e dataset di dimensioni ridotte, fogli di calcolo di base come Excel o Google Sheets possono rivelarsi sorprendentemente efficaci. Tuttavia, con l’aumentare delle esigenze analitiche, molte aziende si affidano a software statistici dedicati come R e Python, che offrono librerie potenti per eseguire analisi quantitative più avanzate.
A un livello superiore si trovano le piattaforme aziendali integrate, come i sistemi di Enterprise Resource Planning (ERP) e Supply Chain Management (SCM). Queste soluzioni dispongono spesso di moduli di previsione integrati che collegano direttamente le previsioni alla pianificazione dell’inventario e della produzione. All’avanguardia si collocano infine le piattaforme di previsione basate sull’AI, che sfruttano il machine learning per analizzare enormi volumi di dati, individuare pattern complessi e fornire un livello di accuratezza nettamente superiore.
Come calcolare la previsione della domanda con l’AI
La previsione quantitativa e qualitativa, insieme all’analisi dei fattori causali, svolgono tutte un ruolo fondamentale nel calcolo delle previsioni e nell’implementazione del processo di pianificazione. Strumenti avanzati di demand planning come Intuendi si basano su una combinazione di tecnologie best-in-class e una profonda conoscenza dei processi per creare soluzioni che generano valore e risultati concreti per i clienti.
Ciò che distingue realmente una soluzione come Intuendi dagli strumenti tradizionali è la capacità di sfruttare l’AI per calcolare previsioni più accurate e più informative. Padroneggiare lo stato dell’arte delle tecniche di analisi delle serie storiche, inclusa la capacità di aggiungere sofisticazione anche agli algoritmi più semplici, e sviluppare nel tempo l’AI necessaria per decidere quale tecnica utilizzare per prevedere un nuovo prodotto o un canale di vendita esistente, costituisce il fondamento di un processo di pianificazione moderno e guidato dai dati.
Una previsione accurata può rappresentare un ottimo punto di partenza, ma non è possibile implementare una routine di demand planning efficace senza una visibilità in tempo reale dei rischi di stockout e understocking dei prodotti. È qui che, ancora una volta, entra in gioco l’AI: la capacità di identificare classi di prodotto, trend e pattern di stagionalità, insieme all’analisi dell’impatto del contesto esterno sulla domanda futura, consente non solo di ottenere previsioni migliori, ma anche di fornire ai team di sales e operations il giusto timing per prendere le decisioni migliori con il minimo rischio.
In breve, soluzioni basate sull’AI come Intuendi generano previsioni che offrono accuratezza, tempistiche ottimali e risultati affidabili. Contattaci oggi per una consulenza gratuita e approfondita sulla previsione della domanda con l’AI.
Esempio di previsione della domanda
La società commerciale ACME desidera migliorare l’efficienza dei propri processi di approvvigionamento e fornitura, quindi ha deciso di applicare tecniche di previsione della domanda alla propria attività.
Seguendo i passaggi descritti in precedenza, ha innanzitutto definito i propri obiettivi: ridurre gli stockout mantenendo al contempo un inventario snello. All’interno del sistema ERP, la storia delle vendite degli ultimi tre anni era ben registrata ed è stata utilizzata come base per prevedere la domanda. Analizzando questi dati, l’azienda ha individuato trend, stagionalità e pattern di vendita, iniziando così ad adeguare e pianificare gli approvvigionamenti in linea con la domanda prevista.
Il risultato è stato una drastica riduzione degli stockout, a fronte di un aumento solo marginale del valore medio dell’inventario durante la stagione di picco.
Sfide comuni e come superarle
Anche con gli strumenti migliori, è normale che le aziende incontrino ostacoli ricorrenti nel raggiungere previsioni accurate. Uno dei problemi più frequenti è la scarsa qualità dei dati o la semplice mancanza di uno storico sufficiente su cui lavorare. La soluzione consiste nell’implementare rigorosi processi di pulizia dei dati e, quando i dati sono limitati, integrare i metodi quantitativi con insight qualitativi.
Un’altra sfida comune è tenere conto della volatilità del mercato e di eventi esterni imprevisti, come una recessione economica o un’interruzione della supply chain. Sebbene sia impossibile prevederli con precisione assoluta, l’utilizzo della pianificazione per scenari può aiutare le aziende a prepararsi a una gamma di futuri possibili.
Infine, molte aziende faticano a interpretare correttamente la stagionalità e i trend sottostanti. Questo problema può spesso essere mitigato scegliendo con attenzione il modello statistico più adatto, progettato per individuare e gestire correttamente questi pattern specifici.
Best practice per una previsione della domanda accurata
Migliorare l’accuratezza delle previsioni è un impegno continuo, non un’attività una tantum. Il successo si basa su alcuni principi fondamentali. È essenziale aggiornare e rivedere regolarmente le previsioni, poiché le condizioni di mercato non sono mai statiche. I processi di previsione più efficaci si fondano inoltre sulla collaborazione tra diversi dipartimenti, assicurando che gli insight di valore provenienti da vendite, marketing e finanza siano integrati nell’analisi.
Questo approccio crea una visione olistica che rende il processo più solido e resiliente rispetto a qualsiasi prospettiva isolata. Infine, l’utilizzo dell’analisi di sensitività e della pianificazione per scenari è determinante. Comprendere i potenziali risultati in condizioni diverse consente all’azienda non solo di reagire al cambiamento, ma di prepararsi in modo proattivo.
