Non è un argomento raro per Intuendi: sappiamo che la previsione della domanda è una parte fondamentale di ogni piano aziendale. Senza stime sulla domanda futura, un’azienda non sarebbe in grado di pianificare al meglio produzione, prezzi e molto altro. Più accurata è la tua previsione di domanda, più riuscirai a ridurre i costi e ottenere un vantaggio competitivo. Tuttavia, la previsione della domanda non è così semplice come può sembrare. Ci sono molte complessità, tra cui una delle più importanti: determinare se la domanda sia influenzata (vincolata) o meno (non vincolata) da fattori esterni.
Capire la differenza tra domanda vincolata e non vincolata è essenziale per scegliere il metodo di previsione più adatto alle esigenze della tua azienda. Niente paura: questo articolo esplorerà più a fondo i fondamenti dell’analisi della domanda vincolata e non vincolata, come integrare al meglio entrambi gli approcci nei processi decisionali, oltre a illustrare le sfide e le innovazioni più recenti nel campo della previsione della domanda.
Fondamenti della previsione della domanda
La previsione della domanda è la stima della domanda futura di un prodotto o servizio, ottenuta mediante tecniche analitiche, matematiche e statistiche. Può riguardare il breve, medio o lungo termine e può essere condotta a diversi livelli di aggregazione, come prodotto, categoria o settore. Gli obiettivi principali della previsione della domanda sono numerosi. Oltre a quanto già menzionato, includono l’identificazione dei fattori che influenzano la domanda, la valutazione dell’impatto dei cambiamenti nel mercato, l’analisi delle prestazioni dei prodotti e l’allocazione ottimale delle risorse.
Esistono inoltre passaggi comuni associati al processo di previsione della domanda. I più tradizionali sono: definire il problema e l’obiettivo della previsione; raccogliere e analizzare dati storici e informazioni rilevanti; selezionare e applicare il metodo di previsione più adeguato; validare e perfezionare la previsione attraverso criteri e misure specifiche; comunicare e monitorare la previsione e le sue implicazioni.
Le tecniche di pianificazione della domanda possono essere sia quantitative che qualitative. Oltre all’uso di dati, numeri e modelli, è importante riconoscere che esiste anche una componente umana: la previsione della domanda riguarda infatti l’analisi del comportamento d’acquisto delle persone. I metodi qualitativi si basano sul contributo di esperti e clienti tramite focus group, survey e ricerche di mercato. Questi metodi sono particolarmente utili nell’interpretare cambiamenti improvvisi nelle tendenze e nel comportamento d’acquisto.
Ora che abbiamo chiarito le basi, passiamo al vero motivo per cui stai leggendo questo articolo, iniziando dall’analisi della domanda non vincolata.
Analisi della domanda non vincolata
Quando si considera una domanda non influenzata dalla capacità o dalla disponibilità dell’offerta, e quindi una domanda che riflette il reale interesse del mercato, si parla di domanda non vincolata (unconstrained demand). Questo concetto viene spesso utilizzato per misurare il massimo potenziale di vendita e la dimensione del mercato. L’analisi della domanda non vincolata è quindi il processo di elaborazione di una previsione della domanda “pura”, ovvero quella che si verificherebbe senza limitazioni di offerta. Questa analisi può stimare la dimensione e la crescita di un mercato e permette anche l’esplorazione di nuove opportunità commerciali. Ha un ruolo fondamentale nell’identificare il divario tra domanda potenziale e domanda effettiva, nel valutare la fattibilità di nuovi lanci di prodotto e nell’analizzare l’efficacia delle strategie di marketing in atto.
Esistono tre tecniche principali per prevedere la domanda non vincolata. L’analisi di mercato esamina le condizioni e le dinamiche del mercato, come crescita e concorrenza, per stimare la domanda attuale e futura. L’analisi del cliente si basa sulle preferenze e necessità dei consumatori, raccogliendo dati demografici, comportamentali e attitudinali per prevedere la domanda. L’analisi del prodotto considera caratteristiche del prodotto come qualità, funzionalità e differenziazione per stimare la domanda futura.
L’analisi della domanda non vincolata presenta diversi vantaggi: offre una visione più realistica dell’interesse dei consumatori, fa emergere opportunità di crescita non ancora sfruttate e aiuta a individuare eventuali criticità nelle strategie di marketing. Tuttavia, presenta anche delle limitazioni. Può essere difficile o costoso ottenere dati affidabili, soprattutto per prodotti nuovi. È complesso tenere conto di tutte le variabili che influenzano la domanda in contesti incerti e non considera i vincoli dell’offerta, quindi non riflette le vendite reali. Se quest’ultimo aspetto risulta preoccupante, può essere utile prendere in considerazione l’analisi della domanda vincolata (constrained demand analysis), che affronteremo nella prossima sezione.
Analisi della domanda vincolata
La domanda vincolata considera la domanda quando è influenzata dalla capacità e disponibilità dell’offerta. Si concentra sulla domanda realizzata, ed è spesso utilizzata per stimare i ricavi di vendita di un prodotto o servizio. L’analisi della domanda vincolata è quindi il processo di elaborazione di una previsione basata sulla domanda vincolata. Questa analisi può identificare il livello ottimale di produzione e inventario, essenziale per gestire l’equilibrio tra sovrapproduzione e sottoproduzione. Inoltre, permette a un’azienda di regolare i vincoli dell’offerta nella previsione in base ai cambiamenti della domanda. Valuta anche l’efficienza delle operazioni attuali, migliorando così la redditività.
Come per l’analisi della domanda non vincolata, esistono tre tecniche principali anche nell’analisi della domanda vincolata. La prima è l’analisi della capacità, che esamina la disponibilità dell’offerta e il suo impatto sulla produzione e sulla distribuzione. Questa analisi consente di determinare quanta inventario si potrà distribuire per soddisfare la domanda. La seconda opzione è l’analisi delle risorse. Analizza gli input necessari per fornire il prodotto o servizio, tra cui materiali, attrezzature e manodopera. Mostra come la disponibilità delle risorse influisca sulla capacità dell’azienda di soddisfare la domanda. L’ultima opzione è l’analisi del budget. Questa tecnica esamina i fondi disponibili, come capitale, spese operative e di marketing, per prevedere la domanda vincolata futura in base alla disponibilità di budget.
La previsione della domanda vincolata ha una sottocategoria chiamata previsione delle vendite, che viene spesso utilizzata per prevedere le vendite di un prodotto o servizio analizzando i dati storici di vendita e il comportamento dei clienti. Se utilizzata correttamente, può aiutare le aziende a pianificare l’allocazione del budget, monitorare le performance di vendita, identificare opportunità e sfide commerciali, oltre a stabilire obiettivi e target di vendita. Per la previsione delle vendite, esistono tre metodi principali di analisi. L’analisi storica utilizza i dati di vendita passati (in particolare pattern di vendita, tendenze e stagionalità) per prevedere le vendite future. L’analisi della quota di mercato prevede le vendite future osservando fattori come la dimensione del mercato, la crescita e la concorrenza. L’opinione della forza vendita si basa sui giudizi e sulle intuizioni dei rappresentanti commerciali per stimare le vendite future. I rappresentanti sono scelti in base alla loro esperienza e conoscenza del mercato, con particolare attenzione alle loro aspettative per il prodotto o servizio.
L’utilizzo di una qualsiasi di queste tecniche di analisi della domanda vincolata comporta numerosi vantaggi. Le aziende ottengono una previsione della domanda pratica che riconosce i vincoli dell’offerta, supportandole nell’ottimizzazione delle operazioni. Permette inoltre di confrontare le vendite effettive con i target previsti e di indicare come massimizzare la redditività dell’offerta. Tuttavia, non è priva di ostacoli. Può essere costosa e complessa da misurare in processi articolati. È più difficile evitare sovra o sottoproduzione perché regolare i vincoli dell’offerta richiede precisione. Inoltre, non riflette la domanda reale, rischiando di non considerare segmenti di clientela non ancora serviti.
Confronto e impatto sulla previsione della domanda
Come avrai già intuito, la previsione della domanda vincolata e non vincolata rappresenta due approcci in netto contrasto tra loro. Ciascuno presenta vantaggi e svantaggi distinti e può essere meglio compreso mettendoli a confronto in base a criteri come accuratezza, complessità, rilevanza e implicazioni.
La previsione della domanda vincolata è l’approccio più accurato, poiché si basa sulla domanda realizzata e non sulla domanda potenziale. Considerando i limiti dell’offerta, questo metodo consente di pianificare tenendo conto degli effetti che questi vincoli avranno sulla domanda del prodotto. Al contrario, la previsione della domanda non vincolata è più complessa, poiché incorpora un numero maggiore di variabili e incertezze che influenzano la domanda — come le azioni dei concorrenti — e utilizza più dati nella sua analisi.
Per quanto riguarda la rilevanza, la previsione della domanda non vincolata risulta spesso più pertinente, poiché riflette la domanda reale del mercato, indipendentemente dai limiti dell’offerta, permettendo di individuare potenziali opportunità non sfruttate.
Ne derivano implicazioni differenti: la previsione della domanda non vincolata è orientata all’esplorazione e all’innovazione. È utile per esplorare nuovi mercati, lanciare nuovi prodotti o superare i concorrenti attraverso soluzioni innovative. Al contrario, la previsione della domanda vincolata è orientata all’ottimizzazione. Mira a migliorare i processi produttivi, la gestione dell’inventario, la pianificazione del budget e le strategie di marketing, con l’obiettivo di aumentare efficienza e redditività.
Forse il modo migliore per procedere è integrare i due approcci…
Integrazione delle previsioni vincolate e non vincolate nel processo decisionale
La previsione della domanda vincolata e non vincolata può essere diversa, ma non sono necessariamente mutualmente esclusive, anzi, se integrate con attenzione, possono risultare altamente complementari, poiché offrono prospettive differenti sulla stessa situazione. Di seguito vengono illustrati alcuni passaggi per trovare il giusto equilibrio tra le due.
Il primo passo consiste nell’utilizzare la previsione non vincolata per stimare il massimo potenziale di vendita, seguita dalla previsione vincolata per stimare le vendite reali. Successivamente, la previsione non vincolata può essere impiegata per individuare il divario tra domanda potenziale e domanda effettiva, mentre la previsione vincolata aiuta a regolare i vincoli dell’offerta per colmare tale divario. Infine, è possibile utilizzare la previsione non vincolata per valutare quanto siano efficaci le strategie di marketing attuali, e ottimizzare le operazioni aziendali tramite la previsione vincolata. L’ultimo passo può consistere nell’esplorare nuovi mercati con la previsione non vincolata e, infine, assegnare risorse e budget ai nuovi lanci di prodotto attraverso la previsione vincolata.
Un esempio efficace di integrazione tra i due approcci potrebbe essere quello di una catena di hotel che utilizza la previsione della domanda non vincolata per stimare la domanda potenziale di camere nelle diverse sedi in base alle stagioni. Successivamente, la previsione vincolata viene utilizzata per ottimizzare le strategie gestionali in base alla disponibilità reale delle camere e alla capacità operativa.
Sfide e innovazioni nella previsione della domanda
Come saprai, la previsione della domanda è un campo in continua evoluzione, e si trova ad affrontare numerose sfide nell’attuale contesto aziendale. I clienti di oggi hanno aspettative più elevate, cercando prodotti personalizzati e servizi reattivi. Questo ha generato un aumento della complessità del mercato e una maggiore incertezza riguardo al comportamento dei clienti e alle azioni dei concorrenti, rendendo la previsione della domanda significativamente più difficile. A ciò si aggiunge la crescente disponibilità e diversità dei dati, che richiede tecniche di analisi e pulizia più avanzate.
Fortunatamente, le innovazioni tecnologiche si sono evolute parallelamente all’aumento di queste sfide. L’avvento del cloud computing e della big data analytics ha reso disponibili piattaforme in grado di archiviare e condividere enormi set di dati, eseguire simulazioni e generare analisi approfondite. L’Intelligenza Artificiale (IA), grazie a una varietà di algoritmi, è in grado di analizzare dati complessi e di apprendere dai cambiamenti nei pattern di domanda, offrendo previsioni più accurate e flessibili. I social media hanno creato uno spazio per la previsione della domanda in tempo reale: raccogliendo feedback e opinioni direttamente dai clienti, è possibile aggiornare le previsioni per riflettere i cambiamenti nei comportamenti o nelle preferenze del pubblico.
Conclusione
La previsione della domanda è una parte fondamentale della pianificazione e dell’esecuzione delle strategie aziendali, poiché consente alla tua azienda di ottimizzare risorse e operazioni per massimizzare le vendite. Per questo motivo, è importante avere una buona comprensione sia degli approcci vincolati che non vincolati, così come delle modalità con cui questi due metodi possono essere combinati. Questa conoscenza ti permetterà di prendere una decisione informata sull’approccio più adeguato alle esigenze di previsione della domanda della tua azienda.
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