Metodi di previsione

La previsione può essere definita come una tecnica che utilizza i dati storici per anticipare eventi futuri — uno strumento essenziale per prendere decisioni aziendali consapevoli. I dati del passato vengono raccolti e analizzati per individuare schemi ricorrenti. In questo modo è possibile prevedere tendenze come le aspettative di vendita e i comportamenti dei clienti e, grazie a queste informazioni, le aziende possono pianificare con sicurezza e sviluppare strategie mirate. È chiaro che previsioni accurate richiedono competenze specifiche e dati affidabili.

Il successo nella previsione dipende dalla capacità di andare oltre il semplice buon senso e adottare le tecniche analitiche più avanzate per sfruttare al massimo i propri dati. In pratica, significa individuare e sfruttare le correlazioni. Alcune possono sembrare evidenti nel contesto del tuo business, altre invece sono molto meno intuitive e difficili da rilevare senza un motore di data science potente, capace di analizzare enormi quantità di dati (finanziari, economici, demografici, climatici, ecc.). Altre correlazioni possono essere trovate anche all’interno dei propri archivi: ad esempio, prodotti diversi con schemi di vendita simili, oppure effetti di cannibalizzazione per cui la vendita di un prodotto riduce quella di un altro; o ancora correlazioni tra aree geografiche distinte o tra diversi canali di vendita, come e-commerce e retail.

I metodi di previsione mirano a sfruttare queste correlazioni per prevedere, nel miglior modo possibile, ciò che è prevedibile, utilizzando tutti i dati disponibili. Molti metodi di previsione classici ed elementari, come quelli che si trovano facilmente nei fogli di calcolo, cercano semplicemente di collegare il comportamento futuro alla storia passata. Questo è già un passo molto importante, e per nulla banale: basta guardare la soluzione di previsione della domanda di Intuendi e confrontarla con un software standard. Ti accorgerai subito che può esserci una grande differenza nella qualità delle previsioni, anche quando si basano solo sui dati storici di un singolo prodotto.

Ma le cose diventano ancora più rilevanti quando entrano in gioco più correlazioni: correlazioni all’interno di una famiglia di prodotti, in una determinata regione o tra diversi canali; correlazioni con dati esterni; correlazioni con eventi prevedibili (festività, sconti pianificati, promozioni).

Noi di Intuendi ci impegniamo a offrirti la previsione più accurata possibile, sfruttando tutti gli strumenti analitici a disposizione, per portare valore concreto al tuo business.

Non promettiamo magie. Solo previsioni accurate.

Esistono molti metodi di previsione diversi. Alcuni di questi includono l’analisi delle serie temporali, l’analisi di regressione, lo smoothing esponenziale, gli algoritmi di machine learning, le medie mobili, la scomposizione stagionale, i metodi qualitativi, la simulazione e l’analisi di scenario, fino ai metodi ensemble. Ogni metodo di previsione ha i suoi punti di forza e i suoi limiti. Esamineremo più da vicino alcuni di questi metodi più avanti nell’articolo.

Quando si calcola la domanda, esistono due modelli principali di previsione da considerare: il modello quantitativo e il modello qualitativo. È importante comprenderne la differenza. La previsione qualitativa si basa su giudizi soggettivi e su fonti di dati qualitativi per formulare previsioni basate su opinioni di esperti e intuizioni di mercato. La previsione quantitativa, invece, utilizza dati numerici storici e metodi statistici per analizzare schemi e formulare previsioni basate su tendenze numeriche e relazioni tra variabili. La scelta tra modelli qualitativi e quantitativi dipende dalla disponibilità dei dati, dalla natura dell’attività di previsione e dal livello di precisione richiesto nelle previsioni.

Diamo ora un’occhiata più da vicino a ciò che comportano i metodi di previsione più comuni, citati sopra. È possibile identificare schemi e tendenze attraverso il metodo di analisi delle serie temporali, che consiste nell’esaminare punti di dati raccolti a intervalli regolari e consecutivi. L’analisi di regressione è ampiamente utilizzata in economia, finanza e scienze sociali, e prevede i valori futuri di una variabile dipendente in base alla relazione con una o più variabili indipendenti. Lo smoothing esponenziale prevede i valori futuri assegnando pesi decrescenti in modo esponenziale alle osservazioni passate; è particolarmente efficace per dati senza un chiaro trend o stagionalità. Per compiti previsionali più complessi, le tecniche di machine learning si rivelano preziose, grazie all’uso di algoritmi che apprendono schemi e relazioni dai dati storici. Le medie mobili calcolano la media di un certo numero di osservazioni passate per attenuare le fluttuazioni e identificare le tendenze. La scomposizione stagionale suddivide una serie temporale nelle sue componenti di base — trend, stagionalità e variazioni casuali — aiutando a comprendere e prevedere schemi futuri, soprattutto in dati con forti fluttuazioni stagionali. I metodi qualitativi si basano sul giudizio di esperti, ricerche di mercato, sondaggi o il consenso tra gli stakeholder per prevedere risultati futuri. Le tecniche di simulazione creano modelli che riproducono diversi scenari o condizioni future basandosi su varie ipotesi. Infine, i metodi ensemble combinano le previsioni di più modelli per migliorare l’accuratezza e ridurre gli errori.

I 4 tipi fondamentali di previsione

I quattro tipi fondamentali di previsione includono i seguenti: qualitativa, quantitativa, basata sulle serie temporali e causale.

La previsione qualitativa viene spesso utilizzata quando i dati storici sono scarsi, poco affidabili o assenti, come nel caso di nuovi prodotti, mercati emergenti o tecnologie dirompenti. Questo approccio pone l’accento sulla comprensione delle dinamiche di mercato, del comportamento dei consumatori, delle tendenze di settore e di altri fattori qualitativi che possono influenzare i risultati futuri.

La previsione quantitativa, invece, utilizza modelli matematici e statistici per analizzare schemi storici, identificare tendenze, stagionalità e relazioni tra variabili, formulando previsioni basate su dati numerici. È particolarmente adatta a situazioni in cui i dati storici sono abbondanti, affidabili e seguono schemi osservabili, come nelle previsioni di vendita, nella previsione della domanda, nelle previsioni finanziarie e nella gestione delle scorte.

La previsione basata sulle serie temporali utilizza dati storici per stimare valori futuri in base alle osservazioni passate e si concentra sull’analisi di punti di dati raccolti a intervalli regolari e consecutivi, per prevedere valori o tendenze future. È comunemente usata in ambiti come le previsioni di vendita, le previsioni finanziarie, l’analisi dei mercati azionari e la previsione economica.

La previsione causale identifica e analizza le relazioni di causa-effetto tra variabili e richiede dati storici sia sulla variabile dipendente sia sui potenziali fattori causali. Viene utilizzata quando esiste una chiara relazione di causa-effetto tra variabili, ad esempio nella previsione economica, nella gestione della supply chain e nell’analisi di marketing.

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Previsione qualitativa

La previsione qualitativa è importante per aiutare i dirigenti a prendere decisioni per l’azienda. Con la previsione qualitativa della domanda, le previsioni si basano sulla conoscenza degli esperti di come funziona il mercato. Queste intuizioni possono provenire da una singola persona o da più persone, sia interne che esterne all’organizzazione. Esistono diversi metodi di previsione qualitativa.

Metodo Delphi

Il metodo Delphi è un processo iterativo che raccoglie e sintetizza previsioni da esperti attraverso successivi cicli di questionari. Fu concepito negli anni ’50 da Olaf Helmer e Norman Dalkey della Rand Corporation. Il nome fa riferimento all’Oracolo di Delfi, la sacerdotessa del tempio di Apollo nell’antica Grecia, nota per le sue profezie.

Vengono inviati diversi cicli di questionari agli esperti rilevanti — che possono includere anche clienti e fornitori. Le risposte restano anonime ma vengono condivise con il gruppo dopo ogni ciclo. Gli esperti hanno la possibilità di modificare e riconsiderare le proprie risposte originali dopo aver visto quelle del gruppo. In questo modo, si lavora progressivamente verso un accordo reciproco, fino a giungere a un consenso finale.

Previsione intuitiva

Questo metodo si basa sulle intuizioni personali e sulle esperienze passate. Invece di affidarsi a dati empirici, modelli statistici o tecniche formali di previsione, consiste nell’ascoltare il proprio istinto per anticipare eventi, tendenze o risultati futuri. Di conseguenza, è un approccio soggettivo, soggetto a bias ed errori.

Nonostante i suoi limiti, la previsione intuitiva può essere utile in situazioni in cui i dati sono limitati, ambigui o incerti, e dove sono necessarie decisioni rapide. Anche se è importante essere consapevoli dei rischi di affidarsi troppo all’intuizione, questo metodo può integrare tecniche di previsione più formali e offrire spunti che potrebbero non emergere da un’analisi puramente analitica.

Metodi giudiziali

I metodi giudiziali si basano sul giudizio soggettivo e sull’esperienza di individui o gruppi, piuttosto che sull’analisi statistica, per formulare previsioni su eventi o risultati futuri. Sebbene i metodi di previsione giudiziale possano fornire spunti preziosi e integrare le tecniche quantitative, sono anche soggetti a bias, errori cognitivi e incertezze. Per questo motivo è importante, quando possibile, validare le previsioni giudiziali, documentare il ragionamento alla base delle previsioni e considerare prospettive multiple per migliorarne l’accuratezza e l’affidabilità.

Ricerca di mercato

La ricerca di mercato è il processo di raccolta, analisi e interpretazione delle informazioni sulle preferenze e sui comportamenti dei consumatori per formulare previsioni. Svolge un ruolo cruciale nell’aiutare le aziende a prendere decisioni consapevoli, sviluppare strategie di marketing efficaci e individuare nuove opportunità di crescita.

Questo approccio si concentra sulla comprensione delle motivazioni, degli atteggiamenti e delle opinioni dei consumatori attraverso discussioni aperte, interviste e osservazioni. Fornisce quindi un’analisi approfondita delle percezioni, delle preferenze e dei comportamenti dei clienti, aiutando le imprese a scoprire bisogni latenti e opportunità inesplorate.

In sintesi, la ricerca di mercato offre alle aziende preziose informazioni sul mercato di riferimento, sui clienti, sui concorrenti e sulle tendenze del settore, consentendo loro di prendere decisioni più informate e di raggiungere i propri obiettivi di business.

Pianificazione di scenari

La pianificazione di scenari è un metodo di pianificazione strategica che consiste nel creare scenari futuri dettagliati per esplorare e prepararsi a diverse eventualità. Si basa sulla costruzione di scenari plausibili o narrazioni di possibili risultati futuri, fondati su ipotesi, forze trainanti e incertezze differenti.

La pianificazione di scenari aiuta le organizzazioni a sviluppare strategie flessibili, esplorando futuri alternativi, comprendendo le potenziali implicazioni dei diversi scenari e preparando strategie per affrontare l’incertezza e ridurre i rischi. Questo approccio permette di anticipare e prepararsi a una gamma di possibili futuri, piuttosto che affidarsi a una singola previsione.

Abbracciando l’incertezza e considerando più prospettive, le aziende possono prendere decisioni più consapevoli, ridurre la vulnerabilità a eventi imprevisti e cogliere opportunità in un mondo in continuo cambiamento.

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Previsione quantitativa

La previsione quantitativa è ampiamente utilizzata in vari settori, tra cui business, economia, finanza, gestione della supply chain e meteorologia. Fornisce alle organizzazioni preziose informazioni sulle tendenze future, le aiuta a prendere decisioni consapevoli e consente loro di pianificare e allocare le risorse in modo efficace. Sfruttando i dati storici e le tecniche statistiche, le aziende possono migliorare l’accuratezza delle previsioni e rafforzare il proprio vantaggio competitivo in ambienti dinamici e incerti. Vediamo più da vicino alcuni dei metodi impiegati in questo tipo di previsione.

Medie mobili

La previsione con medie mobili è una tecnica quantitativa molto diffusa, utilizzata per analizzare dati di serie temporali e formulare previsioni sui valori futuri. Consiste nel calcolare la media di un determinato numero di osservazioni passate e nell’utilizzare questa media per stimare i valori futuri. Le medie mobili rappresentano una tecnica semplice ma potente per analizzare i dati e formulare previsioni a breve e medio termine. Sono particolarmente utili per ridurre il “rumore” nei dati e identificare tendenze sottostanti, diventando così uno strumento prezioso per il processo decisionale e la pianificazione in diversi ambiti.

Analisi di regressione

La previsione tramite analisi di regressione è una tecnica statistica usata per modellare e analizzare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. È comunemente utilizzata per stimare valori futuri della variabile dipendente basandosi sui dati storici delle variabili indipendenti. Offre un quadro flessibile e potente per modellare relazioni complesse tra variabili e generare previsioni a supporto dei processi decisionali e di pianificazione.

Smoothing esponenziale

Lo smoothing esponenziale è una tecnica molto popolare e largamente utilizzata per prevedere dati di serie temporali. Consiste nell’assegnare pesi decrescenti in modo esponenziale alle osservazioni passate, dando quindi maggiore rilevanza ai dati più recenti e meno a quelli più vecchi. Fornisce un equilibrio tra la capacità di cogliere schemi sottostanti nei dati e quella di attenuare il rumore, diventando uno strumento molto utile in diversi contesti, tra cui finanza, gestione delle scorte, previsioni di vendita e pianificazione della domanda.

Previsione con analisi multivariata

La previsione con analisi multivariata, nota anche come previsione multivariata, è una tecnica statistica che consente di stimare il valore di una variabile dipendente basandosi su più variabili indipendenti. A differenza della previsione univariata, che si concentra su una sola variabile, l’analisi multivariata considera l’influenza di diversi fattori sull’outcome finale. Questo approccio consente di comprendere meglio le variabili che incidono sulla previsione e offre una visione più completa dei fattori in gioco, portando a stime più accurate.

Modelli associativi

I modelli associativi, noti anche come association rule mining o analisi delle associazioni, sono tecniche statistiche utilizzate nel data mining e nel machine learning per identificare relazioni interessanti tra variabili all’interno di grandi dataset. L’obiettivo è scoprire schemi, correlazioni o co-occorrenze tra elementi, eventi o attributi, senza necessariamente implicare un rapporto di causalità.

Questi modelli sono particolarmente utili per scoprire informazioni nascoste e prendere decisioni basate sui dati in diversi settori. Le applicazioni vanno ben oltre il retail e comprendono sistemi di raccomandazione, analisi della navigazione web, sanità, telecomunicazioni e molto altro.

Metodi quantitativi

I metodi quantitativi si riferiscono a un insieme di tecniche e approcci utilizzati per analizzare e interpretare i dati numerici in modo strutturato e rigoroso. Consentono a ricercatori e analisti di trarre conclusioni significative, formulare previsioni e testare ipotesi basate su evidenze empiriche.

Econometria

L’econometria è un ramo dell’economia che applica metodi statistici, modelli matematici e tecniche computazionali per analizzare dati economici. L’obiettivo è testare empiricamente le teorie economiche, stimare le relazioni economiche e formulare previsioni sui fenomeni economici.

L’econometria svolge un ruolo cruciale sia nell’economia teorica che in quella applicata, fornendo un quadro rigoroso per studiare il comportamento economico e le implicazioni delle politiche. Colma il divario tra teoria ed evidenza empirica, permettendo agli economisti di trarre conclusioni più solide dai dati reali.

Proiezione delle tendenze

La proiezione delle tendenze, nota anche come estrapolazione delle serie temporali, è una tecnica quantitativa utilizzata per prevedere i valori futuri di una variabile basandosi sui dati storici. Si basa sull’ipotesi che gli schemi e le tendenze passate continueranno anche in futuro, consentendo agli analisti di formulare proiezioni. È particolarmente utile per dati con una chiara componente di trend, ma occorre cautela, poiché le previsioni a lungo termine restano soggette a incertezza.

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)

L’ARIMA, acronimo di AutoRegressive Integrated Moving Average, è un modello di previsione molto popolare e potente per le serie temporali, che integra componenti autoregressive (AR), di differenziazione (I) e di media mobile (MA).

I modelli ARIMA sono flessibili e in grado di catturare un’ampia gamma di schemi temporali, inclusi trend, stagionalità e fluttuazioni irregolari. Tuttavia, richiedono un’attenta selezione dei parametri e una validazione accurata per garantire previsioni affidabili. Esistono anche varianti più avanzate, come SARIMA (Seasonal ARIMA) e i modelli di regressione dinamica, che gestiscono schemi complessi e dati con forte stagionalità.

Modelli di machine learning

I modelli di machine learning sono algoritmi che apprendono schemi e relazioni dai dati per formulare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati. Il processo di previsione con machine learning si articola in quattro fasi principali: raccolta dei dati, pre-elaborazione, addestramento del modello e valutazione del modello.

Questi modelli vengono utilizzati in numerosi ambiti, tra cui sanità, finanza, marketing e molti altri, per estrarre insight, automatizzare processi e risolvere problemi complessi.

Previsione basata sulle serie temporali

La previsione basata sulle serie temporali è una tecnica utilizzata per stimare i valori futuri di una variabile sulla base di dati storici raccolti a intervalli regolari nel tempo. È particolarmente utile quando i dati mostrano schemi temporali, tendenze o stagionalità. Esaminiamo i metodi più comuni utilizzati in questo tipo di previsione.

Metodo ingenuo

Il metodo ingenuo è uno dei più semplici metodi di previsione, che stima i valori futuri basandosi esclusivamente sull’ultimo valore osservato in una serie temporale. Si assume che l’osservazione più recente continuerà anche nel futuro, senza considerare schemi o tendenze sottostanti nei dati.

Sebbene possa sembrare eccessivamente semplicistico, questo approccio funge da base di riferimento o benchmark per valutare le prestazioni di metodi più sofisticati. È semplice e veloce da applicare, ma non è generalmente adatto per dati con tendenze marcate, stagionalità o schemi complessi. Rimane comunque un utile punto di partenza e può fornire stime rapide e approssimative in situazioni in cui non sono disponibili altre informazioni.

Metodo della media

Il metodo della media, noto anche come mean method, è una tecnica di previsione semplice e intuitiva che stima i valori futuri calcolando la media delle osservazioni passate. È comunemente usato per serie temporali senza trend o stagionalità evidenti.

Offre previsioni ragionevoli per dati stabili o casuali, ma tende a dare risultati poco accurati quando i dati presentano tendenze, stagionalità o schemi irregolari.

Metodo del drift

Il metodo del drift, noto anche come metodo ingenuo con deriva o random walk with drift, è una tecnica di previsione che ipotizza che la serie temporale continuerà a “derivare” in una certa direzione nel tempo.

A differenza del metodo ingenuo, che presuppone valori costanti, il metodo del drift incorpora una componente di trend lineare. Si assume quindi che la serie mostri una tendenza lineare e che tale trend proseguirà in futuro, con un tasso di variazione costante nel tempo.

È un approccio semplice e intuitivo per includere le tendenze nelle previsioni, ma potrebbe non cogliere schemi più complessi o variazioni irregolari nei dati.

Previsione storica

La previsione storica consiste nell’utilizzare i dati di vendita di un determinato periodo per estrapolare tendenze di ricavo quantificabili. Ciò significa analizzare la crescita tra mesi, trimestri o anni e ipotizzare che queste percentuali si manterranno nel tempo, sostenendo l’aumento dei margini di profitto.

Esaminando dati storici come vendite, prezzi delle azioni o condizioni climatiche, è possibile identificare trend, stagionalità e altri schemi ricorrenti. Questo metodo si basa esclusivamente su dati interni dell’azienda e non considera, ad esempio, i concorrenti o l’evoluzione del mercato. Inoltre, non può prevedere eventi imprevisti o cambiamenti improvvisi, ma resta comunque in grado di fornire insight preziosi e stime utili per la pianificazione e il processo decisionale.

Scomposizione stagionale

La scomposizione stagionale è una tecnica potente che permette di scomporre una serie temporale nelle sue componenti fondamentali: trend, stagionalità e rumore. In questo modo, gli analisti possono comprendere meglio i modelli sottostanti e formulare previsioni più accurate.

È particolarmente utile per interpretare gli schemi ricorrenti che si verificano a intervalli specifici (giornalieri, settimanali, annuali), risultando cruciale in applicazioni come le previsioni di vendita, la pianificazione della domanda e l’analisi finanziaria.

SARIMA (Seasonal ARIMA)

Il SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) è un’estensione del modello ARIMA che considera esplicitamente la stagionalità nei dati delle serie temporali.

I modelli ARIMA sono efficaci per catturare schemi non stagionali e trend, ma molti dataset reali presentano cicli stagionali che l’ARIMA da solo non gestisce adeguatamente. SARIMA risolve questo limite, incorporando componenti stagionali nel modello. Oltre ai termini autoregressivi (AR), di differenziazione (I) e di media mobile (MA) presenti nell’ARIMA, SARIMA aggiunge termini stagionali specifici: autoregressivi stagionali, differenziazione stagionale e media mobile stagionale.

Previsione causale

La previsione causale si basa sull’uso di relazioni storiche di causa-effetto per stimare risultati futuri. Tiene conto delle connessioni tra variabili e può quindi fornire previsioni più accurate. La previsione causale aiuta anche a identificare quali parametri hanno l’impatto maggiore sul risultato previsto, rivelandosi utile per decidere dove concentrare gli sforzi al fine di massimizzare i risultati.

È particolarmente preziosa per comprendere l’impatto di nuove tendenze, innovazioni o pressioni competitive sugli esiti aziendali, aiutando le imprese ad anticipare potenziali cambiamenti futuri nel mercato o nell’ambiente. In questo modo hanno l’opportunità di adattarsi prima che la situazione cambi. Le aziende possono così ottimizzare le proprie risorse, concentrandosi sulle strategie e tattiche più efficaci. In sintesi, la previsione causale può favorire decisioni migliori e, potenzialmente, prestazioni finanziarie più solide.

Modelli causali

I modelli causali sono strumenti analitici utilizzati per identificare e sfruttare le relazioni di causa-effetto al fine di elaborare previsioni e comprendere fenomeni complessi. A differenza dei modelli puramente statistici, che si limitano a mostrare correlazioni, i modelli causali cercano di rivelare i meccanismi sottostanti che determinano i cambiamenti nelle variabili.

Ecco alcuni esempi:

• Granger Causality: un test di ipotesi statistico che verifica se una serie temporale può prevederne un’altra.
• Variabili strumentali: utilizzate per stimare relazioni causali quando esperimenti controllati non sono fattibili.
• Differenza delle differenze (Difference-in-differences): un metodo che confronta i cambiamenti nei risultati nel tempo tra un gruppo di trattamento e un gruppo di controllo.

Analisi di regressione

L’analisi di regressione è una tecnica statistica usata per esaminare la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti. Può identificare schemi, formulare previsioni e, in alcuni casi, stabilire relazioni causali. È ampiamente impiegata nella previsione quantitativa grazie alla sua versatilità e robustezza.

Esistono diversi tipi di regressione:

• Regressione lineare, che modella la relazione con un’equazione lineare.
• Regressione non lineare, che gestisce relazioni più complesse.
• Regressione multipla, che include più variabili indipendenti.
• Regressione logistica, usata per esiti binari, stimando la probabilità di un risultato.

Gli elementi principali dell’analisi di regressione includono:

• Variabile dipendente (Y): l’outcome da prevedere o spiegare.
• Variabili indipendenti (X1, X2…Xn): i fattori che si presume influenzino la variabile dipendente.
• Coefficienti di regressione (β): i parametri che quantificano la relazione tra variabili.
• Termine di errore (ε): rappresenta la variabilità di Y non spiegata dal modello.

VAR (Vector Autoregression)

Il Vector Autoregression (VAR) è un metodo statistico potente per catturare le interdipendenze lineari tra più serie temporali. È particolarmente utile quando le variabili si influenzano reciprocamente nel tempo.

Alcune applicazioni:

• Macroeconomia: analizzare le relazioni tra PIL, inflazione, tassi di interesse e occupazione o valutare l’impatto di politiche fiscali e monetarie.
• Finanza: modellare l’interazione tra prezzi azionari, tassi di interesse e tassi di cambio, comprendendo come le variabili si muovano insieme.
• Marketing: analizzare l’interazione tra vendite, spesa pubblicitaria e attività promozionali.

Modelli di equazioni strutturali (SEM)

Il Structural Equation Modeling (SEM) è una tecnica statistica sofisticata che consente ai ricercatori di modellare e testare relazioni complesse tra variabili osservate e latenti. Integra aspetti dell’analisi fattoriale e della regressione multipla, permettendo l’esame delle relazioni causali in un quadro completo.

Il SEM è un metodo versatile e potente per comprendere e testare relazioni complesse, in grado di incorporare l’errore di misurazione e modellare costrutti non osservabili. Fornisce quindi una visione più profonda dei meccanismi causali non direttamente visibili.

Nonostante la complessità e la necessità di campioni ampi, il SEM è ampiamente utilizzato in diversi campi — tra cui psicologia, sociologia, marketing ed educazione — per testare modelli teorici e supportare la ricerca empirica.

Il miglior metodo di previsione

La scelta del “miglior” metodo di previsione dipende da una varietà di fattori e dalle circostanze specifiche in cui la previsione viene effettuata. Prima di tutto bisogna considerare lo scopo e il contesto della previsione.

Per decisioni strategiche di lungo periodo, metodi come l’analisi delle tendenze, i modelli econometrici o la pianificazione di scenari risultano i più adatti. Al contrario, per previsioni a breve termine e di dettaglio, possono essere più indicati metodi come l’analisi delle serie temporali, le medie mobili o lo smoothing esponenziale.

Bisogna inoltre valutare la natura dei dati disponibili. Quando si dispone di una grande quantità di dati numerici storici, i metodi quantitativi come l’analisi delle serie temporali, i modelli di regressione e l’ARIMA sono generalmente i più appropriati. Nei casi in cui i dati numerici siano scarsi, i metodi qualitativi come Delphi, il giudizio degli esperti o la ricerca di mercato risultano invece più adeguati.

Non conta solo la disponibilità dei dati, ma anche la loro qualità. Nei casi in cui siano disponibili ampi dataset storici, metodi come gli algoritmi di machine learning sono ideali. Tuttavia, quando i dati sono limitati o di scarsa qualità, possono essere più appropriati metodi più semplici, come le medie mobili o la previsione giudiziale.

Un altro fattore determinante sono le risorse disponibili. I metodi statistici avanzati e il machine learning richiedono risorse computazionali significative e competenze specialistiche, ma possono garantire previsioni molto accurate. Metodi più semplici, come la previsione ingenua o le medie mobili, sono invece più facili da implementare e comprendere, soprattutto quando le risorse sono limitate.

Per previsioni a breve termine, metodi come lo smoothing esponenziale o le medie mobili, che reagiscono rapidamente ai cambiamenti recenti, sono l’ideale. Le previsioni a lungo termine, invece, dove l’obiettivo è catturare trend di lungo periodo e cambiamenti strutturali, si prestano meglio a metodi come l’analisi delle tendenze, i modelli strutturali o la pianificazione di scenari.

Anche volatilità e stagionalità hanno un ruolo importante. Metodi avanzati come i modelli GARCH o gli algoritmi di machine learning possono gestire bene l’alta volatilità e produrre previsioni più robuste, mentre tecniche come la scomposizione stagionale, lo smoothing esponenziale di Holt-Winters o il SARIMA sono progettate per affrontare la stagionalità.

È fondamentale considerare anche costi e tempi. I metodi più semplici, come lo smoothing esponenziale o la regressione di base, sono economici e veloci da implementare. I modelli di machine learning e i modelli econometrici complessi richiedono invece più tempo e budget, ma possono offrire una maggiore precisione. Se è richiesta un’alta accuratezza, è consigliabile ricorrere a modelli ensemble o approcci ibridi che combinano più tecniche, migliorando così i risultati. Per un livello di accuratezza moderato, possono invece bastare metodi statistici semplici.

Un altro elemento da valutare è l’expertise disponibile. Metodi avanzati come il machine learning, i modelli bayesiani o i sistemi dinamici richiedono conoscenze specialistiche, mentre metodi come le medie mobili, la previsione ingenua o il metodo Delphi possono essere utilizzati efficacemente con competenze meno approfondite.

Infine, è importante considerare se l’ambiente è stabile o dinamico. I metodi statistici tradizionali funzionano bene in contesti stabili con schemi costanti, mentre i modelli adattivi o le analisi in tempo reale sono più adatti per ambienti caratterizzati da cambiamenti rapidi.

Come si può vedere, non esiste un unico metodo di previsione universalmente “migliore”. La scelta dipende dalle esigenze specifiche e dai vincoli della situazione. Comprendere il contesto, la natura dei dati e i requisiti della previsione è cruciale per selezionare l’approccio più appropriato.

Il confronto tra i diversi metodi di previsione richiede di valutarli in base a tre criteri principali: accuratezza, costi e facilità d’uso.

• Analisi delle serie temporali: include tecniche come le medie mobili, lo smoothing esponenziale e l’ARIMA.
  • Le medie mobili hanno un’accuratezza moderata e funzionano bene per previsioni di breve periodo con schemi stabili. Sono economiche e facili da implementare.
  • Lo smoothing esponenziale ha un’alta accuratezza nel breve e medio termine e si adatta meglio a trend e stagionalità rispetto alle medie mobili. È leggermente più complesso, ma i costi restano moderati.
  • Il metodo ARIMA offre un’alta accuratezza su schemi complessi e previsioni di lungo termine, ma richiede notevoli risorse computazionali e conoscenze statistiche avanzate.

• Modelli causali: comprendono la regressione lineare e i modelli econometrici.
  • La regressione lineare è adatta a relazioni semplici, con accuratezza moderata, costi bassi e grande semplicità d’uso.
  • I modelli econometrici hanno maggiore accuratezza perché catturano relazioni complesse tra variabili, ma sono molto costosi in termini di dati, risorse e competenze, e difficili da utilizzare.

• Machine learning: include reti neurali, random forest e support vector machine.
  • Le reti neurali hanno un’accuratezza molto alta, ideale per dataset complessi, ma richiedono grande potenza computazionale e conoscenze specialistiche.
  • Le random forest gestiscono bene grandi quantità di dati e interazioni complesse, offrendo alta accuratezza, ma sono anch’esse costose e relativamente complesse.
  • Le support vector machine garantiscono alta accuratezza soprattutto per compiti di classificazione e regressione. Richiedono risorse notevoli e competenze avanzate, anche se la difficoltà è moderata rispetto alle reti neurali.

• Metodi giudiziali: includono Delphi ed esperti.
  • Il metodo Delphi offre un’accuratezza moderata, con costi medi legati al tempo e al coordinamento. Richiede pianificazione accurata e ha una difficoltà d’uso media.
  • Il giudizio degli esperti varia molto a seconda della qualità degli stessi. I costi vanno da bassi a moderati, ed è facile da applicare, ma resta soggettivo. 
• Metodi ibridi: combinano più tecniche (ad esempio ARIMA con machine learning).
  • Offrono accuratezza molto elevata, sfruttando i punti di forza di diversi metodi. Tuttavia, hanno costi molto alti e richiedono risorse e competenze multidisciplinari.

In definitiva, la scelta del metodo di previsione dovrebbe allinearsi alle esigenze specifiche, alle risorse disponibili e al livello di competenze presenti in azienda, garantendo il miglior equilibrio tra accuratezza, costi e facilità d’uso.

Esempi di previsione nel mondo reale

Metodi di previsione qualitativa

Metodo Delphi: le aziende possono utilizzare il metodo Delphi per raccogliere intuizioni da esperti sulle tendenze di mercato future, l’accettazione potenziale da parte dei clienti e i progressi tecnologici per nuovi prodotti.

Giudizio degli esperti: nella gestione dei progetti, gli esperti possono fornire stime su tempistiche, costi e rischi potenziali, soprattutto quando i dati storici sono limitati. Durante le crisi (ad esempio disastri naturali o recessioni economiche), il giudizio degli esperti aiuta a prevedere gli impatti immediati e a guidare le strategie di risposta.

Ricerche di mercato: le aziende conducono sondaggi, focus group e interviste per prevedere la domanda dei consumatori, le preferenze e i comportamenti d’acquisto. La ricerca di mercato può prevedere l’efficacia potenziale e la portata di nuove campagne pubblicitarie analizzando le risposte del pubblico target.

Metodi di previsione quantitativa

Regressione lineare: i rivenditori utilizzano la regressione lineare per prevedere le vendite future sulla base di fattori come dati di vendita passati, prezzi e tendenze stagionali. Le istituzioni finanziarie la applicano per stimare fattori di rischio e potenziali perdite sulla base di dati storici.

Modelli econometrici: governi e analisti finanziari utilizzano modelli econometrici per prevedere indicatori economici come crescita del PIL, tassi di disoccupazione e inflazione.

Modelli di simulazione: i produttori usano i modelli di simulazione per prevedere i risultati della produzione, ottimizzare le operazioni e ridurre i costi. Le simulazioni prevedono gli effetti dei cambiamenti nella dinamica della catena di approvvigionamento, aiutando nella pianificazione e gestione della logistica.

Metodi di previsione basati su serie temporali

Medie mobili: le aziende utilizzano le medie mobili per prevedere i requisiti di inventario basandosi su dati di vendita passati, garantendo livelli di scorte ottimali.

Livellamento esponenziale: le imprese applicano il livellamento esponenziale per prevedere ricavi futuri sulla base di dati storici, adeguandosi a trend e stagionalità. I reparti HR usano il livellamento esponenziale per prevedere i bisogni futuri di personale basandosi su assunzioni e tassi di abbandono passati.

ARIMA: investitori e analisti utilizzano modelli ARIMA per prevedere prezzi azionari, tassi di cambio e indici di mercato.

Scomposizione stagionale delle serie temporali (STL): i rivenditori applicano STL per analizzare e prevedere le vendite, tenendo conto delle variazioni stagionali come i picchi dovuti allo shopping natalizio.

Metodi di previsione causale

Analisi di regressione multipla: le aziende usano la regressione multipla per comprendere l’impatto di varie attività di marketing (ad esempio spese pubblicitarie e promozioni) sulle vendite.

Modellazione ad equazioni strutturali (SEM): le imprese applicano SEM per capire come diversi fattori (ad esempio qualità del servizio e caratteristiche del prodotto) influenzino la soddisfazione complessiva del cliente.

Sfide e soluzioni nella previsione

La previsione è una componente critica della pianificazione strategica e dell’efficienza operativa, ma comporta diverse sfide. Ecco un’analisi delle difficoltà comuni e delle soluzioni adottate per affrontarle.

• Qualità e disponibilità dei dati: la mancanza di dati storici o valori mancanti può compromettere l’accuratezza, così come dati molto variabili o con errori. Tecniche come la sostituzione della media, l’imputazione tramite regressione o metodi avanzati come KNN possono colmare i valori mancanti. Medie mobili o livellamento esponenziale riducono il rumore e mettono in evidenza i trend sottostanti. Per dati non stazionari, differenziazione o trasformazioni logaritmiche stabilizzano la varianza. 
• Scelta del modello: con molte opzioni disponibili, selezionare il modello corretto può essere complesso. I modelli troppo complessi rischiano di adattarsi troppo ai dati storici (overfitting), mentre quelli troppo semplici possono ignorare pattern importanti. Tecniche come la validazione incrociata (k-fold cross-validation), la regolarizzazione (Lasso, Ridge) o la comparazione tramite metriche (AIC, BIC, MSE) aiutano a selezionare il modello giusto. Approcci ibridi possono sfruttare i punti di forza di più modelli. 
• Stagionalità e fluttuazioni regolari: distinguere tra trend di lungo periodo e variazioni di breve periodo è complicato. Metodi come STL, Holt-Winters o trasformate di Fourier aiutano a gestire queste dinamiche. 
• Alta variabilità dei dati: fattori esterni (crisi economiche, cambiamenti di mercato) rendono i dati volatili. Modelli come GARCH o approcci di machine learning (reti neurali, random forest, ensemble) catturano meglio le relazioni non lineari. La pianificazione di scenari multipli supporta la preparazione a diversi futuri possibili. 
• Interpretabilità dei modelli avanzati: metodi come il machine learning possono essere difficili da spiegare agli stakeholder. L’uso di visualizzazioni (grafici previsionali, intervalli di confidenza), la presentazione di previsioni come intervalli invece che punti singoli e l’impiego di modelli più semplici per la comunicazione facilitano la comprensione. 
• Limitazioni di risorse: modelli sofisticati richiedono potenza computazionale e competenze specializzate. Soluzioni includono piattaforme cloud per calcoli intensivi, strumenti AutoML che automatizzano parti del processo e programmi di formazione per sviluppare le competenze del team.

Conclusioni

La previsione è intrinsecamente complessa e piena di sfide legate alla qualità dei dati, alla scelta del modello, alla gestione della stagionalità, della volatilità, all’interpretazione dei risultati e ai vincoli di risorse. Affrontare queste sfide richiede una combinazione di tecniche statistiche, strumenti computazionali e strategie organizzative. Adottando soluzioni adeguate come l’imputazione dei dati, la regolarizzazione, i metodi di scomposizione, il machine learning e gli strumenti di visualizzazione, e sfruttando le moderne risorse computazionali, le organizzazioni possono migliorare l’accuratezza e l’affidabilità delle loro previsioni, portando a decisioni migliori.

I metodi di previsione hanno come obiettivo la migliore predizione possibile sulla base dei dati disponibili. Non si tratta di magia, ma di scienza. Ciò che fanno i metodi di previsione è andare oltre il semplice buon senso e applicare le tecniche analitiche più avanzate per ottenere il massimo valore dai tuoi dati. In Intuendi ci impegniamo a offrirti le previsioni più accurate grazie a tutti gli strumenti analitici a disposizione, per generare valore concreto per la tua azienda. Non promettiamo miracoli. Solo previsioni accurate.

Se quello che hai letto ti interessa e ritieni che alcuni degli aspetti descritti possano essere applicabili e utili alla tua azienda, ti invitiamo a esplorare altri articoli del nostro blog e ad approfondire ulteriormente l’argomento. Chi può sapere quali risultati può raggiungere la tua azienda semplicemente utilizzando i giusti strumenti e i corretti metodi di previsione?

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