Cos'è la previsione della domanda?

La previsione della domanda fa riferimento al processo di pianificazione e previsione della domanda di merci e materiali che aiuta le aziende a rimanere più redditizie possibile. Senza una solida previsione della domanda, le imprese rischiano di farsi carico di eccedenze inutili e costose o di perdere opportunità, perché non sono riuscite a prevedere le esigenze, le preferenze o le intenzioni di acquisto dei clienti.

Chi si occupa di previsione della domanda possiede competenze ed esperienze specifiche. Quando tali competenze vengono rafforzate dalle moderne tecnologie di supply chain e analisi predittiva, le supply chain possono diventare più agili e competitive che mai.

Perché la previsione della domanda è importante per le moderne supply chain?

Nell’attuale ambiente in rapida evoluzione della supply chain, le imprese stanno operando in un contesto economico che si muove a un ritmo eccezionalmente frenetico. La previsione della domanda è essenziale per aiutare le aziende a stare al passo con l'andamento delle esigenze e delle aspettative dei clienti e con un mercato in costante cambiamento. Una previsione accurata mantiene i team allineati su come prepararsi al futuro, in modo che possano pianificare con sicurezza i materiali (tramite DDMRP), la produzione, la logistica e i budget.

Come funziona la previsione della domanda?

Nella migliore delle ipotesi, la previsione della domanda combina previsioni sia qualitative che quantitative, entrambe basate sulla capacità di raccogliere insight da diverse fonti di dati lungo la supply chain. I dati qualitativi possono provenire da fonti esterne quali notizie, tendenze culturali e dei social media, ricerche di mercato e sulla concorrenza. Anche i dati di origine interna, come il feedback e le preferenze dei clienti, contribuiscono notevolmente a creare un quadro di previsione accurato.

I dati quantitativi generalmente hanno un'origine interna e possono provenire da numeri delle vendite, periodi di picco degli acquisti e analisi del web e delle ricerche. Le tecnologie moderne impiegano analytics avanzati, potenti database e utilizzano l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning per analizzare ed elaborare set di dati complessi e approfonditi. Quando la moderna tecnologia si applica alle previsioni qualitative e quantitative e agli analytics predittivi, i responsabili della supply chain sono in grado di fornire accuratezza e resilienza a livelli sempre più alti.

Metodi di previsione della domanda

A seconda del settore, della base clienti e della volatilità del prodotto, i professionisti della previsione della domanda utilizzano i seguenti metodi di previsione:

• Previsione della domanda a livello macro: la previsione della domanda a livello macro esamina le condizioni economiche generali, le forze esterne e altre influenze generiche che possono perturbare o influenzare l'azienda. Questi fattori aiutano a informare le aziende dei rischi o delle opportunità regionali o globali e a tenerle al corrente delle trasformazioni generali della cultura e del mercato.
• Previsione della domanda a livello micro: la previsione della domanda a livello micro può essere specifica di un determinato prodotto, regione o segmento di clienti. La previsione a livello micro è particolarmente adatta a rilevare le trasformazioni straordinarie o impreviste del mercato che possono causare un'impennata o un crollo improvviso della domanda. Per esempio, se gli esperti prevedono un'ondata di caldo a New York e la tua azienda produce condizionatori portatili, potrebbe valere la pena correre il rischio calcolato di aumentare i buffer di magazzino in quella zona.
• Previsione della domanda a breve termine: la previsione della domanda a breve termine può essere effettuata a livello micro o a livello macro. Solitamente copre un periodo inferiore a 12 mesi in modo da guidare le operazioni giornaliere. Potrebbe, per esempio, avvenire tramite la consultazione dei team aziendali di vendite e marketing per sapere se stanno pianificando eventi promozionali o di vendita che potrebbero generare un picco di domanda.
• Previsione della domanda a lungo termine: anche la previsione della domanda a lungo termine può essere effettuata a livello micro o macro, ma in genere si proietta oltre un anno. Questo aiuta le aziende a prendere decisioni più informate su temi quali espansione, investimenti, acquisizioni o nuove partnership. Quando le aziende si prendono un anno o più per analizzare e testare i mercati, ottengono un'immagine più solida delle tendenze della domanda da aspettarsi in caso di apertura di negozi o di lancio di prodotti in paesi o regioni nuovi.

Fattori che influiscono su pianificazione e previsione della domanda

I silos sono nemici di una procedura accurata di pianificazione e previsione della domanda. Per essere precisa ed efficiente al massimo, la pianificazione della supply chain richiede che aree molto diverse dell'azienda siano collegate in tempo reale e forniscano costantemente dati e informazioni approfondite. Quando dispongono del maggior numero di dati possibile, gli addetti alla previsione della domanda sono meglio attrezzati ad affrontare i seguenti fattori:

Stagionalità e previsione dello stock

I prodotti quali creme solari o alberi di natale fanno registrare un ovvio aumento stagionale. Tuttavia, la stagionalità può applicarsi a tutto ciò che causa una modifica del comportamento dei clienti durante l'anno. Questo potrebbe includere eventi meteo imprevisti o persino qualcosa come la pandemia, che ha fatto sì che le persone rimanessero a casa più del solito durante i mesi estivi.

La concorrenza in relazione alla previsione della domanda

La concorrenza nella supply chain di oggi cambia forma a seconda dei rapidi cambiamenti impressi dalle nuove aspettative dei clienti, dalla modernizzazione del settore e dall'adozione di strumenti di pianificazione aziendale basati sull'AI. Le imprese si muovono più rapidamente per assicurare cicli di vita dei prodotti più brevi, capacità di risposta in tempo reale ed esperienze più personalizzate, alzando l'asticella per tutte le parti in causa.

Allo stesso tempo, le reti di business in cloud e le piattaforme di pianificazione di nuova generazione stanno diventando lo standard, intensificando la pressione competitiva in un quadro che vede le organizzazioni in corsa per migliorare la visibilità, l'agilità e il processo decisionale. In un simile contesto, la previsione della domanda diventa un elemento di differenziazione fondamentale: aiuta le aziende ad anticipare i cambiamenti del mercato, a ottimizzare le risorse e a rispondere in modo più intelligente dei competitor.

Tipi di merci e stime della domanda

La previsione della domanda può variare enormemente da prodotto a prodotto, anche all'interno della stessa categoria di prodotti. Per esempio, la domanda di magliette nere può cambiare e improvvisamente superare la domanda di magliette bianche. Il trucco non sta nel capire ciò che è avvenuto, ma nel capire perché è avvenuto. Anche il valore del ciclo di vita dei clienti, il valore medio degli ordini e le combinazioni di acquisto dei prodotti variano notevolmente e talvolta cambiano improvvisamente.

Gli strumenti di previsione della domanda consentono di comprendere e prevedere meglio queste tendenze e le loro cause. Questo aiuta le aziende a capire come personalizzare, promuovere o raggruppare gli articoli per ottenere guadagni più regolari e a vedere come un articolo gestito a magazzino influenzi o accresca la domanda di un altro.

Geografia

Tradizionalmente, molte aziende sono riuscite a coprire vaste aree geografiche solo con pochi magazzini e centri di distribuzione regionali. Tuttavia, principalmente a causa dell'effetto Amazon, i clienti ora si aspettano consegne in giornata o entro il giorno successivo. Questo significa che le aziende devono distribuire centri di evasione degli ordini in tutto il paese per ottenere la prossimità necessaria per quelle nuove richieste. Inoltre, questa non rappresenta più solo una sfida per il B2C; anche le aziende del B2B risentono della pressione delle consegne rapide.

Questo fenomeno ha causato un cambiamento radicale nei tradizionali processi di previsione della domanda. Laddove in passato i responsabili della pianificazione della supply chain dovevano preoccuparsi solo dei livelli di stock in pochi magazzini, ora devono stabilire i buffer e i livelli di stock in maniera accurata talvolta in centinaia di piccoli centri di distribuzione. Questo ovviamente causa un aumento del rischio e delle perdite potenziali. E significa anche che i professionisti della pianificazione della domanda fanno sempre più affidamento su soluzioni della supply chain basate su cloud per ottenere informazioni e dati in tempo reale che li aiutino a essere altamente precisi nella definizione dei propri stock, ora più piccoli e più diffusi.

Tre passi per avviare la previsione della domanda

Quelli che seguono sono tre semplici passi per definire buone strategie di pianificazione della supply chain e best practice per la previsione della domanda:

1. Lascia che la previsione della domanda sia quel che è. La previsione della domanda rappresenta un pilastro importante del processo di pianificazione della supply chain e sta alla base di molti altri processi. Per questo motivo, può essere allettante per le aziende attribuirle il ruolo di pratica generalizzata che può essere piegata e adattata a sostegno di varie altre funzioni di pianificazione della supply chain. Se utilizzata correttamente, la previsione della domanda ha uno scopo chiaro: prevedere che cosa, quanto e quando i clienti acquisteranno. Altre funzioni della supply chain, ad esempio S&OP, ottimizzazione dello stock e pianificazione della risposta e dell'offerta, offrono capacità complementari all'interno di un sistema integrato di pianificazione aziendale. Se questi strumenti vengono utilizzati per svolgere le funzioni specifiche per cui sono stati progettati, gli strumenti di previsione della domanda raggiungeranno i loro obiettivi.
2. Il software di previsione della domanda ama ricevere moltissimi dati. Quando le tecnologie della supply chain, in particolar modo quelle che si occupano della previsione dello stock e della domanda, sono basate su AI e machine learning, diventano tanto più accurate e precise quanti più dati ricevono. Non affidarti solo ai dati relativi al passato, come quelli delle vendite o delle prestazioni di prodotti di ieri. Prendi in considerazione anche altre fonti, quali notizie, politica, tendenze social e informazioni approfondite sui clienti. Oggi i dati non devono essere semplici e lineari per poter essere analizzati in maniera efficace. I moderni strumenti di gestione dei dati possono curare ed elaborare set di dati grandi e complessi. E l'AI e il machine learning contribuiscono con intelligenza e velocità che non solo consentono analisi avanzate e predittive, ma permettono anche di imparare dall'esperienza e dall'input di dati cumulativi.
3. Sviluppa budget e piani sulla base dei dati per ottimizzare la previsione della domanda. La pianificazione della supply chain, per funzionare al meglio, richiede un approccio realistico e strategico. Le pratiche e i flussi di lavoro preesistenti sono difficili da adattare e le persone tendono a resistere ai cambiamenti. Tuttavia, alla fine, l'ottimizzazione della previsione della domanda e della pianificazione della supply chain può aumentare la redditività e ridurre rischi e perdite fornendo al contempo ai membri del team della supply chain un'esperienza di lavoro più snella ed efficiente. Con l'allocazione tempestiva del budget e delle risorse del team, le aziende riescono a migliorare il processo di acquisto di scorte e a implementare più facilmente i piani di ottimizzazione della supply chain.

Diventa più competitivo con l'analisi predittiva e la previsione della domanda

Ogni passo verso la trasformazione digitale della supply chain ti avvicina alla visibilità e all'efficienza necessarie nell'odierno clima di concorrenza tra le aziende. Collabora con i responsabili della supply chain e i leader dei team dell'intera azienda per iniziare ad abbattere i silos e a comprendere dove potrebbero nascondersi i rischi maggiori, ma anche le migliori opportunità di guadagno a breve e a lungo termine. Parla quindi con il tuo fornitore di software per saperne di più sull'integrazione delle soluzioni di pianificazione della supply chain nelle tue attività.