Evitare i rischi di liquidit\u00e0 <\/strong>prevedendo e anticipando i periodi di bassa domanda.<\/li><\/ul>\n\n\n\nCome funziona la previsione della domanda? Quantitativo e qualitativo<\/h2>\n\n\n\n
Le forme pi\u00f9 accurate di previsione della domanda coinvolgono sia la previsione quantitativa che quella qualitativa. Entrambe le forme di previsione si basano sulla capacit\u00e0 di generare intuizioni da diverse fonti di dati lungo tutta la catena di fornitura.<\/p>\n\n\n\n
I dati qualitativi possono essere raccolti da fonti esterne come notizie, tendenze culturali e sociali, ricerche di mercato e sui concorrenti. I dati qualitativi possono anche essere raccolti internamente dai feedback e dalle recensioni dei clienti.<\/p>\n\n\n\n
L’idea \u00e8 che le macro-tendenze, i movimenti generali del mercato e le opinioni dei clienti non forniscano numeri esatti o dati generali sufficienti per un’analisi quantitativa. Tuttavia, possono essere una fonte molto ricca di informazioni sul modo in cui determinate organizzazioni, industrie e individui pensano e agiscono.<\/p>\n\n\n\n
I dati quantitativi sono quasi sempre raccolti internamente, dai numeri delle vendite e dei periodi di picco degli acquisti alle analisi delle scorte e delle ricerche. Nella maggior parte dei casi, lavorerete con i Big Data e utilizzerete le moderne tecnologie per estrarre informazioni da questi enormi set di dati.<\/p>\n\n\n\n
Queste moderne tecnologie includono l’analisi avanzata, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.<\/p>\n\n\n\n
L’idea generale \u00e8 quella di utilizzare gli approfondimenti qualitativi per aiutare a prevedere le macro-tendenze e i movimenti di mercato futuri e di utilizzare gli approfondimenti quantitativi per comprendere le fluttuazioni della domanda della vostra attuale base di clienti nel prossimo futuro, al fine di prendere decisioni pi\u00f9 informate in merito alla gestione della vostra supply chain.<\/p>\n\n\n\n
Come prevedere la domanda con l’Analisi Predittiva?<\/h2>\n\n\n\n
Sfortunatamente, non abbiamo accesso a una scatola nera che da un lato raccoglie le tendenze e i dati dei clienti e dall’altro fornisce informazioni utili. Il metodo utilizzato dalle aziende per estrarre informazioni quantitative e qualitative per la previsione della domanda \u00e8 la cosiddetta analisi predittiva.<\/p>\n\n\n\n
Che cos’\u00e8 l’analisi predittiva?<\/h3>\n\n\n\n
L’analisi predittiva \u00e8 una tecnica di analisi dei dati che utilizza algoritmi statistici e tecniche di Machine Learning per identificare la probabilit\u00e0 di scenari futuri a partire da dati storici. Si tratta di un calcolo accurato delle probabilit\u00e0 basato sull’elaborazione di grandi volumi di dati.<\/p>\n\n\n\n
Se tutto ci\u00f2 inizia a suonarvi familiare, non preoccupatevi, non state vivendo un deja vu: l’analisi predittiva \u00e8 la spina dorsale di qualsiasi strategia di previsione della domanda di successo.<\/p>\n\n\n\n
Quando abbiamo parlato di generazione di insight quantitativi e qualitativi, in realt\u00e0 ci riferivamo all’uso dell’analisi predittiva.<\/p>\n\n\n\n
Ma per sfruttare correttamente la potenza dell’analisi predittiva, \u00e8 importante tenere a mente i fattori che influiscono sui dati raccolti sulla domanda dei clienti. Proprio come la moda, la domanda dei clienti si muove in cicli. Prevedere come e quando si verificano questi cicli \u00e8 fondamentale per una corretta previsione della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Cosa differenzia l’Analisi Predittiva dagli altri tipi di previsione della domanda?<\/h3>\n\n\n\n
Quando si parla di previsione della domanda, spesso si parla di analisi previsionale. Questa forma di analitica \u00e8 simile all’analitica predittiva, ma ha uno svantaggio fatale.<\/p>\n\n\n\n
Mentre sia l’analisi predittiva che quella previsionale rispondono alla domanda “che cosa accadr\u00e0”, la prima fa un passo avanti e risponde alla domanda “perch\u00e9 accade”. Questa potrebbe sembrare una semplice differenza che non offre alcun vantaggio tangibile, ma in realt\u00e0 offre un grande balzo in avanti in termini di precisione.<\/p>\n\n\n\n
Sapere perch\u00e9 la domanda sta per aumentare permette ai responsabili delle decisioni di aggirare le nuove informazioni, fornendo un maggiore controllo su come interpretare le previsioni della domanda. I dati utilizzati nell’analisi predittiva provengono inoltre da fonti pi\u00f9 diversificate e aggiornate, rendendo le previsioni pi\u00f9 tempestive e meno soggette a variazioni nel tempo.<\/p>\n\n\n\n
Fattori che influenzano il ciclo di vita della domanda del cliente<\/h3>\n\n\n\n
Stagionalit\u00e0<\/strong><\/p>\n\n\n\nLa stagionalit\u00e0 \u00e8 esattamente ci\u00f2 che sembra. Si riferisce alle variazioni del volume degli ordini nel corso dell’anno e coincide con un periodo specifico, spesso di qualche mese. I marchi che si basano molto sulla stagionalit\u00e0 per le vendite vedranno spesso un grande picco nella domanda durante la loro stagione di punta (si pensi a un’azienda specializzata in cappotti invernali che vende di pi\u00f9 durante i mesi pi\u00f9 freddi dell’anno e meno in estate).<\/p>\n\n\n\n
Le aziende che si basano sulla domanda stagionale riducono le scorte in magazzino durante i mesi lenti per risparmiare risorse e aumentare la produzione e le operazioni nei mesi che precedono la stagione di punta. La natura ciclica delle imprese stagionali rende pi\u00f9 interessante l’esternalizzazione dell’adempimento delle attivit\u00e0 di vendita al dettaglio a societ\u00e0 di logistica terze.<\/p>\n\n\n\n
\u00c8 importante tenere conto della stagionalit\u00e0 quando si utilizzano le analisi predittive per assicurarsi che le analisi non siano falsate da quello che \u00e8, in sostanza, un normale calo delle vendite.<\/p>\n\n\n\n
Competizione<\/strong><\/p>\n\n\n\nLa concorrenza influisce sempre sulle vendite, ma l’introduzione di un nuovo operatore nella vostra area di attivit\u00e0 pu\u00f2 allontanare i clienti dai vostri prodotti e servizi. Tenere d’occhio la nuova concorrenza, che si tratti di un’azienda che produce offerte simili o di una soluzione tangente, \u00e8 una parte importante dell’analisi predittiva.<\/p>\n\n\n\n
La previsione della domanda a volte si concentra troppo specificamente su come i clienti attuali si comporteranno in futuro, mentre l’inclusione della concorrenza nella vostra analisi predittiva vi fornir\u00e0 le informazioni necessarie per rispondere rapidamente a chi vi ruba la domanda da sotto il naso.<\/p>\n\n\n\n
Valore di vita del cliente<\/strong><\/p>\n\n\n\nI diversi tipi di beni avranno previsioni di domanda intrinsecamente diverse. Gli articoli deperibili, ad esempio, avranno una domanda pi\u00f9 ricorrente, mentre articoli come l’abbigliamento hanno periodi di tempo pi\u00f9 lunghi tra un acquisto e l’altro.<\/p>\n\n\n\n
La comprensione del valore di vita del cliente (il totale degli acquisti effettuati dai clienti in un periodo di tempo) pu\u00f2 migliorare notevolmente l’accuratezza delle analisi predittive quando si tratta di previsioni della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Conoscere meglio il rapporto tra i clienti e i vostri prodotti pu\u00f2 aiutarvi a generare ricavi ricorrenti e a determinare il tipo di domanda che potete aspettarvi dai singoli clienti nel tempo.<\/p>\n\n\n\n
Geografia<\/strong><\/p>\n\n\n\nQuesto \u00e8 forse il fattore pi\u00f9 importante da tenere in considerazione quando si utilizza l’analisi predittiva per progettare una strategia di previsione della domanda. La distanza tra i diversi punti della vostra catena di fornitura, cos\u00ec come la distanza tra i vostri clienti e le vostre offerte, \u00e8 fondamentale per capire dove sono le vostre opportunit\u00e0 di crescita.<\/p>\n\n\n\n
Amazon, ad esempio, ha notoriamente ottimizzato la previsione della domanda per ottimizzare le scorte all’interno dei suoi centri di approvvigionamento, avvicinando gli articoli ai clienti che hanno maggiori probabilit\u00e0 di ordinarli e risparmiando tempo, carburante e denaro.<\/p>\n\n\n\n
Questo \u00e8 anche il fattore che ha il maggior margine di miglioramento, in quanto pu\u00f2 avere un impatto enorme sui vostri profitti.<\/p>\n\n\n\n
5 passi per iniziare<\/h2>\n\n\n\n1. Definizione degli obiettivi<\/h3>\n\n\n\n
L’obiettivo della previsione della domanda \u00e8 determinare cosa, quanto e quando i clienti acquisteranno in un determinato periodo di tempo. La semplice implementazione dell’analitica predittiva non \u00e8 sufficiente per cogliere i vantaggi della previsione della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Stabilite quali sono le aree con maggiore margine di miglioramento e date priorit\u00e0 agli obiettivi realizzabili per quelle aree.<\/p>\n\n\n\n
In questo caso, i parametri dovrebbero concentrarsi su:<\/strong><\/p>\n\n\n\n- Tempo e periodo<\/li>
- Tipi di prodotti<\/li>
- Tipo di clienti<\/li><\/ul>\n\n\n\n
2. Raccolta e registrazione dei dati<\/h3>\n\n\n\n
Per raccogliere la quantit\u00e0 e il tipo di dati di cui avete bisogno per implementare la previsione della domanda, dovrete registrare informazioni da ogni canale disponibile. L’utilizzo di una strategia omnichannel \u00e8 un modo eccellente per garantire la raccolta di dati sufficienti per i modelli di analisi predittiva.<\/p>\n\n\n\n
Dovreste raccogliere dati da:<\/strong><\/p>\n\n\n\n- Data e ora dell’ordine<\/li>
- SKU (Stock Keeping Unit) di ciascun ordine<\/li>
- Tassi di ritorno<\/li>
- Scorte vecchie e obsolete<\/li>
- Frequenza delle vendite di scorte<\/li>
- Dati di mercato<\/li><\/ul>\n\n\n\n
3. Pulizia dei set di dati<\/h3>\n\n\n\n
Lavorare con grandi insiemi di dati pu\u00f2 essere complicato. La vostra analisi sar\u00e0 sempre e solo accurata quanto le informazioni che avete a disposizione. Prima di scatenare i cani digitali sui vostri dati, \u00e8 importante ripulire i grandi insiemi di dati per garantire l’accuratezza delle previsioni della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Assicurarsi di controllare:<\/strong><\/p>\n\n\n\n- L’affidabilit\u00e0 delle misurazioni<\/li>
- Congruenza dei dati tra pi\u00f9 canali diversi<\/li>
- Quanto sono recenti i dati che si stanno imputando<\/li>
- Pregiudizi invisibili in dati specifici<\/li><\/ul>\n\n\n\n
4. Analisi<\/h3>\n\n\n\n
Gli schemi che si ripetono costantemente sono un ottimo indicatore di tendenze che possono essere utilizzate per prevedere i risultati futuri. Anche se le nuove informazioni, la tecnologia o la concorrenza possono alterare il corso delle previsioni, queste tendenze sono il fulcro della previsione della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Cercare modelli trasversali:<\/strong><\/p>\n\n\n\n- Le stagioni<\/li>
- Vacanze<\/li>
- Geografia<\/li>
- Demografia<\/li>
- Linee di prodotto<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Budgeting e monitoraggio<\/h3>\n\n\n\n
Una volta ottenute le previsioni sulle tendenze della domanda, \u00e8 il momento di iniziare a implementarle nel processo decisionale. Modificate l’inventario e le linee di produzione per essere pi\u00f9 sincronizzati con le tendenze della domanda.<\/p>\n\n\n\n
Assicuratevi di monitorare le vendite per verificare quanto le vostre previsioni siano state in grado di prevedere la domanda effettiva dei clienti. Questa \u00e8 forse la fase pi\u00f9 cruciale del processo e dovrebbe essere utilizzata per informare le previsioni future e le modifiche ai vostri attuali modelli di analisi predittiva.<\/p>\n\n\n\n
Il Futuro delle Moderne Catene di Approvvigionamento \u00e8 Predittivo<\/h2>\n\n\n\n
L’uso dell’analisi predittiva per creare una strategia dettagliata di previsione della domanda \u00e8 un modo eccellente per ottimizzare l’inventario e fornire ai clienti ci\u00f2 di cui hanno bisogno quando ne hanno bisogno, ma \u00e8 solo un pezzo del puzzle. La gestione della supply chain sta cambiando e il futuro delle catene di approvvigionamento \u00e8 predittivo.<\/p>\n\n\n\n
Se state pensando di implementare una strategia di previsione della domanda nella vostra azienda, perch\u00e9 non contattate<\/a> uno dei nostri consulenti? L’analisi predittiva \u00e8 uno strumento difficile da padroneggiare, ma non dovete farlo da soli.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"In questo articolo scoprirete come le catene di fornitura avanzate stiano applicando la Predictive Analytics alla previsione della domanda per ottenere una precisione ancora maggiore.","protected":false},"author":6,"featured_media":37979,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[126],"tags":[],"class_list":["post-38082","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovazione"],"acf":[],"yoast_head":"\nPrevisione della domanda: Perch\u00e9 l'analisi predittiva \u00e8 la risposta - MJV<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In questo articolo scoprirete come le catene di fornitura stiano applicando l'Analisi Predittiva per ottenere una precisione ancora maggiore.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/previsione-della-domanda-perche-lanalisi-predittiva-e-la-risposta\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Previsione della domanda: Perch\u00e9 l'analisi predittiva \u00e8 la risposta - 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