Padroneggia l'arte della previsione della domanda con questi 5 metodi

I consumatori di oggi sono più esigenti e si aspettano prodotti ed esperienze migliori. Se non sono soddisfatti, spesso guardano altrove. Un sondaggio di 25,000 consumatori globali ha rivelato che il 64% desidera che le aziende rispondano più rapidamente alle loro esigenze in evoluzione.

Il tradizionale approccio “crealo, vendilo, ripeti” non soddisfa più le aspettative dei clienti. Le aziende devono ora anticipare ciò che i clienti desiderano prima che loro lo sappiano e soddisfare tali desideri prima della concorrenza. 

Ma come possono esattamente le aziende prevedere ciò che desiderano i loro clienti? Continua a leggere mentre esploriamo 5 tecniche di previsione della domanda per aiutare i clienti a sentirsi ascoltati e compresi.

Sommario
Cos’è la previsione della domanda e perché è importante?
3 tipi di previsione della domanda che devi conoscere
5 tecniche di previsione della domanda per aiutarti a evitare sorprese
La previsione della domanda in tempo reale rivoluzionerà le catene di approvvigionamento

Cos’è la previsione della domanda e perché è importante?

La previsione della domanda è simile a quella di un meteorologo, ma invece di prevedere il sole o la pioggia, le aziende prevedono quanto dei loro prodotti i clienti desidereranno nei prossimi periodi. In altre parole, prevedere la domanda dei clienti è semplicemente un processo di stima che determina la domanda futura di beni o servizi di un’azienda.

Tale previsione non è il risultato di congetture. Invece, le aziende utilizzano metodi quantitativi, come strumenti statistici ed econometrici, e tecniche qualitative, come indagini di mercato o opinioni di esperti, per prevedere con precisione le tendenze della domanda. Esploreremo questi metodi più approfonditamente nelle sezioni seguenti.

La previsione della domanda è una componente importante della gestione della catena di fornitura e le aziende possono trarre enormi vantaggi dalla sua implementazione in vari modi:

• Ottimizzazione gestione delle scorte: Prevedendo accuratamente la domanda futura, le aziende possono mantenere livelli di inventario ottimali. Ciò può aiutarli a evitare l'esaurimento delle scorte, che potrebbe portare a perdite di vendite e clienti infastiditi, o a un inutile eccesso di scorte, che vincola il capitale e crea problemi di stoccaggio.
• Riduzione dei costi: Le aziende possono allocare in modo efficiente le risorse prevedendo con precisione la domanda futura ed espandendo o contraendo la capacità produttiva e la forza lavoro. Ciò può contribuire a ridurre gli sprechi nell’allocazione delle risorse, riducendo i costi e migliorando la redditività.
• Migliorare la soddisfazione del cliente: Comprendere la domanda dei clienti implica soddisfare o superare le esigenze dei clienti garantendo che i prodotti giusti siano disponibili quando e dove sono necessari. Le previsioni della domanda consentono alle aziende di allineare le proprie catene di fornitura con la domanda dei clienti, con il risultato di clienti soddisfatti e decisioni aziendali sagge.

3 tipi di previsione della domanda che devi conoscere

La previsione della domanda coinvolge una varietà di strumenti e tecniche. Tuttavia, prima di approfondire questi aspetti, è fondamentale comprendere innanzitutto il concetto di analisi della domanda. Pronti per un tour veloce? Esploriamo i tre principali tipi di previsione della domanda:

Previsione qualitativa

I metodi di previsione qualitativa vengono solitamente utilizzati quando i dati storici non sono disponibili o un'azienda sta lanciando un nuovo prodotto o sta entrando in un nuovo mercato. Si basa sulla conoscenza e sull’esperienza degli esperti del settore, sulle opinioni delle parti interessate e su altri fattori soggettivi piuttosto che su puri dati matematici.

Ad esempio, supponiamo che un'azienda di smartphone stia pianificando di lanciare un nuovo modello di telefono. Potrebbero utilizzare metodi di previsione qualitativa come focus group, sondaggi o interviste per capire quali caratteristiche potrebbero piacere ai consumatori, quanto sarebbero disposti a pagare e quante unità l’azienda potrebbe aspettarsi di vendere. Lo svantaggio delle previsioni qualitative? È soggettivo e può essere influenzato da bias cognitivi.

Previsione della domanda in serie temporali

La previsione della domanda in serie temporali è un approccio di previsione quantitativa per prevedere le future esigenze dei clienti. Questo metodo basato sui dati considera i dati storici per stimare la domanda futura. 

Ciò include la valutazione dei dati di vendita passati per identificare modelli, tendenze di crescita o eventuali cambiamenti legati a diversi periodi dell’anno, che potrebbero influenzare la domanda futura. Utilizza metodi statistici come regressione lineare ed medie mobili per costruire queste previsioni della domanda.

Tra queste tecniche, la regressione lineare è come tracciare la migliore linea retta possibile attraverso un gruppo di punti su un grafico. Questa linea è la migliore ipotesi della tendenza sottostante nei dati, aiutando così a prevedere scenari futuri. Se vediamo che la linea di vendita passata tende verso l’alto, è un utile indicatore del fatto che è probabile che anche le vendite future aumentino.

Previsione passiva della domanda

La previsione passiva della domanda è un altro metodo quantitativo che utilizza i dati di vendita passati per prevedere la domanda futura. Ma a differenza della previsione della domanda basata su serie temporali, la previsione passiva della domanda è considerata più semplicistica. In genere è ideale per le aziende con vendite strettamente stagionali o in costante crescita (aziende che vedono lo stesso modello di vendite anno dopo anno).

Consideriamo un piccolo negozio che vende decorazioni natalizie. Come un orologio, le loro vendite aumentano ogni anno a novembre e dicembre e sono tranquille per il resto dell'anno. Questo negozio potrebbe utilizzare la previsione passiva della domanda esaminando le ultime vendite di novembre e dicembre per avere una buona idea di cosa aspettarsi quest'anno. Usando un esempio semplicistico, se lo scorso dicembre avessero venduto 100 ornamenti per l’albero di Natale e l’attività fosse in costante crescita, potrebbero aspettarsi di venderne circa 110 o 120 quest’anno.

5 tecniche di previsione della domanda per aiutarti a evitare sorprese

Armati della conoscenza dei vari tipi di previsione della domanda, è giunto il momento di esplorare in modo approfondito le cinque principali tecniche di previsione e di comprenderne il funzionamento fondamentale:

Metodo Delfi

Il metodo Delphi è un processo qualitativo iterativo che sfrutta la saggezza collettiva di un gruppo di esperti. Questo approccio iterativo ruota attorno al perfezionamento delle opinioni e delle raccomandazioni di vari individui esperti per generare proiezioni precise riguardanti la domanda futura di un prodotto o servizio. Ecco una ripartizione di questo processo iterativo:

1. Selezione degli esperti: Riunisci un gruppo eterogeneo di esperti nel campo degli affari, inclusi specialisti del settore, analisti di mercato o anche membri esperti internamente dell'organizzazione con una vasta conoscenza del mercato.
2. Facendo la domanda: Il facilitatore invia un sondaggio agli esperti, contenente domande pertinenti alla domanda futura dell'azienda, ad esempio: "Quali fattori influenzeranno la domanda dei nostri prodotti nei prossimi due anni?"
3. Raccolta opinioni: Le risposte ai sondaggi vengono raccolte indipendentemente da ciascun esperto, garantendo la libera espressione dei pensieri senza interferire con le opinioni degli altri.
4. Condivisione del feedback: Il facilitatore compila una panoramica delle idee e delle opinioni chiave trasmesse nelle risposte e ridistribuisce questo riassunto al gruppo, consentendo agli esperti di esaminare le tendenze generali e le prospettive dei loro colleghi.
5. Riconsiderare le opinioni: Con queste nuove informazioni, gli esperti rivalutano le loro risposte precedenti e apportano revisioni sulla base delle informazioni ottenute da altri partecipanti.
6. Ripetendo il processo: Per raggiungere un consenso, il ciclo di domande, condivisione di feedback e revisione delle opinioni viene ripetuto finché le previsioni degli esperti non si allineano.

Ricerche di mercato

Ricerche di mercato è un processo sistematico di raccolta, analisi e interpretazione di dati preziosi sulle preferenze, i bisogni e il comportamento dei consumatori target. Come tecnica di previsione qualitativa della domanda, utilizza discussioni e sondaggi di focus group per comprendere le preferenze dei consumatori e anticipare la domanda futura di prodotti o servizi.

Consideriamo uno scenario in cui un marchio vende deliziose barrette di cioccolato. Hanno notato un costante calo nelle vendite delle tradizionali tavolette di cioccolato al latte. Invece di farsi prendere dal panico, hanno impiegato le loro migliori capacità investigative e condotto ricerche di mercato qualitative.

Il marchio ha organizzato discussioni di focus group virtuali con amanti del cioccolato di diverse fasce di età, background e posizioni geografiche. Hanno chiesto loro quali fossero le loro preferenze riguardo al cioccolato: gli piace il cioccolato al latte o preferiscono il cioccolato fondente o quello bianco? Cercano cioccolati monorigine? Preferiscono l'aggiunta di noci, frutta o altri ingredienti nelle barrette di cioccolato?

Hanno anche inviato sondaggi online a un pubblico più vasto tramite le loro pagine di social media per raccogliere ulteriori dettagli sul motivo per cui stanno cambiando. Sono più attenti alla salute? Vegano? O stanno semplicemente seguendo le tendenze di Instagram?

Una volta ottenuti i risultati, hanno riscontrato una crescente domanda di cioccolato vegano, con i consumatori alla ricerca di dolcetti alternativi e senza latticini. Hanno anche scoperto che i loro clienti bramano la creatività, desiderosi di ingredienti entusiasmanti e profili di sapore inaspettati.

Sulla base di queste intuizioni, il marchio ha lanciato una tavoletta di cioccolato fondente vegana con un entusiasmante mix di sale marino e caramello. Questa non è una decisione casuale basata sui capricci; è strategico, calcolato e basato sulle preferenze degli acquirenti, il tutto grazie a un'approfondita ricerca di mercato.

Modello di previsione ingenuo

Il modello di previsione Naïve è un metodo quantitativo semplice che utilizza la domanda effettiva del periodo più recente per determinare la previsione successiva. Questo modello funziona in base al principio che la storia spesso si ripete, indicando che i dati passati possono prevedere con precisione la domanda futura. Poiché non richiede calcoli complicati o approfondimenti statistici, è giustamente definito “ingenuo”.

Supponiamo che un imprenditore gestisca un negozio di e-commerce specializzato in bottiglie d'acqua riutilizzabili ecologiche. Queste bottiglie hanno guadagnato una notevole popolarità grazie alla loro natura ecologica, mostrando una domanda costante per diversi mesi.

Utilizzando il modello di previsione ingenuo, il proprietario del negozio farebbe affidamento sulle vendite del mese più recente (ad esempio, 500 bottiglie d'acqua) per prevedere la domanda per il mese successivo. Poiché la domanda di bottiglie d’acqua riutilizzabili rimane relativamente stabile senza essere influenzata dai cambiamenti stagionali o dalle tendenze del mercato, la semplicità del modello ingenuo prevede accuratamente le vendite previste nel mese successivo.

Modello probabilistico

I modelli probabilistici sono strumenti avanzati di previsione statistica che fanno molto affidamento su formule matematiche e misure statistiche. Vengono utilizzati quando il futuro è incerto. "Probabilistico" deriva dalla parola "Probabilità", il termine matematico per indicare la probabilità che si verifichi un evento.

Nel modello probabilistico, le aziende utilizzano dati di vendita passati e formule matematiche per prevedere possibili richieste future. Che cosa significa? Semplicemente, è come guardare le vendite passate di cappelli da sole nei mesi estivi. Se le vendite elevate si verificano ogni giugno, luglio e agosto, un modello probabilistico prevederebbe anche vendite elevate in questi mesi per gli anni a venire in base al modello osservato.

La “distribuzione di Poisson” e il “modello di probabilità bayesiano” sono modelli probabilistici popolari:

Modello di Poisson

Pensa alla distribuzione di Poisson come a una previsione della pioggia. Potremmo sapere che probabilmente pioverà 10 giorni su 30, ma non possiamo prevedere quali giorni specifici saranno: è casuale. Allo stesso modo, la distribuzione di Poisson aiuta le aziende a stimare quanti clienti, ad esempio, probabilmente entreranno nel loro negozio o sito web ogni giorno.

Utilizzando la distribuzione di Poisson, un imprenditore può notare che vende in media circa 100 cappelli al giorno. Nelle giornate soleggiate questo numero aumenta, mentre nelle giornate nuvolose diminuisce. Attraverso il modello Poisson il negozio può scoprire:

• Le probabilità di vendere, diciamo 50 cappelli in una giornata nuvolosa,
• Oppure i 150 cappelli che volano ad alta quota in una giornata di sole!

Modello bayesiano

Il modello di probabilità bayesiano riguarda l’aggiornamento delle previsioni man mano che arrivano nuovi dati. Supponiamo che un marchio di abbigliamento venda cappotti invernali online. Sulla base dei dati storici (credenze precedenti), si osserva che le vendite di cappotti invernali a settembre sono state relativamente basse. Pertanto, il marchio potrebbe inizialmente prevedere che questo modello continuerà nella prossima stagione di settembre.

Tuttavia, nell’attuale stagione di settembre, si registra un improvviso aumento delle vendite a metà mese (nuova prova). Questi dati li spingono ad aggiornare la loro previsione iniziale. Una possibile ragione potrebbe essere un improvviso calo della temperatura o un inverno insolitamente anticipato quest’anno.

Con questi nuovi dati, il marchio ora adegua le sue previsioni utilizzando il modello bayesiano, anticipando un aumento della domanda nell’attuale e forse nella prossima stagione di settembre (probabilità a posteriori). L’attività di e-commerce può fare scorta di conseguenza, pronta a soddisfare la domanda inaspettata.

Modello di apprendimento automatico

Un modello di machine learning utilizza il deep learning e le reti neurali per discernere relazioni complesse. Queste relazioni sono spesso troppo complesse e non lineari perché gli strumenti statistici tradizionali possano svelarle. Sembra impressionante, vero? 

Visualizzatelo come un cervello digitale che impara incessantemente dai modelli che osserva, dove, in questo contesto, i modelli sono le abitudini di acquisto dei consumatori. Proprio come il nostro cervello rafforza la memoria attraverso la ripetizione e l’osservazione, anche i modelli di apprendimento automatico adattano e perfezionano la comprensione nel tempo.

Ad esempio, considera un'azienda che vende prodotti per la cura della bellezza femminile. Potrebbero sfruttare uno strumento come La soluzione AI di Alibaba. Questa piattaforma simula ed esamina la domanda del mercato e quindi preelabora i dati utilizzando algoritmi di data intelligence e previsione delle serie temporali.

Il modello di machine learning può identificare le tendenze emergenti analizzando i modelli di acquisto dei clienti. Ad esempio, potrebbe notare un aumento della domanda di protezione solare ogni estate. Come altro esempio, il modello potrebbe rilevare che i rossetti in edizione speciale sono molto ricercati ogni volta che l'azienda avvia una nuova collaborazione con un importante influencer del makeup.

La previsione della domanda in tempo reale rivoluzionerà le catene di approvvigionamento

Sia che le aziende decidano di utilizzare un metodo qualitativo come ricerche di mercato e sondaggi, o un metodo quantitativo avanzato come i modelli di machine learning (o una combinazione di entrambi), è chiaro che la previsione della domanda sta subendo cambiamenti significativi. 

L’evoluzione dalle previsioni periodiche a quelle in tempo reale è guidata da una crescente disponibilità di dati istantanei sul comportamento dei clienti. Questa immediatezza significa che le aziende non devono più aspettare settimane o mesi per raccogliere dati e fare previsioni. 

Possono adattarsi rapidamente, consentendo un processo decisionale più accurato. In questo modo, le aziende sono in grado di rispondere più tempestivamente ai cambiamenti della domanda, portando alla creazione di una catena di fornitura più efficiente e reattiva. Per ulteriori strategie e tecniche su come comprendere i clienti e i loro comportamenti, consulta il centro blog!