Previsione della domanda: guida per il settore

Cos'è la previsione della domanda?

La previsione della domanda è il processo che le aziende utilizzano per stimare la domanda futura dei clienti per i propri prodotti o servizi. Si basa su una combinazione di dati storici di vendita, condizioni di mercato attuali, analisi sui concorrenti e input da parte di professionisti esperti per anticipare il comportamento di acquisto.

Comprendendo quali prodotti i clienti sono propensi ad acquistare e in quali quantità, le organizzazioni possono pianificare in modo più efficace. Previsioni accurate della domanda aiutano le aziende a soddisfare le esigenze dei clienti operando in modo efficiente e mantenendo la redditività.

La previsione della domanda svolge un ruolo fondamentale in molte aree di un'organizzazione. Dal punto di vista finanziario, supporta le proiezioni di entrate, margini, flusso di cassa e investimenti di capitale. Dal punto di vista operativo, aiuta a guidare le decisioni relative alla pianificazione del lavoro, alla formazione della forza lavoro, all'utilizzo delle attrezzature, alla capacità produttiva e all'espansione a lungo termine.

Tradizionalmente, la previsione della domanda si è basata fortemente sull'intuizione e sul giudizio degli esperti. Sebbene l'esperienza aggiunga valore, questo input soggettivo ha portato a considerare la previsione della domanda come in parte arte e in parte scienza.

La sfida di questo approccio è che la soggettività può introdurre incertezza. Quando le previsioni si basano su opinioni anziché su dati coerenti, le imprecisioni possono propagarsi nei processi a valle, influenzando la pianificazione, l'esecuzione e le prestazioni aziendali complessive.

Qual è la differenza tra previsione della domanda e pianificazione della domanda?

Molti usano i termini previsione della domanda e pianificazione della domanda in modo intercambiabile. Tuttavia, sono diversi per ambito e contenuto. La previsione della domanda è una previsione della domanda basata su dati storici e input soggettivi ed è un'applicazione strategica dei dati sulla domanda. Può essere a breve o a lungo termine e può essere utilizzata per attività come la pianificazione dell'espansione, la garanzia di finanziamenti, la definizione dei prezzi di mercato e la definizione dei livelli di produzione complessivi.

La previsione della domanda può essere effettuata sia alivello esterno che interno. Esternamente, la previsione considera le tendenze generali del mercato, i cambiamenti nei gusti e nelle aspettative dei consumatori, i possibili fattori dirompenti e altro ancora. Internamente, può essere utilizzata per impostare attività aziendali specifiche come il flusso di cassa, la strategia di produzione, la stima del costo delle merci vendute (COGS) e altri fattori.

La previsione può anche esserepassiva o attiva. La previsione passiva è adottata da aziende con una crescita costante e una domanda facilmente prevedibile. La previsione attiva si trova spesso in aziende con un ciclo di domanda volatile e in aziende in fase di espansione o che stanno vivendo una crescita elevata.

In confronto, la pianificazione della domanda è un processo più tattico. La pianificazione della domanda prende i dati macro disponibili nella previsione e sviluppa un piano per renderli operativi all'interno dell'organizzazione. Sviluppa protocolli e azioni che applicano la domanda alla supply chain per garantire che l'organizzazione possa soddisfare le aspettative del livello di assistenza. In breve, la previsione della domanda guida le decisioni aziendali mentre la pianificazione della domanda guida le questioni operative per la produzione e la supply chain.

Come funziona la previsione della domanda?

La previsione della domanda inizia con la raccolta di dati storici sulle vendite per identificare modelli, tendenze e stagionalità. Questi dati vengono poi combinati con fattori esterni come le condizioni di mercato, gli indicatori economici, le promozioni e l'attività dei concorrenti per contestualizzare le prestazioni passate. 

Successivamente, le aziende applicano metodi di previsione, come modelli statistici o dati analitici avanzati, per stimare la domanda futura. Queste previsioni vengono riviste e perfezionate utilizzando le informazioni provenienti dai team di vendita, marketing e operazioni per tenere conto dei fattori concreti che i dati da soli potrebbero non catturare.

Infine, la previsione viene monitorata e adeguata nel tempo. Quando sono disponibili nuovi dati di vendita, le aziende aggiornano i loro modelli per migliorarne l'accuratezza e garantire che i piani rimangano allineati alla domanda effettiva dei clienti.

Perché abbiamo bisogno della previsione della domanda?

La previsione della domanda aiuta a  ridurre il rischio  nelle attività aziendali. È fondamentale per prendere decisioni aziendali solide che influenzano la salute dell’azienda nel tempo. Alcuni dei motivi per cui abbiamo bisogno della previsione della domanda includono:

1. Raggiungimento degli obiettivi : le aziende hanno traiettorie di crescita predefinite e piani a lungo termine per confermare il successo continuo dell’azienda. La previsione della domanda le aiuta a essere proattive e ad adeguare la loro strategia a lungo termine in base ai segnali.
2. Pianificazione finanziaria : la previsione della domanda svolge un ruolo significativo nella pianificazione del budget per il futuro. Una solida previsione fornisce stime di costi e ricavi. Ciò consente alle aziende di pianificare il budget e soddisfare la domanda.
3. Crescita : prevedendo accuratamente, le aziende possono vedere la necessità di espansione entro un periodo di tempo che consente loro di farlo in modo conveniente. Poiché le spese in conto capitale per le attrezzature sono costose e spesso hanno un lead time lungo per la ricezione delle attrezzature, la previsione della domanda facilita i piani di crescita.
4. Gestione del capitale umano : poiché la previsione della domanda considera informazioni come potenziali innovazioni tecnologiche, può aiutare le aziende a pianificare la formazione e il personale per garantire le competenze chiave necessarie per le future iterazioni dei prodotti.
5. Decisioni aziendali : come processo aziendale, la previsione della domanda può aiutare la leadership a prendere decisioni aziendali solide su tutto, dalla capacità, al targeting di nuovi mercati, alle materie prime e ai contratti con i fornitori.

Metodi di previsione della domanda

Esistono  due metodi  utilizzati nella previsione della domanda: qualitativo e quantitativo. I metodi qualitativi sono utilizzati nella previsione tradizionale e richiedono molta esperienza, intuizione e soggettività. I metodi quantitativi utilizzano dati e strumenti di analisi per la previsione e sono i tipi di metodi utilizzati nei software automatizzati di previsione della domanda.

I metodi qualitativi includono:

• Il modello Delphi – Si tratta di un processo iterativo in cui esperti di determinati segmenti di mercato sono invitati a generare previsioni. Le previsioni vengono condivise e influenzate dall’opinione degli altri. Il processo viene ripetuto fino a quando non si raggiunge una previsione condivisa.
• Opinione della forza vendita – In questo caso, i team di vendita sono incaricati di presentare una previsione per la loro rispettiva area. Le previsioni vengono esaminate per verificarne la realisticità e vengono integrati altri input da parte dei dirigenti senior, per poi essere aggregate in una previsione della domanda.
• Ricerche di mercato – In questa tecnica, l’azienda utilizza sondaggi tra i clienti per identificare la domanda potenziale. Il sondaggio può includere informazioni personali, demografiche ed economiche. Deve essere controllato come un test di campionamento casuale e sottoposto allo stesso rigore prima di aggregare i risultati.

Vantaggi della previsione della domanda automatizzata

La previsione della domanda tradizionale si basava su dati storici, intuizioni di esperti e qualche buona supposizione. Di conseguenza, la previsione a questo livello era considerata una forma d’arte. Alcune aziende la eseguivano meglio, altre peggio. Alla fine, le previsioni spesso variavano notevolmente dalla realtà futura.

Ma l’arte della previsione può trasformarsi in scienza? È possibile ridurre le differenze statistiche a tal punto da renderle irrilevanti, trasformando la previsione in uno strumento digitale che aiuta a prevedere il futuro? Sebbene il potenziale per qualsiasi previsione sia influenzato da variabili impreviste, oggi esiste un percorso migliore per la previsione della domanda rispetto al passato.

Il software di previsione e pianificazione della domanda consente di creare previsioni più accurate. Come funzione a spettro ampio, la previsione della domanda funziona al meglio quando si basa sul consenso per dare ai portatori di interesse a tutti i livelli la fiducia nella previsione per agire in modo deciso. Utilizzando dati storici e dati in tempo reale, i dati analitici avanzati disponibili in queste piattaforme possono individuare tendenze, micro-tendenze e altri dati utili che aiutano a costruire un quadro più accurato della domanda futura. I vantaggi dell’implementazione di un software di previsione della domanda sono numerosi e includono:

• Aumento dell’efficienza della supply chain – La previsione della domanda aiuta non solo a prevedere il volume delle vendite future, ma anche i tempi di tali vendite, compresa la stagionalità. Ciò consente una gestione efficace dell’intera supply chain aumentando la sua efficienza e aiutando i manager a pianificare meglio la produzione, il magazzinaggio e la spedizione. Comprendendo i picchi di domanda previsti e i prodotti che ne sono interessati, è possibile migliorare le negoziazioni con il fornitore per tutto, dal prezzo al lead time.
• Controllo dei costi – Poiché la previsione della domanda si basa sul momento in cui la domanda si verificherà, può essere utilizzata per creare piani di domanda migliori che aiutano i responsabili delle operazioni a controllare i costi. Ciò include l’utilizzo della manodopera, le funzioni di costo variabile e fisso e altro ancora.
• Previsione dei ricavi – Il software di previsione della domanda è dinamico e basato sui dati. Vengono utilizzati algoritmi avanzati per creare proiezioni di ricavi più accurate analizzando i dati storici e quelli dell’organizzazione insieme agli input ERP. Ciò include il costo delle merci vendute (COGS) e i margini a livello di articolo. L’analisi di questi ricavi previsti può aiutare a favorire decisioni aziendali migliori, come il senso ciclico delle fasi delle categorie di prodotti a lenta rotazione o l’aumento della produzione di nuove linee di prodotti con una domanda prevista più elevata.
• Processo decisionale guidato da scenari – I leader aziendali vogliono sempre un “Piano B”. La capacità di elaborare piani di contingenza per più scenari può fornire tranquillità in mercati e linee di prodotti particolarmente volatili. I moderni software di previsione della domanda hanno capacità di costruzione di scenari “what-if” per aiutare ad anticipare i probabili risultati e costruire contingenze.
• Previsione multi-echelon – La previsione della domanda tradizionale era specifica per livello. L’analisi dei livelli di aggregazione superiori e inferiori doveva essere effettuata in modo indipendente e poi riconciliata, il che garantiva quasi certamente la presenza di errori e altre imprecisioni. Il software di previsione della domanda consente ora alle aziende di utilizzare e analizzare dati in tempo reale a più livelli. Questa potente capacità funziona come una funzionalità di ingrandire/ridurre per prevedere la domanda a livello aziendale, divisionale, di gruppo di prodotti dell’impianto o di prodotto. Questa capacità è potenziata dai dati di modellazione e rilevamento della domanda per sfruttare al meglio ogni visualizzazione.
• Analisi delle tendenze – Come la previsione, l’analisi delle tendenze è sempre stata un’attività imprecisa. L’analisi umana consisteva nell’osservare tendenze evidenti come la stagionalità, che possono essere rilevate facilmente. Ma con il giusto software di previsione, è possibile rilevare anche micro-tendenze e tendenze a lento movimento non notate dagli occhi umani. Gli algoritmi possono trasformare le nuove tendenze in dati utilizzabili per migliorare la previsione complessiva e perfezionare l’accuratezza dei piani di domanda risultanti.
• Prioritizzazione – Non tutti i prodotti sono uguali. Alcuni componenti e materie prime sono più costosi o richiedono tempi più lunghi di altri. Nel caso dell’industria alimentare e delle bevande, questo è anche influenzato dalla deperibilità o da questioni normative. Il software di previsione della domanda consente alle aziende di utilizzare l’analisi ABC per ottimizzare il controllo degli articoli di magazzino ricambi per categoria. Ciò consente loro di diversificare l’approccio alla previsione per analizzare gli articoli in base all’importanza o al costo.

Il valore della previsione della domanda

Come parte importante della Supply Chain Planning, l'obiettivo della previsione della domanda è la previsione della domanda futura. Le aziende possono prendere decisioni migliori in ambito produttivo, finanza, acquisti e in altre funzioni aziendali chiave grazie a una corretta previsione della domanda. Un software robusto di Supply Chain Planning va oltre la previsione tradizionale aggiungendo la “scienza” al processo.

Modelli predittivi migliori consentono decisioni aziendali migliori, ed è questo il vero valore della previsione della domanda. Può armonizzare variabili soggettive con dati in tempo reale, prestazioni di vendita storiche, algoritmi avanzati e analisi.

Plex Supply Chain Planning fornisce un software avanzato di Supply Chain Planning che offre insight basati sui dati in una piattaforma agile e priva di silos per portare questo valore a qualsiasi supply chain.

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