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Machine Learning per una previsione ottimale della domanda

Scopri come la previsione della domanda basata sull'intelligenza artificiale migliora l'accuratezza, affronta la volatilità e ottimizza le operazioni della supply chain.

Immagina un mondo in cui le aziende possano prevedere il futuro con straordinaria precisione. Un mondo in cui le aziende potessero anticipare le richieste dei clienti, ottimizzare il proprio inventario e stare al passo con la concorrenza senza sforzo.

Ebbene, quel mondo è più vicino di quanto si possa pensare, grazie alla potenza del machine learning (ML) nella previsione della domanda. La previsione accurata della domanda è la pietra miliare del successo delle operazioni di vendita al dettaglio.

Influenza la gestione dell’inventario, modella le aspettative dei clienti e pone le basi per un vantaggio competitivo. La previsione della domanda è una funzione complessa di vari fattori come l’interesse dei clienti, le condizioni economiche, le tendenze stagionali e la posizione geografica. I metodi di previsione tradizionali spesso non sono all’altezza quando si tratta di questi diversi aspetti influenti.

Fortunatamente, la previsione della domanda basata sull’intelligenza artificiale (AI) è emersa come soluzione a questo problema, rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e prendono decisioni critiche.

Sono finiti i giorni in cui ci si affidava esclusivamente a metodi tradizionali, ipotesi plausibili o sensazioni viscerali per prevedere la domanda. L’intelligenza artificiale offre una solida soluzione all’intricato puzzle della previsione della domanda. Il machine learning non solo migliora la precisione, ma gestisce anche set di dati complessi e automatizza il processo, rendendolo un punto di svolta nel panorama della vendita al dettaglio.

Che cos'è la previsione della domanda?

La previsione della domanda consente alle aziende di prevedere i futuri modelli di domanda per i propri prodotti o servizi in base a una serie di fattori, come i dati storici sulle vendite, le tendenze del mercato e il comportamento dei clienti.

Non si tratta di semplici congetture; si basa invece sull’analisi basata sui dati per effettuare proiezioni ben informate. L’accuratezza delle previsioni della domanda di solito aumenta man mano che l’orizzonte temporale si restringe: in altre parole, è più facile prevedere cosa potrebbe accadere la prossima settimana che prevedere la domanda tra cinque anni.

Detto questo, l’importanza della previsione della domanda non può essere sopravvalutata per una serie di ragioni, tra cui:

Gestione efficace dell’inventario: ciò garantisce che le aziende dispongano di scorte sufficienti per soddisfare la domanda dei clienti senza eccedere nelle scorte e impegnare le risorse.

Soddisfare le aspettative dei clienti: una previsione della domanda ben eseguita facilita il mantenimento di un vantaggio competitivo e promuove la crescita del business.

Pianificazione aziendale di successo: la previsione della domanda è una componente chiave di qualsiasi organizzazione, poiché aiuta ad anticipare la domanda futura e a pianificare di conseguenza le attività della catena di fornitura.

Gestione e modellazione del rischio: la maggior parte dei metodi di previsione fornisce non solo una previsione, ma un intervallo tipico di domanda.

Studio dell’impatto di potenziali cambiamenti ambientali: se un’azienda prevede di introdurre un nuovo prodotto simile a uno esistente, il modello di previsione può essere utilizzato per studiare l’effetto delle variazioni di prezzo e aiutare a determinare il prezzo iniziale. Tuttavia, è importante notare che la validità di tale modello dipende in larga misura dalla somiglianza tra i prodotti nuovi e quelli esistenti.

Previsione dell’andamento del mercato: le fluttuazioni stagionali e gli indicatori economici sono generalmente incorporati in questi modelli. Anche se gli indicatori economici possono aumentare significativamente la complessità del modello di machine learning, includerli può migliorare l’accuratezza delle previsioni, rendendole uno strumento prezioso per la pianificazione strategica.

L’importanza della previsione della domanda nel commercio al dettaglio

La previsione della domanda ha un impatto profondo su molti dei seguenti aspetti delle vendite e della gestione al dettaglio, evidenziandone l’importanza per la strategia di ogni rivenditore.

Gestione delle scorte Una previsione accurata della domanda è fondamentale per una gestione efficace delle scorte. Prevedendo la domanda futura, i rivenditori possono garantire di avere scorte sufficienti per soddisfare le esigenze dei clienti senza eccedere nelle scorte e bloccare capitali non necessari. Ciò aiuta a evitare rotture di stock, ridurre i costi di trasporto e migliorare la soddisfazione del cliente. 

Gestione della catena di approvvigionamento Prevedendo la domanda, i rivenditori possono pianificare i programmi di produzione, l’approvvigionamento delle materie prime e le attività di distribuzione per soddisfare la domanda prevista dei clienti. Ciò aiuta a ridurre al minimo i tempi di consegna, a migliorare l’efficienza e a ridurre i costi, portando a una catena di fornitura più snella ed economicamente vantaggiosa.

Strategie di prezzo e promozione I rivenditori potranno adeguare i prezzi in base alle fluttuazioni previste della domanda, alle tendenze stagionali o alle condizioni di mercato. Ancora meglio, la previsione aiuta a pianificare attività promozionali come sconti, saldi o offerte speciali per stimolare il mercato durante i periodi di bassa domanda o per eliminare le scorte in eccesso. I dati raccolti dopo una modifica dei prezzi possono essere utilizzati per stimare l’impatto di altre strategie di prezzo.

Introduzione di nuovi prodotti Quando si introducono nuovi prodotti o si pianificano espansioni, la previsione della domanda aiuta a stimare la domanda potenziale per queste offerte. Valutando le tendenze del mercato, le preferenze dei clienti e i dati storici, i rivenditori possono prendere decisioni informate riguardo allo sviluppo del prodotto, alle campagne di marketing e alle proiezioni di vendita. Ad esempio, se un rivenditore sta introducendo un prodotto con un set di funzionalità simili (come una bottiglia d’acqua in un nuovo colore), il modello può stimare in che modo gli aumenti di prezzo potrebbero influenzare la domanda.

Pianificazione della capacità Per i rivenditori con punti vendita fisici o attività basate sui servizi, la previsione della domanda è fondamentale per un’allocazione ottimale delle risorse e una pianificazione della capacità. Ciò include la pianificazione degli orari del personale, la gestione della disposizione dei negozi (per i rivenditori più grandi) e la stima dei requisiti di servizio per soddisfare la domanda anticipata dei clienti.

Pianificazione finanziaria e budget La stima dei volumi di vendita e dei ricavi futuri consentirà ai rivenditori di creare proiezioni finanziarie accurate, fissare obiettivi prestazionali e allocare le risorse di conseguenza. Ciò faciliterà inoltre un’efficace definizione del budget, della pianificazione degli investimenti e della valutazione del rischio, garantendo la salute finanziaria e la sostenibilità dell’azienda.