Previsione della domanda nella supply chain

L’utilizzo di tecniche di pianificazione come la previsione della domanda è un modo per anticipare le esigenze del mercato. Riuscire a soddisfare gli ordini di prodotti o servizi da parte del pubblico può fare la differenza tra il successo e il fallimento di un'azienda, quindi, è basilare conoscere i fattori che influenzano la previsione della domanda e i metodi per calcolarla.

Cos’è la previsione della domanda?

La previsione della domanda è il processo di analisi predittiva mediante il quale le aziende stimano quanti prodotti richiederanno i loro clienti attuali o futuri per poter dar loro risposta. Queste previsioni prevedono il comportamento e le decisioni dei consumatori sulla base di dati storici e altri input.

Sono quindi diversi gli aspetti da tenere in considerazione prima di affrontare questo studio fondamentale per le imprese, tra cui l'evoluzione storica delle vendite, il periodo dell'anno, il mercato, le normative del settore e la situazione economica locale e globale. Calcolare il volume di vendita previsto durante un determinato periodo serve a ottimizzare il processo di produzione e approvvigionamento.

Vantaggi della previsione della domanda

Queste previsioni aiutano i manager delle aziende e i responsabili a migliorare le loro strategie pianificando la produzione e la distribuzione. Questi sono alcuni dei loro vantaggi:

• Negoziare migliori contratti con i fornitori.
• Ridurre lo stock non necessario disponendo di quantità ottimali, evitando la scadenza e il deterioramento dei prodotti.
• Identificare e gestire meglio le limitazioni e i colli di bottiglia.
• Prendere decisioni finanziarie corrette riguardo al personale o agli investimenti.
• Sviluppare strategie di marketing più accurate e mirate.
• Anticipare i cambiamenti delle preferenze dei consumatori.
• Velocizzare il funzionamento di molteplici reparti come vendite, servizio clienti o risorse umane.

Quali sono i fattori che influenzano la previsione della domanda?

Alcuni fattori possono alterare la previsione della domanda. In genere si dividono in esterni e interni:

• Esterni. Includono la situazione del mercato, il reddito dei consumatori, i tassi di occupazione, le leggi e i regolamenti e gli aspetti sociali come la cultura, la moda o le tendenze.
• Interni. Anche le decisioni prese all’interno delle aziende possono influenzare la domanda. Alcuni degli esempi più chiari sono la disponibilità di prodotti o servizi, il loro prezzo e qualità, il servizio clienti e le promozioni offerte.

Perché è importante la previsione della domanda nella supply chain?

Uno dei modi migliori per garantire il buon funzionamento della supply chain è elaborare una previsione della domanda. Questa analisi è utile per gestire correttamente l'inventario, pianificare la capacità di stoccaggio necessaria e distribuire le risorse per ciascuna attività.

Con previsioni precise, è più facile utilizzare i riferimenti appropriati e sviluppare una migliore strategia di ubicazione per prodotti come le materie prime e i prodotti lavorati. Eleva inoltre la disponibilità delle scorte e aiuta a fissare prezzi che soddisfino i clienti. Un esempio potrebbe essere un'azienda che genera report con la previsione della domanda per ciascuno dei suoi negozi per rifornirli di conseguenza.

Quali metodi esistono per calcolare la previsione della domanda?

Esistono diverse tecniche per effettuare la previsione della domanda. Queste sono riassumibili in tre grandi gruppi:

• Previsioni qualitative e quantitative.
• Analisi o proiezioni di serie temporale.
• Modelli causali.

Previsione qualitativa

Si basa su fattori soggettivi come le tendenze o le opinioni dei clienti. È meno rigorosa di quella quantitativa, ma può essere usata in assenza di informazioni preliminari, motivo per cui è utile per i nuovi prodotti.

• Metodo Delphi. È una tecnica che raccoglie le valutazioni degli esperti per la previsione. Produce risultati più accurati rispetto alle previsioni individuali e il suo principio è quello di evitare errori.
• Ricerca di mercato. Include rapporti sull'esperienza del cliente, casi pratici o l'uso di focus group.
• Consenso degli esperti. Dati e opinioni vengono raccolti da un gruppo di esperti che poi votano sull'argomento e prendono una decisione o formulano un suggerimento.
• Previsione visionaria. Un gruppo di specialisti condivide le sue visioni sul futuro in un report con il fine di prendere decisioni.
• Analogia storica. Consiste nell’osservare eventi del passato per identificare cosa potrebbe accadere in futuro.

Previsione quantitativa

Impiegare statistiche e metriche oggettive. È molto pratico per ottimizzare la supply chain, pianificare l'inventario e le vendite a breve e lungo termine.

• Previsione ingenua. Fa uso di dati storici per prevedere il futuro, ma non include nuove tendenze o eventi.
• Previsione stagionale. Utilizza dati storici stagionali, ma a volte possono essere influenzati da eventi come possibili recessioni economiche o disponibilità di referenze.
• Tasso storico di crescita. Sebbene le performance passate non siano garanzia di risultati futuri, questo metodo in genere analizza la crescita di un'azienda negli ultimi cinque anni e può fornire informazioni preziose.
• Regressione lineare. Processo che sfrutta una serie di punti per identificare le relazioni di causa ed effetto confrontando il modo in cui una variabile influisce su un risultato. Controlla ad esempio quante chiamate si sono convertite in vendite.

Un'altra forma di previsione quantitativa è la media semplice o il metodo delle misure semplici. Consiste nel calcolare una scorta di sicurezza o inventario minimo per soddisfare gli ordini. La sua formula è la seguente:

Il tempo massimo di consegna viene calcolato tenendo conto di eventuali ritardi, tempo standard di consegna e domanda media prevista per un determinato prodotto. Questo si ottiene dividendo il numero di unità per il numero di giorni.

Analisi di serie temporale

Una potenziale domanda viene prevista utilizzando dati di diversi anni. Questi devono essere di alta qualità e seguire schemi chiari e coerenti.

• Media mobile. Viene tracciato un grafico con la media di una serie di dati. La direzione della media identifica il trend.
• Livellamento esponenziale. Simile alla media mobile, questa tecnica assegna pesi esponenzialmente decrescenti ai dati man mano che diventano obsoleti e viene quindi dato maggior valore alle informazioni più recenti.
• Proiezioni di tendenze. Identificare mode o eventi futuri estrapolando figure dal passato.

Modello causale

Questi sono gli strumenti di previsione più sofisticati e appropriati a lungo termine.

• Modello di regressione. È una tecnica statistica che quantifica le relazioni tra le variabili usando una linea che cattura la loro relazione.
• Modello econometrico. Sono modelli economici basati su ipotesi calcolate impiegando dati storici.
• Indagini sulle intenzioni di acquisto. Servono per prendere decisioni esecutive e di marketing o per identificare possibili aree di opportunità all'interno dell'azienda.
• Modello input-output. Uno dei più utilizzati, analizza l’interdipendenza delle industrie in un’economia.
• Analisi del ciclo di vita di un prodotto. Valuta dalle materie prime necessarie fino agli scarti derivati. 

Come migliorare la precisione della previsione della domanda?

Ottenere una corretta previsione della domanda non è sempre facile, di conseguenza esistono strumenti che semplificano questo processo. Digitalizzare la gestione dello stock, ovvero, raccogliere informazioni sui movimenti della merce all’interno delle installazioni, fornisce dati sulla rotazione dei prodotti. Con un software di gestione magazzino (WMS) è possibile conoscere in ogni momento, con visibilità in tempo reale, qual è lo stock, da dove proviene, dove si trova e dove è diretto.

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