Demand forecasting: la risposta al cambiamento data driven in azienda

Ci ritroviamo in un mondo dinamico, e nonostante questo molte, troppe, aziende quando si parla di previsione della domanda, fanno ancora affidamento solo su dati storici aziendali interni. Sebbene siano una fonte ricca di informazioni, la pandemia in atto ci ha mostrato ancora una volta quanto possa essere tutto volatile e quanto ci sia una mancanza di adattabilità.

Il panorama del business ha subito un forte cambiamento, e visto ciò, le aziende si stanno affrettando per trovare modi intelligenti e nuovi per prevedere la domanda con precisione.

È un’opportunità che devono cogliere tutti, così da rendere questo processo più resiliente.

Naturalmente, ci sono una moltitudine di fattori che possono influenzarla, ma non solo; dobbiamo sempre tenere a mente che esistono alcuni eventi imprevedibili che sono in grado di rimodellarla.

Pensiamo ad esempio a Greta Thunberg, l’adolescente attivista del clima. Nel corso del 2019, le sue manifestazioni hanno causato una diminuzione del 5% del numero dei passeggeri aerei in Svezia.

Purtroppo prevedere questo tipo di scenari è impossibile, ma esistono delle tecnologie che sono in grado di migliorare l’accuratezza della previsione della domanda, adattandosi velocemente ai cambiamenti e raggiungere così gli obiettivi di business.

Il demand forecasting deve andare oltre i dati e le tendenze storiche, e valutare perché o quali fattori sono in grado di interferire e guidare la domanda dei clienti ed il relativo e potenziale impatto futuro su una specifica attività.

Tutto questo è possibile grazie alla componente di analisi predittiva che, tramite una serie di algoritmi, analizza e combina contemporaneamente i dati storici e attuali, così da fornire una migliore e completa comprensione di prodotti e clienti.

Questo genere di informazioni possono essere integrate nella valutazione del rischio e nei processi decisionali, sia che siano a lungo che a breve termine.

Prevedere la domanda è quindi un processo complicato e impegnativo. Riuscire ad identificare i fattori che causano la sua fluttuazione, sia in modo incrementale che decrementale, possono supportarti nel comprendere, ad esempio, il perché di un picco mensile inaspettato e capire le motivazioni che lo hanno generato. 

Ecco perchè molte organizzazioni stanno riconoscendo il potenziale della tecnologia che opera in quest’area, per identificare nuovi scenari.

Infatti utilizzare un approccio data driven riduce drasticamente la probabilità di investimenti errati o la perdita di opportunità rilevanti.

Il mio consiglio è quello di prevedere la domanda con almeno un mese di anticipo, in quanto tipi di analisi come quella predittiva, sono preziosi nel lungo termine, ma non sono utilizzabili nel breve.

Innescando un approccio data driven, le aziende sono in grado di reindirizzare i costi, le risorse ed i tempi dei dipendenti, che altrimenti potrebbero essere “sprecati”, a causa di una errata previsione della domanda, nello sviluppo di un nuovo prodotto o nell’espansione aziendale. 

Da non sottovalutare resta il fattore umano. Per quanto possa essere smart una soluzione di predictive, le decisioni spettano ancora alle persone.

La logica umana ed una profonda esperienza nel settore, sono fattori necessari nel valutare quanto possano essere rilevanti i risultati prodotti dai tools.

In quest’ottica, in un progetto di introduzione di uno strumento di analisi, è importante includere una piattaforma collaborativa, che consenta di coinvolgere ed innescare la comunicazione dei diversi stakeholder nel processo di previsione.

Se vuoi saperne di più sull’argomento, resta sintonizzato sulla nostra sezione Insights oppure sulla nostra pagina Linkedin.

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