Forecasting in azione: previsione di costi e domanda, con 4 casi d’uso pratici

Demand Cost Forecasting

Condividi

Cos’è e a cosa serve il forecasting?

Competizione e continua evoluzione sono solo due delle caratteristiche che descrivono la dinamicità del mercato attuale.

Per questo motivo, oggi più che mai uno degli obiettivi principali delle aziende è monitorare e prevedere quei fattori che principalmente influenzano la redditività e l’efficienza produttiva della società.

E’ innegabile che analizzare grandi moli di dati e individuare trend e patterns significativi al fine di stimare ciò che sarà sulla base di ciò che è già stato è un compito piuttosto arduo, nonché potenzialmente dispendioso in termini di time-consuming. Per questo motivo, metodologie tradizionali sono state oggi sostituite o affiancate da approcci più moderni che vedono l’utilizzo di tecnologie all’avanguardia come il Machine Learning.

Demand forecasting

Tra i fattori rilevanti per un’efficace strategia di business vi è indubbiamente la previsione della domanda (Demand forecasting), ovvero il processo di previsione della richiesta di un prodotto o servizio in un futuro e specifico arco di tempo. Tale analisi permette di ottimizzare la produzione, ridurre gli sprechi, massimizzare i profitti e la soddisfazione dei clienti, evitando eventi determinanti come mancanza o eccesso di scorte.

Cost forecasting

Un altro fattore importante e altrettanto cruciale è la previsione dei costi (Cost forecasting), che aiuta a stimare i costi futuri supportando decisioni legate al budget.

Entrambi vedono come punto chiave l’ (vendite, volumi e spese passate), nonché la considerazione di trend di mercato, indicatori economici o indici demografici.

Machine Learning Forecasting

Uno dei metodi oggi più innovativi per la realizzazione di tali analisi fa ricorso a tecniche di Machine Learning come l’analisi di serie storiche (o time series analysis) o regressione (o regression), avvalendosi di piattaforme più avanzate o approcci hard-coding. Tutto ciò vede l’utilizzo di algoritmi in grado di generare previsioni basandosi su grandi quantità di dati storici come quelli sopraccitati. Un vantaggio da non sottovalutare è che gli ambiti d’uso possono essere molteplici, con un’ampia differenziazione tra i settori che vedono l’adozione di questo tipo di investigazione particolarmente vantaggiosa.

Use cases in ambito Forecasting

Settore Fashion

Un’azienda di moda desidera ottenere una stima quantitativa delle vendite previste per una tipologia specifica di vestiario durante il periodo invernale.

Modelli previsionali possono avvalersi di dati potenzialmente significativi per l’obiettivo richiesto, non solo come i dati storici sulle vendite dello specifico tipo di vestiario, ma anche dati su campagne di marketing (investimenti pubblicitari o attività mirate ad incrementare le vendite), dati economici (inflazione, oscillazioni del mercato valutario o altri elementi che potrebbero influenzare il potere d’acquisto dei consumatori) o dati legati alle tendenze di moda (frequenza di ricerche correlate al prodotto di interesse sul web, reazioni sui social legati a prodotti simili, ecc…).

Come evidenziato nel nostro articolo, la Business Intelligence può essere un valido strumento per analizzare le stagioni del mondo fashion e ottenere informazioni cruciali per la previsione delle vendite. Attraverso l’analisi di dati storici e di mercato, è possibile identificare trend, pattern e correlazioni che permettono di prevedere la domanda futura e ottimizzare le strategie di vendita.

Settore Assicurativo

Una società in campo assicurativo vuole prevedere i costi associati a possibili scenari di rischio per prepararsi a eventi inaspettati come catastrofi naturali o frodi.

Esempi di informazioni utili allo scopo possono essere dati storici legati a tali eventi (numero di sinistri legati a disastri naturali e frodi, importo medio dei risarcimenti e frequenza annuale per ognuno di essi, ecc…), così come dati meteorologici.

Settore Farmaceutico

Una compagnia farmaceutica è interessata alla previsione della domanda di uno specifico farmaco, mirato a un target in particolare, nell’arco del prossimo anno.

In questo caso, validi dati input potrebbero essere dati storici di vendita, dati demografici (dati quantitativi sulla tipologia di popolazione che ricorre maggiormente al farmaco), dati clinici, dati normativi, ecc…

Settore Supply Chain

Un gruppo di negozi alimentari necessita di una stima della domanda di una specifica vivanda da loro prodotta, assieme ad una previsione dei costi di distribuzione a essa associata, nei prossimi sei mesi.

Anche qui, grazie all’utilizzo di dati sulle vendite del prodotto in particolare, nonché a dati legati a trend o promozioni a esso associate, è possibile generare un pronostico sulla domanda riferita all’arco temporale richiesto. Per i costi di trasporto potrebbero essere d’aiuto informazioni relative alle distanze da coprire e ai tempi da rispettare, così come le tariffe di carburante e corrieri.

 

Queste e molte altre applicazioni sono esempi di come questo tipo di analisi possa risultare come arma vincente per innumerevoli processi aziendali.

Blue BI per il Forecasting

Blue BI ha creato una soluzione per il Forecasting che, grazie a un approccio ibrido, statistico e ML, genera previsioni affidabili basate sui dati che differenziano l’evoluzione delle aziende sul mercato, superando il rischio dell’.

BBI x Forecasting aiuta le aziende a superare l’ostacolo delle previsioni tradizionali, spesso effettuate sulla base dell’intuizione, a favore di processi analitici che sfruttano automazione, AI e ML.

 

Scrivici per avere maggiori informazioni!

Realizziamo soluzioni di Business Intelligence & Advanced Analytics per trasformare semplici dati in informazioni di grande valore strategico.

Autore

Tabella dei Contenuti