La pianificazione della domanda è un approccio collaborativo e strategico nella gestione della supply chain che è estremamente importante per allineare il proprio inventario alla domanda dei clienti, al fine di ridurre al minimo le scorte in eccesso o le interruzioni nella supply chain.
Il processo di demand planning non solo migliora la redditività, evitando gli oneri finanziari associati ai costi di stoccaggio, al deterioramento e a capitali bloccati, ma anche la soddisfazione del cliente. Inoltre, costituisce anche il fondamento dell’efficienza operativa. Vediamo perché.
Che cosa significa pianificare la domanda?
La pianificazione della domanda è il processo all’interno della gestione della supply chain che consiste nel prevedere la domanda di prodotti da parte dei clienti, con l’obiettivo di bilanciare i livelli di inventario e soddisfare la richiesta dei clienti senza incorrere in overstocking o understocking. Questo processo è multiforme e implica l’anticipazione di vari fattori che influenzano la domanda, come fluttuazioni della forza lavoro, stagionalità, variazioni economiche, ecc.
Inoltre sfrutta vari dati e metodi analitici per ottimizzare la capacità di un’azienda di soddisfare in modo efficiente la domanda dei consumatori. La pianificazione della domanda incorpora tre aree fondamentali:
- raccolta dei dati
- analisi e previsione della domanda
- gestione del portfolio prodotti
- gestione delle promozioni
Importanza della pianificazione della domanda
Perché il demand planning è utile alla tua azienda? Vediamolo insieme.
Riduzione dei costi e degli sprechi di risorse: la previsione della domanda aiuta le aziende a ridurre spiacevoli scenari come l’esaurimento delle scorte o l’eccesso di scorte che portano a vendite mancate, capitale bloccato e costi di stoccaggio inutili.
Maggiore soddisfazione del cliente: soddisfare la domanda dei consumatori è fondamentale per gestire un’attività di successo e, soprattutto, avere il prodotto giusto disponibile al momento giusto è un importante elemento di differenziazione.
Maggiore efficienza operativa: un’efficace pianificazione della domanda velocizza le operazioni, ottimizzando il processo di fulfillment e riducendo i tempi di consegna.
Pianificazione finanziaria migliorata: quando puoi prevedere le vendite future, anche i tuoi reparti finanziari possono trarne vantaggio, allocando il budget in modo strategico e pianificando in modo più accurato i capitali per le esigenze aziendali.
Strategie di marketing più efficaci: comprendere trend della domanda e i modelli di vendita aiuta le aziende a prendere decisioni più informate sul lancio di prodotti e pianificare strategie di marketing più efficaci sulla base di dati concreti.
Come funziona il demand planning
Raccolta dei dati
La raccolta dei dati è la base per creare previsioni accurate e affidabili; i dati a cui si fa riferimento sono i dati storici di vendita, dati di mercato, trend stagionali e eventuali altri fattori esterni. Per questo, prima di cominciare, è importante verificare due aspetti: la qualità dei dati e la quantità.
1) Qualità dei dati
Non puoi costruire previsioni affidabili senza dati di qualità. Questo significa che i tuoi dati dovranno essere completi, aggiornati e precisi. Se i dati inseriti sono scadenti, anche i risultati lo saranno. Quando si analizzano i dati storici è importante considerare anche le forze di mercato esterne e il loro impatto.
2) Quantità di dati
Oltre alla qualità, anche la quantità di dati storici è determinante. Più informazioni hai a disposizione, più accurate saranno le previsioni. È chiaro che per un prodotto che l’azienda vende da anni sarà più facile individuare pattern rispetto a un prodotto appena inserito nel catalogo. Tuttavia, è importante essere critici rispetto alla rilevanza di dati passati: eventi eccezionali potrebbero non essere più rappresentativi del futuro. Ad esempio, un picco di domanda avvenuto durante la pandemia potrebbe non ripetersi, quindi è importante non fare affidamento esclusivo su quei dati.
Analisi e previsione della domanda
Generalmente ci affidiamo ai dati storici per cercare di capire e prevedere il futuro. Ma come si trasformano questi dati isolati in una proiezione di quel che avverrà?
La previsione della domanda consiste nell’analisi dei trend, dei modelli di vendita e delle variazioni stagionali avvenute in passato per prevedere i comportamenti di vendita futuri. È utile soprattutto in caso di fluttuazioni regolari, come i picchi di domanda stagionale.
Esistono diversi modelli statistici e analitici impiegati per prevedere la domanda. Quale modello utilizzare dipende da vari fattori, tra cui la tipologia del prodotto, la quantità e qualità dei dati disponibili, nonché la complessità del mercato in cui si opera. Vediamone alcuni.
- Modelli di serie storiche: utili se disponi di un’ampia quantità di dati storici. Questi modelli si basano su tendenze e cicli stagionali, perfetti per prodotti con andamenti regolari.
- Modelli di regressione: ideali per mercati complessi con molte variabili esterne. Infatti, permettono di valutare l’impatto di fattori esterni come cambi di prezzo o variazioni delle condizioni economiche.
- Modelli esponenziali: adatti a prodotti con domanda volatile in contesti in cui non ci sono trend evidenti o stagionalità. Questi modelli danno più peso ai dati recenti rispetto a quelli storici per previsioni a breve termine.
- Modelli di intelligenza artificiale: utilizzano l’AI e il machine learning per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale e adattare continuamente le previsioni. Il modello di demand forecast basato su IA di eLogy è in grado di prevedere con precisione le scorte necessarie in base alla domanda dei clienti, il che è fondamentale per garantire che il budget venga investito in modo ottimale. Questo assicura che ci sia sempre la giusta quantità di merce disponibile ed evita sia l’esaurimento dei prodotti che l’immobilizzo di capitale in scorte eccessive. Grazie alla capacità di analizzare dati in tempo reale, eLogy supporta una gestione delle scorte efficiente e flessibile, adattandosi rapidamente alle variazioni della domanda.
- Previsione collaborativa: è un approccio al demand planning che coinvolge diversi dipartimenti nell’azienda, come vendite, marketing, finanza, produzione e persino fornitori e clienti, per creare una previsione della domanda potenzialmente più accurata e condivisa. Questo metodo si basa sul principio che ogni dipartimento possiede informazioni preziose per migliorare la precisione del forecast. Ad esempio, il marketing fornisce dati sulle vendite, le campagne o i trend; la produzione e la logistica offrono informazioni su capacità e tempi di consegna, mentre la finanza integra aspetti economici come il budget.
Gestione del portfolio prodotti
Questo aspetto della pianificazione della domanda ha lo scopo di gestire la varietà di prodotti che un’azienda offre nel loro life-cycle. Gestire un portfolio di prodotti in modo efficace significa assicurarsi che quando si introducono nuovi prodotti non si ostacolino le vendite di quelli esistenti e che il mix complessivo di prodotti attragga una base di mercato più ampia possibile. Ciò richiede una comprensione approfondita di come i prodotti si relazionano tra loro e di come si inseriscono nel mercato.
Non tutti i prodotti hanno lo stesso livello di domanda. Suddividere il portfolio prodotti in categorie basate su fattori come importanza, stagionalità e variabilità permette di concentrarsi sulle previsioni più rilevanti. Questo approccio consente di gestire meglio le risorse e ottimizzare le decisioni strategiche per ciascun gruppo di prodotti, garantendo una pianificazione più precisa e mirata. Per rendere il processo di demand planning più efficiente, molte aziende utilizzano le classi di domanda per applicare rapidamente l’approccio più adatto a ciascun gruppo di articoli.
Le classi di domanda raggruppano i prodotti in base alle loro caratteristiche di domanda per rendere le previsioni più specifiche e accurate. In linea generale, possiamo identificare le seguenti classi:
- Frequente, Normale e Runner: questi prodotti hanno una domanda costante ogni mese e un basso livello di volatilità. Ciò rende il loro forecast più prevedibile e affidabile.
- Irregolare, Atipica e Ripetitiva: in questa categoria, la domanda è regolare nella maggior parte dei mesi, ma la volatilità è più alta, aumentando il livello di incertezza nel forecast.
- Lenti, Sporadici e Sconosciuti: sono i prodotti con una domanda molto sporadica e difficili da pianificare. richiedendo una maggiore attenzione e flessibilità.
Grazie alle classi di domanda si possono pianificare grandi assortimenti di prodotti, ma è altrettanto importante monitorare costantemente i modelli di domanda. Se, ad esempio, un articolo dalla domanda costante cambia improvvisamente, diventando irregolare, il modello di previsione deve essere adattato per mantenere il forecast accurato.
Gestione delle promozioni
Le strategie di marketing e le promozioni influenzano la domanda. Pertanto, è essenziale analizzare le fluttuazioni della domanda derivanti da sconti o promozioni. La sfida qui è garantire che i picchi di domanda siano soddisfatti senza scorte in eccesso in magazzino. Inoltre, è importante non solo reagire alla domanda ma anche modellarla: il marketing e le promozioni possono influenzare il comportamento dei consumatori.
Fattori che influenzano la qualità del demand planning
Vi sono diversi fattori che influenzano la pianificazione della domanda e che possono costituire una criticità. Ad esempio:
Qualità dei dati (importanza di avere dati accurati ed aggiornati)
Fare in modo di ottenere dati di qualità è ciò che fa la differenza: può incidere direttamente sulle prestazioni e sull’accuratezza delle previsioni. I dati di alta qualità garantiscono previsioni e report precisi, mentre la scarsa qualità dei dati può portare a risultati fuorvianti, minando l’efficacia delle strategie di marketing, dei rifornimenti di scorte o dell’allocazione di budget. Questo è un aspetto davvero molto importante da considerare se si vuole sfruttare adeguatamente il demand planning. Tuttavia, molte aziende non hanno ancora la maturità digitale e le competenze necessarie per farlo.
Volatilità del mercato
È importante ricordare che il mercato è imprevedibile per natura e ci sono aspetti ad esso connessi che inevitabilmente sfuggono al nostro controllo.
Informazioni di mercato ed utilizzo di insight per migliorare le previsioni
È bene anche ricordarsi che le informazioni di mercato possono provenire da fonti diverse e sta a noi valutare l’affidabilità di queste fonti (report di settore, analisi della concorrenza, feedback dei clienti, notizie economiche e persino trend sociali). Questo vuol dire che le informazioni di mercato non sono il futuro, ma intuizioni qualitative che aiutano a comprendere meglio i fattori esterni e le dinamiche in evoluzione, come i cambiamenti nelle preferenze dei consumatori, le nuove tendenze di settore, o l’impatto di eventi geopolitici ed economici. Queste informazioni ci danno modo di ipotizzare o intuire la forma che la domanda futura può prendere e che le statistiche da sole non possono interpretare. Ogni fonte offre una prospettiva unica, e la sfida principale è raccogliere, filtrare e interpretare queste informazioni in modo intelligente.
Classificazione delle domande e gestione delle eccezioni accidentali e strutturali
Per alcuni prodotti è necessario avere forecast più affidabili rispetto ad altri. Ci si riferisce in questo caso ai prodotti la cui domanda può avere un impatto maggiore sulla gestione delle scorte e sui costi aziendali. Ad esempio, i prodotti ad alta rotazione o essenziali per i clienti richiedono previsioni più precise per evitare stock-out. Al contrario, per i prodotti a domanda irregolare o con margini di profitto minori, una minore precisione nel forecast potrebbe essere più tollerabile. Infine, per prodotti stagionali o soggetti a trend di mercato, le previsioni affidabili aiutano a evitare sovraccarichi inutili di magazzino, ottimizzando così la gestione delle risorse.
Ci sono inoltre alcune eccezioni a cui bisogna prestare attenzione. Se si verificano è importante adattare il modello previsionale in base al tipo di fluttuazione per garantire previsioni accurate.
- Le eccezioni accidentali nella gestione della domanda sono variazioni improvvise che riguardano un singolo mese e possono alterare le previsioni future se non vengono considerate correttamente. Questi scostamenti possono influenzare negativamente i forecast successivi, a meno che non vengano identificati e corretti.
- Le eccezioni strutturali, invece, si verificano quando la domanda cambia in modo costante e prolungato, indicando una nuova tendenza. Se la variazione mensile è superiore all’8%, potrebbe trattarsi di una tendenza emergente.
Importanza della collaborazione cross-funzionale tra vendite, marketing, finanza e produzione
La collaborazione cross-funzionale tra vendite, marketing, finanza e produzione è fondamentale per ottimizzare il processo di demand planning. Quando questi dipartimenti lavorano insieme, si garantisce che le informazioni rilevanti siano condivise, migliorando la qualità delle previsioni. Le vendite e il marketing forniscono dati storici e tendenze, il dipartimento finanziario aiuta a stabilire i vincoli di budget e i margini di profitto, la produzione si assicura che le risorse siano allocate correttamente per soddisfare la domanda prevista.
Come misurare i risultati del demand planning
Definire obiettivi e identificare i KPI giusti permetterà al tuo ecommerce di misurare l’efficacia della tua pianificazione e la rapidità con cui raggiungi gli obiettivi prefissati.
Alcuni KPI utili da monitorare sono:
- Sales forecast accuracy
- Inventory turnover
- Fill rates
- Order fulfillment
- Lead times
- Cost of Goods Sold (COGS)
In che modo eLogy ti aiuta nel demand planning
Disporre di strumenti di previsione analitica adeguati, basati sull’intelligenza artificiale, consente agli e-tailer di prendere decisioni più accurate e avere maggiori informazioni sulla domanda dei consumatori per allineare in modo più preciso l’assortimento di prodotti e le strategie di marketing.
La nostra piattaforma di e-commerce all-in-one ti consente di sfruttare al massimo le opportunità e incrementare le vendite.
La catalogazione accurata dei dati di inventario e degli ordini è la chiave per pianificare la domanda con successo. Il software WMS di eLogy conserva automaticamente tutti i dati di cui hai bisogno:
- Monitoraggio dei livelli di inventario
- Visibilità in tempo reale sull’inventario
- Invio automatico di notifiche di riordino per mantenere sempre livelli di stock ottimali
- Tutti i dati necessari per monitorare i tuoi KPI fondamentali
- Previsione della domanda in real-time
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