Demand Sensing
Utilizzando dati in real-time e analisi avanzate per comprendere e prevedere la domanda dei clienti, il Demand Sensing consente alle aziende di ottimizzare la gestione della supply chain e delle scorte.
Il concetto di demand sensing si differenzia dalla pianificazione della domanda tradizionale, che si basa sui dati storici delle vendite e presuppone che la domanda futura segua gli stessi schemi del passato.
Il demand sensing è progettato per essere più agile e reattivo, incorporando informazioni aggiornate su fattori come i cambiamenti nel comportamento dei consumatori, i modelli meteorologici e le condizioni economiche, ecc.
Nel contesto di mercato attuale, il demand sensing sta diventando sempre più importante, poiché le aziende devono affrontare una serie di sfide che rendono meno efficace la pianificazione tradizionale della domanda, come il cambiamento rapido delle preferenze dei consumatori, l’incremento della complessità della catena di valore, le market disruption e i social factors.
Come funziona il Demand Sensing?
In primo luogo, si identificano le fonti dati esogene da analizzare. Dedicare sufficiente tempo a questa fase è fondamentale in quanto oltre a restringere il campo, potenzialmente molto ampio, delle variabili di interesse, occorre ricercare fonti dati che mettano a disposizione valori di tali variabili nel formato e secondo le tempistiche richieste dal processo previsionale.
Successivamente si selezionano gli algoritmi di ML da applicare allo scopo di stimare l’effetto che una variabile o più variabili esogene, o una combinazione di esse, ha sulle vendite.
Si procede dunque con l’addestramento e il test degli algoritmi di ML sulla base storica per selezionare le variabili esogene il cui effetto sulla previsione della domanda è predicibile con sufficiente accuratezza e risulta essere significativo.
Infine, occorre abilitare i flussi dati per acquisire in modo sistematico i valori previsti di tali variabili perché siano utilizzati attivamente per supportare il processo di forecasting.
Demand Sensing by sedApta
Attraverso algoritmi di Machine Learning si analizza l’impatto di una o più variabili esogene sulle vendite passate al fine di stimare l’impatto che tali variabili potranno avere sulle vendite future.
Una volta identificate le variabili esogene di interesse, siano esse indipendenti dal settore in cui l’azienda opera (ad esempio indicatori macroeconomici come il PIL) o specifiche del settore (es. trend riguardo abitudini alimentari nel settore F&B), si procede con l’addestramento e il test di specifici algoritmi di Machine Learning per calcolare se, ed in che misura, la previsione generata dal modulo sedApta di Sales Analysis debba essere modificata per tenere conto di fenomeni esterni.
A seconda del tipo di processo previsionale e della natura delle variabili esogene, queste possono essere utilizzate per fare un fine-tuning del forecast sia nel breve periodo (giorni e settimane), sia sul medio periodo (mesi).
L’utilizzo di algoritmi di ML in combinazione con algoritmi previsionali “tradizionali” disponibili nella suite sedApta per poter considerare variabili esogene porta numerosi vantaggi, tra cui:
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