Intelligent Forecasting

Utilizzando dati in real-time e analisi avanzate per comprendere e prevedere la domanda dei clienti, Intelligent Forecasting consente alle aziende di ottimizzare la gestione della supply chain e delle scorte.

Il concetto di intelligent forecasting 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.

Intelligent Forecasting 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, intelligent forecasting 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.

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Come funziona Intelligent Forecasting?

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.

Intelligent Forecasting 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).

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FAQ

  • L'Intelligent Forecasting usa dati in tempo reale e analisi avanzate per comprendere e prevedere la domanda dei clienti. A differenza della pianificazione tradizionale, che si basa sui dati storici di vendita e presuppone che la domanda futura segua gli stessi schemi del passato, questo approccio è più agile e incorpora informazioni aggiornate su fattori esterni.

  • Le variabili esogene includono cambiamenti nel comportamento dei consumatori, modelli meteorologici, condizioni economiche e altri fattori esterni al dato storico di vendita. Possono essere indicatori macroeconomici generali, come il PIL, oppure specifiche del tuo settore.

  • Il primo passo è identificare le fonti dati esogene da analizzare, restringendo il campo delle variabili di interesse e cercando fonti che forniscano i dati nel formato e nelle tempistiche richieste dal processo previsionale. È una fase che richiede tempo, ma è decisiva per la qualità del modello.

  • Gli algoritmi di Machine Learning stimano l'effetto che una o più variabili esogene hanno avuto sulle vendite passate, per calcolare quanto la previsione generata dal modulo Sales Analysis debba essere corretta per tenere conto di fenomeni esterni.

  • Gli algoritmi vengono addestrati e testati sulla base storica, per selezionare le variabili esogene il cui effetto sulla previsione della domanda è predicibile con sufficiente accuratezza e risulta significativo. Solo le variabili che superano questo test entrano nel modello.

  • Sì: a seconda del tipo di processo previsionale e della natura delle variabili esogene, l'Intelligent Forecasting corregge le previsioni sia nel breve periodo (giorni e settimane) sia nel medio periodo (mesi).

  • Le variabili macroeconomiche sono indipendenti dal settore in cui operi, come il PIL; le variabili specifiche di settore riguardano invece dinamiche proprie del tuo mercato, ad esempio i trend sulle abitudini alimentari nel Food & Beverage. Entrambe possono entrare nel modello, in base a quanto risultano significative.

  • L'Intelligent Forecasting lavora sul modulo sedApta di Sales Analysis: gli algoritmi ML calcolano se, e in che misura, la previsione generata da Sales Analysis debba essere modificata per tenere conto delle variabili esogene identificate.

  • Il modello può includere fattori come cambiamenti nel comportamento dei consumatori, condizioni meteorologiche e condizioni economiche, oltre a indicatori settoriali specifici, in base a quanto risultano rilevanti per le tue vendite.

  • La pianificazione tradizionale presuppone che la domanda futura replichi gli schemi passati, un'assunzione sempre meno valida di fronte a preferenze dei consumatori che cambiano rapidamente, catene di valore più complesse e market disruption frequenti. L'Intelligent Forecasting è pensato per essere più agile e reattivo proprio in questi contesti.