Demand Sensing e Intelligent Forecasting

Nell’era della competizione globale e dei mercati in continua evoluzione, la capacità di prevedere in modo accurato la domanda dei clienti rappresenta una sfida costante per le aziende che desiderano soddisfare il mercato in modo tempestivo mantenendo al contempo un’elevata efficienza operativa.

Grazie agli avanzamenti nella tecnologia e all’integrazione dei dati, soluzioni come il Demand Sensing e l’Intelligent Forecasting stanno cambiando il modo in cui le aziende affrontano la pianificazione dei loro processi di supply chain.

Demand Sensing: anticipare le esigenze dei clienti

Il Demand Sensing sfrutta l’analisi dei dati in tempo reale per ottenere una visione aggiornata e accurata della domanda dei clienti.

Mentre i tradizionali metodi di previsione si basano su dati storici e tendenze passate, il Demand Sensing utilizza i dati di vendita in tempo reale e i dati relativi ai molteplici fattori esterni all’azienda (interazioni sui social media, informazioni meteorologiche, …) per rilevare segnali precoci di cambiamento nei pattern di domanda e adattare di conseguenza la pianificazione dei processi di supply chain.

Questo approccio permette alle aziende di reagire rapidamente alle fluttuazioni del mercato e di prendere decisioni di pianificazione data-driven considerando le informazioni più recenti a disposizione.

Da qualche anno, Nike sta investendo in tecnologie di Demand Sensing per migliorare la comprensione delle esigenze dei clienti e la flessibilità della supply chain. Ad esempio, l’analisi real-time dei dati di vendita locali permette di adattare continuamente l’assortimento dei prodotti nei punti vendita alla continua evoluzione dei gusti e delle preferenze dei clienti.

Similmente Walmart, colosso statunitense del retail, sfrutta il Demand Sensing per raccogliere dati dai punti vendita, dalla cassa e dalle transazioni online per prevedere con maggiore accuratezza e tempestività la domanda dei clienti per vari prodotti, assicurando che i prodotti siano a scaffale nel momento in cui il cliente entra nel punto vendita. 

Intelligent Forecasting: un approccio basato sull’intelligenza artificiale

L’Intelligent Forecasting impiega le potenzialità dell’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence, AI) per migliorare la precisione delle previsioni di domanda.

Gli algoritmi di AI analizzano grandi quantità di dati di storico relativi a fenomeni interni ed esterni all’azienda (inclusi i parametri caratteristici del mercato e della filiera, e i fattori macroeconomici, politici, tecnologici e sociali) per identificare i pattern e le relazioni meno apparenti che legano i fattori analizzati alla domanda dei clienti.

L‘Intelligent Forecasting consente alle aziende di superare i limiti propri dei metodi di previsione tradizionali, che considerando soltanto lo storico della domanda risultano poco accurati in caso di domanda molto incerta o volatile per prendere decisioni più solide basate su previsioni più affidabili.

L’uso dell’AI nelle previsioni è ormai utilizzato in molteplici settori. Netflix, il colosso dell’intrattenimento in streaming, applica l’Intelligent Forecasting in diversi ambiti. Ad esempio, la personalizzazione delle miniature del catalogo e dei consigli di visione, fondamentali nell’influenzare le scelte video degli utenti, aumenta la percezione di qualità del servizio offerto e contribuisce a fidelizzarli, mentre una previsione accurata del numero futuro di abbonati aiuta l’azienda a progettare tempestivamente eventuali interventi infrastrutturali in modo da garantire una elevata qualità dello streaming video.

Uber, multinazionale di servizi taxi e consegne a domicilio, ha brevettato una soluzione di Intelligent Forecasting, chiamata pre-request matching, per prevedere le abitudini dei passeggeri, consentendo all’app di avere un autista pronto per loro addirittura prima che richiedano un passaggio. Il sistema utilizza i dati dell’app per anticipare il momento in cui gli utenti potrebbero aver bisogno di un passaggio o di una consegna di cibo.

Benefici aziendali: migliorare le performance e la competitività

Se implementati in modo corretto, dunque, Demand Sensing e Intelligent Forecasting apportano benefici significativi: la produzione viene pianificata utilizzando un dato previsionale più accurato e “reattivo”, consentendo di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato evitando situazioni di eccesso o mancanza di prodotti. Questo si traduce, da un lato, in un miglior livello di servizio al cliente, aumentandone la soddisfazione e la fedeltà; dall’altro, in un miglioramento dell’efficienza della supply chain e, conseguentemente, in una riduzione dei costi.

Tuttavia, come sempre non esistono pasti gratis: per inseguire in maniera tempestiva e capillare la variabilità della domanda è necessario garantire un elevato livello di flessibilità a livello di supply. Il problema si sposta quindi sulla creazione e gestione di una Supply Chain adeguatamente responsive.