L’importanza di elevare il «demand planning» al massimo livello

Chiedete a chiunque sia coinvolto nella demand planning (o pianificazione della domanda in italiano), nella previsione o nella gestione e vi dirà la stessa cosa: questa parte critica del processo di pianificazione può rivelare alcune scioccanti scoperte sullo stato della azienda.

In effetti, ci sono alcuni prodotti per i quali l’aumento e la diminuzione della domanda sono così significativi da indicare lo stato dell’economia globale in generale.

Per esempio, hai mai sentito parlare dell’indice del rossetto?

È un termine coniato da Leonard Lauder, presidente del consiglio di amministrazione dell’azienda cosmetica Estee Lauder. L’indice descrive l’aumento delle vendite di articoli più piccoli e a basso prezzo nei periodi di recessione economica.

In poche parole, il motivo per cui prodotti come questo vanno a ruba può essere talvolta attribuito al loro utilizzo e al loro prezzo. Il rossetto, ad esempio, offre un momento di allegria a basso costo. Per questo motivo, le persone che usano il rossetto spesso ne comprano di più quando c’è meno denaro a disposizione.

È una storia simile per le vendite di intimo maschile. Ma piuttosto che un aumento delle vendite che preannuncia tempi preoccupanti, è il contrario.

La domanda di intimo maschile è così consistente che gli economisti possono usare anche un leggero calo della domanda per prevedere una recessione nazionale.

Che cos’è il Demand Planning?

Il demand planning è un processo chiave nella gestione della supply chain che implica la previsione e l’anticipazione della quantità di un prodotto o servizio che i clienti acquisteranno in futuro. L’obiettivo principale del demand planning è garantire che un’organizzazione possa soddisfare in modo efficiente ed efficace le esigenze dei propri clienti assicurando che siano disponibili scorte o capacità produttive sufficienti per soddisfare la domanda prevista.

La pianificazione della domanda raggruppa processi di previsione, collaborazione interfunzionale, gestione dell’incertezza, ottimizzazione delle scorte, ciclo di vita del prodotto…

Ora che sai cos’è la pianificazione della domanda, andiamo nel dettaglio.

Le domande sulla demand planning che tutti ci poniamo

Ecco alcune domande chiave e quesiti che troveranno risposta in questa pratica guida al demand planning.

• Come si fa a sapere se la pianificazione della domanda è “buona”?
• C’è qualcosa che può indicare che la previsione è “cattiva”?
• Quali fattori influenzano la qualità dei piani della domanda?
• Quali sono le azioni da intraprendere per ridurre gli errori di pianificazione della domanda e quando?

In questa guida sveleremo i consigli pratici per aiutare a costruire previsioni migliori e ad adottare un approccio più solido alla gestione della domanda.

Perché la pianificazione della domanda è imperativo nella gestione della supply chain?

Prima di passare agli aspetti positivi, vale la pena di pensare agli aspetti negativi di una mancata o errata pianificazione.

Si potrebbe incorrere nell’esaurimento delle scorte, nell’eccesso di scorte, nell’aumento dei costi (del tutto evitabili), negli sprechi, nell’insoddisfazione dei clienti, nei problemi del marchio e delle pubbliche relazioni, nel crollo delle azioni, nell’insoddisfazione degli stakeholder… e l’elenco continua.

E supponiamo che si tratti di una piccola azienda con poche linee di prodotti da offrire. Si potrebbe essere tentati di tirare a indovinare o di risparmiare sul processo. Date le potenziali insidie, non è una grande idea.

Un ottimo demand planning aiuterà ad allineare la domanda con l’offerta.

Aiuterà a prendere decisioni strategiche che si dimostreranno vincenti.

Fornirà all’intera azienda visibilità e chiarezza. Ogni persona, in ogni reparto.

Francamente, gli effetti positivi a catena sono troppo numerosi per essere citati.

Come fare la pianificazione della domanda: Una checklist per il successo

Ecco una utile checklist per analizzare le basi della pianificazione della domanda e delle scorte. 

1. Il forecast rispecchia la realtà?
2. I piani della domanda possono essere spiegati e facilmente compresi?
3. L’azienda, compresi i membri di tutti i team, ha fiducia nel forecast?
4. È possibile utilizzare il forecast per pianificare gli ordini futuri, i processi di rifornimento e di allocazione, con fiducia?
5. Il processo di costruzione dei piani di domanda può essere replicato?

Se la risposta è sì a tutte queste domande, è molto probabile che il processo di demand planning sia sulla buona strada.

Ma se la risposta è negativa a una sola di queste domande, il problema potrebbe essere molto più grave.

Quali fattori incidono sulla qualità del demand planning?

È probabile che il processo di demand planning sia determinante per prendere decisioni importanti.

Ciò significa che è necessario essere sicuri che la qualità dei piani della domanda sia all’altezza.

Di seguito analizzeremo i diversi fattori che possono influenzare la qualità della gestione della domanda e la conseguente strategia della organizzazione.

Per costruire un processo di pianificazione della domanda di prim’ordine, sono necessari tutti questi fattori!

Hai bisogno di pianificare la domanda futura con un’alta percentuale di successo? Con la soluzione software di pianificazione della domanda di Slimstock sarai più vicino al tuo obiettivo!

1. La qualità dei dati

Ti è mai capitato che qualcuno ti chieda se ha bisogno di un cappotto?

Nonostante sappiano che oggi non sei ancora uscito di casa, che non hai guardato le previsioni e che hai esattamente le stesse informazioni che hanno loro.

Allo stesso modo in cui non sei un meteorologo qualificato eppure ti viene chiesta la tua opinione sul tempo, hai bisogno dei dati giusti per costruire un forecast solido.

Se inserisci dati scadenti nel tuo forecast, otterrai dati scadenti. È necessario dare priorità ai dati di alta qualità in ogni occasione.

Ciò significa che le lacune nello storico della domanda, dovute a scorte passate, vengono prese in considerazione. Significa che gli eventi una tantum, come le promozioni, vengono “ripuliti”. Si analizzano le forze di mercato esterne e se ne comprende l’impatto.

Quanto più dettagliati e critici sono i dati, tanto più dettagliate e utili si rivelerà il forecast nel giorno del giudizio.

Top tip: per prendere buone decisioni, servono buoni dati. Verifica se i tuoi dati sono all’altezza con la nostra guida ai Master Data Management (MDM).

2. La quantità di dati storici su cui basare la pianificazione

Sembra ovvio, ma meno dati si hanno, meno affidabili sono la pianificazione. Se non si conosce nulla del passato, si hanno poche possibilità di prevedere il futuro.

Per un prodotto che si vende da anni, si avrà un’idea molto più precisa di ciò che accadrà rispetto a un nuovo prodotto appena lanciato.

Con un maggior numero di dati storici su cui costruire un piano della domanda, è possibile vedere le tendenze emergenti e l’impatto della stagionalità.

Inoltre, grazie alla longevità, è possibile attenuare gli imprevisti, come la domanda inattesa o i cali.

Tuttavia, occorre fare attenzione. Molte cose possono cambiare nel giro di pochi anni. Il grande ordine ricevuto 4 anni fa è ancora rilevante? È probabile che scoppi un’altra pandemia globale o puoi riposare sugli allori per il momento?

E questo ci porta al punto 3…

3. L’orizzonte del forecast

Quanto più lungo è l’orizzonte del forecast, tanto meno si deve essere fiduciosi.

Perché, in fin dei conti, nessuno può prevedere con precisione il futuro.

Sì, è possibile fare delle ipotesi basate sui dati storici per un orizzonte a breve termine. Ma prevedere come sarà il mondo tra 3 anni è a dir poco difficile.

Per non parlare della creazione di un forecast solido su cui impostare l’orologio.

4. Il livello di volatilità del mercato

Nella vita ci saranno sempre cose che sfuggono al nostro controllo. Ma valutare il livello di volatilità previsto è piuttosto difficile.

Prendiamo un paio di esempi reali di pianificazione della domanda.

Non molti avrebbero previsto che la pandemia COVID-19 si sarebbe prolungata così a lungo.

Allo stesso modo, questo significa che il mercato sarà meno volatile nei prossimi 2 anni?

E la crisi del costo della vita? C’è ben poco da fare al riguardo. Ma questo non impedisce ai clienti di modificare il loro comportamento d’acquisto.

I mercati sono imprevedibili per natura. E in generale, se il mercato è volatile, i forecast saranno naturalmente meno affidabili.

5. Il livello e la qualità delle informazioni di mercato

I forecast statistici sono un ottimo inizio.

Ma molte aziende hanno difficoltà a catturare e incorporare le informazioni di mercato lungo il percorso. Si tratta di informazioni vitali che possono plasmare o modellare il quadro della domanda futura.

Tuttavia, ricordarsi di analizzare la propria fonte dovrebbe essere una priorità. L’aspetto migliore e peggiore delle informazioni di mercato è che possono provenire da molte fonti diverse.

Potrebbe essere l’intuizione del team di vendita che parla con il cliente ogni giorno.

Potrebbe essere la previsione di acquisto del cliente. Ma un cliente di grandi dimensioni potrebbe avere una previsione più solida rispetto a diversi clienti più piccoli.

Oppure proviene da fonti di “big data”. L’accumulo di trilioni di dati diversi. Ma un Data Scientist potrebbe raccontare una storia, mentre un altro potrebbe raccontarne un’altra.

Quindi, di chi fidarsi? Sta a te scoprirlo.

Tuttavia, le giuste informazioni di mercato possono fornire potenti intuizioni sulla forma della domanda futura che le statistiche da sole non sono in grado di eguagliare.

Come si identificano gli errori nel demand planning?

Per alcuni prodotti abbiamo bisogno di pianificazioni più affidabili che per altri.

Prendiamo ad esempio i prodotti alimentari a breve scadenza. Sarebbe necessario disporre di forecast molto più accurate, per “unità di mantenimento delle scorte”, per negozio, su base giornaliera, rispetto a qualcosa come i dadi e i bulloni.

In definitiva, abbiamo bisogno di un processo di demand planning che produca risultati affidabili e che ci avverta quando le cose non vanno bene.

A che tipo di eccezioni nella pianificazione della domanda dobbiamo prestare attenzione?

“Sembra una giornata calda, a meno che il vento non cambi direzione”.

Eccezioni accidentali nella gestione della domanda:

Le eccezioni accidentali sono quelle che in genere riguardano un singolo mese che si discosta dal forecast.

Può darsi che lo scostamento sia significativo e che alteri la previsione in generale. A meno che, naturalmente, non si riesca a tenerne conto.

In caso contrario, lo scostamento potrebbe avere un impatto errato sulle previsioni per i mesi successivi.

Eccezioni alla gestione della domanda strutturale:

Se la domanda effettiva è strutturalmente fluttuante e non in linea con il forecast, è possibile definire questa analisi come tendenze emergenti.

Ma l’andamento della domanda può essere considerato una tendenza solo quando la domanda aumenta (o diminuisce) intorno a una determinata soglia. In genere, questa può essere una variazione di circa l’8% mese per mese. Senza questo grado di movimento, è probabile che la fluttuazione sia anomala.

Una volta stabilito se si tratta di una tendenza o di un’anomalia, è necessario allineare il proprio approccio previsionale in modo appropriato.

Come posso allineare il mio approccio al demand planning con la domanda effettiva?

Abbiamo condiviso le nostre riflessioni sulla pianificazione della domanda. Abbiamo parlato di cosa conta un “buon” forecast della domanda, dei dati necessari e delle eccezioni da tenere d’occhio. Ma ora che fare?

Ecco alcune riflessioni finali per aiutare a stabilire una migliore pianificazione della domanda e tattiche di gestione della domanda.

1) Lascia che sia la domanda storica a guidarti, ma concentrati su ciò che è più rilevante

Certo, ci piace molto lo storico della domanda. Ma come abbiamo visto, il mondo può essere cambiato. Forse hai recentemente acquisito un nuovo cliente o forse il picco di domanda di cui parla ancora il team di vendita è ormai un lontano ricordo per tutti gli altri. In ogni caso, potresti preoccuparti dei modelli di domanda più recenti.

A tal fine, è opportuno orientare le previsioni verso i mesi più recenti, in quanto è probabile che questi riflettano maggiormente la domanda immediata rispetto ai dati precedenti (ad esempio, 3 anni fa), che potrebbero aver perso rilevanza.

E se la domanda recente fosse meno rilevante? Immaginiamo che negli ultimi mesi abbia sofferto di una serie di gravi problemi di scorte a causa di tutte le perturbazioni della supply chain. Il calo della domanda che si vede nei dati probabilmente non riflette la domanda effettiva.

In questo caso, potrebbe essere necessario escludere alcuni periodi dal processo di pianificazione della domanda.

2) Ignorare le classi di domanda a proprio rischio e pericolo

Probabilmente è necessario un forecast per quasi tutti gli articoli del tuo assortimento. Per garantire che il processo di demand planning sia il più efficiente possibile, molte aziende utilizzano le classi di domanda per applicare rapidamente e facilmente il giusto approccio di gestione della domanda.

Le classi di domanda considerano il comportamento della domanda per raggruppare gli articoli che condividono le caratteristiche della domanda e costruire un forecast di conseguenza. In linea di massima, possiamo utilizzare le seguenti classi di domanda:

Frequente, Normale e Runner

• Si tratta di articoli in cui la domanda è costante e si verifica ogni mese.
• Poiché il livello di volatilità è relativamente basso, possiamo anticipare la domanda con un buon livello di fiducia.

Irregolare, atipica e ripetitiva

• Per questi articoli, la domanda è abbastanza regolare nella maggior parte dei mesi;
• Poiché il grado di volatilità è un po’ più alto, è probabile che ci sia un maggior grado di incertezza;

Lenti, sporadici e sconosciuti

• La domanda per questi articoli è tipicamente molto infrequente;
• Di conseguenza, questi sono gli articoli più difficili da pianificare;

Le classi di domanda sono uno strumento utile per la pianificazione della domanda di grandi assortimenti.

Tuttavia, per garantire il miglior forecast possibile, dobbiamo assicurarci che il modello di previsione in gioco sia ancora pertinente. Pertanto, se la domanda di un articolo regolare diventa improvvisamente incostante, dobbiamo adattare il modello di forecast per tenerne conto.

3) Quando si tratta di demand planning, aspettarsi l’imprevisto

Abbiamo parlato di diversi tipi di classi di domanda. Ma che dire degli articoli con profili di domanda che non rientrano in questi parametri?

Possiamo definire questa classe come “altro”.

E gli esempi sono molti.

Forse la domanda di un prodotto questo mese è già molto più alta di quella prevista per il mese (e abbiamo ancora un paio di settimane da coprire).

O forse il prodotto è nuovo e non abbiamo uno storico della domanda? Se avete appena introdotto un prodotto sul mercato, potete fidarvi dei dati di vendita di una settimana?

O forse il prodotto è obsoleto e tutta la storia della domanda è ormai del tutto irrilevante. O, peggio ancora, uno dei componenti della produzione è obsoleto, nonostante la domanda sia ancora a livelli costanti.

Alcune riflessioni finali…

Queste potrebbero sembrare molte informazioni da considerare quando si esaminano le capacità di pianificazione e gestione della domanda come azienda.

Tuttavia, dato che l’importanza di una pianificazione efficace della domanda è così elevata, vale la pena considerare ogni punto.