Previsione della domanda e incertezza: cosa è cambiato negli ultimi anni?

Il mondo di oggi è un posto più incerto rispetto a 10, 20 o 30 anni fa? Probabilmente sì. O almeno questa è la sensazione generale. L’inizio di questa era di “incertezza” è stata la pandemia di COVID-19, un evento globale che ha avuto il maggiore impatto sulla vita delle persone nel periodo di tempo più lungo almeno nell’ultimo mezzo secolo.

Questo mare di incertezza ha colpito duramente la pianificazione della supply chain e, inevitabilmente, uno dei suoi pilastri fondamentali: la previsione della domanda. In questo post, analizziamo cosa è cambiato in materia di previsione della domanda.

L’evoluzione delle previsioni della domanda negli ultimi anni

La previsione della domanda è sempre stata un’attività fondamentale per la supply chain, ma negli ultimi anni il modo in cui viene affrontata è cambiato radicalmente. Mentre un tempo le aziende si basavano principalmente sui dati storici per elaborare le loro previsioni, ora operano in un contesto in cui le interruzioni sono sempre più frequenti e difficili da anticipare. La pandemia, i conflitti geopolitici e le tensioni nell’approvvigionamento delle materie prime hanno dimostrato che il comportamento della domanda può cambiare drasticamente nel giro di pochi giorni.

Di fronte a questa realtà, i processi di pianificazione sono dovuti diventare più agili. Durante la pandemia di COVID-19, ad esempio, molte organizzazioni – in particolare quelle del settore alberghiero – sono passate dall’elaborare previsioni mensili a rivederle settimanalmente o addirittura quotidianamente, per adattarsi a un mercato in costante mutamento.

Questo cambiamento ha avuto un impatto anche al di là delle previsioni stesse. L’incertezza sull’approvvigionamento e l’aumento dei costi delle materie prime hanno portato molte aziende ad aumentare i livelli delle scorte per garantire la disponibilità dei prodotti. Tuttavia, livelli eccessivi di scorte non rappresentano una soluzione sostenibile a lungo termine a causa degli investimenti aggiuntivi, dei rischi e della pressione sulla supply chain che comportano.

La differenza tra cambiamenti strutturali e ciclici

Come abbiamo visto, viviamo in un’era di cambiamenti costanti… Ma non tutti i cambiamenti sono uguali.

Una delle sfide più grandi nella previsione della domanda è capire se un cambiamento di mercato sia temporaneo o permanente. Mentre i cambiamenti ciclici sono solitamente legati a eventi specifici e tendono ad attenuarsi col tempo, quelli strutturali comportano alterazioni durature nelle abitudini dei consumatori, nei canali di vendita o nel comportamento dei clienti.

La pandemia ha fornito numerosi esempi di entrambi i fenomeni. Alcune variazioni nella domanda erano direttamente legate alle restrizioni in vigore all’epoca, ma altre hanno finito per diventare una realtà consolidata. La crescita dell’e-commerce è probabilmente l’esempio più evidente. Quello che inizialmente sembrava una risposta a una situazione eccezionale si è trasformato in un cambiamento permanente nel modo in cui le persone fanno acquisti. Trasformazioni simili si sono verificate anche in altri settori. Nel mercato delle bevande, ad esempio, il consumo diurno e il cosiddetto “tardeo” (bere nel pomeriggio) sono passati in primo piano, modificando modelli che erano rimasti stabili per anni.

Per i team di pianificazione, la chiave sta nell’individuare quando questi cambiamenti iniziano a riflettersi in modo coerente nei dati. Quando la frequenza degli acquisti, le abitudini di consumo o i modelli di domanda cambiano in modo consistente nel tempo, non è più prudente aspettarsi un ritorno ai comportamenti precedenti. In questi casi, la previsione della domanda deve adattarsi rapidamente alla nuova realtà, attingendo sia all’analisi dei dati che alla conoscenza del business per prendere decisioni con maggiore sicurezza.

La domanda storica non è più una base affidabile per le previsioni

Per decenni, i dati storici sono stati il riferimento principale per elaborare una previsione della domanda. Tuttavia, nell’odierno contesto in rapida evoluzione, i dati storici non possono più essere utilizzati da soli. I picchi di domanda causati da circostanze eccezionali possono distorcere le previsioni future, soprattutto quando le abitudini dei consumatori o le dinamiche di mercato sono cambiate in modo permanente.

Per questo motivo, la previsione della domanda deve essere integrata con le informazioni provenienti dai team di vendita, marketing e da altri reparti a stretto contatto con i clienti. Capire cosa sta succedendo sul mercato e come si stanno evolvendo i concorrenti è importante tanto quanto analizzare i dati. Quando una tendenza persiste per diversi anni, le aziende devono riconoscere che si trovano di fronte a un cambiamento strutturale e adattare la propria strategia, sia adeguando il proprio portafoglio prodotti sia investendo in nuove linee di business con un maggiore potenziale di crescita.

S&OP per una previsione della domanda condivisa

L’accuratezza di una previsione della domanda non dipende solo dai modelli statistici. Affinché la previsione rifletta davvero la situazione del mercato, è essenziale integrare le intuizioni provenienti da aree come le vendite e il marketing. Questo è proprio uno degli obiettivi principali del processo S&OP: costruire una visione condivisa della domanda che permetta all’intera organizzazione di allinearsi attorno a un unico piano.

Tuttavia, per raggiungere questo obiettivo non basta semplicemente implementare una metodologia. È necessario spiegare lo scopo del processo, promuovere la collaborazione tra i reparti e assicurarsi il sostegno del top management. Avere dei sostenitori interni e il supporto del top management è fondamentale per guidare il cambiamento culturale richiesto dall’S&OP e per rendere la previsione della domanda una responsabilità condivisa in tutta l’organizzazione.

Il cliente al centro, indipendentemente dal settore

Sebbene i processi e le sfide varino da un settore all’altro, i principi alla base di una buona previsione della domanda sono universali. Che si tratti di contesti B2B o B2C, l’obiettivo rimane lo stesso: capire le esigenze dei clienti e garantire che i prodotti siano disponibili al momento giusto. Il ritmo può variare, ma l’importanza di offrire un servizio di alto livello rimane costante.

L’esperienza in diversi settori dimostra inoltre che ogni supply chain ha le sue caratteristiche specifiche. Mentre nel settore dell’elettronica la priorità potrebbe essere quella di garantire la disponibilità dei componenti mantenendo livelli minimi di scorte per evitare interruzioni della produzione, nel settore dei beni di largo consumo la distribuzione e l’ultimo miglio assumono particolare importanza. In settori come quello dei lubrificanti, la sfida sta nel trovare un equilibrio tra disponibilità e costi, mantenendo livelli ottimali di scorte per soddisfare la domanda senza creare eccedenze di magazzino.

L’evoluzione del ruolo del demand planner

E la previsione della domanda non sarebbe possibile senza il responsabile della pianificazione della domanda, un ruolo che ha acquisito importanza man mano che la previsione della domanda è diventata un processo più strategico per le aziende. Quella che un tempo era una responsabilità condivisa tra vendite, marketing e analisi dei dati è ora un ruolo specializzato, solitamente integrato nella funzione della supply chain o delle operations. Il suo ruolo non è più semplicemente quello di produrre previsioni, ma di riunire le informazioni provenienti da diverse funzioni per costruire una previsione che rifletta la realtà dell’azienda.

Per questo motivo, un buon pianificatore della domanda ha bisogno di molto più che semplici capacità analitiche. Deve capire il mercato, collaborare con le vendite, la finanza e le operations, e possedere la curiosità necessaria per mettere in discussione i dati e capire cosa c’è dietro. La capacità di interpretare le tendenze, anticipare i cambiamenti e valutare l’impatto delle decisioni sull’azienda è ciò che distingue chi si limita a generare report da uno specialista della previsione della domanda che aggiunge vero valore all’organizzazione.

Il ruolo della tecnologia nella previsione della domanda

La tecnologia è diventata un elemento indispensabile in qualsiasi processo di previsione della domanda. Con l’aumentare del volume dei dati e della complessità delle supply chain, gestire tutte queste informazioni solo tramite fogli di calcolo diventa sempre più impraticabile. Strumenti specializzati consentono di consolidare i dati, automatizzare i calcoli e visualizzare gli indicatori chiave, facilitando un processo decisionale più rapido e informato.

Tuttavia, la tecnologia da sola non garantisce una buona previsione. I sistemi possono elaborare grandi quantità di informazioni, ma richiedono comunque conoscenze aziendali per interpretare rischi, opportunità o cambiamenti che non sono ancora riflessi nei dati. Per questo motivo, le decisioni migliori nascono solitamente da una combinazione di strumenti avanzati e dall’esperienza dei team di pianificazione.

KPI per valutare una buona previsione

L’accuratezza di una previsione della domanda viene solitamente misurata utilizzando indicatori come l’accuratezza della previsione, ma valutare la qualità di una previsione richiede una prospettiva più ampia. Una previsione può sembrare corretta sulla carta, ma portare comunque a problemi di gestione delle scorte, eccedenze di magazzino o perdite di vendite. È quindi importante analizzare anche metriche come i livelli delle scorte, i prodotti obsoleti e l’impatto sul capitale circolante.

In definitiva, una buona previsione è quella che aiuta a prendere decisioni aziendali migliori. Se l’azienda mantiene livelli di servizio adeguati, controlla i propri livelli di scorte e adatta le previsioni ai cambiamenti del mercato, è segno che il processo funziona. Inoltre, vale la pena ricordare che la previsione della domanda non è una scienza esatta, ma un’abilità che migliora con l’esperienza, l’apprendimento continuo e la revisione costante dei risultati.

La domanda fondamentale: chi è responsabile della previsione della domanda?

Sebbene il responsabile della pianificazione della domanda abbia un ruolo centrale nel processo, la responsabilità non dovrebbe ricadere esclusivamente su di lui. Il suo compito è facilitare il processo, coordinare i diversi reparti e trasformare le informazioni disponibili in una previsione condivisa.

Tuttavia, i team di vendita e marketing hanno la conoscenza più approfondita del mercato e del cliente, quindi il loro coinvolgimento è essenziale per costruire una previsione affidabile.

Per questo motivo, le aziende più mature considerano la previsione della domanda una responsabilità condivisa. Collegare gli indicatori di accuratezza delle previsioni agli obiettivi dei team di vendita può aiutare a rafforzare questo impegno e a promuovere una maggiore collaborazione. In definitiva, trovare un equilibrio tra livelli di servizio, scorte e capitale circolante dipende dal fatto che tutti i reparti lavorino in sintonia sulla base della stessa previsione.