La scelta del giusto metodo di previsione può fare una differenza significativa in termini di precisione, efficienza e profitti. Sebbene le previsioni settimanali possano sembrare più precise a prima vista, grazie al numero più elevato di punti dati, spesso portano a più rumore che intuizioni.
In questo articolo esploriamo perché, per la maggior parte dei prodotti, le previsioni mensili tendono a garantire risultati più affidabili.
Dall’assorbimento delle variazioni nella tempistica degli ordini, alla riduzione delle distorsioni nei dati, fino a una gestione più efficace della stagionalità: la previsione su base mensile offre vantaggi strategici che possono migliorare sia la gestione dell’inventario che l’accuratezza complessiva della previsione.
Che cos’è la previsione dell’inventario?
La previsione dell’inventario è il processo di stima della domanda futura per garantire che i livelli di stock siano in linea con le esigenze dei clienti. È essenziale per i rivenditori, i grossisti e le aziende di e-commerce, che spesso devono affrontare sfide come l’eccesso di scorte, l’insufficienza di scorte e lo scarso controllo delle scorte.
Una previsione accurata aiuta le aziende a mantenere la giusta quantità di scorte, evitando i costi di inventario in eccesso e garantendo la disponibilità dei prodotti quando servono. Le previsioni settimanali e mensili sono comunemente utilizzate per anticipare la domanda a breve e medio termine.
Qual è il metodo di previsione migliore per la sua azienda?
L’obiettivo di Slim4, il software di ottimizzazione dell’inventario di Slimstock, è anticipare in modo preciso la domanda futura.
In particolare, supporta le aziende nel determinare la quantità ottimale di ogni articolo necessaria per soddisfare le richieste dei clienti.
Prevedere il futuro non è mai semplice, nemmeno con il supporto dei dati storici. In un mondo sempre più interconnesso, il volume di informazioni disponibili è praticamente illimitato: la vera sfida è individuare i dati più rilevanti e sfruttarli nel modo giusto per migliorare significativamente l’accuratezza delle previsioni.
Quando ci si prepara a ordinare l’inventario, si ricorre solitamente a due approcci: la previsione mensile e quella settimanale. Ma quale funziona meglio?
È facile pensare che la previsione settimanale sia superiore, poiché una maggiore frequenza di dati potrebbe sembrare offrire una precisione più elevata. Se 12 punti dati sono utili, allora 52 dovrebbero essere ancora meglio, giusto? Non è sempre così.
Con oltre 30 anni di esperienza nell’aiutare i nostri clienti a far arrivare il prodotto giusto, nel posto giusto, al momento giusto, abbiamo riscontrato che, per la maggior parte dei prodotti, le previsioni mensili consentono una pianificazione e un riordino più accurati.
Previsioni mensili
In parole povere, la previsione mensile significa che i dati di vendita vengono acquisiti quotidianamente e suddivisi in mesi per produrre una previsione. Allo stesso modo, la previsione settimanale implica la suddivisione delle vendite giornaliere in settimane per creare una previsione. In questo modo si creano altri 40 periodi di previsione nel corso di un anno.
Le previsioni mensili funzionano meglio per la maggior parte dei prodotti, perché tendono a generare errori di previsione inferiori. Anche se la quantità di unità vendute di settimana in settimana varia all’interno di una previsione mensile, se stiamo facendo il nostro lavoro correttamente, avrà comunque la giusta quantità sugli scaffali, che sia il 1°, il 15 o il 30 del mese.
Vantaggi di un approccio previsionale mensile
Ci sono tre ragioni principali per cui le previsioni mensili tendono ad essere più affidabili di quelle settimanali:
Migliore assorbimento della variabilità dei tempi degli ordini
Le previsioni mensili si basano su intervalli temporali più ampi, il che le rende più robuste di fronte a variazioni nei modelli di ordinazione dei clienti.
Ad esempio, se un cliente che solitamente effettua un ordine nella prima settimana del mese lo sposta alla seconda, questo cambiamento può alterare i dati relativi agli ordini.
Tuttavia, con una previsione mensile, è quasi quattro volte più probabile che questa variazione venga assorbita senza influire sui dati, mantenendo stabile la qualità delle previsioni.
Un minor numero di inserimenti a zero migliora l’accuratezza
L’ordinazione su base mensile riduce il numero di valori pari a zero nei dati, permettendo alla legge della media di lavorare a suo favore.
Ad esempio, se un cliente effettua un ordine di 100 unità ogni due settimane, la media settimanale risulta essere 50 unità. Tuttavia, questa media è sempre inaccurata, perché l’ordine reale sarà sempre di 100 o 0, mai 50.
Osservare questo modello su base mensile rende la previsione più semplice e affidabile, poiché mostra un consumo più uniforme e con meno valori nulli.
Migliora la gestione della stagionalità
I timeframe mensili gestiscono la stagionalità in modo più efficace. I mesi seguono un ordine prevedibile e ricorrente ogni anno, mentre le settimane possono variare fino a quattro giorni di anno in anno. Questa relativa variabilità rende le settimane meno affidabili per l’analisi stagionale, soprattutto quando si dispone di pochi anni di dati storici su cui basare le previsioni.
L’uso di intervalli mensili permette invece di individuare e rappresentare in modo più stabile e coerente le tendenze stagionali all’interno dei dati di vendita o di ordinazione.
Previsioni settimanali
Anche una previsione accurata non è molto utile se non mostra la domanda prevista nel giusto periodo di tempo. In questo caso, si verificheranno degli esaurimenti di scorte e gli obiettivi di servizio al cliente saranno presto raggiunti.
Come detto in precedenza, anche se la previsione settimanale richiede uno sforzo maggiore rispetto a quella mensile, può essere appropriata per gli articoli che hanno un modello di utilizzo ripetitivo osservabile all’interno di ogni mese.
Ecco un esempio di un articolo che soddisfa questo criterio.
Con il 60% delle vendite nella prima settimana del mese, questo prodotto è un buon candidato per le previsioni settimanali.
Gli articoli con tempi di consegna brevi e vendite costanti sono i migliori per le previsioni settimanali. Identificando queste opportunità, il prodotto può essere ordinato vicino al momento in cui è necessario, il che contribuisce a migliorare le entrate dell’inventario e la redditività complessiva dell’azienda.
Vantaggi della previsione settimanale
Altri vantaggi delle previsioni settimanali sono:
Compatibilità
Se il suo cliente comunica con lei in termini di previsioni settimanali o di informazioni settimanali sul punto vendita (POS), la generazione delle sue previsioni può fornire un prezioso collegamento diretto con lui. Il collegamento diretto con i dati più vicini al cliente al dettaglio può superare qualsiasi potenziale miglioramento dell’accuratezza delle previsioni interne.
Articoli di medio volume
Per gli articoli a medio volume, un approccio basato sulle previsioni settimanali consente di ottenere trend più precisi e di cogliere meglio le variazioni della domanda.
Il team di implementazione di Slimstock la supporterà nell’individuare il tipo di previsione più adatto al suo assortimento, sulla base dei dati storici di vendita.
Per i prodotti che si prestano alla previsione settimanale, Slim4 distribuisce i volumi previsti mensilmente nelle settimane corrispondenti del mese, utilizzando modelli storici o regole aziendali personalizzate.
In questo modo si combinano i vantaggi delle previsioni mensili — già descritti — con la capacità di adattarsi alle specifiche esigenze di domanda all’interno del mese.
Conclusione
Previsioni mensili o settimanali: il modo migliore per capire quale approccio sia più adatto alle sue esigenze è prenotare una demo di Slim4 con i nostri esperti di gestione dell’inventario.
Durante la demo, i suoi dati di ordine verranno analizzati attraverso il nostro software di ottimizzazione, per mostrarle le concrete opportunità di risparmio che, per la maggior parte dei nostri clienti, hanno garantito un ritorno sull’investimento (ROI) entro 6-12 mesi dall’implementazione.
