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La previsione della domanda sta trasformando il settore della vendita al dettaglio, ecco come

  • Redazione
  • 30/03/2022
  • Tempo di lettura: 10 minuti

Le previsioni accurate sono il fondamento della maggior parte dei business di successo. Le previsioni vi danno un’immagine più chiara del futuro e queste immagini vi permettono di creare un piano efficace. Nella vendita al dettaglio, per esempio, una previsione accurata può aiutare a pianificare quanto inventario tenere in magazzino, quanti agenti del servizio clienti tenere pronti e come evitare di incorrere in un problema di flusso di cassa se si notano aumenti dei costi dei materiali lungo la linea.

Ma le previsioni hanno molte forme. Oggi ci occuperemo della previsione della domanda, coprendo cos’è, perché è importante e come funziona.

Quindi, cominciamo con la domanda principale.

Cos’è la previsione della domanda?

La previsione della domanda si riferisce a qualsiasi processo incentrato sulla previsione della futura domanda dei clienti per un determinato periodo, utilizzando le vendite storiche e altre fonti di dati (come l’ora del giorno, la stagione, le campagne di marketing passate, le preferenze dei clienti o qualsiasi altra informazione rilevante).

La previsione della domanda nel retail fornisce ai negozi dettagli cruciali sul potenziale di vendita nei mercati locali e internazionali. E permette ai manager di prendere decisioni guidate dai dati su prezzi, investimenti e strategie di crescita.

Cosa succede se un’azienda sceglie di ignorare la previsione della domanda? I manager rischiano di prendere la decisione sbagliata sui mercati in cui investire, su quando acquistare le materie prime o sulla quantità di un particolare prodotto da stoccare.

E questo tipo di errore può avere implicazioni serie, compresi i costi inaspettati di stoccaggio delle scorte, le rotture di stock a metà stagione o, cosa più dannosa di tutte: clienti insoddisfatti.

È qui che l’intelligenza artificiale gioca un ruolo importante.

Secondo Gartner, la previsione della domanda è l’applicazione di ML più utilizzata nella pianificazione della supply chain. La loro ricerca dice che il 45% delle aziende usa la previsione della domanda basata sull’intelligenza artificiale e il 43% di loro prevede di usare questa tecnologia entro due anni.

AI nel retail: perché è importante?

L’intelligenza artificiale gioca diversi ruoli vitali nel retail, offrendo più della previsione della domanda. Grazie all’AI, i rivenditori possono ora implementare soluzioni efficaci che migliorano l’esperienza del cliente e aumentano le vendite.

Alcuni negozi di eCommerce hanno persino iniziato a usare l’intelligenza artificiale per monitorare l’esperienza di acquisto in tempo reale. I ricercatori distribuiscono telecamere ad alta precisione sopra gli schermi dei computer per tracciare come gli acquirenti navigano in un sito web.

Il ricercatore controlla se l’acquirente può trovare facilmente il prodotto che sta cercando; in caso contrario, l’azienda sa di dover riprogettare l’esperienza di acquisto.

E quando si tratta di aumentare le vendite, l’intelligenza artificiale è altrettanto potente. Alcuni negozi hanno iniziato ad accoppiare i motori di raccomandazione dei prodotti con specchi virtuali alimentati dalla visione del computer per raccomandare gli articoli che potrebbero piacere a un acquirente.

Lo specchio virtuale guarda ciò che una persona sta indossando e confronta l’abbigliamento con il catalogo dei prodotti del negozio. Quando il software trova dei vestiti che corrispondono alle preferenze di colore, forma o taglia del cliente, li raccomanda.

Un sistema, chiamato FindMine, è particolarmente popolare tra i rivenditori, con Perry Ellis e John Varvatos che lo usano già per aumentare le vendite. Il CEO di FindMine sostiene che i rivenditori spesso vedono un aumento delle vendite del 6% quando implementano il software nei camerini.

6 vantaggi di un’accurata previsione della domanda basata sull’AI nel retail

La previsione accurata della domanda non è importante solo nella vendita al dettaglio.

È cruciale - perché aiuta i rivenditori a ridurre l’incertezza prevedendo metriche come le entrate che genereranno in certi periodi dell’anno.

I dirigenti possono poi usare le previsioni per prendere decisioni basate sui dati che guidano l’intera strategia aziendale, dall’approvvigionamento al marketing. Meglio ancora, le previsioni accurate della domanda spesso segnalano problemi imminenti.

E individuando le sfide in anticipo, i team possono regolare il loro approccio per evitarle del tutto o, per lo meno, mitigarne l’impatto.

Ecco sei vantaggi fondamentali delle previsioni accurate della domanda nella vendita al dettaglio:

  1. Aumento delle vendite grazie alla disponibilità ottimale del prodotto

L’unica cosa che i rivenditori odiano più dell’eccesso di scorte è l’esaurimento delle scorte. Dopo tutto, un’esaurimento delle scorte si traduce in una perdita di vendite, il che significa una perdita di entrate. Previsioni accurate della domanda evitano questo risultato, poiché mostrano ai negozi quanto di ogni prodotto comprare. Secondo Mckinsey Digital, le previsioni della domanda basate sull’AI possono ridurre gli errori dal 30 al 50% nelle reti della supply chain. Porta a una riduzione del 65% delle vendite perse a causa di problemi di out-of-stock dell’inventario.

  1. Margini migliori e sconti più tempestivi

Le previsioni possono mostrare quando è probabile che la domanda sia bassa o alta, aiutando i rivenditori a sapere quando offrire uno sconto per incrementare gli affari. E altrettanto importante: quando la domanda è alta, i rivenditori possono modificare i prezzi per ottenere il miglior margine possibile.

  1. Evitare i colli di bottiglia dovuti alla domanda imprevista

Quando la domanda supera la capacità di un’azienda, l’operazione può incorrere rapidamente in colli di bottiglia, sia per l’incapacità di evadere gli ordini che per l’insufficienza del personale di supporto per aiutare con le richieste. Nell’individuare un possibile picco della domanda, un rivenditore può portare a bordo più autisti per le consegne o aggiungere personale alle casse.

  1. Abbassare i costi operativi attraverso l’ottimizzazione dei turni

Proprio come la carenza di personale può causare un calo della felicità dei clienti: la linea di fondo soffrirà se un’azienda ha troppe persone al lavoro quando il numero di clienti è basso. Le previsioni aiutano i retailer a pianificare schemi di turni ottimali, il che significa che non incorrono mai in costi più alti del necessario.

  1. Prodotti più freschi e riduzione del deterioramento del cibo

I supermercati e le drogherie hanno un momento particolarmente difficile. I prodotti freschi hanno una durata limitata Secondo Refed, lo spreco alimentare costa ai rivenditori circa 18,2 miliardi di dollari all’anno. Ciò significa che le previsioni della domanda sono cruciali per evitare di avere scaffali pieni di frutta e verdura in decomposizione

  1. Costi e riduzione dell’impronta di carbonio

In un certo senso, questo punto è un’estensione del precedente - ma lo spreco di cibo non è l’unica sfida ambientale che i rivenditori devono affrontare.

Nessun negozio vuole consumare risorse inutili producendo scorte in eccesso, per non parlare di essere costretto a buttare via pantaloncini e magliette invendute quando l’estate volge al termine. Prevedendo le vendite stagionali, i negozi non solo ordinano la quantità ottimale di scorte.

Riducono la loro impronta di carbonio e i costi. Lo conferma uno studio di Mckinsey Digital, secondo il quale la previsione della domanda tramite l’intelligenza artificiale porta a una riduzione dei costi di stoccaggio dal 10 al 40% circa.

Previsione della domanda: come funziona?

Ora - diamo un’occhiata alla meccanica della previsione della domanda.

Supponiamo che lavoriate per un produttore alimentare e che vogliate sapere quanta di una data zuppa produrre quest’inverno. Cosa potete fare?

In breve, avete due opzioni. Da un lato, potete usare un approccio qualitativo. Puoi chiedere a un gruppo di esperti di usare la loro esperienza per offrire una previsione - o puoi chiedere a ogni membro del tuo team di vendita di fare la sua migliore stima.

I metodi qualitativi sono accettabili, ma è improbabile che ti dicano quanta zuppa venderai effettivamente.

D’altra parte, puoi usare un approccio quantitativo per una previsione più precisa:

Il metodo della proiezione di tendenza funziona per le aziende con almeno 18-24 mesi di dati commerciali. Potete usare questi dati per tracciare una serie temporale del passato, poi proiettare la domanda futura assumendo che le condizioni commerciali rimangano le stesse.

È possibile fare un ulteriore passo avanti incorporando fonti di dati come analisi web, dati ambientali, spedizioni storiche e ordini futuri noti, e prezzi della concorrenza, dandovi una previsione più flessibile che può segnalare tendenze emergenti a breve termine.

La tecnica barometrica è più sofisticata e utilizza analisi statistiche e indicatori economici per generare una previsione della domanda.

La tecnica di previsione econometrica utilizza una serie di complesse equazioni matematiche per stabilire una relazione tra i fattori che influenzano l’offerta e la domanda, tra cui l’ora del giorno e la stagione.

La tecnica di apprendimento automatico è utile per modellare e prevedere tendenze complesse basate su caratteristiche che possono essere ampie come le promozioni attuali e future, persino le preferenze dei clienti.

Ora che sapete cos’è la previsione della domanda e come funziona, esaminiamo come si presenta la previsione della domanda AI nel mondo degli affari.

Previsione della domanda nel commercio al dettaglio: esempio di business

L’esempio che guarderemo viene da un progetto DLabs.AI.

Abbiamo lavorato con un cliente sulla previsione della domanda e l’ottimizzazione dei costi per una catena di 8.000 minimarket di piccole e medie dimensioni in Polonia.

La direzione del negozio voleva una soluzione scalabile che potesse coprire il 100% dei prodotti. Questo per poter migliorare il processo decisionale in tutti i negozi e, in definitiva, abbassare i costi e ridurre lo spreco di cibo.

La sfida era: la direzione voleva previsioni per le vendite dei prodotti in ogni negozio durante specifici intervalli di tempo per ogni giorno della settimana. Perché questo livello di dettaglio? In modo che ogni proprietario di negozio potesse usare l’output per pianificare i livelli di scorte locali e assicurare che l’offerta corrispondesse alla domanda.

Il requisito significava che ogni prodotto in ogni negozio richiedeva una previsione separata. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo costruito più modelli di apprendimento automatico basati sui dati del cliente, utilizzando le migliori pratiche del settore.

Abbiamo iniziato con il caricamento e la pre-elaborazione dei dati, risolvendo i problemi di ottimizzazione per consentire al modello di elaborare anni di storico in tutti gli 8.000 negozi.

L’approccio finale ha fornito una soluzione che ha soddisfatto tutte le parti interessate. Tuttavia, sentivamo di poterla ancora migliorare. Diverse scoperte ci hanno permesso di risolvere i problemi di qualità dei dati all’interno del set di dati.

E abbiamo introdotto diversi componenti essenziali, tra cui:

Sintonizzazione del modello

Funzioni di perdita personalizzate

Tracciamento degli esperimenti

Valutazione del modello

Spiegabilità del modello

All’interno di questi componenti, siamo riusciti a costruire una pipeline completamente automatizzata che ha soddisfatto i requisiti di validazione e monitoraggio, ma poi una nuova sfida è venuta alla luce.

Nel massimizzare l’efficacia del modello, abbiamo usato un algoritmo black-box: un approccio che può portare le parti interessate a contestare l’output. Ecco perché abbiamo introdotto la piena spiegabilità, che ha beneficiato sia il nostro team di sviluppo che il cliente.

I nostri sviluppatori potevano ora convalidare i risultati, capire i modelli e identificare i punti deboli. Allo stesso tempo, il business poteva spiegare il ragionamento dietro le previsioni. E mentre lo scopo originale era di gestire solo due prodotti, la soluzione era completamente scalabile.

Ciò significa che se il cliente volesse, potrebbe introdurre rapidamente diverse linee di prodotti in qualsiasi momento del futuro.

La previsione della domanda potrebbe trasformare il tuo business?

La nostra stretta collaborazione con il cliente in Polonia si è conclusa con la realizzazione di workshop dedicati al team di data science del cliente.

Abbiamo condiviso le best practice del nostro team e del settore in generale nell’apprendimento automatico e nello sviluppo del software, che è qualcosa che il team DLabs.AI ama fare. Abbiamo lavorato in modo simile con molte aziende in tutti i tipi di progetti diversi.

Quindi, se state cercando di imparare come la previsione della domanda può trasformare il vostro business, o avete una soluzione in mente, sentitevi liberi di mettervi in contatto e vediamo come DLabs.AI può aiutarvi.

Ciao, sono Michele!

Sono molto felice di saperti qui.
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