Fonte: www.logisticaefficiente.it
Tecniche per stimare la domanda di un prodotto
Esistono diverse tecniche per stimare la domanda di un prodotto commerciale. Tali tecniche si possono suddividere tra due macro-categorie:
tecniche qualitative, che si basano su ricerche di mercato o sull’interrogazione di un panel di esperti di settore, e
tecniche quantitative, che al contrario hanno alla loro base l’utilizzo di modelli matematici da applicare alle serie storiche della domanda. Tali tecniche, a loro volta, si distinguono in:
metodi correlativi, che cercano appunto un legame di correlazione, quindi di causalità, tra il l’andamento della domanda di un bene e quello di un altro particolare fenomeno;
metodi estrapolativi, che invece partono dal presupposto che esista un andamento identificabile nella serie di dati storici; tale andamento può essere riconosciuto “trattando” opportunamente i dati attraverso l’utilizzo di modelli matematici che permettono di eliminare il “rumore” di fondo dovuto a disturbi casuali. In via preliminare, tuttavia, è necessario stimare a parte la domanda dovuta ad azioni una tantum (quali promozioni, lancio di nuovi articoli, ricorrenze particolari, azioni della concorrenza), in modo da essere in grado di intercettare le componenti stazionaria, di trend, di stagionalità e di ciclicità della domanda.
Come aumentare l’affidabilità della previsione della domanda
A parità di metodo utilizzato, la previsione della domanda aumenta il suo grado di affidabilità:
all’aumentare del grado di aggregazione utilizzato (è infatti più facile stimare la domanda di una famiglia di prodotti, piuttosto che quella del singolo articolo; così come è più facile prevedere la domanda che esprimerà una zona geografica estesa, piuttosto che una singola città);
all’aumentare dell’ anticipo con cui si effettua la previsione (i.e. all’aumentare dell’orizzonte temporale considerato).
L’utilizzo di un particolare metodo estrapolativo dipende della tipologia di domanda del prodotto, infatti:
per gli articoli fast moving, caratterizzati da una domanda medio-alta nell’orizzonte temporale oggetto della previsione, si utilizzano tecniche basate sulla media mobile o sullo smorzamento esponenziale; in quest’ultimo caso è possibile scegliere tra:
lo smorzamento esponenziale semplice;
il modello di Holt (che tiene conto di un fattore di trend lineare);
il modello di Holt-Winters (che tiene conto di un fattore di trend lineare e di un fattore di stagionalità);
per gli articoli slow moving, caratterizzati da una domanda priva di stagionalità e molto bassa nell’orizzonte di previsione (i.e. la media è molto simile alla varianza), si applica la distribuzione probabilistica di Poisson.
