Poter avere in anticipo informazioni su come si possa evolvere la vendita di prodotti può avere grandi vantaggi, a partire dall’ottimizzazione dell’occupazione spazio in magazzino.

Per alcuni prodotti potrebbe poi essere critico il mantenimento in magazzino per un periodo eccessivo di tempo: si pensi nel contesto alimentare ai prodotti freschi o freschissimi.

Poter avere una stima probabilistica di quello che sarà, nel breve o nel lungo periodo, l’andamento delle vendite di un certo prodotto, o categoria di prodotti, è possibile tramite modelli statistici previsionali basati sulle analisi di serie storiche. Tramite la processazione delle serie storiche, è possibile estrapolare stagionalità e trend di crescita o decrescita. L’analisi può essere approfondita ed il modello statistico arricchito di variabili esterne che possono far deviare la serie storica dal suo comportamento atteso: si pensi ad esempio, per prodotti freschi estivi, all’andamento delle temperature che può cambiare di anno in anno anticipando (o posticipando) il verificarsi del picco delle vendite.

Discover
Incontri di analisi ed estrapolazione dei dati di vendita a disposizione, selezionando le aree commerciali di particolare interesse

Understand
Identificazione dell’approccio statistico adatto ai forecast da effettuare e delle variabili esterne che possono arricchire la base dati di vendita

Solve
Analisi delle prestazioni dei modelli ottenuti e ricerca della migliore modalità di integrazione dei forecast con i processi decisionali o di pianificazione che si vogliono ottimizzare