Le aziende di beni di consumo puntano a crescere, con campagne mirate ad attrarre il consumatore e adottando il marketing multicanale, ma le previsioni della domanda ne risentono. Il portafoglio prodotti si amplia notevolmente e di conseguenza cresce la domanda a coda lunga. Aggiungiamo la crescente influenza dell’attività di Demand shaping (media, promozioni, introduzione di nuovi prodotti…), e l’impatto di Internet sul comportamento dei consumatori, e i pianificatori devono gestire errori di previsione fatali.

Purtroppo nella maggior parte delle aziende i sistemi e i processi per l’analisi della domanda non sono adeguati. Ci si affida per lo più ancora a metodi di previsione basati su pesanti algoritmi e su uno storico di vendita aggregato. Questa incapacità di integrare, analizzare e trarre vantaggio dai nuovi dati disponibili peggiora l’accuratezza delle previsioni di vendita proprio quando dovrebbero essere più affidabili.

La buona notizia è che la maggior parte delle aziende dispone già dei dati necessari per ottenere grandi miglioramenti. Supportiamo le aziende di beni di largo consumo ad ottenere dati utili, ripulendo il segnale dal rumore, per migliorare le previsioni di vendita, i livelli di servizio e delle scorte. La nostra soluzione Demand modeling migliora notevolmente le previsioni di prodotti a coda lunga. Il modulo di Demand sensing sfrutta i dati di domanda giornalieri a livello di punto vendita o canale per rilevare variazioni a breve termine. Il motore di Machine learning è in grado di modellare in maniera affidabile i dati raccolti dal marketing e di valutare le preferenze dei consumatori, analizzando anche l’attività sui social media. Potenti algoritmi per l’analisi della domanda e l’ottimizzazione della supply chain supportano le aziende nella generazione di previsioni di vendita guidate dal mercato.