Demand Sensing permette di integrare le previsioni di vendita a breve termine con i dati dettagliati della domanda, in modo da ridurre l’errore previsionale fino al 50%, migliorare la performance dello stock fino al 20% e allocare in maniera ottimale le scorte lungo tutta la catena distributiva (centri di distribuzione ecc.)

I dati di domanda provenienti dagli stadi più a valle nella catena distributiva, come quelli a livello cliente/canale, sono usati per identificare i trend di domanda, attivare eventuali segnali di allarme, e migliorare la reattività tra la pianificazione e quello che realmente accade lungo la supply chain. Un’azienda che è in grado di identificare il prima possibile le deviazioni, può reagire in maniera più rapida ed efficace.

Demand Sensing importa i dati di domanda giornalieri, rileva immediatamente le variazioni nel segnale confrontandole con un dettagliato modello previsionale, e ne valuta il significato statistico. Analizza periodi parziali della domanda reale per calcolare un aggiustamento automatico delle previsioni a breve termine, adottando una logica probabilistica di pattern recognition e di analitica predittiva per rilevare e reagire rapidamente a variazioni improvvise della domanda di mercato.

La nostra applicazione Demand Sensing rileva e analizza il segnale di domanda proveniente da:

  • il livello successivo lungo la catena di domanda, come un punto vendita servito direttamente o un deposito
  • dati del punto vendita o transazioni EDI, migliorando la capacità di seguire la supply chain estesa
  • fonti più evolute di “Big Data” presenti nei sistemi DSR (Demand Signal Repositories), come tendenze macroeconomiche, comportamento dei consumatori su social media e web.