Un modello tradizionale di pianificazione della domanda si basa principalmente su dati transazionali, e crea un tempo di latenza tra le richieste dei clienti e le reazioni dei fornitori. Per comprendere la domanda e adeguare le scorte in un ambiente in rapido mutamento sono necessarie nuove fonti di dati.

L’attività di “social listening”, ovvero di ascolto e analisi della rete, è usata nel marketing per valutare la forza del brand e l’efficacia delle campagne. Abbiamo sviluppato un’offerta che mette a disposizione dei pianificatori della supply chain la potenza del social listening, mettendo in relazione il “social sentiment” (espresso da clienti o potenziali clienti che interagiscono sui vari social network) con il segnale di domanda. Un sistema di pianificazione della domanda stocastico (probabilistico) con un motore integrato di machine learning usa questi dati per migliorare le previsioni di vendita.

Tale modello evoluto per la previsione della domanda può essere particolarmente utile per l’introduzione di nuovi prodotti e per la previsione delle promozioni. Per esempio, abbiamo adottato un sistema chiamato “Groover” che ascolta i canali social e valuta il sentimento dei consumatori per migliorare la pianificazione della supply chain. Groover utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale) per interpretare la comunicazione sui social, individuando un sentimento positivo o negativo. È in grado inoltre di rilevare l’impatto e la portata della comunicazione in rete (impact, reach, location), e di generare un indice social utile per modificare la domanda futura in considerazione delle tendenze in rete.