Perché le vendite storiche non sono sufficienti per previsioni e ordini di qualità?
Avete mai sentito dire che per fare previsioni di qualità basta fornire la storia delle vendite e l'intelligenza artificiale si occuperà di tutto il resto? Se è così, dovreste prestare attenzione.
Sì, l'analisi della storia delle vendite e dei modelli di acquisto è fondamentale, e l'apprendimento automatico ha migliorato in modo significativo le prestazioni degli algoritmi tradizionali negli ultimi anni, consentendo stime più accurate in meno tempo.
Tuttavia, la sola conoscenza dello storico delle vendite non è sufficiente.
L'intelligenza artificiale apporta vantaggi significativi al mondo della vendita al dettaglio, ma senza una connessione ai dati dettagliati, le previsioni non saranno sufficientemente accurate. Vediamo un esempio specifico per mostrare perché è necessario includere qualcosa di più del solo storico delle vendite.
Fattori che influenzano le previsioni della domanda
Immaginiamo la seguente situazione: un'intelligenza artificiale sta analizzando un prodotto che non è stato venduto per molte settimane, ma che negli ultimi giorni ha registrato un aumento significativo delle vendite, che ora si sono stabilizzate a un livello superiore.
Quale dovrebbe essere la previsione corretta delle vendite future che speriamo l'AI fornisca?
La risposta corretta non è chiara, perché ci sono altri fattori oltre alle vendite storiche che influenzano la previsione. Consideriamo alcuni esempi:
1. Inventario insufficiente
- Le vendite possono rimanere ad un livello più alto se un prodotto in precedenza non veniva venduto semplicemente perché era esaurito nel negozio e ora siamo in grado di rifornirlo in quantità sufficienti nel negozio.
2. Azione di sconto
- Le vendite possono tornare al livello originale se l'evento di sconto che ha aumentato la domanda termina e non si prevedono vendite elevate simili fino all'evento successivo.
3. Eventi stagionali - nello stesso periodo
Le vendite possono diminuire ma tornare ad alti livelli tra un anno, ad esempio se si tratta di un prodotto come il materiale scolastico che i genitori acquistano nell'ultima settimana delle vacanze.
4. Eventi stagionali - in momenti diversi dell'anno
- Forse le vendite aumenteranno di nuovo, ma non tra un anno se, ad esempio, si tratta di un prodotto che tradizionalmente viene venduto prima di Pasqua.
Non sono solo le promozioni con sconti a influenzare il comportamento di acquisto dei clienti. Ci sono molti altri fattori da tenere in considerazione, che si traducono direttamente in risultati di vendita. Questi includono eventi come partite di calcio o concerti nelle vicinanze del negozio, un giorno specifico della settimana o la presenza di una novità sul mercato. Ognuno di questi aspetti può avere un impatto importante sul processo decisionale del cliente.
Questi esempi dimostrano che per fare buone previsioni, è essenziale includere non solo i dati storici delle vendite, ma anche le informazioni sull'inventario e sugli eventi passati e futuri che possono influenzare le vendite. L'intelligenza artificiale sarà quindi in grado di valutare con maggiore precisione l'impatto di questi fattori sulle vendite e di offrire previsioni più accurate.
La previsione di qualità è la base per gli ordini automatici
Le previsioni della domanda e degli ordini sono strettamente collegate. Con una previsione di qualità e l'integrazione con i planogrammi, l'AI può selezionare il modello di previsione ottimale e suggerire gli ordini con un'accuratezza superiore a quella del responsabile medio del punto vendita.
Anche in questo caso, vale la pena di investire il tempo e l'impegno necessari per ottenere una previsione corretta, soprattutto nei primi mesi. In questo modo l'AI avrà un'idea migliore di ciò che vogliamo ottenere e di ciò che dobbiamo evitare. Questo si traduce in risposte automatizzate migliori alle esigenze specifiche dei suoi negozi.
L'introduzione di ordini automatizzati, o almeno semi-automatizzati, garantirà che i negozi abbiano i prodotti giusti nelle quantità giuste e al momento giusto, con conseguente aumento della soddisfazione dei clienti e della crescita dei ricavi.
Se scegliete Quant Demand Planning, potete essere sicuri che è in grado di gestire tutti gli esempi descritti sopra, se gli fornite i dati necessari.
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.