In un mercato sempre più dinamico e competitivo, la sinergia tra Forecasting e Artificial Intellingece (AI) emerge come l’epicentro di una rivoluzione destinata a ridefinire il panorama delle previsioni di vendita e ad accrescere la competitività delle imprese. 

Le previsioni di vendita costituiscono un pilastro fondamentale per la gestione efficace di qualsiasi azienda. La capacità di anticipare la domanda del mercato consente alle imprese di ottimizzare la produzione, gestire le scorte in modo efficiente e migliorare la soddisfazione del cliente. In questo contesto, l’intelligenza artificiale si pone come una forza trainante, trasformando radicalmente il modo in cui le aziende affrontano i processi di demand forecasting.  

In questo articolo, esploreremo quindi il binomio Forecasting e AI, analizzando come l’integrazione di questi approcci, e le tecnologie ad essi collegati, possa condurre a previsioni di vendita sempre più accurate e a reazioni più efficaci ai cambiamenti del mercato. 

Il Ruolo Critico del Forecasting nelle aziende

Il forecasting rappresenta il processo di stimare le future tendenze di vendita sulla base di dati storici e attuali. Questa pratica assume un ruolo critico nelle aziende, consentendo la pianificazione strategica e l’ottimizzazione delle risorse. Le previsioni di vendita non solo guidano la produzione e la gestione delle scorte ma fungono anche da bussola per le decisioni finanziarie, commerciali e di marketing. 

Forecasting e AI: dalle previsioni tradizionali alle previsioni basate sull’intelligenza artificiale

Tradizionalmente, le aziende hanno affidato le previsioni di vendita a modelli statistico-matematici e informazioni qualitative. Questi metodi si basano sull’analisi di dati storici per individuare pattern e cicli temporali. Tali risultati sono messi al vaglio dell’area commerciale, la quale può fornire informazioni future non riscontrabili nei dati. Attraverso l’identificazione di trend stagionali e di variazioni periodiche, le aziende sono in grado di adattare le loro strategie di produzione e approvvigionamento alle esigenze specifiche di determinati periodi dell’anno.  

I metodi di demand forecasting tradizionali

Tra i metodi tradizionali di previsione della domanda, vi sono gli approcci qualitativi, che incorporano informazioni soggettive come opinioni esperte, interviste e sondaggi provenienti dall’area commerciale, offrendo una prospettiva umana sulle previsioni di vendita. Sono particolarmente utili quando le informazioni storiche sono limitate o inesistenti, o quando il mercato sta attraversando cambiamenti rapidi e significativi. Tuttavia, questo metodo può essere influenzato da pregiudizi e limitato dalla soggettività delle valutazioni. 

Negli approcci qualitativi rientrano le previsioni basate sull’esperienza, in cui la storia personale e l’intuizione svolgono un ruolo significativo. Le decisioni di previsione si fondano sull’accumulo di saggezza pratica nel tempo da parte degli operatori del settore. Questo metodo è limitato dalla soggettività e dalla possibile resistenza al cambiamento. 

Vi sono poi approcci quantitativi che si basano sull’analisi di dati storici per prevedere la domanda futura. Sono più efficaci quando si presume che i modelli passati di domanda si ripeteranno in futuro. Alcuni dei metodi comuni includono: media mobile (previsione basata sulla media dei dati di vendita degli ultimi n periodi), smoothing esponenziale (peso maggiore ai dati più recenti per prevedere la domanda futura), metodi di decomposizione (decompongono i dati storici in componenti stagionali, ciclici, di tendenza e irregolari). Tuttavia, i metodi quantitativi tradizionali spesso non riescono a gestire efficacemente dati non lineari, relazioni complesse e influenze esterne, limitazioni che possono essere superate con l’uso di metodi basati sull’AI, che offrono capacità avanzate di modellazione e analisi predittiva. 

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle previsioni di vendita

L’introduzione dell’AI nel forecasting ha rivoluzionato questo paradigma. L’utilizzo dell’AI nelle previsioni di vendita non si limita a una semplice analisi dei dati storici; invece, sfrutta algoritmi avanzati per identificare pattern, tendenze e correlazioni che sfuggono ai metodi tradizionali. Queste tecniche analizzano i dati in modo olistico, considerando non solo la grandezza che si intende prevedere (i dati delle vendite) ma anche una moltitudine di fattori esterni come condizioni di mercato, tendenze sociali, tempo atmosferico, etc. 

Questo approccio innovativo non solo migliora la precisione delle previsioni ma permette alle aziende di adattarsi rapidamente alle mutevoli dinamiche del mercato.  

Le previsioni di vendita basate sull’AI sfruttano algoritmi predittivi che apprendono autonomamente dai dati storici e attuali. Ciò consente di anticipare tendenze emergenti, individuare comportamenti dei consumatori e prevedere fluttuazioni di mercato con una precisione senza precedenti. Entrando più nel dettaglio, come l’intelligenza artificiale viene applicata alle previsioni di vendita? 

• Il Machine Learning si applica alle previsioni di vendita analizzando grandi quantità di dati storici e variabili correlate alla domanda per identificare modelli e tendenze. Questi algoritmi possono gestire una vasta gamma di fattori, come dati storici di vendita, condizioni meteorologiche, festività e promozioni. È opportuno usare queste tecniche quando i dati sono ben strutturati e definiti, in presenza di relazioni lineari o moderatamente non lineari tra le variabili, per finalità generali di previsione dove la complessità dei dati è gestibile. 

• I principali approcci algoritmici in questo campo sono regressione lineare/logistica, random forest e boosting, SVM. Ma attenzione, non esiste un algoritmo migliore di altri: è l’abilità del machine learning engineer che porta all’implementazione di un modello adatto alla previsione che si intende effettuare. 

• Il Deep Learning, un sottoinsieme del Machine Learning, utilizza reti neurali profonde per analizzare dati, imparando a identificare pattern complessi e non lineari. È particolarmente efficace nell’elaborazione di dati non strutturati o altamente complessi. È opportuno usare queste tecniche per catturare dinamiche temporali molto complesse nelle serie storiche di dati di vendita oppure quando si intende usare dataset molto grandi e ricchi di caratteristiche.  
  I principali approcci algoritmici in questo campo sono: Reti Neurali Ricorrenti (RNN), LSTM (Long Short-Term Memory) e Autoencoder. 

Vantaggi delle previsioni di vendita basate sull’AI 

Questo nuovo approccio permette una maggiore flessibilità, la capacità di adattarsi a scenari complessi e una riduzione degli errori umani. Ecco i principali vantaggi del binomio forecasting e AI: 

• Migliore precisione: l’AI può analizzare dati complessi, apprendendo da pattern e correlazioni che potrebbero essere troppo sottili o complessi per essere rilevati dagli approcci tradizionali. Ciò consente alle aziende di pianificare con maggiore certezza e di ridurre gli sprechi legati a sovrastime o sottovalutazioni della domanda. 
• Adattabilità alle variazioni del mercato: i modelli di AI sono in grado di apprendere continuamente dai dati, adattandosi alle nuove tendenze e ai cambiamenti nei modelli di consumo. Questo rende le previsioni non solo attuali ma anche proattive, anticipando i cambiamenti piuttosto che reagire agli eventi. Inoltre, sono in grado di gestire e analizzare una vasta gamma di variabili influenti, inclusi fattori esterni come condizioni economiche, tendenze di mercato e comportamenti dei consumatori. Ciò è cruciale in un ambiente commerciale dinamico e in rapida evoluzione. 
• Automazione e efficienza: l’AI può automatizzare il processo di raccolta, pulizia e analisi dei dati, liberando il personale da compiti ripetitivi e consentendo loro di concentrarsi su attività più strategiche. Questo non solo riduce i costi ma aumenta anche l’efficienza operativa.

Raccolta e gestione dei dati per il forecasting basato su AI 

Affinché l’intelligenza artificiale possa essere efficacemente integrata nel processo di demand forecasting, è essenziale disporre di una vasta quantità di dati di alta qualità. La qualità dei dati è cruciale poiché determina la precisione e l’affidabilità delle previsioni. 

Le aziende devono investire nella creazione di un ambiente dati robusto e affidabile, implementando pratiche di data governance per assicurare che i dati siano accurati, completi e aggiornati, nonché adottando soluzioni tecnologiche adeguate. Solo con dati di alta qualità sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’AI nel forecasting. 

Il caso di successo: Latteria Soresina. Quando l’AI rappresenta il valore aggiunto per ottimizzare il Demand Planning

Ed è proprio un importante progetto di digital transformation realizzato insieme a Quin che ha permesso a Latteria Soresina, storica realtà leader del settore lattiero caseario e prima produttrice al mondo del famoso Grana Padano, di registrare un notevole miglioramento delle performance e un aumento del livello di servizio offerto al mercato.  

Nel corso del progetto Latteria Soresina, Quin ha, infatti, integrato i tradizionali tool statico-matematici per le previsioni di vendita con tecniche di intelligenza artificiale. In particolare, sono state introdotte tecniche avanzate di AI per cercare ed evidenziare correlazioni tra le ricerche di determinate keyword sui motori di ricerca (Google) con le azioni di acquisto di prodotti dell’Azienda a distanza di ore o giorni. 

Scarica il caso di successo Latteria Soresina per approfondire il progetto, le soluzioni implementate, i risultati raggiunti!  

Intelligenza artificiale e Forecasting. La chiave per reagire ai cambiamenti del mercato 

Il connubio tra forecasting e AI rappresenta quindi un passo significativo verso la trasformazione digitale delle aziende. Mentre le previsioni basate su metodi tradizionali mantengono la loro importanza, l’integrazione con l’intelligenza artificiale consente un salto di qualità in termini di precisione e adattabilità. La capacità di anticipare con ancora maggiore accuratezza le tendenze di vendita e di reagire prontamente ai cambiamenti del mercato diventa cruciale in un contesto competitivo sempre più dinamico e complesso.