Produzione, logistica, approvvigionamento, vendita, campagne pubblicitarie e di marketing sono governate da sistemi previsionali che analizzano il trend degli anni precedenti. Ma se cambia lo scenario e cambiano i comportamenti e i bisogni degli utenti e dei consumatori, come è accaduto con la pandemia, i tradizionali sistemi di forecast basati sui dati storici perdono efficacia. In questo contesto, Moxoff ha potenziato i sistemi di previsione della domanda grazie ad AI e Machine learning, realizzando un sistema in grado di tenere conto anche di fattori esterni e imprevisti all’andamento storico del mercato.
Nuovi scenari, nuovi bisogni, nuovi sistemi di forecast
La previsione della domanda di prodotti e di servizi, prima della pandemia si basava sull’analisi statistica delle curve di vendita relative agli anni precedenti, ovvero dei trend storici di comportamento del consumatore in determinati periodi dell’anno, in un costante bilanciamento tra domanda e offerta. Tuttavia, durante la pandemia, i tradizionali tool di previsione della domanda del mercato hanno fallito le proprie previsioni, lasciando il mercato sprovvisto di alcuni prodotti.
Dalla fornitura di gas nel periodo invernale, ai farmaci per l’influenza e il raffreddore, in questo particolare periodo storico, le aziende che hanno continuato a utilizzare sistemi di forecasting basati sui trend storici del mercato, senza tenere conto della variabilità della domanda in funzione dei cambiamenti sociali ed economici in corso, si sono ritrovate con difficoltà di produzione e di approvvigionamento, e strategie di marketing e vendita non adatte al cambiamento di scenario.
Prevedere la domanda in un mercato che cambia
Oltre alla normale variabilità del mercato, della concorrenza, e della naturale stagionalità di alcuni prodotti e servizi, prevedere futuri trend significa poter analizzare grandi quantità di variabili (e di dati), come nel caso dei comportamenti dei consumatori in nuovi e imprevisti scenari. Sulla base di queste nuove esigenze, Moxoff ha pertanto realizzato nuovi e più efficaci modelli matematici che integrano la modellazione matematica, l’Artificial Intelligence (AI) e gli algoritmi di Machine Learning per produrre simulazioni da una grande quantità di dati necessari a descrivere la complessità di nuovi scenari e nuovi comportamenti (variabili esterne) che concorrono a influenzare le previsioni e quindi tutto il sistema di produzione, approvvigionamento, stoccaggio, manutenzione, vendita e marketing necessario per essere aziende competitive in un mercato in continuo cambiamento.
Si tratta di raffinati modelli di forecasting in grado di produrre non solo la miglior previsione della domanda per i periodi di interesse, ma anche una stima della loro variabilità in base al contesto economico, politico, sociale e anche tecnologico, al fine di misurare il rischio annesso in termini di gestione degli approvvigionamenti e penalizzazioni economiche dovute a fenomeni di scopertura.
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