Briciole di pane



Analisi Prescrittiva e Individuazione della Vera Domanda

Analisi Prescrittiva e Individuazione della Vera Domanda

24 Marzo 2020

La pianificazione della domanda non è più semplice come una volta e i metodi tradizionali utilizzati fino ad oggi non aiutano necessariamente a valutare la "vera domanda". Nel seguente articolo, tratto dal blog di Zebra, capiamo perchè le soluzioni che sfruttano l'analisi prescrittiva possono risolvere molti dei problemi del settore retail.

Con il coronavirus COVID-19 che si sta diffondendo sempre di pù in tutto il mondo, i retailer sono costretti a ripensare velocemente le loro strategie di approvvigionamento. La domanda di articoli generici e di articoli medici è in forte espansione, in particolare tramite "acquista online, ritiro in negozio" (BOPIS) e canali di consegna a domicilio, che aiutano a mantenere le distanze consigliate. A volte ciò richiede il trasferimento dell'inventario o l'evasione degli ordini direttamente dai negozi. Pertanto, i rivenditori devono valutare da dove proviene davvero la domanda. Quindi possono adeguare i loro comportamenti di adempimento per tenere il passo con questa tendenza e capire quali ulteriori cambiamenti dovrebbero essere fatti mentre la domanda fluttuerà nel corso dei prossimi mesi. Esistono diversi modi per affrontare con successo questa nuova sfida, ma iniziano tutti con lo stesso primo passo: identificare e comprendere la vera domanda e la capacità di percepire la domanda il più vicino possibile al tempo reale.

Determinare la "vera domanda" può essere impegnativo senza i giusti strumenti di analisi

A differenza dei calcoli della domanda al dettaglio più tradizionali, che vengono effettuati semplicemente guardando i dati storici e facendo una previsione basata sulle tendenze passate, la "domanda reale" si basa ora su data, ora e geolocalizzazione, che è il luogo in cui la domanda dovrebbe essere attribuita piuttosto che consumata.

Perché il cambiamento?

Gli inventari fisici nei negozi non sono più l'unica, o addirittura principale, metrica del consumo della domanda. L'ascesa di BOPIS, "acquista online, restituisci in negozio" (BORIS), spedizione in negozio, spedizione da negozio, spedizione direttamente a casa dai magazzini e persino spedizione diretta dai produttori ha costretto sia i rivenditori al dettaglio che il commercio elettronico a valutare la disponibilità di inventario, le tendenze di adempimento e i modelli di consumo in un modo completamente nuovo.

Non è sufficiente sapere dove qualcuno ha acquistato un determinato prodotto. È inoltre necessario sapere dove si trova l'acquirente e dove viene consumato il prodotto.
È possibile rispondere a queste informazioni sfruttando la geolocalizzazione: il segno distintivo della vera domanda e la chiave per comprendere la domanda abbastanza bene da ottimizzare le catene di approvvigionamento nel moderno ambiente di vendita al dettaglio.
Ad esempio, immaginate di aver ordinato un cappotto invernale online da un rivenditore nazionale da dover essere spedito direttamente a casa vostra. Se questo ordine è stato evaso e spedito da uno dei negozi del rivenditore che si trova vicino alla vostra abitazione, la posizione della domanda effettiva per questo articolo è semplice: è la vostra città, che è il luogo in cui il prodotto è stato acquistato, evaso (ovvero da un negozio nella vostra area) e consumato.

Ora, supponiamo che il negozio della vostra area (il luogo di evasione ideale) abbia esaurito questi cappotti e che l'ordine debba essere evaso da un negozio di un'altra città, magari la più vicina, per ottimizzare costi e tempi di spedizione.

Dove dovrebbe essere attribuita la domanda e, per estensione, a dove dovrebbe essere riallocato il rifornimento del prodotto dopo l'esaurimento della merce? Dovrebbe andare al negozio della vostra città, dove vivete? O dovrebbe andare al negozio della seconda città, da dove è stato adempiuto? Questo è il dilemma che molti rivenditori devono affrontare quando cercano di valutare la domanda reale e ottimizzare le loro catene di approvvigionamento.

Supponendo che il rivenditore abbia una soluzione di analisi con capacità di allocazione della domanda reale, il rivenditore troverebbe che la risposta è ancora la vostra città: l'ordine è stato adempiuto in una seconda città, ma è nella vostra dove è nata la domanda e dove il prodotto verrà consumato. La domanda dovrebbe essere attribuita alla vostra città e il rivenditore dovrebbe allocare più cappotti per soddisfare la domanda.

Perché la Prescriptive Analytics è il miglior strumento per determinare la vera domanda?

Le soluzioni di analisi predittiva sono state ampiamente utilizzate nella pianificazione della domanda negli ultimi dieci anni. Ma la verità è che solo l'analisi prescrittiva può combinare tutti questi punti di dati - e altro - per calcolare accuratamente la vera domanda.

In una situazione sempre più comune, vediamo analisi prescrittive utilizzate per determinare l'impatto della spedizione di regali durante la pianificazione della domanda.

Ad esempio, supponiamo che decida di acquistare quello stesso cappotto invernale; solo questa volta, lo invio a mio nipote a Detroit come regalo di compleanno. Ora, il rivenditore dove dovrebbe attribuire la domanda? Dovrebbe essere attribuito a Boston, dove io (l'acquirente) sono situato? Al negozio di Atlanta che adempirà l'ordine? O nell'area di Detroit dove si trova mio nipote (il consumatore) e quindi la destinazione finale del prodotto?

Una soluzione di analisi meno avanzata potrebbe dirti che la risposta è Atlanta, il luogo di adempimento, il che significa che verranno assegnati ulteriori cappotti. Ma ciò non ha senso logico: gli inverni di Atlanta sono generalmente miti ed è improbabile che le persone abbiano bisogno di cappotti pesanti. Subirai l'erosione dei margini a causa della spedizione di più cappotti non necessari ad Atlanta, oltre a ridurre l'inventario invenduto alla fine della stagione.

Una soluzione analitica prescrittiva con reali capacità di individuazione della vera domanda identificherà la risposta corretta come Detroit, dove vive il consumatore e dove probabilmente saranno necessari più cappotti. Inoltre, la soluzione regolerà automaticamente gli algoritmi di allocazione del rivenditore di conseguenza. Questa non è una capacità delle soluzioni di analisi meno avanzate, che non valutano correttamente la vera domanda né forniscono alcuna fattibilità sulle loro conoscenze.

L'azionabilità è fondamentale nelle situazioni della supply chain come questa. Non dimenticate che la pianificazione della domanda è proprio questo: la pianificazione. Non dà a te, ai tuoi negozi o ai tuoi partner di evasione direttive su cosa fare al momento per adeguare la domanda. L'analisi prescrittiva è l'unico modo per ottimizzare in modo efficace ed efficiente la catena di approvvigionamento globale, poiché una domanda sempre più complessa determina una maggiore dipendenza dalle importazioni e dall'adempimento omnicanale e quindi modelli più avanzati per la gestione delle scorte.

Ricordate che i clienti non si preoccupano del modo in cui i loro ordini vengono evasi fintanto che arrivano nelle posizioni richieste nel momento promesso. Questo è esattamente il motivo per cui è necessario investire in strumenti di analisi avanzati che vi consentano di creare una catena di fornitura redditizia, affidabile e flessibile con modelli di costo per servizio ottimizzati. Un errore di calcolo può comportare un'esperienza deludente per il cliente. Può anche portare a vendite perse e, in alcuni casi, a clienti persi. Lavoriamo insieme per garantire che la vostra attività di vendita al dettaglio sia equipaggiata per identificare e reagire rapidamente all'attuale domanda del mercato, in particolare dato lo sforzo richiesto per mantenere livelli di inventario adeguati in tutta l'attività.

di Guy Yehiav, General Manager, Zebra Analytics

Articolo tratto da:
Zebra Blog

Topic:
Digital Supply Chain

 

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