Segnali precoci di domanda
I dati tradizionali di input della supply chain sono insufficienti per una pianificazione accurata nel vostro business altamente reattivo? Due settimane aggiuntive di visibilità potrebbero garantirvi un vantaggio in un mercato competitivo?
Forse operate in un settore dinamico fortemente influenzato da fattori esterni, che possono andare dalle previsioni meteorologiche ai tassi di interesse fino ad arrivare ai meme sulla moda che si diffondono in modo virale sui social network. Forse la vostra azienda è stata recentemente acquisita da un gruppo finanziario. I partner si aspettano che liberiate capitale circolante ottimizzando le previsioni di vendita e i livelli di scorte, ma non a scapito dei livelli di servizio, che potrebbero influenzare il valore del marchio nel lungo termine. Se una di queste situazioni vi suona familiare, probabilmente siete pronti a mettere il turbo alla vostra pianificazione con metodi avanzati di analisi.
L’analisi avanzata non riguarda solo la rilevazione della domanda, ma la rilevazione di indicatori precoci e delle condizioni di mercato che influenzano la vostra domanda. Può trattarsi di dati vicini a voi, come i dati CRM, o di indicatori economici di mercato come le concessioni di licenze edilizie o di variabili esterne come le condizioni atmosferiche. Gli indicatori online includono i dati web come le visualizzazioni di pagine, i download di schede di prodotto o i dati di “social sensing” che attraversano canali come Twitter o Instagram.
Poiché molti di questi dati sono di solito voluminosi, incompleti e disordinati, una forma di analisi avanzata, machine learning o apprendimento automatico, spesso assume un ruolo importante. In primo luogo, avete bisogno di un processo per strutturare i vostri dati. L’apprendimento automatico può essere quindi determinante per separare le informazioni non significative (rumore) dai dati importanti.
L’apprendimento automatico migliora nel tempo le previsioni di vendita permettendo di includere tutti quei segnali esterni di domanda che indicano il comportamento o il modo di pensare (il “sentiment”) del consumatore. Ciò significa che potete individuare e pianificare le deviazioni della vostra domanda anticipata ben prima che tali cambiamenti siano visibili alle vendite. Quanto più velocemente potranno essere identificate tali deviazioni, tanto più veloce e redditizia potrà essere la risposta fornita dalla vostra azienda.
Permettere la pianificazione “outside-in”
Le funzionalità avanzate di analisi estendono la vostra capacità adottando un approccio “outside-in” alla pianificazione. Ad esempio, potete monitorare e archiviare i tweet su un prodotto o un servizio per integrare il segnale di domanda con informazioni preziose, e tenere conto di tutte le fonti di dati non tradizionali, compresi i dati CRM, esterni e social, per:
- individuare i segnali precoci come le attività sui canali social, temperatura, dati di disoccupazione e altri fattori rilevanti per la vostra attività - la conoscenza precoce di queste informazioni vi aiuterà ad avere un quadro della domanda più completo, in modo che i vostri collaboratori possano prendere decisioni più intelligenti e più vantaggiose
- affinare i diversi sentimenti e profili di domanda a seconda del territorio - l’attività sociale che collega la collocazione geografica ai prodotti e ai servizi può aiutare gli esperti di pianificazione a prendere le giuste decisioni nei luoghi giusti
- approfittate della latenza tra quei segnali precoci e la domanda reale per ottimizzare la vostra supply chain e migliorare la previsione delle vostre promozioni commerciali.
Un distributore di apparecchi acustici analizza i dati CRM per incrementare le vendite
Un’azienda leader nella distribuzione di apparecchi acustici fa affidamento su un software Advanced Analytics per aumentare il tasso di conversione delle vendite di clienti nuovi e acquisiti che iniziano il customer journey. Si tratta di un percorso costituito da diversi punti di contatto dalla commercializzazione del marchio al marketing digitale fino ai rapporti personali con i clienti finali che effettuano test uditivi e prove dei dispositivi presso i punti vendita o a domicilio. Spesso vi è un tempo considerevole tra il momento in cui i clienti effettuano la prima richiesta di un dispositivo acustico e il momento dell’acquisto, a causa dei tempi di prova e dell’esitazione personale.
L’azienda ha sviluppato un modello che include i dati CRM provenienti da più sorgenti relative a questi punti di contatto per migliorare la visibilità e l’accuratezza previsionale. Il sistema di apprendimento automatico genera previsioni di vendita sempre più accurate nel tempo e fornisce al team di vendita un tempo sufficiente per intervenire e adottare eventuali interventi correttivi. Tutto ciò comporta crescenti tassi di conversione delle vendite.
Per maggiori informazioni
https://blog.toolsgroup.com/en/four-prerequisites-for-demand-sensing-success
https://blog.toolsgroup.com/en/using-weather-and-climate-data-to-improve-demand-forecasting
