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Marketing and Management Consulting

Analisi Previsionale – Forecast Data Analysis

screenshot dati per forecast e pervisioni

L’analisi previsionale è importante per:

  • prevedere e anticipare le tendenze del mercato;
  • lanciare le campagne commerciali al momento giusto;
  • ottimizzare la programmazione della produzione;
  • valutare l’effettiva efficacia delle campagne.

Cenni introduttivi

La Forecast Data Analysis, o analisi previsionale dei dati ricavata dalle serie storiche, nasce negli USA negli anni ‘60 del secolo scorso per scopi di natura esclusivamente scientifica e inizialmente viene impiegata in ambito medico, farmacologico, geofisico. Solo alla fine degli anni ‘70 e nel decennio successivo il mondo delle imprese inizia a nutrire un certo interesse per questo tipo di attività. Il motivo di questa attenzione è la disponibilità di dati e la tecnologia necessaria alla loro gestione.
Le imprese, dopo avere creato DB sufficientemente “robusti” e adatti a supportare l’attività di analisi iniziano a utilizzare le tecniche previsive. Multinazionali e università sono le avanguardie di un tipo di studio, che dopo il 1990 non tarda a diffondersi anche tra le medie imprese. Sono questi gli anni in cui anche in Europa si inizia guardare con interesse all’attività di forecasting.

L’evoluzione dell’analisi previsionale

Oggi la forecast data analysis è impiegata non solo dalle medie e grandi imprese e commerciali ma anche le PMI traggono profitto dall’analisi previsionale. Molte cose sono cambiate. Si sono sviluppati modelli che dalla decomposizione classica delle serie storiche hanno portato fino al modello delle reti neurali (neural network), regalando nel tempo molte soddisfazioni e quaqlche delusione a studiosi e manager.
L’informatica ha dato il proprio contributo, sia in senso positivo che in quello negativo: oggi esistono programmi che per 1500 $ promettono attendibilità, velocità e risparmio (visto che una consulenza basata su procedimenti statistici con modelli ad hoc può arrivare a costare alcune migliaia di euro), ma non garantiscono di fatto nulla. Infatti le tolleranze proposte dai prodotti in commercio sono molto elevate e si orientano verso un +/- 10-18% in termini di MAPE (mean average percent error), verosimilmente non accettabili per qualsiasi processo di programmazione.

Ricerche su misura per decisioni più semplici

Italbees è in grado di creare modelli previsionali per le vostre esigenze. L’utilità dell’analisi consiste nel comprendere in anticipo andamenti e inversioni di trend di alcuni dati (es. vendite e/o margini di profitto) in modo programmare nuove strategie anticipando i tempi. Sicuramente nessun tipo di analisi previsionale prederà mai in considerazione tutti gli elementi che caratterizzano un contesto improvviso (es.: catastrofi naturali, decisioni politiche, etc.), tuttavia la Forecast Data Analysis è abitualmente usata in parecchi casi specifici.
In pratica costituisce un elemento di raffronto per comprendere se si sta andando nella direzione giusta e un utile strumento per prendere nuove decisioni.

Esempi di applicazione in ambito marketing

  1. Campagne di marketing
    Il business della vostra azienda è avviato e lanciate campagne di vendita ma non capite quanto sono efficaci? Se i clienti tornano da voi grazie alle vostre iniziative, quanti comunque avrebbero acquistato anche senza l’ultima campagna pubblicitaria?
  2. Lancio prodotti
    State per lanciare un prodotto? Il segmento di mercato è sufficiente per evitare la “cannibalizzazione” di altri vostri prodotti già sul mercato?

Questi sono i quesiti che le  imprese si pongono prima di effettuare azioni promozionali. L’analisi previsionale può darvi indicazioni utili a costi molto inferiori rispetto al reale impatto nel mercato di un’azione non ben progettata.

Grazie persone di esperienza, Italbees è in grado di costruire modelli previsionali con la misurazione dell’efficacia di iniziative promozionali, utili allo sviluppo delle campagne marketing. Spesso è possibile, a costi ragionevoli, ottenere risultati che indicano all’impresa in quale direzione andare e quando “spingere” questo o quel prodotto nel mercato.

Alle PMI il know-how delle grandi

Esempio di modello di analisi previsionale

L’analisi preliminare

La nostra consulenza valuta dal principio se può essere utile un tipo di analisi con strumenti tradizionali, che possono trarre dati da piattaforme CRM o da altre fonti dotate di sufficiente robustezza per l’impostazione del modello.

La creazione del modello

Il passo successivo consiste nel creare un modello idoneo all’attività di previsione. Queste due fasi prevedono uno stretto contatto con i referenti aziendali sia per validazione degli aggregati di dati che per tutte quelle valutazioni preliminari che nessun programma informatico è in grado di fare, propriamente basate su una lunga esperienza nella creazione di modelli di forecasting.
La consulenza evolve nella validazione del modello ottimale che è rivisto trimestralmente. Il risultato consiste bel fornire proiezioni di dati bimestrali o trimestrali che consentono di programmare al meglio le attività aziendali. I dati sono analizzati, discussi e commentati, con linguaggio e grafici facilmente comprensibili anche a chi non ha una particolare cultura statistica. Per le PMI disponiamo di modelli caratterizzati da attendibiltità e costi di gestione contenuti.

Pensare oggi come agire domani: tre tipici esempi

Imminente maturità del prodotto, assottigliamento dei margini

In questo caso l’analisi indica con quale rapidità è prevista la discesa dei margini consentendo di programmare l’obsolescenza di un prodotto, la sua sostituzione e/o nuove iniziative per non perdere quote di mercato.

Mutamento delle scelte dei consumatori

Vi sono inversioni di trend o i consumatori proseguiranno nel sostenere la domanda di vostri prodotti? In 3/6 mesi il mercato può cambiare e un’analisi mensile evidenzia situazioni anomale o in rapida evoluzione.

Definizione della produzione per beni stagionali

Cosa e quanto produrre “n mesi” prima della commercializzazione? Una corretta analisi contribuisce una una efficace programmazione della produzione anche in fase di campagne marketing o eventi commerciali.

 

Costruiamo modelli di forecasting da oltre 15 anni  per l’analisi precisionale a Torino, creando modelli di attenuazione esponenziale e modelli di decomposizione di serie storiche di dati. Opera su questo servizio 1 persona.