Come prevedere le fluttuazioni nella domanda grazie all’intelligenza artificiale

AI Demand Forecasting vs metodi di previsione della domanda tradizionali

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nella previsione della domanda ha segnato un prima e un dopo nel modo in cui le aziende pianificano le proprie strategie di inventario e vendita. AI Demand Forecasting si distingue dalla previsione della domanda realizzata tramite le tecniche tradizionali in vari aspetti fondamentali.

A differenza dei metodi basati nei modelli statistici che non raccolgono tutte le variabili che influiscono nelle fluttuazioni e sull’elasticità della domanda, la IA può processare e analizzare grandi volumi di dati, inclusi modelli di acquisto, tendenze di mercato, variabili interne della tua attività e segnali esterni. Grazie a questo è capace di identificare modelli complessi e correlazioni che sono impercettibili all’analisi fatta dall’essere umano o agli approcci più semplificati, offrendo previsioni più accurate e pertinenti.

Miglioramento della precisione e riduzione degli errori

Implementare modelli di IA nella previsione della domanda, oltre che migliorare la precisione delle previsioni, permette anche di ridurre esponenzialmente i margini di errore.

Utilizzando l’apprendimento automatico e algoritmi avanzati, l’intelligenza artificiale regola continuamente i propri modelli in risposta ai nuovi dati, affinando le sue proiezioni per riflettere al meglio le condizioni di mercato che cambiano. Questo livello di adattabilità e precisione risulta molto interessante nel momento in cui si effettuano pianificazioni a lungo termine e nell’aiutare le aziende a evitare l’overstock e a ottimizzare la catena di approvvigionamento.

Vantaggi nell’uso della IA per prevedere le fluttuazioni della domanda

Integrare l’IA nella previsione della domanda fornisce alle aziende un vantaggio competitivo significativo sotto vari fronti:

• Risposta rapida alle tendenze del mercato: l’IA permette alle aziende di anticipare i cambiamenti nel mercato e regolare le proprie strategie dei prezzi in maniera proattiva e in tempo reale.
• Ottimizzazione degli inventari: con predizioni più precise, i rivenditori possono gestire meglio i propri inventari, riducendo sia l’eccesso di stock che le situazioni di esaurimento delle scorte.
• Miglioramento della soddisfazione del cliente: assicurando che i prodotti con maggiore rotazione siano disponibili ogni volta che i clienti ne hanno bisogno, i rivenditori migliorano l’esperienza del cliente e favoriscono la lealtà.
• Aumento della redditività: è possibile regolare i prezzi dei prodotti con domanda anelastica per migliorare il margine di profitto o abbassare quelli più elastici per aumentare le vendite.

Per tutto ciò si può affermare che la previsione della domanda con intelligenza artificiale ha segnato un prima e un dopo nel modo in cui le aziende retail comprendono e rispondono alle esigenze del mercato. Questi ultimi sono due fattori determinanti per ottimizzare le risorse di qualsiasi progetto, e la tecnologia ha notevolmente semplificato la loro analisi grazie a strumenti come il Demand Forecasting Software di Reactev, progettati per migliorare l’efficienza operativa e finanziaria e, di conseguenza, rafforzare la posizione del retailer in mercati altamente competitivi.