Caso di studio

Ecco come un importante rivenditore ha aumentato la precisione delle previsioni di mercato del 42% e ha ottimizzato il processo decisionale basato sui dati

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Le loro sfide

Allocare le risorse in modo efficiente

In qualità di produttore del mercato dei beni di consumo, dovevano determinare i fattori chiave che avrebbero guidato le loro strategie di mercato e la pianificazione della produzione per le categorie di prodotti e regioni. L'impossibilità di prevedere con precisione la domanda e la mancanza di chiarezza sull'impatto dei fattori macroeconomici richiedevano la piena visibilità sull'allocazione delle risorse. Ciò ha comportato costi inutili e potenziali perdite di entrate. Ciò era necessario anche per aiutarli a individuare i principali fattori di domanda per prodotto e regione a un ritmo più rapido per rimanere competitivi.

Identifica i fattori esterni della domanda

Attualmente, utilizzando un approccio dal basso verso l'alto, il loro metodo di previsione era limitato a un semplice modello di previsione univariato. Ciò ha introdotto un problema cruciale che ha influito sull'accuratezza delle previsioni. A causa dei rischi associati alla sola applicazione di modelli di previsione univariati, le aziende si sono lasciate sfuggire l'opportunità di applicare indicatori anticipatori alle proprie previsioni aggregate, in quanto i modelli di previsione univariati non lo consentivano.

Risultati chiave

Capacità di ottimizzare le prestazioni di vendita con previsioni convalidate dal mercato

L'organizzazione è stata ora in grado di ottimizzare le proprie prestazioni di vendita con previsioni convalidate da dati di mercato e macroeconomici. Ciò ha consentito loro di ottenere visibilità sull'importanza di ciascun fattore di mercato e una panoramica del loro impatto sulle proiezioni aziendali. Hanno avuto la possibilità di monitorarli continuamente man mano che i consumatori e le attività economiche si evolvevano.

Driver di mercato predittivi identificati a livello di gruppo di prodotti e regione

Dopo aver identificato i principali indicatori e la domanda, possono ora tenere conto degli sviluppi economici e del ciclo economico che hanno un impatto su uno specifico gruppo di prodotti. Il rivenditore era ora in grado di creare facilmente previsioni per ogni gruppo di prodotti e regione. Con i modelli creati, è sufficiente un rapido aggiornamento mensile, rendendo il processo ripetibile e risparmiando tempo prezioso.

Miglioramento della precisione delle previsioni del 42%

Implementando le migliori pratiche in tutte le fasi del processo di previsione, il rivenditore ha ottenuto un miglioramento dell'accuratezza delle previsioni MAPE a due cifre.

L'incapacità di prevedere la domanda con precisione e la mancanza di chiarezza sull'impatto dei fattori macroeconomici significavano che avevano bisogno di piena visibilità sull'allocazione delle risorse.

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Risorse