Sebbene sia il software di pianificazione che quello di previsione siano preziosi, gli strumenti di pianificazione in genere pongono l'accento solo sull'ottimizzazione di alcuni aspetti dell'attività, come i livelli di inventario e la capacità. Tuttavia, non tengono conto dei fattori macroeconomici e di mercato.
Analizziamo ciò che dovresti considerare.
È in grado di fornire una visione consolidata sia dei dati interni (come la domanda storica e i dati di vendita) che dei dati esterni (tendenze del mercato, fattori macroeconomici)? Le fluttuazioni economiche, i cambiamenti politici, i progressi tecnologici e altri fattori esterni possono influire in modo significativo sulle previsioni.
In alcuni settori, le modifiche normative possono avere un impatto significativo sulle dinamiche di mercato. Vuoi essere in grado sia di prevenirlo che di proteggerlo. Essere in grado di condurre un analisi dello scenario ti aiuta a comprendere e prepararti per i potenziali risultati.
Raggiungere una precisione delle previsioni del 100% è un sogno irrealizzabile, ma lavorare con un intervallo di confidenza il più piccolo possibile è la cosa migliore. Lo strumento di previsione fornisce questo risultato in modo coerente? Ciò può essere indubbiamente difficile da accertare senza l'utilizzo dello strumento.
Eseguendo un proof of concept, può fornirti una panoramica più chiara delle sue prestazioni esattamente sui tuoi dati. L'accesso alle prestazioni delle previsioni passate sarà utile anche per mostrarvi come si sono comportate storicamente le sue capacità predittive.
Il software utilizza la correlazione per identificare i driver di mercato pertinenti?
L'errore della correlazione è ben noto e in sostanza ti priva dell'identificazione di nuovi driver che potrebbero essere più efficaci nel prevedere le tue vendite. Utilizzi solo modelli univariati per le previsioni? Tutti, se non la maggior parte, i modelli di previsione integrati negli strumenti di pianificazione (anche le più recenti soluzioni di pianificazione basate sull'intelligenza artificiale) si basano esclusivamente o si limitano all'utilizzo di semplici modelli univariati.
Sebbene questi metodi univariati siano utili, non tengono conto di fattori esterni che potrebbero influenzare la variabile prevista. Negli ambienti aziendali moderni, affidarsi esclusivamente a metodi univariati potrebbe non essere sufficiente per una previsione completa, soprattutto quando i fattori esterni svolgono un ruolo significativo. Spesso è utile combinare questi metodi con approcci multivariati o utilizzarli in contesti specifici in cui sono più appropriati.
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