Previsione della domanda

Nell'attuale contesto globale instabile, le organizzazioni devono affrontare sfide senza precedenti nella previsione della domanda a causa delle persistenti perturbazioni del mercato, dei cambiamenti delle politiche e della volatilità macroeconomica. Dalle pandemie alle guerre commerciali e all'incombente rischio di recessione, ai decisori viene sempre più richiesto di anticipare e adattarsi a molteplici potenziali futuri. I metodi di previsione tradizionali spesso non sono sufficienti in tali ambienti, essendo eccessivamente dipendenti da ipotesi lineari e suscettibili di distorsioni cognitive, soprattutto quando la percezione è dominata da eventi vividi ma rari. La simulazione di scenari, o previsione condizionale, offre una soluzione potente. Modellando una serie di scenari futuri plausibili e assegnando delle probabilità a ciascuno, le aziende possono prendere decisioni informate e corrette per il rischio basate sui dati anziché sulla speculazione. Questo white paper delinea i punti di forza della simulazione di scenario di fronte a condizioni complesse e incerte e ne dimostra l'applicazione utilizzando le crisi passate e i rischi di mercato attuali.

Una previsione accurata della domanda è una pietra miliare di un'efficace pianificazione finanziaria e della catena di approvvigionamento. Tuttavia, in periodi caratterizzati da elevata incertezza, come la pandemia di COVID-19, le tensioni commerciali globali o le crisi finanziarie, i modelli lineari basati su dati storici possono diventare inaffidabili. La soluzione consiste nel migliorare i modelli previsionali con logica condizionale e simulazioni che esplorino il modo in cui la domanda risponde in diverse circostanze.

I metodi di previsione standard si basano in genere su tendenze storiche, tassi di crescita recenti e modelli di regressione. Questi metodi:
- Lotta contro le rotture strutturali (ad esempio, il comportamento dei consumatori post-pandemia).
- Sovrappesare gli eventi recenti e vividi sottovalutando i rischi a bassa probabilità ma ad alto impatto.
- Non riuscire a incorporare relazioni condizionali complesse o circuiti di feedback.

La simulazione di scenario, nota anche come previsione condizionale, prevede la costruzione di più futures distinti sulla base di input variabili:
‍Progettazione dello scenario: Le variabili chiave (ad esempio, tassi di interesse, tariffe, tassi di infezione) sono variate entro limiti plausibili.
‍Calibrazione del modello: Ogni scenario viene elaborato attraverso un modello causale o statistico che prevede la domanda in base alle condizioni.
‍Assegnazione di probabilità: Agli scenari vengono assegnate delle verosimiglianze in base a indicatori macroeconomici, al giudizio di esperti o a segnali impliciti di mercato.
‍Vantaggi: Genera una distribuzione dei risultati, non una singola previsione puntuale. Incoraggia la pianificazione in condizioni di incertezza con una chiara esposizione al rischio. Riduce le distorsioni dovute a reazioni eccessive a eventi vividi o recenti.

A. Pandemia di COVID-19 Le previsioni condizionali hanno consentito alle aziende di modellare varie ondate di infezione, diversi livelli di rigidità del lockdown e scenari comportamentali dei consumatori. Ad esempio, la domanda di beni durevoli è aumentata in scenari di riapertura ottimistici, ma è crollata in base a ripetute ipotesi di lockdown.
‍B. Crisi finanziaria del 2008 I modelli di domanda al dettaglio e di alloggi che integravano potenziali shock sulla disponibilità di credito e metriche sulla fiducia dei consumatori hanno sovraperformato quelli basati solo sulle vendite storiche.
‍C. Tensioni commerciali tra Stati Uniti e Cina Le aziende hanno utilizzato scenari innescati dalle tariffe per valutare la trasmissione dei costi, il rifornimento da fornitori alternativi e le perdite di quote di mercato. Queste simulazioni di scenari hanno pianificato strategie tariffarie migliori e adeguate in modo più efficiente.
‍D. Cambiamenti politici previsti (dal 2025 in poi) Con la legislazione sul clima e l'inasprimento fiscale attesi nelle principali economie, le simulazioni sono già utilizzate per testare la sensibilità della domanda in base a diversi prezzi del carbonio, incentivi verdi e regimi fiscali al consumo.

Raccolta dati: Identifica gli indicatori chiave e i driver esterni.
‍Costruzione del modello: Sviluppa un modello flessibile in grado di assimilare input variabili.
‍Sviluppo dello scenario: Collabora con economisti e strateghi per costruire futuri diversi ma plausibili.
‍Esecuzione della simulazione: Esegui Monte Carlo o simulazioni di scenari strutturati. Per utenti avanzati come gli economisti che hanno familiarità con MATLAB, il BEAR Toolbox della BCE rimane la soluzione preferita per la modellazione di scenari. Tuttavia, per un pubblico aziendale più ampio, gli strumenti sono stati storicamente inaccessibili, fino a poco tempo fa. Indicio ha colmato questa lacuna lanciando un'interfaccia di simulazione di scenari intuitiva e automatizzata. Offre funzionalità di previsione all'avanguardia senza richiedere una profonda esperienza statistica. La piattaforma di Indicio si integra perfettamente anche con i sistemi di archiviazione dei dati interni e i principali strumenti di BI e pianificazione, consentendo ai team interfunzionali di prendere decisioni informate utilizzando informazioni basate su scenari.
‍Integrazione delle decisioni: Presenta le previsioni come distribuzioni con probabilità associate per consentire una pianificazione ponderata per il rischio.

La simulazione di scenario rappresenta un cambiamento trasformativo nella previsione della domanda in condizioni di incertezza. Adottando una mentalità probabilistica, le aziende possono prepararsi meglio agli imprevisti, allocare le risorse con saggezza e mantenere l'agilità. In un'epoca in cui il cambiamento è l'unica costante, le previsioni condizionali offrono la chiarezza necessaria per affrontare la complessità con sicurezza.