Probabilmente hai notato che la semplice aggregazione delle previsioni per gruppi di prodotti non ti darà gli stessi numeri della previsione totale, portando a vendite totali previste che non corrispondono ai numeri a livello di prodotto.
Con le previsioni gerarchiche in atto, puoi riconciliare tutte le previsioni nella gerarchia delle previsioni e migliorare la precisione per tutti i livelli.
«L'uso di Indicio ci ha aiutato a produrre
previsioni accurate in a
frazione di tempo».
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L'accuratezza delle previsioni può spesso risentirne quando si effettuano previsioni a più livelli, ad esempio gruppi di prodotti e regioni, poiché la volatilità tende ad aumentare con la granularità.
La semplice somma di queste previsioni dal basso verso l'alto consentirebbe anche di aggregare l'errore.
Applicando una riconciliazione ottimale delle previsioni, le previsioni vengono adeguate utilizzando un metodo che le pesa in base alla loro precisione storica,
Ciò migliora la precisione a tutti i livelli di previsione.
Molti pianificatori della domanda utilizzano solo modelli univariati per le previsioni. Tuttavia, rischi di perdere l'opportunità di scoprire e incorporare indicatori anticipatori nella tua previsione aggregata.
Prendendo in considerazione i fattori macroeconomici, si ha un'idea più chiara di quali variabili esterne stiano influenzando la domanda,
Come puoi identificare i principali fattori di domanda? Indicio calcola e classifica ogni variabile esplicativa in base alla sua causalità rispetto alla variabile principale di interesse, utilizzando la correlazione parziale e la regolarizzazione con lazo.
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Molti team di pianificazione della domanda si affidano agli input di vendita per ottenere informazioni dall'ambiente di mercato.
Tuttavia, questi team hanno riscontrato che le informazioni fornite dalle vendite sono spesso soggette a pregiudizi.
Utilizzando modelli multivariati nelle tue previsioni, puoi applicare un approccio basato sui dati per acquisire e incorporare le dinamiche di mercato nelle tue previsioni.
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