Che cos’è una previsione dello spazio pubblicitario?
Le previsioni dell’inventario ti aiuteranno a stimare la domanda futura dei tuoi prodotti in un periodo a breve, medio o lungo termine ed è una parte fondamentale di qualsiasi operazione di pianificazione dell’inventario di successo.
Conoscere queste previsioni in anticipo ti consentirà di migliorare il servizio clienti, il controllo dell’inventario e la gestione della capacità.
Potremmo prevedere le cifre dei costi in un modello di controllo dell’inventario; si tratta di previsioni dei costi che si applicheranno in futuro quando sarà il momento di effettuare un ordine. Un’altra area da prevedere è il lead time, che generalmente si sta accorciando. Qualunque cosa decidiamo di prevedere, ricorda questi principi di base:
- La previsione sarà più accurata a breve termine. Più vai avanti, meno sei preciso.
- La previsione sarà sbagliata. Ci sarà un errore di previsione, ed è essenziale conoscere quella percentuale.
- La previsione non sostituisce la domanda effettiva.
Tipo di previsioni
Ci sono così tanti modi di fare previsioni, e cose diverse da prevedere, che nessun singolo metodo di previsione è sempre il migliore. Dobbiamo scegliere un metodo adatto alle nostre esigenze. In entrambi i casi, dobbiamo sceglierne uno in base al tempo:
- Le previsioni a lungo termine guardano avanti per diversi anni
- Le previsioni a medio termine guardano avanti tra tre mesi e un anno
- Le previsioni a breve termine guardano alle prossime settimane
Esistono diversi modi per basare la previsione. Potrebbero essere basati su dati storici o stime giudicanti. Il metodo di previsione utilizzato dipenderà dalle fonti di dati disponibili. Se esiste una cronologia della domanda affidabile di un prodotto, può essere la fonte di previsione.
Tecniche di previsione
Come ho affermato in precedenza, esistono diverse tecniche per calcolare le previsioni. Abbiamo già trattato la tecnica della quantità dell’ordine economico in grande dettaglio in passato, che determinerà quanti prodotti è necessario acquistare in un dato momento. Questo post analizzerà brevemente quelli più utilizzati che utilizzano dati storici.
I tre metodi descritti di seguito utilizzeranno gli stessi dati storici degli ultimi tre mesi (ottobre, novembre e dicembre 2022) per prevedere i prossimi tre nel 2023.
Vediamo il primo metodo…
Media mobile
Il metodo della media mobile è un semplice calcolo della media. Questa tecnica calcola la media di un numero di mesi specificato dall’utente per proiettare la domanda del mese successivo.
| Ottobre 2022 | 114 |
| Novembre 2022 | 119 |
| dicembre 2022 | 137 |
| gennaio 2023 | ? 114 + 119 + 137 = 370, 370 / 3 = 123 |
| febbraio 2023 | ? 119 + 137 + 123 = 379, 379 / 3 = 126 |
| Marzo 2023 | ? 137 + 123 + 126 = 379, 386 / 3 = 129 |
Media mobile ponderata
La media mobile ponderata ti consente di assegnare pesi ai dati storici. Questo metodo funziona meglio per previsioni a breve termine di prodotti maturi.
Nota: il totale dei pesi assegnati deve essere 1,00, con i dati più recenti che ricevono il peso maggiore. In questo esempio, supponiamo che i pesi siano: 0,6, 03 e 0,1
| Ottobre 2022 | 114 |
| Novembre 2022 | 119 |
| dicembre 2022 | 137 |
| gennaio 2023 | ? 137 * 0,6 + 119 * 0,3 + 114 * 0,1 = 129 |
| febbraio 2023 | ? 129 * 0,6 + 137 * 0,3 + 119 * 0,1 = 131 |
| Marzo 2023 | ? 131 * 0,6 + 129 * 0,3 + 137 * 0,1 = 131 |
Smussatura lineare
Questo metodo è simile alla media mobile ponderata. Tuttavia, viene utilizzata una formula invece di assegnare i pesi manualmente e ora i pesi diminuiscono in modo lineare. Questo metodo funziona meglio per previsioni a breve termine di prodotti maturi.
Peso per un periodo precedente = 3/(n^2 + n)/2 = 3/(3^2 + 3)/2 = 3/6 = 0,5
Peso per due periodi precedenti = 2/(n^2 + n)/2 = 2/(3^2 + 3)/2 = 2/6 = 0,3
Peso per tre periodi precedenti = 1/(n^2 + n)/2 = 1/(3^2 + 3)/2 = 1/6 = 0,16
| Ottobre 2022 | 114 |
| Novembre 2022 | 119 |
| dicembre 2022 | 137 |
| gennaio 2023 | ? 137 * 0,5 + 119 * 0,3 + 114 * 0,16 = 127 |
| febbraio 2023 | ? 127 * 0,5 + 137 * 0,3 * 119 * 0,16 = 129 |
| Marzo 2023 | ? 129 * 0,5 + 127 * 0,3 * 137 * 0,16 = 130 |
Conclusione
Le previsioni si basano su dati e modelli storici. Non sono perfetti; conterranno errori che potrebbero essere causati da modelli, dati o interpretazione dei risultati, ma una stima forte è meglio di nessuna stima.
Nei post futuri, esamineremo più a fondo i metodi di previsione più avanzati (come il livellamento esponenziale, la regressione dei minimi quadrati e altri), analizzeremo i loro pro e contro e come possono essere generati automaticamente utilizzando i sistemi di gestione dell’inventario.