Perché la previsione della domanda è importante: una guida completa per trovare il proprio strumento di previsione

Negli affari, è consuetudine fare previsioni e stime di eventi futuri, poiché il cambiamento costante influisce sul modo in cui l'attività viene gestita in ogni momento. Le aziende che utilizzano la previsione della domanda di solito prendono decisioni informate e accurate sui piani di crescita dell'azienda.

La previsione della domanda aiuta le aziende a prevedere la domanda dei clienti per un prodotto o servizio. E più accuratamente puoi prevedere la domanda, più i clienti saranno soddisfatti.

Che cos'è la previsione della domanda?

La previsione della domanda è il processo di pianificazione e valutazione preliminare della domanda di beni e materiali, che consente alle aziende di mantenere la massima redditività. Le previsioni si basano sullo studio dei modelli delle dinamiche di mercato, delle relazioni causa-effetto e delle principali tendenze. Questa è una componente chiave richiesta per la gestione dell'inventario, la formazione degli ordini ai fornitori e in generale per il funzionamento della catena di approvvigionamento della qualità.

La pianificazione della domanda è il processo di pianificazione delle operazioni future sulla base di una previsione precedentemente effettuata. Questa attività ha un duplice scopo:

• stimolare la domanda dei consumatori;
• per aumentare la capacità dell'azienda di soddisfare la crescente domanda.

Con l'aumento della domanda di beni o servizi, le aziende devono spostare rapidamente le merci lungo la catena di approvvigionamento per soddisfare la domanda e cercano di aumentare i profitti e ridurre i costi attraverso la pianificazione della domanda. Puoi utilizzare vari software e strumenti per analizzare la domanda, come le API di web scraping, se fai affari online. Ma di questo ne parleremo un po' più tardi.

Senza un'accurata previsione e pianificazione della domanda che tenga conto delle esigenze, delle preferenze e delle intenzioni dei clienti, le aziende rischiano quantità significative di prodotti troppo cari o perdendo ulteriori opportunità di vendita.

Importanza della previsione della domanda e perché ne hai bisogno anche tu

La capacità di prevedere con precisione la domanda può avere un enorme impatto sulla tua attività e porta molti vantaggi. Questi vantaggi possono migliorare una moltitudine di funzioni, aumentare la fiducia delle imprese e aiutare un'azienda a realizzare le proprie ambizioni.

Ecco alcuni dei vantaggi che puoi ottenere implementando la previsione della domanda.

Impostazione del prezzo

Per gestire con successo la tua attività, devi determinare il giusto markup per la situazione, data l'attività di mercato e la domanda del prodotto. Con la previsione, puoi determinare esattamente quando i prodotti saranno più popolari, regolare i prezzi, impostare le vendite e sfruttare al meglio le opportunità quando la domanda è alta e l'offerta è bassa sul mercato.

Capire quando e in quali volumi verranno venduti i prodotti può portare a un aumento significativo delle entrate.

Bilancio

La previsione della domanda gioca un ruolo importante nella pianificazione del budget. Per le aziende, avere un flusso di cassa costante e allocare le risorse in modo efficiente è una priorità assoluta. La pratica della previsione della domanda può aiutare a capire come trarre vantaggio dalle opportunità di crescita e dai principali problemi. Ciò è particolarmente vero quando la domanda è bassa ed è necessario allocare risorse per sopravvivere al calo delle entrate.

In questo modo puoi ridurre i rischi e prendere decisioni finanziarie efficaci che influiscono sui margini di profitto, sul flusso di cassa, sull'allocazione delle risorse, sulle opportunità di espansione, sul personale e così via.

Infrastruttura di fornitura migliorata

La previsione della domanda alta e bassa ti aiuterà a creare un'infrastruttura di approvvigionamento. Ciò migliorerà la gestione della catena di approvvigionamento, ottimizzando la capacità, ricostituendo l'inventario e ottimizzando la gestione del personale di magazzino.

Ottimizzazione dell'inventario

Una buona comprensione delle esigenze di inventario è un modo per massimizzare l'uso delle risorse disponibili.

Una migliore evasione degli ordini può essere equiparata a un'elevata assistenza clienti a lungo termine, poiché più beni necessari saranno disponibili più spesso. L'evasione degli ordini attraverso la previsione della domanda può incoraggiare i referral ripetuti dei clienti e i consigli del passaparola, il che aumenterà le entrate e la base di clienti.

Ridurre l'incertezza

L'incertezza è un fattore negativo e rende molto difficile il processo decisionale, provoca ritardi e influisce sulla fiducia degli stakeholder. La previsione della domanda può eliminare l'incertezza e garantire che le funzioni della catena di approvvigionamento dispongano di risorse adeguate e che i manager siano formati meglio per prendere decisioni efficaci.

Web scraping per la previsione della domanda

Per ottenere il quadro corretto della domanda, le aziende devono tenere traccia dell'interesse per un prodotto ea diversi livelli di mercato, dal locale al globale.

Durante la previsione della domanda, le aziende possono utilizzare il web scraping per tenere traccia dell'intento del prodotto e ottimizzare la catena di approvvigionamento analizzando la domanda in tempo reale. Soprattutto dopo la pandemia, le aziende sono state attive nell'utilizzo dell'estrazione automatizzata dei dati nella previsione della domanda.

Il raschiamento per la previsione contribuisce a una serie di vantaggi estraendo contenuti in tempo reale e identificando costantemente nuovi modelli. Poiché questa opzione di raccolta delle informazioni consente l'analisi dei desideri e delle preferenze degli utenti, è possibile un'analisi dettagliata delle previsioni basata sui dati. Questa capacità consente alle aziende di rispondere rapidamente all'evoluzione delle tendenze e di intraprendere le azioni appropriate.

Al contrario, gli approcci tradizionali alla previsione della domanda richiedono aggiornamenti manuali costanti e adeguamenti dei risultati delle previsioni.

Strategie di web scraping per un'analisi della domanda

La creazione di strategie di sviluppo utilizzando il web scraping può rivelare il tipo di informazioni che forniscono le informazioni necessarie per valutare i movimenti del mercato. Il web scraping, ad esempio, raccogliendo informazioni da siti Web con parole chiave specifiche in una posizione specifica, aiuterà a costruire un quadro della domanda e contribuirà alla creazione o allo sviluppo di nuovi prodotti per i quali c'è domanda.

1. Per un'analisi più approfondita della domanda, il web scraping può raccogliere i dati necessari da Google Trends e Google Keyword Planner. Questi strumenti mostrano quanto gli utenti sono interessati a determinati prodotti.

Non dimenticare di ricercare anche argomenti popolari non solo a livello globale, ma anche in regioni specifiche. L'analisi delle parole chiave e delle query più accurate ti fornirà i dati necessari per prendere decisioni.

2. Segui gli argomenti di tendenza sui social media, come Facebook o Instagram. Raccogliendo dati e analizzando i social media, puoi tenere traccia di ciò che le persone dicono su un particolare prodotto o marchio.

3. Puoi anche studiare le query di ricerca comuni su Amazon, gli articoli venduti di frequente su Shopify, Aliexpress, eBay e altri mercati e analizzare gli articoli dei migliori venditori per determinare le tendenze dei consumatori.

Con questi dati è possibile creare grafici che verranno visualizzati da quando il prodotto ha iniziato a guadagnare popolarità, confrontare i dati di diversi siti, negozi e sulla base delle informazioni risultanti effettuare analisi e prevedere la domanda.

4. Il software di previsione semplifica e riunisce tutti i dati su vendite, rapporti, tendenze che possono aiutarti a rimanere al passo con il mercato. Per le previsioni, puoi utilizzare software come Quantics, che possono aiutarti a creare rapidamente previsioni statisticamente valide combinando tutti i dati necessari per l'analisi in un'unica piattaforma.

Il futuro della previsione della domanda con il web scraping

Come sapete, la previsione della domanda con metodi tradizionali richiede una notevole quantità di risorse e personale esperto. Errori e imprecisioni di solito portano o a svuotare gli scaffali dei negozi o viceversa a riempire eccessivamente i banchi con merci, costi e insoddisfazione dei clienti non necessari.

Pertanto, l'uso di tecnologie avanzate di raccolta dei dati e l'implementazione di sistemi intelligenti consente di interpretare il testo non strutturato, analizzarlo quasi in tempo reale e fare previsioni sulle preferenze dei clienti.

Un sondaggio Mckinsey ha rilevato che il 55% delle organizzazioni investirà nell'intelligenza artificiale. I programmi basati su AI e ML possono imparare prendendo dati da previsioni, rapporti sulle tendenze o ricerche di mercato, ad esempio. Gli algoritmi quindi studiano i dati, regolando i parametri per creare previsioni. Questo è il modo in cui la tecnologia dovrebbe aiutare a liberare i lavoratori dal monitoraggio delle SKU a favore di lavorare su compiti più complessi.

Naturalmente, questi dati devono provenire da qualche parte. Il web scraping, come accennato in precedenza, raccoglie le informazioni necessarie da Internet. Ma l'estrazione automatizzata dei dati utilizzerà anche l'IA nel suo lavoro in futuro, rendendo la vita ancora più facile alle aziende. L'intelligenza artificiale aiuterà a identificare i modelli specifici per l'estrazione dei dati e a raccogliere solo dati strutturati in modo rapido ed efficiente.

L'intelligenza artificiale sarà anche in grado di apprendere e adattarsi facilmente agli aggiornamenti e ai cambiamenti nelle strutture dei siti web. E poiché l'IA raccoglierà informazioni in un formato strutturato, accelererà più volte il processo di estrazione dei dati rispetto al modo in cui i dati vengono ora raccolti.

Tali capacità avanzate di raccolta delle informazioni renderanno ancora più veloce la raccolta dei dati per l'analisi e la previsione della domanda.

Come selezionare il software di scraping Web adatto alle tue esigenze e al tuo budget?

I programmi di web scraping si dividono sostanzialmente in 2 tipi:

• Programmi che funzionano dal cloud con accesso tramite browser ed estensioni.
• Programmi installati ed eseguiti sul tuo computer.

Poiché ogni area aziendale ha esigenze diverse, ci sono alcuni fattori comuni da considerare quando si sceglie uno strumento di scraping di siti Web se si desidera ottenere solo dati aggiornati e pertinenti. Ecco i criteri per scegliere il giusto software di web scraping per la previsione della domanda:

Costo

Il web scraping è un processo piuttosto dispendioso in termini di risorse perché per estrarre correttamente i dati dai siti Web, il software di web scraping esegue un browser virtuale per caricare correttamente le pagine ed eseguire l'estrazione. Tutto questo è molto costoso in termini di memoria e potenza di elaborazione.

Quindi il costo è uno dei primi fattori che vuoi sapere quando scegli un prodotto di estrazione dati. Vale la pena scegliere un software o un servizio con prezzi chiari in cui vedi esattamente per cosa stai pagando.

Bypassando le protezioni antigraffio

Sebbene il web scraping non sia illegale, ci sono siti che hanno misure anti-scraping in atto. Pertanto, un buon strumento di web scraping dovrebbe essere in grado di evitare il rilevamento. Questi ostacoli possono essere aggirati con modifiche del raschietto.

Supporto proxy

Uno dei problemi principali del web scraping è evitare il blocco da parte dei server web. Poiché le soluzioni di scraping web basate su cloud eseguono attività per molti utenti da un unico server, esiste la possibilità di blocco IP. Pertanto, vale la pena cercare uno strumento con server proxy per evitare il blocco da parte dei siti.

Rendering di Javascript

Se uno strumento di web scraping può eseguire il rendering di Javascript, il pool di siti Web diventerà molto più ampio, poiché sarà possibile raccogliere informazioni da siti dinamici, ad esempio. Essere in grado di lavorare con il rendering di Javascript aumenta la qualità e la quantità del contenuto risultante.

Scalabilità

È meglio scegliere uno strumento scalabile, poiché le tue esigenze di raccolta dati aumenteranno solo con il monitoraggio costante della domanda. Scegliendo un buon software di scraping che non rallenterà all'aumentare del volume dei dati, puoi eseguire più attività di recupero delle informazioni in parallelo.

Possibilità di utilizzo

Il web scraping dovrebbe essere accessibile a tutti, quindi il software o lo strumento che scegli dovrebbe essere chiaro e facile da capire per poterlo utilizzare. Vedi se ci sono tutorial o articoli di formazione offerti sull'argomento.

Se hai intenzione di ordinare servizi di raccolta dati, ricorda che esiste un limite all'utilizzo sul piano di abbonamento scelto. Potrebbe esserci un limite al numero di query e attività di recupero, nonché al numero di giorni di raccolta dei contenuti. Vale la pena studiare i servizi e gli strumenti che scegli ed eventualmente consultare specialisti che offrono i loro servizi per saperne di più sulle capacità del loro software.

Conclusione

La previsione della domanda è uno dei compiti più importanti che le aziende devono affrontare per prevedere le vendite future e prendere decisioni che consentano loro di competere sul mercato. È un metodo efficace di ottimizzazione aziendale che riduce gli sprechi, migliora l'allocazione delle risorse, aumenta le vendite e fa fronte ai continui cambiamenti della domanda nel modo più conveniente possibile. In questo modo, le organizzazioni possono essere sempre nel posto giusto, al momento giusto, con l'offerta giusta.