Per ogni organizzazione, il forecast aziendale è uno strumento di grande valore perché permette di analizzare le vendite e gli ordini degli anni precedenti al fine di stimare gli scenari futuri. È infatti dall’accuratezza di queste indicazioni che dipende la gestione di numerosi processi, come quello dell’intera supply chain. Nonostante ciò, spesso si tende ancora a operare con troppe semplificazioni, affidandosi a strumenti manuali (i fogli Excel!), senza valutare l’accuratezza dei risultati, seguendo la logica del “come si è sempre fatto”. I risultati sono tutt’altro che soddisfacenti. Per fortuna, grazie alle nuove applicazioni IT oggi disponibili, si possono realizzare forecast aziendali automatizzati e con altissimi livelli di precisione.
Non esiste business senza forecast aziendale
Per ripensare le strategie, ottimizzare i processi, indirizzare la produzione e ipotizzare l’andamento delle vendite il forecast aziendale è il riferimento. Non si può pensare di organizzare il business sulla base delle intuizioni. Ci si deve muovere seguendo indicazioni concrete ottenute da precise analisi che sappiano coniugare le dinamiche aziendali e quelle di mercato. In un’economia volatile come quella attuale è bene agire avendo a disposizione tutte le informazioni necessarie a prendere decisioni in modo adeguato.
In azienda è disponibile un elemento fondamentale per effettuare accurati forecast. Quell’elemento sono i dati. Dalla loro analisi, commisurata con i trend di mercato, è possibile ricavare le informazioni necessarie per ottenere efficaci indicazioni sulle strategie da mettere in atto e sulle attività da pianificare.
In pratica, il forecasting aiuta a determinare come allocare le risorse e pianificare strategicamente i prossimi progetti, attività e costi. Le previsioni permettono alle organizzazioni di gestire le risorse, allineare gli obiettivi con le tendenze attuali e di aggiungere un vantaggio competitivo, facendo la differenza tra un’azienda che ha successo e una che non ce l’ha. Qualsiasi consapevolezza sulle condizioni future mette un’organizzazione in una posizione di vantaggio perché le previsioni aiutano a prevedere problemi potenziali, a prendere decisioni migliori e a misurare l’impatto di tali decisioni.
Forecast aziendale: è una questione di metodo
Lo scopo del forecasting è di sviluppare migliori strategie e piani di progetto usando i dati disponibili e rilevanti del passato e del presente per assicurare il futuro del proprio business. Una buona previsione aziendale permette di ottenere intuizioni uniche e personalizzate sui probabili eventi futuri, di sfruttare le adeguatamente risorse e di fissare i risultati attesi.
Ma come si ottiene un buon forecast? Anzitutto definendo chiaramente gli obiettivi che si intendono raggiungere e in che periodo di tempo. Solitamente, si tende a fare previsioni su un periodo di 12-18 mesi. Tuttavia, il corso degli ultimi eventi ha insegnato che è meglio cercare di limitare il più possibile l’orizzonte temporale del forecast in modo che l’analisi del passato recente dia indicazioni utili per il futuro invece di falsarlo.
La previsione deve considerare quante più fonti di dati possibili e affinare continuativamente i risultati anche sulla base di nuove informazioni che possono emergere. Per esempio, cambiamenti significativi come il completamento di un nuovo prodotto, nuovi concorrenti, strategie competitive o il cambiamento dei requisiti di conformità diminuiscono la connessione tra le tendenze passate e future e quindi vanno attentamente valutate.
Come ottenere un valido forecast aziendale
Stabiliti gli orizzonti temporali e gli obiettivi di business, il forecast aziendale dovrebbe essere ottenuto tramite un’analisi strutturale dei dati eseguita con metodologie adeguate. Questo significa che, a differenza di quanto accade ancora molto di frequente presso le aziende, non basta operare manualmente o avvalendosi di un foglio Excel. I risultati che si ottengono sono troppo approssimativi e nel panorama economico attuale non è sufficiente l’esperienza delle persone per trasformarli in valide previsioni. Le elaborazioni devono essere effettuate con strumenti avanzati di data & analytics. Solo in questo modo si riescono a sfruttare appieno le potenzialità dei dati a disposizione.
Attraverso l’impiego di modelli di machine learning o predictive analytics si automatizzano i processi, modellando con precisione i dati storici, eventualmente arricchendoli con altre informazioni, e producendo così forecast sempre più accurati e affidabili. La combinazione di dati storici e data analytics consente di avere una più precisa visione degli scenari che si potrebbero prospettare in futuro per ordini e vendite. A tutto beneficio del business e della competitività aziendale.
