Ogni azienda ha nei propri gestionali anni di dati su vendite, ordini e richieste. Spesso restano inutilizzati, mentre le decisioni su acquisti, ferie del personale o campagne pubblicitarie si prendono a memoria. Un sistema di previsione, anche semplice, rende queste decisioni più solide.
I dati di partenza
- Vendite per giorno, settimana o mese, possibilmente per almeno due o tre anni.
- Suddivisione per prodotto, categoria o servizio.
- Eventi particolari: promozioni, chiusure, rotture di stock, cambi di prezzo.
- Fattori esterni noti: festività, stagioni, fiere, eventi locali.
Un metodo semplice
- Individua la stagionalità: confronta gli stessi mesi negli anni diversi per vedere quali periodi sono sempre più forti o più deboli.
- Misura la tendenza: calcola come cresce o cala il totale anno su anno.
- Combina i due elementi: parti dallo stesso periodo dell’anno precedente e applica la tendenza.
- Correggi con le informazioni note: nuove promozioni, nuovi prodotti, cambiamenti nel mercato.
- Confronta ogni mese la previsione con il risultato reale e affina il metodo.
Periodi con eventi eccezionali, come chiusure forzate o un cliente enorme che non tornerà, vanno esclusi o corretti prima di usarli come riferimento. Altrimenti la previsione eredita l’anomalia.
Quando usare strumenti più avanzati
Fogli di calcolo e grafici bastano per molte PMI. Con molti prodotti, vendite giornaliere e diversi fattori in gioco, possono servire modelli statistici o di apprendimento automatico, disponibili anche in strumenti accessibili. La qualità dei dati di partenza resta però più importante della sofisticazione del modello.
Gli usi pratici
- Pianificare gli acquisti ed evitare sia scorte eccessive sia rotture.
- Organizzare turni e ferie in base ai picchi previsti.
- Concentrare il budget pubblicitario prima dei periodi di maggiore domanda.
- Preparare il flusso di cassa con maggiore anticipo.
Un esempio
Un’enoteca con vendita online ha analizzato tre anni di ordini scoprendo che le richieste di confezioni regalo iniziano a crescere a metà novembre, ma le campagne partivano a dicembre. Anticipando campagne e acquisti di due settimane, ha evitato le rotture di stock dell’anno prima e distribuito meglio il lavoro.
Chi coinvolgere
Le previsioni migliori nascono dall’incontro tra numeri e conoscenza del mercato. Il responsabile acquisti sa quali fornitori allungheranno i tempi di consegna, i venditori conoscono gli ordini in trattativa, chi segue il marketing sa quali campagne sono in programma. Una breve riunione mensile in cui la previsione statistica viene discussa e corretta con queste informazioni rende il risultato più affidabile e, soprattutto, condiviso da chi dovrà usarlo. Anche il confronto a fine mese tra stima e risultato va condiviso: spiegare gli scostamenti aiuta tutti a migliorare.
Domande frequenti
Quanti anni di dati servono?
Almeno due per vedere la stagionalità; tre o più danno maggiore stabilità.
Le previsioni sono affidabili?
Sono stime con un margine di errore. È utile indicare un intervallo, con uno scenario prudente e uno ottimista.
Serve un gestionale specifico?
No, si può partire dai dati esportati. Un gestionale ben collegato rende però l’aggiornamento automatico.
L’estrazione dei dati e un pannello di previsioni aggiornato automaticamente si possono realizzare con CMXD SmartFlow; per spingere le vendite nei periodi giusti c’è CMXD GoogleReach. Richiedi un’analisi gratuita.
