Tecniche di previsione delle scorte per i manager dell'ecommerce

Avere delle tecniche di previsione delle scorte per ecommerce oggi è più che mai fondamentale. 

Una delle difficoltà maggiori con cui chi si occupa di ecommerce deve fare i conti è la gestione del magazzino. Non è facile, infatti, comprendere quale sia la strategia migliore per avere la giusta quantità di merce, ridurre i costi di stoccaggio ed aumentare così il margine di profitto. 

Una gestione ottimale delle scorte consente di avere i beni disponibili solo quando ce n’è effettivamente bisogno.

Vediamo quindi quali sono le tecniche di previsione delle scorte per ecommerce che oggi la tecnologia ci consente di impiegare.

Tecniche di previsione delle scorte per ecommerce 

Nella ricerca del giusto equilibrio della gestione delle scorte ecommerce ci si ritrova ad affrontare 3 ordini di problemi.

1. Scorte insufficienti. In questo caso i clienti non possono acquistare i prodotti di cui hanno bisogno e questo può portare ad avere clienti insoddisfatti, se non addirittura a perderli.
2. Scorte eccessive (overstock). Qui abbiamo il problema inverso. Le scorte eccessive soddisfano sì la domanda in qualsiasi momento, ma possono portare a costi di stoccaggio elevati e a una rotazione lenta. Un indice di rotazione basso significa che l’articolo rimane per diverso tempo in magazzino, rischiando così che diventi obsoleto o che si deteriori.
3. Scorte obsolete. È la conseguenza del secondo punto. Le scorte obsolete sono prodotti che non sono più richiesti dai clienti e possono rappresentare una perdita di denaro per le aziende.

L’obiettivo, quindi, deve essere quello di evitare overstock o carenze di magazzino, e per raggiungerlo può essere utile avere una gestione delle scorte ecommerce che risponda a queste caratteristiche:

1. che tenga conto dello storico delle vendite; 
2. che effettui una proiezione della domanda futura;
3. che preveda quali sono i tempi di rifornimento dell’ecommerce.

Vediamole tutte.

1. Analisi storica delle vendite

L’analisi storica delle vendite è alla base della previsione della domanda (di cui parleremo più avanti) e consente di rilevare eventuali schemi e tendenze nello storico delle vendite.

Tali schemi consentono di individuare lacune e opportunità di miglioramento e di elaborare strategie migliori per aumentare il fatturato.

La raccolta dei dati storici delle vendite non è certo una novità per le aziende, ma quello che consente di realizzare oggi la tecnologia, ad esempio con l’intelligenza artificiale, sono risultati più rapidi e precisi. Basti pensare ai Big Data, l'enorme quantità di dati che viene generata ogni giorno dagli utenti e che possono essere elaborati in poco tempo con l’intelligenza artificiale. 

Sistemi come il CRM (Customer Relationship Management), un software di gestione delle relazioni con i clienti, consentono di raccogliere informazioni non soltanto relative ai loro dati personali, ma anche sulle loro abitudini di acquisto. 

Altro metodo è quello di raccogliere i dati dei registri di vendita che contengono informazioni come il numero di articoli venduti, il prezzo, la data e il cliente.

Anche i sondaggi e i questionari possono essere utilizzati per raccogliere feedback dai clienti sulle loro esperienze di acquisto, per identificare le aree in cui l'azienda può migliorare. 

Infine questo tipo di informazioni può essere raccolto anche attraverso i social network per individuare i prodotti di maggior successo.

Una volta individuati i modelli e i trend delle vendite storiche, si può passare al livello successivo: la previsione della domanda, che consente di stabilire con una precisione maggiore quali possono essere le quantità di prodotti da ordinare o produrre.

Vediamo quindi in cosa consiste la previsione della domanda futura nel settore dell’ecommerce e quali sono le strategie e gli strumenti più efficaci per realizzarla.

2. Previsione della domanda nell’ecommerce

La previsione della domanda nell’ecommerce è un processo che consente di stimare la quantità di prodotti che i clienti acquisteranno in un determinato periodo di tempo. 

È una delle tecniche di previsione delle scorte per ecommerce più interessanti e viene combinata ad altre strategie, come l’analisi dei dati storici e i trend che abbiamo visto nel paragrafo precedente. 

La combinazione di queste strategie consente di elaborare dei modelli statistici sui quali basare la previsione delle scorte necessarie.

È uno strumento prezioso per prendere decisioni migliori negli ecommerce e ridurre i rischi e le spese. Una previsione accurata della domanda, infatti, si riflette non solo sulla gestione del magazzino ma sulla gestione dell’intero ecommerce, dalla produzione dei prodotti fino alla logistica dell'ultimo miglio. 

Una previsione accurata consente di:

• evitare la carenza o l'eccesso di scorte;
• stabilire prezzi competitivi;
• pianificare le campagne di marketing;
• individuare i prodotti da migliorare;
• stabilire la quantità di personale necessario;
• ecc.

Uno dei metodi più efficienti per la previsione della domanda futura è l’analisi predittiva. Si tratta di un sistema complesso di analisi che utilizza grandi volumi di dati (Big Data), statistiche e algoritmi per prevedere risultati futuri, comportamenti o eventi.

Un metodo comune di analisi di dati statistici è il machine learning, un modello di apprendimento automatico che non prevede l’intervento umano nella programmazione. 

Grazie a questi strumenti che la tecnologia moderna ci fornisce è possibile avere un approccio basato non solo sulle serie storiche, ma anche su modelli causali che consentono di risalire alla motivazione che ha influenzato la domanda.

Questo tipo di approccio, più complesso ma anche più accurato, è utile soprattutto quando la domanda è volatile o quando è influenzata da fattori esterni, basti pensare alla stagionalità nell’ecommerce.

Una previsione della domanda realizzata con questi strumenti consente di prendere in considerazione tutte le variabili che possono influenzarla, da quelle sociali a quelle economiche, passando per quelle stagionali.

3. Previsione dei tempi di rifornimento ecommerce

La previsione delle scorte di un ecommerce basata sull’analisi storica delle vendite e quindi sulla previsione della domanda non può non tenere conto dei tempi di rifornimento.

Una buona previsione dei tempi di rifornimento consente di stabilire la frequenza di riordino delle scorte ecommerce e quindi di evitarne l’esaurimento, di soddisfare il cliente e di ridurre i costi di inventario.

Il calcolo dei tempi di rifornimento di un ecommerce può essere effettuato ancora una volta con il supporto dell’AI, dell’analisi dei dati storici e dei Big Data. Anche in questo caso la raccolta dati quindi diventa fondamentale, perché consente di elaborare dei modelli di previsione per stimare i tempi di rifornimento.

In questa fase è utile tenere conto anche dei fattori esterni che possono avere un’influenza sul tempo necessario al riordino delle scorte ecommerce. 

Sono tutti dati che devono essere inseriti all’interno del sistema di calcolo utilizzato per garantire una maggiore precisione. 

Ecco alcuni fattori che possono influenzare i tempi di rifornimento:

• la velocità di produzione o consegna del prodotto;
• i tempi di transito;
• la politica di inventario dell'azienda;
• le esigenze dei clienti.

Gestione ottimale delle scorte 

La gestione ottimale delle scorte nell'ecommerce è un processo che consente di soddisfare la domanda dei clienti evitando costi eccessivi. 

È una parte importante della gestione dell’intera supply chain che può avere un impatto significativo anche sul profitto di altri settori aziendali.

Diventa quindi fondamentale utilizzare dei modelli di riordino che consentano di elaborare delle politiche di approvvigionamento ragionate.

Tra i più comuni troviamo:

• il ROP (reorder point), il Punto di Riordino, il livello di inventario al di sotto del quale si ordina un nuovo lotto di prodotti e viene calcolato considerando la domanda, il tempo di rifornimento e le scorte di sicurezza;
• l’EOQ (Economic Order Quantity), la Quantità Economica di Acquisto, è la quantità ottimale di prodotti da ordinare in una singola volta, in modo da ridurre i costi di approvvigionamento. Viene calcolata considerando la domanda, il costo unitario dei prodotti, il costo di ordine e di stoccaggio.

L’adozione di questi modelli ha come scopo quello di bilanciare il costo delle scorte e livello di servizio al cliente. In poche parole più scorte vengono mantenute, più è probabile che i clienti siano in grado di trovare il prodotto di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno. Una quantità maggiore di scorte, però, ha costi di inventario più alti.

Il bilanciamento tra costo delle scorte e livello di servizio al cliente non è semplice e non esiste una soluzione unica. Ecco perché una puntuale previsione delle scorte diventa indispensabile.

Previsione scorte ecommerce: conclusioni

In questo articolo abbiamo parlato dell'importanza della gestione proattiva delle scorte nell'ecommerce per evitare perdite di vendite.

Per farlo abbiamo fatto riferimento alle tecniche di previsione delle scorte ecommerce più innovative, partendo dall’analisi dei dati storici di un’azienda con il supporto dell’intelligenza artificiale fino alla previsione della domanda e dei tempi di rifornimento.

L’obiettivo di ogni manager nell’ecommerce è quello di aumentare il profitto del proprio business, e una gestione ottimale delle scorte è uno degli elementi indispensabili per raggiungerlo.