TIME-OUT!

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Manca un minuto alla fine del match di basket; la squadra avversaria chiama time-out. Allo stesso modo, la nostra squadra si prepara ad affrontare gli ultimi istanti di partita. Un assistente fornisce al nostro allenatore alcune statistiche che mostrano la formazione che gli avversari sono soliti schierare in queste situazioni. Le squadre entrano in campo, ma sui 5 giocatori previsti dall’analisi, solo 4 risultano sul terreno di gioco. Prima che l’azione riparta, l’allenatore chiama un “contro” time-out.

Confrontandosi con assistenti e giocatori, grazie all’esperienza maturata in tanti anni sul parquet, intuisce la leggera variazione di strategia degli avversari, schiera un nuovo quintetto e porta a casa la vittoria.

Ma cosa c’entra questo con i processi di #demandplanning e #salesforecasting?

Un match al cardiopalma, che ci ricorda che per vincere non basta essere ottimi allenatori, ma neanche pensare che la sola tecnologia possa sempre fornirci le risposte che cerchiamo. Proprio come il compito dell’allenatore è di interpretare le mille variabili che possono determinare il risultato finale, anche nei processi di Demand Planning e Sales Forecasting è necessario gestire al meglio gli stimoli e i cambiamenti del mercato, facendo leva sul gioco di squadra, per effettuare pianificazioni della domanda e previsioni delle vendite accurate.

Cosa significa “gioco di squadra” in questo contesto?

Esistono fondamentalmente due macro-categorie di approcci ai processi di Demand Planning e Sales Forecasting:

  • Metodologie gestionali, prevalentemente affidate al feeling e all’esperienza della funzione Commerciale e Marketing.
  • Approcci basati su modelli matematici, che richiedono il supporto di strumenti tecnologici e risorse tecniche quali Analisti e Data Scientists

Gli approcci del primo tipo, basati esclusivamente su assunzioni, esperienza e analisi qualitative, oltre ad essere molto dispendiosi in termini di tempi e risorse occupate, conducono il più delle volte a risultati imprecisi, che causano a cascata una serie di problematiche ben più gravi, tra cui:

  • Esaurimento o eccesso di stock in magazzino
  • Obsolescenza dei prodotti
  • Scarsa qualità dei servizi offerti
  • Utilizzo inefficiente delle risorse a disposizione (materie prime, risorse umane, …)
  • Errata pianificazione finanziaria (mancanza di liquidità, ricorso ad indebitamento, …)

Allo stesso modo, i soli modelli matematici non sono in grado di fornire risposte puntuali e stime accurate, se non tengono in considerazione l’esperienza di business.

Lo scontro tra queste due filosofie di pensiero, non porta alcun beneficio all’organizzazione. Affinché i processi di previsione e pianificazione vengano gestiti in modo adeguato, è opportuno trovare un punto d’incontro tra i due approcci.

L’esperienza di business diventa quindi il fattore critico di successo nel comprendere e affinare la previsione generata da un motore analitico.