Analisi della domanda: perché è così importante e come farla per mezzo di previsioni e AI

11 Gen 2023 · 2 min 49 sec

La marketing intelligence si occupa di identificare il mercato per la tua azienda, attraverso una attività che comprende l’analisi dei comportamenti di acquisto, i criteri di scelta e le opinioni rispetto ai competitor, dei tuoi clienti attuali e potenziali, con l’obiettivo di consentirti di intercettarne i bisogni, sia reali sia prospettici.

All’interno della marketing intelligence si colloca l’analisi della domanda, uno strumento strategico a supporto delle decisioni di business. Analizzare la domanda significa prevedere i comportamenti dei consumatori e dei clienti.

In un contesto di crescente incertezza, tuttavia, diventa più difficile costruire un modello di previsione affidabile che comprenda tutti i fattori che generano la volatilità della domanda. I metodi basati sull‘intelligenza artificiale consentono di considerare numerose variabili per costruire un modello previsionale realistico e affidabile.

Una delle caratteristiche dei metodi innovativi è che non richiedono alcuna ipotesi sul modello seguito dalla domanda e sulla relazione tra il valore previsto e le variabili considerate.

Secondo il parere di esperti, come quelli dell’Osservatorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano, l’analisi della letteratura mostra che l’applicazione dei metodi di AI ha prestazioni di previsione superiori rispetto a quelli tradizionali; pertanto, il mercato dei sistemi di previsione basati su AI è in costante crescita (vedi figura). 

Analisi della domanda, in cosa consiste

L’analisi della domanda consiste in una ricerca di mercato che ha come obiettivo quello di comprendere caratteristiche e dinamiche della domanda di un prodotto o servizio. L’analisi della domanda ha una forte valenza strategica; permette infatti di identificare i fattori critici di successo e definire al meglio le tue strategie di crescita, i business plan, i piani marketing e di comunicazione, i progetti di innovazione.

I benefici dell’analisi della domanda si traducono in:

• Incremento del ROI degli investimenti di prodotto;
• Agevolare il Go To Market;
• Maggiore efficacia delle campagne di comunicazione;
• Maggiore segmentazione grazie alla comprensione delle esigenze effettive della clientela maggiormente in target per la propria offerta.

Tradizionalmente, la previsione della domanda è una forma di analisi predittiva, in cui il processo di stima della domanda dei clienti viene analizzato utilizzando dati storici. Utilizzando l’intelligenza artificiale, le organizzazioni possono sfruttare gli algoritmi di machine learning per prevedere i cambiamenti nella domanda dei consumatori nel modo più accurato possibile. Questi algoritmi possono riconoscere automaticamente i modelli, identificare relazioni complicate in set di dati di grandi dimensioni e acquisire segnali per la fluttuazione della domanda. 

Analisi della domanda e previsioni con l’AI

Il ricorso all’intelligenza artificiale permette di migliorare notevolmente la qualità e l’attendibilità delle previsioni sulle quali si basano le decisioni aziendali. In particolare, l’AI consente di ottenere una previsione:

• Accurata: che si traduce in una pianificazione della produzione più precisa e in una gestione efficiente dell’inventario. Nella prospettiva a lungo termine, è possibile costruire la curva di probabilità della domanda che aiuterà a bilanciare un eccesso o la mancanza di scorte. Essere in grado di comunicare con sicurezza ai fornitori un’anticipazione più affidabile della domanda riduce inoltre la probabilità di una interruzione nella fornitura del prodotto;
• Realistica: i modelli basati sull’intelligenza artificiale consentono di considerare molte più variabili esplicative rispetto a quelli tradizionali. La considerazione di fattori dinamici – come il tempo, le attività promozionali di marketing, gli eventi locali, in un modello di previsione consente agli analisti di simulare un ambiente più complesso e, quindi, di prendere decisioni più affidabili;
• Affidabile: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono accettare in input tante variabili e sono quindi in grado di identificare quelle più significative; pertanto, non richiedono alcuna ipotesi preliminare sulla relazione tra le variabili.

Infine, la condivisione di previsioni accurate, realistiche e affidabili lungo la catena di approvvigionamento contribuisce a una gestione efficace degli altri processi della stessa. I dati raccolti in tempo reale, come richiesto dagli algoritmi di AI, rendono più facile rispondere rapidamente ai cambiamenti repentini. In questo modo, la supply chain si fa molto più resiliente.