Migliorare le previsioni di vendita con indicatori esterni

La Previsione delle vendite è fondamentale per le aziende per pianificare le loro operazioni e gestire le risorse in modo efficace. I metodi tradizionali spesso si basano solo sui dati di vendita passati, il che può essere limitante. Questo studio esamina come l'aggiunta di Fattori Esterni, come gli indicatori di mercato, possa migliorare le previsioni di vendita. Integrando vari dati economici, le aziende possono avere migliori intuizioni sulla domanda futura.

#Importanza della Previsione delle Vendite

Fare previsioni aiuta le aziende a prepararsi per eventi futuri. Permette loro di prendere decisioni informate su inventario, forza lavoro e finanze. Tuttavia, prevedere le vendite future è una sfida perché coinvolge molte variabili, alcune delle quali potrebbero non essere chiare o prevedibili. Inoltre, concentrarsi solo sui dati passati può far perdere di vista fattori importanti che influenzano la domanda.

#Il Ruolo dei Fattori Esterni

Le vendite sono influenzate non solo dai dati storici ma anche da fattori esterni. Le condizioni di mercato, le normative governative e le tendenze economiche giocano un ruolo significativo nel plasmare il comportamento dei consumatori. Includere questi elementi nella previsione può fornire un quadro più completo delle vendite future.

Ad esempio, la domanda di prodotti per la pulizia può essere influenzata dalle vendite totali delle macchine industriali o da indicatori macroeconomici, come i tassi di crescita nazionale. Tuttavia, riconoscere quali indicatori esterni includere può essere complesso e richiede un notevole sforzo.

#La Necessità di Tecniche di Previsione Migliori

Questa ricerca mira a investigare come le aziende possano migliorare le loro previsioni di vendita. Si concentra sull'utilizzo di metodi automatizzati per selezionare gli indicatori esterni rilevanti e integrarli nei modelli di previsione. Automatizzando questo processo, le aziende possono risparmiare tempo e ridurre la necessità di conoscenze specializzate.

#Metodologia

In questo studio sono stati utilizzati due modelli di previsione: SARIMAX e Neural Prophet. Questi modelli aiutano a prevedere le vendite future basandosi su vari input, inclusi i dati storici di vendita e gli indicatori esterni. L'obiettivo è vedere come si comportano questi modelli quando integrano gli indicatori di mercato.

#Fonti Dati

I dati utilizzati includevano dati storici di domanda da un'azienda tedesca di prodotti per la pulizia e vari indicatori di mercato esterni dal database Eurostat. Questo database contiene una ricchezza di informazioni sulle condizioni economiche in Europa, inclusi i tassi di crescita del PIL e altri fattori rilevanti.

#Preparazione dei Dati

Prima di utilizzare i dati, era necessario pulirli e organizzarli. Questo processo prevedeva di garantire la coerenza negli intervalli di raccolta dei dati e affrontare eventuali anomalie. L'obiettivo era creare un dataset affidabile che potesse essere utilizzato per previsioni accurate.

#Tecniche di Selezione delle Caratteristiche

Scegliere gli indicatori esterni giusti è fondamentale per migliorare l'accuratezza delle previsioni. Sono stati utilizzati diversi metodi in questo studio per selezionare questi indicatori.

#Selezione Basata sulla Correlazione

Questa tecnica esamina la relazione tra la domanda storica e vari indicatori esterni. Identificando quali indicatori siano strettamente correlati alla domanda passata, il modello può includere quelli che potrebbero aiutare a migliorare le previsioni.

#Regressione LASSO

La regressione LASSO è un altro approccio che aiuta nella selezione delle caratteristiche rilevanti. Questa tecnica riduce l'influenza di variabili meno importanti, concentrandosi su quelle che impattano significativamente le previsioni.

#Selezione Avanzata delle Caratteristiche

Questo metodo funziona partendo da nessuna caratteristica e aggiungendole una alla volta in base a quelle che forniscono i migliori risultati per il modello. Testa sistematicamente le combinazioni per trovare il gruppo di indicatori più efficace.

#Selezione Manuale

Oltre ai metodi automatizzati, è stato condotto un processo di selezione manuale basato sulla conoscenza del settore da parte dei ricercatori. Questo metodo soggettivo prevedeva di scegliere indicatori ritenuti più rilevanti sulla base dell'esperienza.

#Impostazione Sperimentale

L'impostazione sperimentale ha comportato l'utilizzo delle caratteristiche selezionate per addestrare i modelli di previsione e valutare le loro prestazioni.

#Impostazione dei Dati di Addestramento e Test

Il dataset è stato suddiviso in segmenti di addestramento e test. I dati di addestramento sono stati utilizzati per costruire i modelli di previsione, mentre i dati di test hanno aiutato a valutare quanto bene i modelli hanno performato nel prevedere le vendite future.

#Valutazione delle Prestazioni

Le prestazioni di entrambi i modelli sono state misurate utilizzando l'Errore Assoluto Medio (MAE), una metrica comune utilizzata per valutare l'accuratezza delle previsioni. Confrontando le previsioni con i dati di vendita effettivi, è stato possibile valutare l'efficacia dei modelli.

#Risultati e Discussione

I risultati hanno indicato che l'integrazione di indicatori di mercato esterni ha migliorato significativamente l'accuratezza dei modelli di previsione.

#Confronto dei Modelli

Nel confronto tra i due modelli, sia SARIMAX che Neural Prophet hanno dimostrato un'efficacia varia. Tuttavia, nessun modello è emerso come decisamente superiore all'altro. Le prestazioni del modello dipendevano fortemente dagli indicatori esterni selezionati.

#Effetti dei Metodi di Selezione delle Caratteristiche

Diversi metodi di selezione delle caratteristiche hanno prodotto risultati vari:

• Selezione Basata sulla Correlazione: Questo metodo ha migliorato le previsioni per periodi di addestramento più brevi, indicando che potrebbe essere vantaggioso includere variabili esterne durante questi momenti.

• Regressione LASSO: Questo metodo ha avuto risultati misti. Sebbene abbia aiutato a identificare alcune caratteristiche rilevanti, il miglioramento complessivo nell'accuratezza delle previsioni è stato limitato.

• Selezione Avanzata delle Caratteristiche: Questa metodologia ha mostrato risultati promettenti, portando a una maggiore accuratezza delle previsioni in tutti i dataset testati. L'approccio sistematico di testare diverse combinazioni si è rivelato vantaggioso.

• Selezione Manuale: Questo metodo ha spesso portato a prestazioni peggiori. Affidarsi esclusivamente all'expertise umana non ha prodotto i migliori risultati previsionali in questo caso.

#Implicazioni dei Risultati

Lo studio sottolinea l'importanza dell'integrazione di indicatori di mercato esterni nei modelli di previsione delle vendite. Automatizzando il processo di selezione, le aziende possono migliorare le loro capacità previsionali risparmiando tempo e risorse.

#Raccomandazioni Pratiche

Per le aziende che cercano di migliorare le loro previsioni di vendita, si possono fare le seguenti raccomandazioni:

1. Automatizzare la Selezione delle Caratteristiche: Utilizzare metodi automatizzati per identificare indicatori di mercato rilevanti invece di affidarsi solo ai dati storici.

2. Considerare Modelli Multipli: Esplorare diversi modelli di previsione per determinare quale si adatta meglio al contesto aziendale specifico.

3. Valutazione Continua: Valutare e affinare regolarmente gli indicatori scelti per garantire che rimangano rilevanti man mano che le condizioni di mercato evolvono.

4. Integrazione dei Dati: Cercare fonti di dati esterne oltre a quelle tradizionali per arricchire il dataset delle previsioni.

#Conclusione

L'integrazione di indicatori di mercato esterni nelle previsioni di vendita rappresenta un'opportunità preziosa per le aziende di migliorare le loro previsioni. Utilizzando tecniche automatizzate di selezione delle caratteristiche, le aziende possono ottimizzare i loro processi di previsione e prendere decisioni operative più informate.

Le future ricerche dovrebbero puntare a convalidare questi risultati in diversi settori e tipi di dataset per migliorare ulteriormente la comprensione delle strategie efficaci di previsione delle vendite. Il miglioramento continuo delle tecniche di previsione sarà essenziale man mano che le dinamiche di mercato continueranno a cambiare.