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I 20 principali KPI e metriche di pianificazione della domanda che devi conoscere

La pianificazione della domanda è il processo di previsione della domanda di un prodotto o servizio e di allineamento dell'inventario e di altre risorse per soddisfare tale domanda analizzando i risultati passati, mutevoli condizioni di mercato e vendite attese. Ma non puoi pianificare il futuro senza le giuste informazioni. È qui che gli indicatori chiave di prestazione (KPI) della pianificazione della domanda possono aiutare.

Parlando in generale, I KPI tengono traccia dei progressi di un'azienda verso i suoi obiettivi e informano il processo decisionale. Nel caso della pianificazione della domanda, tenere d'occhio i KPI può aiutare a migliorare la precisione degli ordini, scoprire i cambiamenti della domanda e monitorare le vendite. E non commettere errori:la pianificazione della domanda può avere un impatto significativo sui profitti di un'azienda, come molte aziende hanno imparato, spesso nel modo più duro.

Che cos'è la pianificazione della domanda?

La pianificazione della domanda aiuta un'azienda a prevedere le vendite future. È un processo di gestione della catena di approvvigionamento che studia il comportamento storico del cliente, tendenze e condizioni economiche e di mercato previste, tra gli altri fattori, per aumentare le possibilità di soddisfare le richieste dei clienti evitando scorte in eccesso. Mentre la previsione della domanda si concentra sulla previsione delle tendenze di vendita future, la pianificazione della domanda utilizza le informazioni di previsione della domanda per soddisfare le vendite previste in modo più efficiente. La pianificazione della domanda tocca ogni aspetto di un'azienda, dalle vendite e dal marketing agli acquisti, operazioni di filiera, produzione e finanza.

Cosa sono i KPI di pianificazione della domanda?

Data la rapidità con cui i mercati cambiano e la domanda diminuisce e fluisce, una pianificazione della domanda di successo richiede un'accurata, informazioni in tempo reale. I KPI di pianificazione della domanda sono progettati per fornire informazioni aggiornate sulle attività fondamentali per la pianificazione. Alcuni KPI di pianificazione della domanda misurano direttamente i risultati degli sforzi di pianificazione della domanda, come l'errore percentuale medio assoluto. Altri forniscono informazioni sulla domanda futura, come un'analisi Pareto dei clienti (ne parleremo più avanti) e le metriche di prenotazione anticipata. Alcuni, come l'errore di previsione della posizione dell'articolo settimanale, può persino rivelare come le catene di approvvigionamento e le previsioni di vendita influiscano sui singoli punti vendita locali.

Perché i KPI di pianificazione della domanda sono così importanti?

I KPI di pianificazione della domanda sono importanti perché possono fornire informazioni fondamentali per i profitti. Un KPI che segnala che le vendite hanno sottoperformato in un particolare mercato può innescare una vendita flash o un calo dei prezzi per ridurre l'inventario, Per esempio. O, un KPI che indica una forte tendenza al rialzo per un prodotto può significare che un'azienda deve adeguare il proprio piano della catena di approvvigionamento per aumentare la produzione. La natura di questi esempi serve anche a sottolineare perché è importante che i KPI di pianificazione della domanda siano aggiornati in tempo reale, quindi tutte le metriche chiave sono accurate, aggiornati e pronti per essere analizzati in ogni momento.

Non monitorare da vicino i KPI di pianificazione della domanda può essere costoso. Alcuni esempi di alto profilo di intoppi nella pianificazione della domanda includono l'incapacità di Walgreens di riconoscere la tendenza all'aumento dei prezzi dei farmaci generici nelle sue previsioni del 2014. Il risultato:l'aumento dei prezzi ha ridotto i margini, con conseguente calo di $ 1,1 miliardi di guadagni e costo del lavoro al CFO. Nel 2001, Errori nel programma di pianificazione della domanda di Nike hanno indotto l'azienda a ordinare una scarpa poco venduta per un valore di 90 milioni di dollari. In che modo ha influito sulla performance finanziaria del marchio? È costato a Nike un fatturato stimato di $ 100 milioni quell'anno e ha ridotto il prezzo delle azioni del 20%.

Come scegliere i giusti KPI di pianificazione della domanda

Migliorare l'accuratezza della pianificazione della domanda della tua azienda non è un compito semplice o facile, poiché non esiste un indicatore valido per tutti che metterà un'azienda sulla strada giusta. Esistono diversi KPI essenziali che la maggior parte delle aziende utilizza per valutare la pianificazione della domanda (come i primi 10 esempi di seguito), ma esiste anche un'ampia varietà di KPI di pianificazione della domanda che possono essere particolarmente utili per un'azienda ma non per un'altra.

Determinare quali KPI sono più adatti alla tua azienda può comportare alcuni tentativi ed errori. Ogni metrica ha i suoi vantaggi e svantaggi, e ogni azienda ha i suoi obiettivi, che si tratti di una rapida crescita o del mantenimento della quota di mercato. Dunque, i KPI di pianificazione della domanda "giusti" variano da un'azienda all'altra. Per fortuna, c'è un'ampia varietà di KPI tra cui scegliere.

I 20 migliori KPI e metriche di pianificazione della domanda per la tua dashboard

Data la natura interfunzionale della pianificazione della domanda, che richiede la collaborazione tra discipline come la previsione delle vendite, gestione della catena di approvvigionamento e gestione dell'inventario, le informazioni devono riunirsi il più facilmente possibile. Un dashboard di pianificazione della domanda può aiutare aggregando i KPI in un'interfaccia visiva di facile comprensione che può essere condivisa e personalizzata tra i ruoli. Il cardine, Certo, consiste nel selezionare i KPI di pianificazione della domanda più importanti per l'azienda.

Esistono KPI di pianificazione della domanda per quasi tutte le aree di attività. E molti settori e singole aziende hanno sviluppato KPI personalizzati per fornire loro informazioni sulla pianificazione della domanda che affrontano le loro particolari sfide e caratteristiche. Tuttavia, alcuni KPI essenziali per la pianificazione della domanda si applicano a qualsiasi attività commerciale, se vendi scarpe o sviluppi prodotti farmaceutici.

Ecco i primi 20 KPI di pianificazione della domanda, seguiti da spiegazioni e da come calcolarli. Attenzione:alcuni richiedono la vera matematica, quindi è una buona idea tenere una calcolatrice a portata di mano.

  1. Vendite previste e vendite effettive (errore di previsione)
  2. Precisione della previsione
  3. Errore di previsione della categoria di prodotto mensile
  4. Pregiudizio
  5. Segnali di tracciamento
  6. Errore medio assoluto (MAE) e deviazione media assoluta (MAD)
  7. Errore percentuale medio assoluto (MAPE)
  8. Errore percentuale medio simmetrico assoluto (SMPE)
  9. Errore percentuale medio ponderato assoluto (WMAPE)
  10. Errore quadratico medio (MSE)
  11. Errore quadratico medio della radice (RMSE)
  12. Conversioni delle vendite effettive rispetto alle ipotesi di vendita
  13. Tasso di riempimento dell'ordine
  14. Tasso d'ordine perfetto
  15. Errore di previsione della posizione dell'articolo settimanale
  16. Indicatori di allerta precoce per la variazione della domanda
  17. Analisi paretiana della domanda dei clienti
  18. Ordine di prenotazione per nuovi prodotti
  19. Prodotti fuori produzione
  20. Marketing intelligence delle attività della concorrenza

1. Vendite previste e vendite effettive (errore di previsione)

La misurazione delle vendite previste rispetto ai numeri delle vendite effettive indica se il reparto vendite oi team specifici sono in linea con i propri obiettivi. Questo più semplice dei KPI è noto anche come "errore di previsione" e può essere consegnato settimanalmente, mensile, trimestrale, da inizio mese a inizio anno — o tutto quanto sopra — a seconda del prodotto o servizio e della rapidità con cui devono essere prese le decisioni. Per i pianificatori della domanda, è l'intuizione di prim'ordine sulla qualità del loro output; altrettanto spesso, è utilizzato dai responsabili delle vendite per controllare le prestazioni di vendita e spingere il team, come necessario. La formula è:

Vendite previste e vendite effettive (errore di previsione) =Vendite effettive - Vendite previste

Per esempio, diciamo che una previsione trimestrale per una società di consulenza richiede che la sua divisione software porti 5 milioni di dollari di entrate, ma quel gruppo guadagna solo $ 4 milioni. L'errore di previsione sarebbe di $ 1 milione, la differenza tra quei numeri.

2. Precisione della previsione (FA)

L'accuratezza delle previsioni è il KPI di pianificazione della domanda generale. Questo ti dice quanto sono state accurate le tue previsioni per la domanda e le vendite. Migliore è la tua FA, più i costi operativi sono allineati con la domanda e maggiori sono i profitti. Un numero buono o accettabile per questo KPI varierà a seconda del prodotto e dello scenario aziendale. Per un nuovo prodotto senza cronologia delle vendite, una precisione della previsione dell'80% è considerata molto buona. (I prodotti di stagione possono essere un'eccezione a questa regola se ci sono grandi variazioni dovute al tempo, che può comportare percentuali di precisione inferiori.) Tuttavia, i prodotti con una lunga storia di vendita dovrebbero avere come target un FA del 90% o superiore. Come molti KPI, La FA può essere calcolata con la frequenza di cui un'azienda ha bisogno o è in grado di data la velocità dei suoi particolari cicli economici. La formula è:

Precisione della previsione =1 – [Valore assoluto di (Vendite effettive per il periodo di tempo – Vendite previste per lo stesso periodo di tempo) / Vendite effettive per il periodo di tempo]

Così, se la previsione di un'azienda richiedeva di vendere 100 unità di un particolare prodotto e in realtà ne ha vendute 115, la sua FA era dell'87%:1 – [(115 – 100) / 115], o 1 – 0,13 =0,87. Nota che questa formula ignora il segno positivo o negativo (questo è ciò che significa "valore assoluto"). Per esempio, se l'azienda ha venduto 87 unità contro la stessa previsione di 100 unità, è FA è 85%, non -85%.

3. Errore di previsione della categoria di prodotto mensile (MPCFE)

Questo KPI di pianificazione della domanda è semplicemente l'accuratezza della previsione (FA) applicata a una specifica categoria di prodotti su base mensile. Con ramificazioni in diversi reparti, questa metrica può aiutare a mettere a punto i cambiamenti nelle vendite e nel marketing, così come i pianificatori di allerta quando le catene di approvvigionamento devono essere rafforzate. Generalmente, l'errore di previsione mensile della categoria di prodotto dovrebbe essere più accurato delle previsioni a livello aziendale poiché le informazioni disponibili per i pianificatori della domanda sono più precise. La formula è:

Errore di previsione della categoria di prodotto mensile =1 – [Valore assoluto di (Vendite di categoria di prodotto effettive per il mese – Vendite di categoria di prodotto previste per il periodo del mese) / Vendite di categoria di prodotto effettive per il mese]

4. Bias

Pregiudizio, noto anche come errore medio di previsione (MFE), è la tendenza degli errori di previsione ad avere una tendenza in una direzione:costantemente superiore o inferiore ai risultati di vendita effettivi. È importante tenere traccia dei pregiudizi quindi, se rilevato, può essere corretto prima che distorca le previsioni per troppo tempo in una direzione, che potrebbe causare costi di inventario eccessivi (se la propensione è verso una previsione eccessiva) o opportunità di vendita perse (se la propensione è verso una previsione inferiore). La distorsione può provenire da molte fonti, come il desiderio dei manager di previsioni che corrispondano agli obiettivi di vendita o agli obiettivi dipartimentali. La formula è:

Pregiudizio =Somma degli errori di previsione osservati su più periodi / Numero totale di periodi osservati

Per esempio, supponiamo che tu voglia calcolare la distorsione per quattro settimane a febbraio in cui i pianificatori della domanda prevedono vendite di 10 articoli a settimana. Come mostra il grafico sottostante, le vendite nella prima settimana sono state 12, quindi l'errore di previsione era 2; la settimana 2 ha visto vendite effettive di 8, facendo un errore di -2; settimana 3, 8, per un altro -2; e settimana 4, 7, risultando in -3. La somma di questi quattro errori di previsione è -5 (2 + -2 + -2 + -3), e -5 diviso per quattro periodi di previsione produce una distorsione di -1,25.

Bias per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4 Somma della previsione
Errori
Vendite effettive 12 8 8 7
Previsione 10 10 10 10
Errore di previsione 2 -2 -2 -3 -5
Pregiudizio =-5/4 =1,25

5. Segnali di tracciamento (TS)

I segnali di tracciamento sono un altro modo per misurare l'esistenza di bias persistenti. L'analisi dei segnali di tracciamento per un lungo periodo di tempo può anche indicare l'accuratezza del modello di previsione. La formula è:

Segnale di tracciamento =(Vendite effettive per un mese – Vendite previste per quel mese) / Valore assoluto di (Vendite effettive per un mese – Vendite previste per quel mese)

Questa formula è per un segnale di tracciamento in un periodo osservato e risulta in 1 o -1. Un TS di 1 indica una previsione insufficiente (la domanda è superiore alla previsione) e un TS di -1 indica una previsione eccessiva (la domanda è inferiore alla previsione). I pianificatori della domanda in genere calcolano questo KPI sommando i segnali di monitoraggio per molti periodi. Se monitorato per 12 settimane, Per esempio, il risultato più alto possibile è 12 e il più basso è -12. Una ST pari a zero è sempre l'ideale, indicando alcun pregiudizio coerente.

6. Errore medio assoluto (MAE) e deviazione media assoluta (MAD)

Errore assoluto medio e deviazione assoluta media sono due nomi per la stessa formula, uno popolare tra i pianificatori della domanda. È un semplice KPI che misura l'accuratezza delle previsioni facendo la media delle grandezze degli errori di previsione e rivelando così la variabilità delle previsioni nel tempo. Come il nome suggerisce, è la media dell'errore assoluto (noto anche come deviazione), il che significa che i valori positivo e negativo non si annullano a vicenda (come fanno, Per esempio, nel calcolo del bias). È espresso come numero di unità anziché come percentuale, quindi non viene ridimensionato rispetto alla quantità di domanda. Un MAE di cinque unità è ottimo se la tua richiesta è 1, 000 ma piuttosto scarsa se la domanda è solo 10. La formula è:

Errore assoluto medio (o deviazione) =Somma degli errori di previsione assoluti osservati su più periodi / Numero di periodi

Il grafico allegato calcola il MAE/MAD per febbraio dall'esempio descritto nel KPI n. 4 (bias).

Errore medio assoluto per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4 Somma dell'Assoluto
Errori di previsione
Vendite effettive 12 8 8 7
Previsione 10 10 10 10
Errore di previsione 2 2 2 3 9
MAE=9/4 =2,25

7. Errore percentuale medio assoluto (MAPE)

L'errore percentuale medio assoluto è una misura statistica dell'accuratezza di una previsione. Questo KPI di pianificazione della domanda esprime il grado di errore in percentuale, quindi rimane applicabile indipendentemente dall'ampiezza della domanda ed è più facile da comunicare a diversi reparti - in altre parole, persone che non sono pianificatori e/o statistici della domanda. La formula è:

Errore percentuale medio assoluto =Somma di (Errore di previsione per il periodo di tempo / Vendite effettive per quel periodo) / Numero totale di errori di previsione x 100

Il grafico di accompagnamento calcola MAPE per febbraio utilizzando le stesse previsioni e numeri di vendita dal n. 4.

Errore percentuale medio assoluto per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4 Somma degli errori
%
Vendite effettive 12 8 8 7
Previsione 10 10 10 10
Errore % 16,7 25 25 42.9 109.6
MAPA=109,6/4 =27,4%

8. Errore percentuale medio simmetrico assoluto (SMAPE)

Se ci sono pochi dati sulle vendite effettive, MAPE può spesso far sembrare gli errori di previsione peggiori delle tendenze reali. Compensare, i pianificatori della domanda utilizzano anche l'errore percentuale assoluto medio simmetrico. Il vantaggio di utilizzare questo KPI per esprimere errori di previsione è che ha sia un limite inferiore (0%) che superiore (200%) per superare alcuni degli svantaggi di MAPE. La formula è:

Errore percentuale medio simmetrico assoluto =2 / Numero di errori di previsione x Somma di (Vendite previste per un periodo di tempo – Vendite effettive per un periodo di tempo) / (Vendite previste per un periodo di tempo + Vendite effettive per quel periodo di tempo)

Per chi ancora segue, la tabella allegata calcola SMPE per il nostro esempio in corso.

Errore percentuale medio simmetrico assoluto per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4 Somma degli errori
%
Previsione - Effettiva 2 2 2 3
Previsione + Effettivo 22 18 18 17
9,1% 11,1% 11,1% 17,6% 49,0%
SMAP =2/4 * 49% =24,5%

9. Errore percentuale medio ponderato assoluto (WMAPE)

L'errore percentuale medio ponderato assoluto è un altro KPI utilizzato per esprimere gli errori di previsione ed è progettato per essere un'altra versione migliorata di MAPE. Il WMAPE migliora MAPE ponderandolo utilizzando osservazioni reali o, in un tipico caso di previsione delle vendite, ponderandolo in base ai volumi di vendita effettivi. La formula è:

Errore percentuale medio ponderato assoluto =Somma di (Vendite effettive per un periodo di tempo – Vendite previste per lo stesso periodo) / Vendite effettive per lo stesso periodo

Questo grafico calcola WMAPE per febbraio.

Errore percentuale medio ponderato assoluto per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4 somme
Vendite effettive 12 8 8 7 35
Previsione 10 10 10 10
Effettivo - Previsione 2 -2 -2 -3 -5
WMAP =-5/35 =-14,3%

10. Errore quadratico medio (MSE)

L'errore quadratico medio valuta le prestazioni di previsione facendo la media dei quadrati degli errori di previsione, che rimuove tutti i termini negativi. Ha l'effetto di dare più peso agli errori più grandi nei dati e può quindi enfatizzare eccessivamente quei fattori nel tasso di errore che produce. MSE non è una percentuale, e non c'è un punto di riferimento rispetto al quale giudicare i risultati, ma più basso è il numero, più precisa è la previsione. La formula è:

Errore quadratico medio =Somma dei quadrati degli errori di previsione su più periodi di tempo / Numero di periodi di tempo

Usando ancora una volta i numeri del nostro esempio in esecuzione, questo grafico calcola il MSE per febbraio.

Errore quadratico medio per febbraio

Settimana 1 Settimana 2 Settimana 3 Settimana 4
Vendite effettive 12 8 8 7
Previsione 10 10 10 10
Errore di previsione 2 -2 -2 -3
Errore di squadra 4 4 4 9
MSE =21/4 =5.25

11. Root Mean Squared Error (RMSE)

L'errore quadratico medio della radice è semplicemente la radice quadrata del MSE. In senso stretto, è definita come la radice quadrata dell'errore quadratico medio. È utile per determinare il grado di gravità degli errori di previsione, dire ai pianificatori della domanda quanto seriamente potrebbero aver bisogno di affrontare gli errori. Tuttavia, come KPI va anche notato che come MAE, l'RMSE non viene ridimensionato in base alla domanda effettiva. La formula è:

Errore quadratico medio della radice =Radice quadrata (Quadrato (Vendite previste per un periodo di tempo – Vendite effettive per lo stesso periodo di tempo))

Nell'esempio in esecuzione, RMSE sarebbe √5.25 (il valore MSE calcolato per il n. 10), che è 2,29.

12. Conversioni delle vendite effettive e ipotesi di vendita

Con questo KPI, i pianificatori della domanda tengono traccia dei risultati delle attività di marketing rispetto ai risultati previsti al fine di adeguare i futuri piani di produzione e inventario. Anche registrare le prime proiezioni di vendita e confrontarle con le vendite effettive può aiutare a migliorare le attività di marketing e merchandising. L'idea è di tenere traccia del tasso di conversione delle vendite effettivo e confrontarlo con il tasso di conversione delle vendite stipulato nel piano di marketing. La formula è:

Tasso di conversione delle vendite =(Lead convertite in vendite/Lead qualificate) x 100

13. Tasso di riempimento dell'ordine

Il tasso di riempimento dell'ordine viene utilizzato principalmente come KPI di gestione dell'inventario, ma evadere rapidamente gli ordini dei clienti può influenzare la domanda a lungo termine soddisfacendo tali clienti e portando a ripetere gli affari e a un passaparola positivo. Mostra quanti ordini cliente un'azienda può compilare direttamente dall'inventario disponibile. La formula è:

Tasso di riempimento dell'ordine =(Numero di ordini cliente spediti / Numero di ordini cliente evasi) x 100

14. Tasso di ordine perfetto (POR)

Il POR KPI misura quanti ordini vengono spediti senza incidenti, ad es. merce danneggiata, ordini imprecisi e spedizioni in ritardo, tra gli altri. Naturalmente, ogni organizzazione mira al più alto POR possibile perché non solo riflette bene gli aspetti produttivi e logistici di un'azienda, ma un alto POR dovrebbe tradursi anche in un alto grado di soddisfazione del cliente. In altre parole, un POR elevato dovrebbe tener conto di una domanda aumentata o costante; un tasso di POR basso probabilmente indurrà un calo della domanda. La formula è:

Tasso d'ordine perfetto =Ordini completati senza incidenti / Totale ordini effettuati

15. Errore di previsione posizione articolo settimanale

Le aziende con molte diverse sedi di vendita al dettaglio o magazzini di distribuzione dovranno spesso pianificare la domanda per articolo per periodi di tempo discreti, tipo un mese o una settimana. L'approccio più diffuso per questo scopo consiste nell'applicare MAPE (n. 7) per misurare l'accuratezza della previsione per ogni articolo che richiede un piano della domanda e applicarlo settimanalmente in ogni posizione. Osservato nel tempo, L'errore settimanale di previsione della posizione dell'articolo fornisce informazioni critiche confrontando i risultati dei sistemi del punto vendita e i dati di distribuzione regionale. Può correggere errori logistici, Per esempio, quando le vendite superano le previsioni e gli scaffali dei negozi rimangono vuoti (o viceversa, che può portare a un eccesso di scorte). Pertanto, la riduzione degli errori di posizione può contribuire a importanti risparmi sui costi.

16. Indicatori di allerta precoce per la variazione della domanda

L'idea qui è che i pianificatori della domanda monitorino il MAPE e/o i KPI di accuratezza delle previsioni settimanalmente a livello di categoria di prodotto o addirittura a livello di articolo e agiscano immediatamente ogni volta che le vendite effettive differiscono del 15% dalle previsioni in entrambe le direzioni. L'obiettivo è quello di innescare cambiamenti nell'inventario e nei piani della catena di approvvigionamento che allineano meglio i dati effettivi con la domanda in tutta la catena di approvvigionamento dell'azienda.

17. Analisi paretiana della domanda dei clienti

Coniato dall'economista italiano Vilfredo Pareto nel 1896, il principio di Pareto afferma che l'80% di un dato insieme di risultati è causato dal 20% di fattori noti. In termini di domanda dei clienti, ciò significa che il comportamento del primo 20% dei clienti influisce sull'80% delle vendite. Dunque, L'analisi di Pareto della domanda dei clienti è la pratica di focalizzare uno o più KPI di pianificazione della domanda descritti in questo articolo per analizzare solo il comportamento del 20% dei clienti di un'azienda. La teoria è che identificare e rispondere ai cambiamenti della domanda in quel 20% produrrà il più grande beneficio nelle vendite e nella redditività complessive.

18. Ordini di prenotazione per nuovi prodotti

Se un prodotto viene reso disponibile per il preordine prima della disponibilità generale, monitorare da vicino il numero di preordini e confrontarlo con le aspettative previste può fornire una sorta di preallarme. Può indicare ai pianificatori della domanda se aumentare o diminuire un ciclo di produzione pianificato. Ciò può eliminare parte dell'imprevedibilità del lancio di un nuovo prodotto. Le aziende possono prevedere in modo più accurato i volumi di prodotti e vendite tramite la pianificazione della domanda utilizzando questo KPI, evitando così carenze o scorte eccessive.

19. Prodotti di eliminazione graduale

È come l'inverso del lancio di un nuovo prodotto:la fine del ciclo di vita di un prodotto. La tempistica accurata del ritmo della transizione di un prodotto può influenzare direttamente le prestazioni finanziarie di un'azienda. Quindi la domanda di un prodotto in fase di eliminazione deve essere attentamente monitorata utilizzando MAPE o FA settimanalmente o addirittura quotidianamente, a seconda del prodotto e della situazione. Questo aiuta un'azienda a far combaciare continuamente l'offerta con la domanda, mantenere i prezzi ed evitare scorte eccessive.

20. Marketing Intelligence delle attività della concorrenza

In molti casi, l'analisi della concorrenza può aiutare un'azienda a determinare la domanda in modo più accurato. Sebbene molte delle informazioni necessarie non siano disponibili pubblicamente, vale la pena tentare di determinare i seguenti tre importanti KPI:

  • Prestazioni di lancio di nuovi prodotti della concorrenza (basate sulle vendite e sui ricavi unitari).
  • Stockout prolungato del concorrente (misura i ritardi di spedizione e consegna).
  • Problemi di qualità della concorrenza o richiami di prodotti (basati sulle recensioni dei clienti).

Tali KPI ricordano che i pianificatori della domanda devono anche tenere d'occhio l'ambiente aziendale esterno e i relativi dati.

Precisione di previsione dei requisiti di capacità a lungo termine

I pianificatori della domanda sono anche chiamati a contribuire alla pianificazione della capacità a lungo termine di un'azienda per garantire che ci saranno risorse di produzione sufficienti, come fabbriche, persone e attrezzature — per soddisfare le esigenze di produzione dell'azienda negli anni a venire. Tale pianificazione della domanda a lungo termine è fondamentale per il budget, pianificazione delle spese in conto capitale, la pianificazione contrattuale e il sistema distributivo. Tuttavia, è essenzialmente una disciplina diversa dalla previsione e pianificazione quotidiana della domanda, tenendo conto dell'evoluzione a lungo termine di più linee di prodotto nel contesto di un'economia in continua evoluzione.

Visualizzazione dei KPI con un dashboard di pianificazione della domanda

Senza una presentazione visiva efficace, sarebbe difficile per la maggior parte delle persone dare un senso a tutti questi KPI di pianificazione della domanda. Ma quando i KPI di pianificazione della domanda vengono visualizzati graficamente su un dashboard, le informazioni più importanti diventano rapidamente e facilmente accessibili. I dashboard possono confrontare automaticamente i KPI nelle tabelle, grafici e altri grafici, l'eliminazione dei processi manuali in modo che i pianificatori della domanda possano concentrarsi sull'analisi dei dati e sulla collaborazione con le loro controparti in altri reparti aziendali.

Il monitoraggio dei KPI in una dashboard può aiutare le aziende e i pianificatori della domanda a valutare i progressi verso i loro obiettivi e a dire loro se sono necessarie azioni tempestive o cambiamenti più strategici, tutto in tempo reale. Una dashboard semplifica inoltre la trasmissione dei risultati a una varietà di reparti e parti interessate che non hanno una conoscenza approfondita delle metriche di pianificazione della domanda.

Monitoraggio dei KPI di pianificazione della domanda con il software

I KPI di pianificazione della domanda richiedono la raccolta di informazioni provenienti da tutta un'azienda, comprese le vendite, marketing, inventario, produzione e logistica. Pertanto, la capacità di collegare e coordinare i dati aziendali in un unico sistema è fondamentale per una pianificazione accurata della domanda. Un'azienda deve essere in grado di aggregare tali informazioni per pianificare con precisione i propri acquisti di materiale, calcolare l'inventario, pianificare i dipendenti e rendere operativi i centri di lavoro per effettuare consegne puntuali. È anche fondamentale che l'immissione dei dati stessa sia automatizzata per tenere traccia dei KPI in tempo reale.

Per questi scopi, uno strumento di pianificazione della domanda legato a una soluzione di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) basata su cloud è il migliore, come il modulo di pianificazione della domanda di NetSuite. Il modulo può combinare i dati KPI di pianificazione della domanda e automatizzare le analisi statistiche per aiutare i pianificatori della domanda a calcolare la produzione ottimale e i livelli di inventario in modo più rapido e accurato di quanto potrebbero fare gli esseri umani tramite carta e penna o fogli di calcolo. Tutte queste informazioni sono legate a un database centrale che contiene altri elementi critici, dati relativi con la piattaforma ERP NetSuite.

La pianificazione della domanda è fondamentale per le vendite e i profitti di qualsiasi azienda. Ma ha ramificazioni per quasi ogni parte dell'azienda, dall'acquisto alla catena di fornitura al marketing. un improvviso, una domanda imprevista può ostacolare i fornitori, Per esempio, o sovraccaricare i sistemi di spedizione. E un calo della domanda può lasciare un'azienda con scorte esaurite e costi di inventario elevati. Non sorprende quindi che la pianificazione della domanda comprenda un'ampia varietà di informazioni e richieda punti dati continuamente aggiornati. Il monitoraggio dei giusti KPI di pianificazione della domanda è una proposta che fa la differenza per qualsiasi attività di prodotto.

Domande frequenti sui KPI di pianificazione della domanda

Quali sono i 5 indicatori chiave di prestazione?

Esistono molti indicatori chiave di prestazione che monitorano il successo della pianificazione della domanda. Per la maggior parte delle aziende, cinque KPI principali sono:

  • Precisione della previsione:più accurata è la tua previsione, più efficientemente puoi gestire l'attività e, quindi, maggiore è il tuo profitto.
  • Vendite previste e vendite effettive:un'indicazione delle prestazioni effettive rispetto a quanto previsto dall'organizzazione.
  • Errore medio assoluto (MAE):il tasso medio di accuratezza della previsione.
  • Bias:la tendenza degli errori di previsione ad avere una tendenza coerente nella stessa direzione.
  • Perfect Order rate (POR):la misura di quanti ordini un'azienda spedisce senza incidenti.

Che cos'è la pianificazione dei KPI?

La pianificazione KPI si riferisce alle decisioni prese in base alle metriche utilizzate nei KPI. La scelta dei KPI dipende dagli obiettivi di business, come aumentare le vendite o ridurre i costi di produzione. Tipicamente, La pianificazione dei KPI implica anche la condivisione di queste metriche con l'intera organizzazione.

Quali sono i KPI per la supply chain?

Poiché le catene di approvvigionamento coprono tutti i passaggi dalla creazione dei prodotti al loro collocamento nelle mani dei clienti, Perfect Order rate (POR) - una misura di quanti ordini un'azienda spedisce ai clienti senza problemi - può essere l'ultimo KPI della catena di approvvigionamento. Altri importanti KPI della catena di approvvigionamento includono consegne puntuali, rapporto scorte/vendite, tasso di trasporto dell'inventario e errore di previsione della posizione dell'articolo settimanale.

Che cos'è un KPI negli appalti?

L'approvvigionamento è il processo di acquisto delle forniture di cui un'azienda ha bisogno per produrre o rivendere come parte del proprio modello di business. Alcuni degli esempi più degni di nota di KPI di approvvigionamento includono tassi di conformità, tassi di difetto del fornitore, tasso di acquisti urgenti e tempi di consegna dei fornitori.

Come si misura l'accuratezza della previsione della domanda?

L'accuratezza della previsione (FA) confronta le vendite previste per un periodo con le vendite effettive per lo stesso periodo. La percentuale risultante indica l'accuratezza della previsione. La formula per calcolare FA è 1 – [Valore assoluto di (Vendite effettive per il periodo di tempo – Vendite previste per lo stesso periodo di tempo) / Vendite effettive per il periodo di tempo].

Cosa significa pianificazione della domanda?

La pianificazione della domanda ottimizza la capacità di un'azienda di soddisfare la domanda dei clienti nel modo più efficiente possibile. Si tratta di previsioni di vendita, gestione della catena di approvvigionamento, gestione della produzione e gestione delle scorte per bilanciare l'offerta con la domanda.

Qual è la differenza tra pianificazione dell'offerta e pianificazione della domanda?

Entrambi sono intimamente legati. La pianificazione della domanda implica la previsione della domanda dei clienti per le offerte di un'azienda. La pianificazione della fornitura implica la gestione dell'inventario e delle catene di approvvigionamento per soddisfare le richieste previste. La pianificazione della domanda e dell'offerta lavora di concerto.

Quali sono i componenti chiave di una strategia di previsione della domanda?

La previsione della domanda fa parte del più ampio processo di pianificazione della domanda e costituisce la base del processo di pianificazione per le vendite anticipate. Come tale, le componenti chiave di una strategia di previsione di successo possono comprendere dati provenienti da diversi dipartimenti interni, compresi i dati sulle vendite passate e le informazioni storiche sui relativi costi stagionali. Quali componenti sono inclusi dipenderanno dagli obiettivi di pianificazione della domanda. Tali obiettivi possono includere non solo l'aumento delle vendite, ma anche riducendo al minimo le scorte in eccesso o le interruzioni della catena di approvvigionamento.