Ordinare la giusta quantità di scorte è un gioco di equilibri. Con poca merce rischi di deludere i clienti che non trovano ciò che cercano, mentre con troppa merce ti ritrovi con costi di gestione elevati.
La previsione delle scorte ti offre la lungimiranza necessaria per anticipare la domanda, assicurandoti di avere esattamente ciò che ti serve ancora prima che i clienti lo richiedano. Analizzando i dati di vendita, le tendenze stagionali e le dinamiche di mercato, puoi trasformare la tua catena di approvvigionamento da reattiva a proattiva.
In questo articolo scoprirai come prevedere le scorte e quali sono i modelli e i software da tenere in considerazione.
Cos'è la previsione delle scorte?
La previsione delle scorte è il processo che consente di stimare il fabbisogno futuro di merce sulla base dei dati storici di vendita, delle tendenze stagionali e delle condizioni di mercato. Nota anche come previsione della domanda, ha l'obiettivo di disporre della quantità corretta di prodotti per soddisfare la domanda dei clienti, evitando al contempo scorte in eccesso ed elevati costi di mantenimento che possono rallentare il flusso di cassa.
Una previsione accurata delle scorte si basa su dati precisi in questi ambiti chiave:
- Vendite storiche
- Tendenze stagionali
- Condizioni di mercato
- Attività della concorrenza
- Costi di fornitura
Utilizzare questi dati per la previsione delle scorte elimina ogni approssimazione dalla tua catena di approvvigionamento.
Previsione delle scorte e rifornimento a confronto
La previsione delle scorte e il rifornimento sono strettamente collegati, ma svolgono compiti diversi. Una gestione dell’inventario efficace dipende da entrambi: la previsione fornisce le prospettive sulla domanda e il rifornimento trasforma queste prospettive in decisioni di acquisto e allocazione. Insieme, aiutano la tua attività a mantenere merce a sufficienza, senza accumulare più scorte del necessario.
Previsione delle scorte
La previsione delle scorte è la priorità assoluta. Stima il fabbisogno futuro di merce utilizzando i dati storici di vendita, la stagionalità e altri segnali della domanda. Ecco alcune domande a cui risponde:
- Quale sarà probabilmente la domanda la prossima settimana, il prossimo mese o la prossima stagione?
- Quali prodotti potrebbero subire variazioni a causa della stagionalità, delle tendenze, delle promozioni o dei cambiamenti del mercato?
- Dove potrebbero verificarsi esaurimenti di scorte o eccessi di magazzino se la domanda cambia?
Rifornimento delle scorte
Il rifornimento viene effettuato utilizzando quella previsione, insieme ai livelli di scorte attuali e alle politiche di magazzino, per decidere quando riordinare, quanto riordinare e dove destinare la merce. Risponde a queste domande:
- Quando dovresti effettuare il prossimo ordine o trasferimento?
- Quanta merce dovrebbe ricevere ogni punto vendita?
- Quali ordini d'acquisto o trasferimenti servono per mantenere le scorte entro le soglie prefissate?
Perché la previsione delle scorte è importante per le aziende?
Ecco alcuni modi in cui una previsione accurata delle scorte può aiutare la tua attività:
- Ridurre gli sprechi di prodotto: la previsione delle scorte individua i momenti in cui la domanda di determinati prodotti aumenterà o diminuirà, riducendo le probabilità di dover buttare via prodotti vecchi e invenduti.
- Aumentare i risparmi: ogni prodotto superfluo comporta costi di stoccaggio, soprattutto se ingombrante o di grandi dimensioni. Ordinando i prodotti giusti nella giusta quantità e al momento giusto, riduci i costi generati dall'eccesso di scorte a bassa domanda.
- Ottimizzare il flusso di cassa: in un sondaggio del 2025 condotto su 500 commercianti Shopify affermati, il 43% delle attività del settore “Casa e giardino” ha dichiarato di aver avuto difficoltà nella gestione del flusso di cassa durante il primo anno, a causa di scorte ingombranti, costi elevati delle merci e oscillazioni stagionali della domanda. Una migliore pianificazione delle scorte può liberare risorse economiche che altrimenti resterebbero immobilizzate in scorte in eccesso.
- Migliorare la soddisfazione dei clienti: se hai mai provato a comprare una maglietta scoprendo poi che non era disponibile nella tua taglia, allora sai quanto sia importante avere a portata di mano i prodotti più richiesti quando i clienti li desiderano.
- Rafforzare i rapporti con i fornitori: una previsione più accurata ti aiuta a effettuare ordini più prevedibili e offre ai fornitori una migliore visibilità sulle tue esigenze.
- Ridurre gli esaurimenti di scorte: ogni volta che un articolo molto richiesto non è disponibile, situazione nota come esaurimento delle scorte, perdi fatturato. Prevedere la domanda futura e capire quando rifornirsi riduce la probabilità di rimanere senza un prodotto proprio quando la domanda è al massimo.
"Sappiamo esattamente di cosa abbiamo bisogno grazie ai dati di vendita reali, quindi non immobilizziamo capitale in scorte eccessive né perdiamo vendite a causa di esaurimenti", afferma Tyler Angelos, CEO di Angelus Direct.
5 tipi di previsione delle scorte
- Previsione basata sulle tendenze
- Previsione grafica
- Previsione qualitativa
- Previsione quantitativa
- Previsione causale
Esistono diversi approcci per prevedere la quantità di scorte da tenere a disposizione:
1. Previsione basata sulle tendenze
Il modello di previsione basato sulle tendenze prevede le abitudini di acquisto in base a come la domanda di un prodotto ha storicamente oscillato. Utilizza i dati storici di vendita e l'analisi di mercato per proiettare la domanda futura dei clienti.
"In vista delle festività, guardo cosa ho venduto l'anno precedente", afferma Jonathan Grahm, titolare di Compartes Chocolate, in una puntata del podcast Shopify Masters. "Che si tratti di Pasqua, Festa della Mamma, Natale o San Valentino, per me è importante controllare quante scatole a forma di cuore ho venduto l'anno scorso su Shopify."
Esistono due tipi di previsione basata sulle tendenze:
- Previsione a lungo termine: detta anche analisi delle macrotendenze, questo metodo esamina indicatori generali come i cambiamenti sociali o culturali che influenzano le abitudini di acquisto dei tuoi clienti, escludendo l'impatto stagionale e le irregolarità non giustificate (eventi che non possono essere ricondotti a una causa specifica).
- Previsione a breve termine: detta anche previsione stagionale, questo metodo analizza periodi specifici dell'anno per fare stime sui successivi sei mesi.
Usa i dati a tua disposizione per decidere se scegliere la previsione a lungo o a breve termine.
Se dai tuoi dati emerge che i tuoi prodotti sono sensibili a cambiamenti culturali più ampi, come la spinta verso i prodotti biologici che influenza il settore degli snack confezionati, allora la previsione a lungo termine ti sarà più utile.
Se la domanda dei tuoi prodotti oscilla in base al periodo dell'anno (ad esempio, la richiesta di gonfiabili per piscina che raggiunge il picco in estate), valuta di puntare maggiormente sulla previsione a breve termine.
2. Previsione grafica
La previsione grafica utilizza i dati storici per individuare tendenze di mercato e andamenti delle vendite su un grafico. La rappresentazione visiva dei dati rende più semplice individuare pattern stagionali, picchi di domanda in occasione delle promozioni e tendenze di crescita o declino nel lungo periodo che potrebbero non essere evidenti tra le righe di numeri di un foglio di calcolo.
Utilizzeresti gli stessi dati della previsione basata sulle tendenze. L'unica differenza è che li rappresenti visivamente. Scegli questo tipo di previsione se preferisci individuare i pattern visivamente invece di esaminare i numeri riga per riga.
3. Previsione qualitativa
Se la tua attività non dispone di dati storici sufficienti per la previsione basata sulle tendenze, la previsione qualitativa può fornire spunti concreti. Invece di esaminare i dati storici di vendita, prevedi la domanda futura utilizzando:
- Sondaggi
La previsione qualitativa può essere utile anche se stai apportando importanti modifiche ai prodotti o cambiando il tuo modello di business, casi in cui i dati storici non sono in grado di prevedere in modo attendibile la domanda futura.
Puoi usare la previsione qualitativa per integrare la previsione grafica e/o quella basata sulle tendenze.
4. Previsione quantitativa
La previsione quantitativa proietta la domanda futura utilizzando dati numerici. In linea generale, avrai bisogno di dati storici sufficienti per individuare pattern attendibili nel tempo, soprattutto se la tua attività presenta una domanda stagionale.
Esistono diversi modi per creare una previsione quantitativa, ad esempio:
Previsione basata sulle serie storiche
Questo approccio utilizza i dati storici per tracciare i pattern stagionali e prevedere i cicli futuri in base al periodo dell'anno. Esistono diverse tecniche di previsione basate sulle serie storiche:
- Medie mobili: questo metodo filtra le fluttuazioni casuali per rivelare tendenze più ampie e a lungo termine.
- Livellamento esponenziale: questa tecnica dà priorità ai dati di vendita più recenti.
- Regressione lineare: questo metodo collega tra loro variabili diverse, come il modo in cui una specifica campagna di marketing o una variazione di prezzo influisce direttamente sulle vendite nel tempo.
Previsione basata sulla domanda
Questo approccio utilizza dati di magazzino in tempo reale raccolti tramite le funzionalità del punto vendita (POS) o tecnologie simili per generare previsioni accurate.
5. Previsione causale
La previsione causale prevede la domanda esaminando gli eventi specifici che la determinano, invece di limitarsi a replicare le vendite passate, utilizzando fattori come:
- Promozioni e pubblicità
- Festività ed eventi stagionali mutevoli
- Condizioni meteorologiche
- Tendenze economiche
- Esaurimenti di scorte e altri segnali esterni
Mentre i metodi basati sulle tendenze ti forniscono informazioni su quale sarà la domanda, la previsione causale ti spiega perché: quanto una promozione influisce sulle vendite; come una Pasqua tardiva sposterà i tempi di acquisto; in che modo un evento meteorologico o un cambiamento economico modificherà il volume atteso.
La previsione causale richiede solitamente un'analisi più avanzata rispetto ai metodi basati sulle tendenze, perché tiene traccia di come specifiche variabili influenzino realmente le vendite. Usala insieme alla mappatura delle tendenze come parte del tuo processo complessivo di previsione delle scorte.
Come calcolare una previsione delle scorte
- Misura le tendenze di vendita
- Calcola la domanda durante il lead time
- Calcola le tue scorte di sicurezza
- Stabilisci punti di riordino concreti
Per calcolare una previsione delle scorte, dovrai determinare metriche chiave come la velocità di vendita, le vendite medie, la quantità economica d'ordine (EOQ), le scorte di sicurezza, i punti di riordino e la domanda durante il lead time. Insieme, queste metriche aiutano a stabilire quando riordinare le scorte e in che quantità.
Ecco i passaggi di questo processo:
1. Misura le tendenze di vendita
Una tendenza di vendita indica un pattern di aumenti o diminuzioni delle vendite nel tempo. Puoi analizzare questi dati a livello micro (un prodotto in un breve periodo, come 30 o 90 giorni) o macro (una gamma di prodotti in un periodo più esteso, come gli ultimi 12 mesi) per capire meglio le abitudini di acquisto.
Per gli articoli con un'elevata domanda stagionale, calcola le vendite medie giornaliere utilizzando lo stesso periodo o un periodo comparabile degli anni precedenti.
Inizia individuando le tue vendite medie giornaliere dell'ultimo anno:
Numero totale di vendite dell'anno scorso / 365 = vendite medie giornaliere
Cerca i giorni con vendite nettamente superiori o inferiori a questa media giornaliera.
2. Calcola la domanda durante il lead time
Il lead time è il tempo necessario a un fornitore per evadere un ordine. La domanda durante il lead time è il numero di prodotti che vuoi avere a disposizione per non rimanere senza scorte prima dell'arrivo del prossimo ordine.
La formula delle scorte per calcolare la domanda durante il lead time è:
Lead time medio in giorni x vendite medie giornaliere = domanda durante il lead time
Ad esempio, se un'azienda di borracce impiega 10 giorni per ricevere un nuovo ordine e ha vendite medie giornaliere di cinque borracce, vorrà avere 50 borracce a disposizione per poter evadere gli ordini previsti dei clienti.
3. Calcola le tue scorte di sicurezza
Le scorte di sicurezza sono la merce extra necessaria per ridurre il rischio di esaurimento delle scorte. La quantità di scorte di sicurezza che mantieni dovrebbe anche essere in linea con la tolleranza al rischio aziendale.
La formula per calcolare le scorte di sicurezza è:
Vendite giornaliere massime x lead time massimo in giorni – domanda durante il lead time = scorte di sicurezza
Ad esempio, se la nostra ipotetica azienda di borracce ha venduto al massimo 10 borracce in un giorno l'anno scorso e ha impiegato un massimo di 15 giorni per ricevere una nuova spedizione, le sue scorte di sicurezza sarebbero pari a 100 borracce (10 x 15 – 50 = 100).
4. Stabilisci punti di riordino concreti
Un punto di riordino è il livello di scorte che rende necessario il riordino di una determinata quantità di prodotto. La formula per calcolare un punto di riordino è:
Domanda durante il lead time + scorte di sicurezza = punto di riordino
Se l'azienda di borracce ha una domanda durante il lead time di 50 borracce e scorte di sicurezza pari a 100, dovrà riordinare quando le sue scorte raggiungono le 150 borracce.
Con la crescita del tuo catalogo prodotti, impostare avvisi di riordino automatizzati può contribuire a ridurre il rischio di errori nel monitoraggio manuale.
Strumenti e software per la previsione delle scorte
Il mercato dei software per la previsione delle scorte è suddiviso in due categorie principali, in base alle dimensioni e alla complessità dell'attività:
- Per piccole e medie imprese: se ti servono funzionalità di base come gli avvisi di scorte in esaurimento e il monitoraggio essenziale della domanda, valuta le app native di Shopify o strumenti indipendenti come syncX, Inventory Planner by Sage o Prediko (tutti disponibili in inglese).
- Per le grandi imprese: le aziende con catene di approvvigionamento globali o processi produttivi complessi necessitano di sistemi ERP avanzati come NetSuite o Microsoft Dynamics 365 (entrambi in inglese). Queste piattaforme gestiscono scorte multi-sede, pianificazione degli scenari e rifornimento automatizzato per intere organizzazioni.
Il sistema di gestione delle scorte di Shopify funziona con Sidekick, la funzionalità di IA e machine learning integrata in Shopify. "Riesco a estrarre e spostare dati tra i vari negozi, confrontando istantaneamente i tassi dei clienti, la partecipazione ai programmi fedeltà e generando report settimanali sulle prestazioni", spiega Jamie Evans, responsabile ecommerce di Jaded London.
Best practice per la previsione delle scorte
La previsione delle scorte può essere impegnativa. "Cerchiamo di fare lo stretto necessario, ma quanto basta per non rimanere mai senza scorte, ed è davvero una cosa molto difficile da fare", afferma Anaita Sarkar, cofondatrice di Hero Packaging, in un'intervista a Shopify Masters.
Per rendere più semplice la previsione delle scorte e ridurre potenzialmente i costi di mantenimento, segui questi consigli:
- Utilizza periodi di tempo comparabili: quando usi i dati di vendita per le previsioni delle scorte, confronta dati omogenei. Ad esempio, se stai facendo previsioni sulle vendite per il secondo trimestre di quest'anno e la tua attività ha venduto 500 unità nel secondo trimestre dell'anno scorso, usa 500 unità come base per il tuo modello previsionale.
- Analizza tendenze e variabili di marketing: valuta se una tendenza o un'iniziativa di marketing ha influito sulla domanda. Tieni conto di queste tendenze e variabili nella tua previsione delle scorte. Ad esempio, se un'iniziativa di marketing è stata attiva per un anno ma non è prevista di nuovo, le tue vendite potrebbero essere inferiori, anche se tutte le altre variabili rimangono invariate.
- Esamina tutte le future attività di marketing: confrontati con il tuo team di marketing mentre metti a punto la previsione delle scorte. Valuta se hai bisogno di scorte extra da abbinare a una promozione o a una campagna pubblicitaria.
- Considera i fattori esterni: tieni conto di variabili esterne come la stagionalità, le interruzioni della fornitura, le condizioni economiche o i cambiamenti del mercato che potrebbero influire sulla domanda o sulla disponibilità delle scorte.
- Segmenta le tue scorte: raggruppa i prodotti in base a fattori come la velocità di vendita, la stagionalità o la redditività, così da applicare i metodi di previsione in modo più adeguato all'intero catalogo prodotti.
- Documenta le tue ipotesi: tieni traccia dei dati di input e delle ipotesi alla base della tua previsione, così da poter rivedere cosa è cambiato e migliorare la precisione futura.
- Effettua aggiustamenti continui: le previsioni si basano su ipotesi. Man mano che si verificano eventi reali e le vendite si accumulano, è necessario adeguare di conseguenza i parametri di previsione iniziali (il periodo dell'anno, i dati di vendita, la domanda nel periodo di consegna ecc.).
Tra le funzionalità POS di Shopify c'è una previsione delle scorte accurata e automatizzata. I titolari di attività possono prevedere la domanda dei clienti con i report sulle scorte, che tracciano le quantità e la percentuale di scorte vendute al giorno, e tramite i report sulle vendite al dettaglio, che forniscono informazioni sugli ordini POS.
"Ci permette di capire cosa vende, come vende e quando vende. Queste informazioni dettagliate sono molto importanti", afferma Mario Toscano, responsabile tecnologia e innovazione di Bathu.
Previsione delle scorte: domande frequenti
Che ruolo gioca la tecnologia nella previsione delle scorte?
Il software di gestione dell’inventario offre un monitoraggio in tempo reale e una visibilità costante sui tuoi livelli di magazzino. La tecnologia consente inoltre di automatizzare e digitalizzare le scorte e i relativi processi. Shopify POS, Streamline e Inventory Planner sono tra i software più diffusi tra i retailer per prevedere le proprie scorte.
Come scegliere il metodo di previsione giusto per la tua attività?
Inizia valutando quanti dati hai a disposizione. Se hai un'azienda consolidata che raccoglie dati da diversi anni, potresti produrre previsioni accurate con un approccio quantitativo. La previsione qualitativa sarebbe più adatta alle attività più recenti che dispongono di meno dati. Potresti usare una combinazione di entrambi gli approcci per ottenere previsioni più informate.
La previsione delle scorte può essere automatizzata?
L'automazione della previsione delle scorte è possibile, così puoi fare previsioni più accurate e assicurarti che le previsioni siano parte della tua abituale gestione dell’inventario.
Quali fattori influiscono sulla precisione della previsione delle scorte?
Fattori finanziari o economici, problemi nella catena di approvvigionamento, lead time e tipo di prodotto (articoli deperibili o non deperibili, ad esempio) possono tutti influire sulla precisione della previsione delle scorte.
Con quale frequenza aggiornare le previsioni delle scorte?
Aggiorna le previsioni di inventario trimestralmente o quando eventi specifici, come un periodo di alta stagione o un'iniziativa di marketing, richiedono una modifica delle previsioni iniziali.
