Quanto ottieni per un 1% in più di precisione?
Uno dei problemi che deriva dall’essere specialisti in un argomento è che si finisce per dare per scontato ciò che risulta oscuro per chiunque tranne che per i propri colleghi. Da Lokad, nonostante i nostri migliori sforzi, non facciamo eccezione, specialmente quando si tratta di previsioni…
Recentemente, ci siamo resi conto che non avevamo mai fornito una valutazione quantitativa approfondita dei benefici finanziari generati da un aumento della precisione delle previsioni, che rappresenta il raison d’être dell’azienda. Inoltre, dopo aver esplorato il web, abbiamo notato che anche altri fornitori di previsioni (competitors) erano piuttosto vaghi riguardo ai premi finanziari che si potrebbero ottenere grazie a previsioni migliori.
Tuttavia, non è così complicato. Con le seguenti variabili:
- DDD il fatturato (vendite annuali totali).
- mmm il margine lordo.
- α il rapporto tra il costo del stockout e il margine lordo.
- ppp il livello di servizio ottenuto con l’attuale livello di errore (e l’attuale livello di scorte).
- σ l’errore di previsione del sistema in uso, espresso in MAPE (mean absolute percentage error).
- σn l’errore di previsione del nuovo sistema in fase di confronto (si spera inferiore a σ).
Il beneficio annuo BBB derivante dall’adozione del nuovo sistema di previsioni è dato da:
B=D(1−p)mασ−σnσB=D(1−p)mασ−σnσ
B = D (1 - p) m \alpha \frac{\sigma - \sigma_n}{\sigma}
Per la dimostrazione di questo risultato, consulta il articolo completo.
