00:00:04 Introduzione: sfide nella previsione per le aziende ad alta crescita.
00:01:16 Tipologie di crescita aziendale e problemi correlati alla previsione.
00:02:18 Difficoltà nella previsione del successo di nuovi prodotti.
00:04:07 Scenario “colpo o mancato” e relative risposte.
00:05:43 Altri problemi nella previsione e concetto di crescita graduale.
00:08:01 Sfide nella previsione del momento di crescita aziendale.
00:12:18 Strategie per mitigare l’imprevedibilità delle previsioni.
00:13:46 Il ruolo delle trattative con i fornitori nelle situazioni “colpo o mancato”.
00:14:13 Individuazione degli indicatori di una futura crescita.
00:15:16 Statistiche di ricerca di Google: uno strumento di previsione?
00:16:23 Strategie per le aziende in rapida crescita.
00:16:46 Implicazioni dei cambiamenti IT durante la crescita.
00:18:14 Tendenza delle aziende a sovrastimare le previsioni.
00:19:03 Catena di approvvigionamento quantitativa e reazioni rapide alla crescita.
00:21:11 Considerazioni finali.
Riassunto
L’intervista tra Kieran Chandler e Joannes Vermorel si è concentrata sulle sfide dell’ottimizzazione della supply chain per le aziende ad alta crescita. Vermorel ha sottolineato le complessità della previsione in tali scenario, identificando due tipi di crescita: organica e “colpo o mancato” da nuovi prodotti. Quest’ultimo, ha argomentato, complica la previsione a causa della sua imprevedibilità. Riconoscere la struttura precisa della crescita è fondamentale per differenziare tra questi scenari, informando decisioni di inventario migliori. Vermorel ha suggerito soluzioni come la modellazione quantitativa del rischio, meccanismi decisionali automatizzati end-to-end e strategie flessibili della supply chain adattate alla struttura della crescita. Ha anche consigliato di anticipare i continui cambiamenti nel panorama IT dell’azienda per far fronte alle complessità legate alla crescita.
Riassunto Esteso
Nell’intervista, Kieran Chandler, il conduttore, ha discusso delle sfide dell’ottimizzazione della supply chain per le aziende ad alta crescita con Joannes Vermorel, fondatore di Lokad, un’azienda software specializzata in questo campo. La conversazione si è concentrata sui dilemmi che queste aziende spesso affrontano nell’anticipare e rispondere alla domanda, e sui tipi di crescita che possono complicare gli sforzi di previsione.
Chandler ha presentato il problema della previsione per scenari di alta crescita, citando l’esempio di aziende che acquistano eccessive scorte per far fronte a picchi di domanda previsti, per poi trovarsi con un surplus quando la crescita non si mantiene, una situazione che ha comportato una perdita di 4,3 miliardi di dollari per H&M l’anno precedente.
Vermorel ha spiegato che le aziende che affrontano una crescita elevata incontrano spesso una serie di difficoltà, derivanti sia da una disorganizzazione interna dovuta alla rapida crescita, sia dalle complessità statistiche legate alla natura della crescita. Il fondatore ha sottolineato che la fonte di crescita di un’azienda influenza significativamente il processo di previsione, rendendolo più o meno complicato.
Vermorel ha descritto due tipi di crescita che le aziende potrebbero sperimentare. La prima, la crescita organica, si verifica quando un’azienda cresce in modo uniforme, come nel caso di un’attività di e-commerce che registra un costante aumento del traffico sul sito web, con conseguente crescita lineare delle vendite dei prodotti. Questo scenario, sebbene relativamente più semplice da prevedere, contiene comunque incertezze sulla sostenibilità della crescita, come esemplificato dalla situazione di H&M.
Il secondo tipo di crescita si verifica quando un’azienda introduce nuovi prodotti sul mercato. Questo scenario diventa più sfidante per la previsione poiché non tutti i nuovi prodotti contribuiranno alla crescita; solo alcuni potrebbero avere successo, creando una situazione di “colpo o miss”. La crescita, in questo caso, è guidata da questi prodotti di successo, mentre il resto potrebbe non mostrare aumenti significativi delle vendite. Vermorel ha citato le aziende di moda come esempio, dove alcuni prodotti occasionali diventano grandi successi, contribuendo alla crescita complessiva, ma la maggior parte dei prodotti mantiene previsioni di domanda stabili.
Questo scenario di “colpo o miss” presenta una sfida particolare per la previsione. Le aziende non possono rispondere ad esso semplicemente aumentando le scorte per tutti i prodotti, poiché solo una frazione avrà probabilmente successo. Una risposta indifferenziata, come ha affermato Vermorel, porterebbe a spreco di risorse e a distorsioni puzzolenti nella previsione. Ha spiegato che mentre un’azienda potrebbe essere in crescita, la previsione a livello disaggregato potrebbe non riflettere questa crescita, principalmente perché è impossibile prevedere quale prodotto sarà il prossimo grande successo. Di conseguenza, la previsione media può essere molto più bassa del risultato effettivo.
Vermorel inizia riconoscendo l’imprevedibilità intrinseca nella previsione per le aziende, specialmente quando si tratta di lanciare nuovi prodotti. Non solo è incerto quali prodotti avranno successo, ma non è nemmeno chiaro quanti prodotti un’azienda potrebbe lanciare in futuro. Questa incertezza si estende anche ai prodotti che non sono ancora stati completamente sviluppati o considerati per il lancio, rendendo difficile prevedere con precisione la loro domanda.
Nonostante questa comprensione, Vermorel osserva che prevedere l’esatto momento in cui si verificherà la crescita rimane sfuggente. Le aziende possono prevedere picchi di crescita ma faticano a individuarne il momento esatto. Questo è particolarmente vero quando si espandono in un nuovo paese, il che introduce un nuovo insieme di variabili non adatte per la previsione statistica tradizionale.
Affrontando la soluzione a queste sfide, Vermorel suggerisce che, sebbene sia difficile migliorare le previsioni del risultato medio a causa della natura “colpo o miss” del successo del prodotto, le aziende possono ottenere informazioni comprendendo la struttura statistica della loro crescita. Questa comprensione aiuta a differenziare se la crescita è guidata dal successo individuale del prodotto o da fattori aziendali. A sua volta, ciò consente di prendere decisioni migliori in materia di inventario, adottando politiche conservative di inventario fin dall’inizio e reagendo quando un prodotto sembra essere un successo.
Vermorel afferma che la strategia chiave nella gestione del rischio di inventario rispetto alla ricompensa attesa è catturare il successo quando si verifica. Tuttavia, mette in guardia contro risposte aggressive di inventario per prodotti in rapida crescita in aziende che di solito registrano una crescita organica nel corso di periodi prolungati. Queste situazioni potrebbero non rappresentare un “colpo” ma potrebbero essere un picco temporaneo, rendendo le decisioni di inventario aggressive potenzialmente dannose.
Nei casi in cui la previsione è sfocata, Vermorel consiglia di adeguarsi a variabili come la negoziazione di migliori quantità minime d’ordine (MOQ) con i fornitori. Questa strategia consente di acquistare inizialmente quantità minori e di reagire in modo aggressivo se un prodotto si dimostra un successo, offrendo un modo pratico per adattarsi alle incertezze intrinseche dello scenario “colpo o miss”.
Vermorel ha sottolineato l’incertezza intrinseca nella previsione della crescita. Sebbene possano esserci indicatori, ha sostenuto che non esiste un modo infallibile per anticipare definitivamente la crescita. Un tale metodo sarebbe sfruttato dalle aziende per generare una crescita illimitata. Pertanto, è fondamentale riconoscere questa incertezza irriducibile. Utilizzando le statistiche di ricerca di Google come esempio, ha spiegato che tali dati potrebbero fornire informazioni a breve termine, ma non sono sufficienti per aiutare le aziende a prevedere le tendenze a lungo termine, che sono fondamentali per la pianificazione della supply chain.
Date queste incertezze, quando un’azienda si trova in un periodo di crescita esponenziale, Vermorel ha suggerito alcune strategie per essere meglio preparati. Ha sottolineato l’importanza di prevedere che il panorama IT dell’azienda sarà in costante mutamento. Man mano che un’azienda cresce, tipicamente ogni due o tre anni, potrebbe essere necessario rinnovare l’intera infrastruttura IT. Questo cambiamento continuo può causare complicazioni nell’accesso e nella conciliazione dei dati dai vecchi e nuovi sistemi, complicando ulteriormente la previsione della crescita.
Vermorel ha anche discusso della tendenza delle aziende a sovrastimare la propria crescita a causa dell’attaccamento emotivo. Questo pregiudizio verso l’ottimismo può portare a una gestione inadeguata del rischio. Ha proposto un approccio più quantitativo alla modellazione del rischio, sostenendo che la crescita rappresenta un tipo specifico di rischio che richiede una risposta rapida ed efficiente. Affinché tali risposte siano efficaci, ha sostenuto l’uso di meccanismi decisionali automatizzati end-to-end anziché fare affidamento sull’input umano, che potrebbe introdurre ritardi ed errori.
Infine, Vermorel ha raccomandato alle aziende di considerare la struttura dettagliata della propria crescita. Che la crescita sia costante e organica, colpo o miss, o dovuta a nuovi mercati, le implicazioni per la supply chain e la gestione delle scorte differiscono significativamente. Ha sottolineato la necessità di adattare le strategie della supply chain alla struttura di crescita specifica che l’azienda sta vivendo. Questo approccio può aiutare le aziende a gestire in modo più efficace le proprie supply chain durante i periodi di crescita.
Trascrizione completa
Kieran Chandler: Joannes, per quanto riguarda la previsione di scenari di crescita elevata, sembra essere un compito piuttosto difficile. Quali sono i problemi tipici che le aziende affrontano in queste situazioni?
Joannes Vermorel: In realtà ci sono una serie di problemi. In primo luogo, quando le aziende stanno crescendo internamente, spesso c’è una grande quantità di disorganizzazione che è solo il risultato della crescita stessa. Questo complica tutto, compresa la previsione, che diventa più sfidante a causa della crescita. Ma su una base statistica, dipende davvero da ciò che sta generando la crescita. Ci sono molti modi diversi di crescere che possono rendere la previsione più o meno complicata per adattarsi alla crescita.
Kieran Chandler: Di che tipo di crescita stiamo parlando qui?
Joannes Vermorel: Probabilmente il tipo più facile di crescita è la crescita organica. Ad esempio, se sei un’azienda di e-commerce, ogni mese il tuo sito web riceve un po’ più di traffico e tutti i tuoi prodotti stanno vedendo una tendenza al rialzo. Questa crescita è correlata linearmente all’aumento del traffico del tuo sito web. Questa è la situazione facile perché è uniforme. La sfida sorge quando si cerca di anticipare se questa crescita continuerà per sempre. Se si prevede una crescita significativa a livello aziendale che non si materializza, come nel caso di H&M, può fare molto male. Ma ancora, dal punto di vista della pura previsione, questa è una situazione più semplice.
Un modo diverso di crescere è quando si lanciano nuovi prodotti. Ciò significa che si hanno articoli che possono crescere o meno, e poi si diventa migliori nel lanciare nuovi prodotti sul mercato. Questi prodotti possono essere un successo o un fallimento. La crescita è guidata da nuovi prodotti, ma non da tutti. Questo è tipicamente quando le aziende diventano migliori nell’ottimizzare la loro gamma di prodotti e nell’identificare i prodotti che saranno più attraenti per il mercato. Questo può accadere, ad esempio, con le aziende di moda che diventano migliori nel lanciare prodotti che occasionalmente diventano successi enormi. Questo scenario è molto più difficile in termini di previsione statistica.
Kieran Chandler: In questo scenario di colpo o miss, in cui hai un prodotto su venti che ha molto successo, come dovrebbe rispondere un’azienda? È fattibile mettere stock extra in tutti gli articoli del tuo catalogo?
Joannes Vermorel: Esattamente, quella strategia non funziona. Non può essere una risposta indifferenziata. Inoltre, significa che ti ritroverai con molti bias confusi nella tua previsione. Ad esempio, la tua attività sta crescendo, ma se guardi la previsione a un livello molto disaggregato, non sembra che stia crescendo. Questo è tipico per due ragioni. Primo, non sai quale prodotto esploderà, quindi la media è molto più bassa di quello che otterrai effettivamente.
Kieran Chandler: A volte, un prodotto esplode inaspettatamente, ma non sappiamo nemmeno quanti prodotti lanceremo in futuro. Questi prodotti imprevisti, che non sono ancora nel nostro pipeline e pronti per essere previsti, sono assenti dalle nostre previsioni. Fondamentalmente, prevediamo la domanda per i prodotti esistenti o quelli che abbiamo già pianificato di lanciare, ma i prodotti ancora in considerazione non fanno parte della previsione statistica. Oltre a non sapere quali nuovi prodotti cresceranno davvero, ci sono altri problemi che affrontiamo quando prevediamo la crescita?
Joannes Vermorel: Sì, c’è anche il fatto che la crescita di un’azienda non è sempre costante. Può essere una funzione a gradini in cui la crescita è lenta, poi improvvisamente c’è un grande aumento e poi nessuna crescita per un po’. Questo è comune in molte attività, sia online che tradizionali.
Kieran Chandler: Perché si verificano questi aumenti a gradini nella crescita?
Joannes Vermorel: Nel commercio elettronico, si possono osservare impatti drammatici dalle pagine dei risultati dei motori di ricerca. Se Google ti posiziona più in alto o più in basso, può avere un effetto sostanziale sulla tua attività. Può raddoppiare le dimensioni della tua attività o ridurle della metà durante la notte. Ci sono stati anche casi in cui il primo attore di un mercato a fare pubblicità in TV nazionale ha visto una crescita significativa. Ad esempio, le persone non erano abituate a comprare pezzi di auto online fino a quando un’azienda ha deciso di lanciare una massiccia campagna televisiva. Anche le aziende che non pagavano per la pubblicità in TV hanno beneficiato di questo aumento di mercato perché le persone hanno iniziato a confrontare i prezzi online.
Kieran Chandler: Quindi stai dicendo che il problema chiave è che un’azienda potrebbe sapere che sta per crescere, che farà quel passo in più in qualche momento, ma il vero problema è che non sa quando accadrà?
Joannes Vermorel: Sì, sanno che c’è una possibilità che accada, ma potrebbero non sapere esattamente quando. Ad esempio, potrebbero avere una buona supposizione se si stanno espandendo in un nuovo paese. Quando iniziano ad aprire questo nuovo paese, possono aspettarsi un aumento della crescita, ma non è ancora idoneo per una previsione statistica perché non c’è un insieme statisticamente significativo di eventi che rappresentano l’apertura di nuovi paesi.
Kieran Chandler: Sembra che sia molto confuso. Sai solo che forse uno su 20 dei tuoi prodotti avrà successo, ma non sai quale o quando accadrà. Quindi qual è la soluzione qui? Possiamo effettivamente prevedere questi scenari?
Joannes Vermorel: È molto difficile ottenere una previsione migliore sull’andamento medio. L’andamento medio sarà estremamente sfocato. Quando hai un modello di colpo o miss, significa che non sai quali prodotti saranno i successi. Se lo sapessi, probabilmente saresti incredibilmente ricco.
Kieran Chandler: Suggerisci che potremmo capire statisticamente il modello di crescita di un’azienda. Questa comprensione potrebbe differenziare tra un’azienda in cui la crescita è guidata da colpi o miss a livello di prodotto, o da una crescita graduale a livello aziendale, o anche da un altro tipo di crescita. Puoi approfondire questo?
Joannes Vermorel: Assolutamente. Ci sono diversi tipi di crescita. Alcuni prodotti crescono gradualmente nel tempo fino a diventare molto grandi, e non sono tutti i prodotti ma solo alcuni. Catturando la natura, la natura statistica del rischio, puoi prendere decisioni migliori sull’inventario. Ad esempio, se la tua crescita è guidata da un modello di colpo o miss, vorresti avere politiche di inventario conservative all’inizio. Tuttavia, vorresti anche che queste politiche fossero estremamente reattive e aggressive quando inizi a rilevare che un prodotto sembra essere un successo. Questa strategia bilancia il rischio dell’inventario rispetto alla ricompensa attesa, che è cruciale per catturare un successo perché tali eventi sono frequenti nella tua attività.
Kieran Chandler: Ma, cosa succede se un’azienda non presenta questi modelli di colpo o miss, dove i prodotti crescono organicamente nel tempo?
Joannes Vermorel: In un’azienda in cui i prodotti crescono organicamente nel tempo, un prodotto che inizia a crescere molto velocemente probabilmente non è un successo. Probabilmente è solo un caso fortuito. Pertanto, sarebbe una cattiva decisione sull’inventario rispondere in modo aggressivo a questa crescita.
Kieran Chandler: Quindi, possiamo produrre una sorta di previsione, ma sarà piuttosto sfocata. Come possiamo mitigare questa sfocatura, soprattutto in un tipo di scenario di colpo o miss?
Joannes Vermorel: Hai ragione, è una sfida. Ci sono alcune aziende in cui puoi prevedere il futuro in modo più prevedibile. Ad esempio, nel settore aerospaziale, se stai fornendo parti per aeromobili, la crescita che vedrai nella tua supply chain è tipicamente legata al numero di aeromobili che devi servire. Di solito sai con mesi di anticipo se dovrai servire più aeromobili. Tuttavia, la maggior parte delle aziende non ha il lusso di un tale indicatore. Una strategia potrebbe essere quella di negoziare migliori quantità minime d’ordine (MOQ) con i tuoi fornitori. Ciò potrebbe significare acquistare quantità più piccole più spesso, consentendoti di rispondere in modo aggressivo se rilevi un successo, invece di acquistare grandi quantità di inventario e finire con eccessi di magazzino su tutti i tuoi insuccessi.
Kieran Chandler: In precedenza abbiamo parlato di quei passaggi e del salto. Quali indizi dovrebbe cercare un’azienda per capire che sta per entrare in un periodo di crescita?
Joannes Vermorel: Il problema è che non c’è un modo garantito per prevedere la crescita. Se ci fosse un metodo per sfruttare le statistiche per prevedere con precisione la crescita, da Lokad non faremmo solo ottimizzazione della supply chain, giocheremmo solo in borsa. È fondamentalmente una incertezza riducibile. Se avessi un modo per essere assolutamente sicuro che stai per crescere, qualche azienda sfrutterebbe questo trucco per crescere indefinitamente. Ma come abbiamo visto, anche le migliori aziende possono crescere solo per un lungo periodo fino a diventare estremamente grandi.
Kieran Chandler: Ci sono limiti al mercato, ed è possibile che la crescita possa semplicemente fermarsi? Ad esempio, possiamo includere cose come le statistiche di ricerca di Google nelle previsioni per qualche intuizione?
Joannes Vermorel: Sì e no. Il problema è che, diciamo che stai vendendo un prodotto, come un rimedio da banco per il raffreddore comune. Devi procurarti settimane, se non mesi, in anticipo. La ricerca su Google potrebbe darti qualche ora di vantaggio quando le persone iniziano a cercare ‘Ho il raffreddore, cosa posso prendere per dormire meglio?’ Tuttavia, inizieranno a cercare solo all’ultimo momento. Quindi, anche se potresti migliorare leggermente la tua previsione per il giorno successivo con qualche ora di preavviso, nella gestione della supply chain, di solito devi guardare almeno alcune settimane in anticipo. Pertanto, anche i risultati di ricerca in tempo reale non ti aiutano a prevedere eventi che sono settimane lontani.
Kieran Chandler: Se sto vedendo la mia azienda crescere in modo esponenziale, cosa posso fare per essere meglio preparato? Hai menzionato il miglioramento delle relazioni con i fornitori e la possibilità di modificare le quantità minime d’ordine. Cosa altro posso fare per essere il più preparato possibile?
Joannes Vermorel: Una misura controintuitiva è prevedere che il tuo panorama IT sarà in continua evoluzione per un lungo periodo. Questo complica le cose perché l’accesso ai dati diventa ancora più difficile. Le aziende che crescono significativamente ogni due o tre anni spesso devono cambiare tutto nel loro panorama IT. L’ERP esistente, il sito web, il WMS, ecc., potrebbero non essere più sufficienti. Questo cambiamento costante significa che rischi di non essere in grado di conciliare i tuoi dati storici con i dati del nuovo sistema. Potresti finire con un nuovo ERP o WMS e poi affrontare la sfida di conciliare i dati del vecchio sistema con i dati del nuovo sistema. Ciò può causare numerose incongruenze e rendere la previsione durante la crescita più complessa a causa di queste disruzioni IT.
Kieran Chandler: Nel mondo reale, diresti che le persone spesso sovrastimano quanto cresceranno a causa di un attaccamento emotivo alle loro aziende?
Joannes Vermorel: Sì, c’è una tendenza ad essere eccessivamente ottimisti. L’idea dovrebbe essere di sperare per il meglio ma prepararsi per il peggio.
Kieran Chandler: Per il peggio e tipicamente, almeno frequentemente, le persone fanno esattamente il contrario. Ma fondamentalmente, ciò che accade è che pochissime aziende cercano di modellare il loro rischio, direi, in modo quantitativo.
Joannes Vermorel: Questo è ciò che cerchiamo di fare in Lokad con questa idea di catena di approvvigionamento quantitativa. La crescita è una certa classe di rischio. Significa che c’è una certa classe di incertezza in cui la tua attività, o alcuni prodotti, possono improvvisamente vendere molto di più e devi avere processi in atto in cui puoi reagire molto rapidamente a questo tipo di situazione. L’azione rapida di solito significa non avere persone coinvolte perché se ti aspetti che far fronte alla crescita dipenda dai responsabili della supply chain che devono guardare i dati quotidianamente, fare mente locale sul fatto che ciò che stanno vedendo non è rumore ma il risultato effettivo che questo prodotto è entrato in una nuova fase di volume di vendite. Rispetto alla fase precedente, ora sta vendendo il 20% in più o qualsiasi altra percentuale.
Le persone vorranno aspettare un po’ per essere sicure di ciò che vedono. Puoi facilmente aggiungere un paio di settimane di ritardo solo perché hai persone coinvolte nell’implementazione delle decisioni. Quindi, probabilmente un modo per far fronte alla crescita non è effettivamente essere molto migliori nell’anticipare la crescita. È solo che quando la crescita è statisticamente evidente, agire su di essa molto più velocemente. Ciò significa avere un meccanismo decisionale automatizzato end-to-end che attiva in modo più rapido i riapprovvigionamenti, invece di avere qualcuno che aspetta fino a quando non è purtroppo molto sicuro di ciò che sta vedendo.
Ma ciò significa anche tipicamente che sei molto sicuro di affrontare le scorte esaurite perché se aspetti fino a quando sei molto sicuro che il prodotto sia un successo, hai quasi la garanzia di aver aspettato così a lungo da avere garantito una rottura di stock perché non hai effettuato un riordino abbastanza presto per far fronte a questa emergenza.
Kieran Chandler: Quindi, per concludere, il messaggio principale da trarre da oggi è fondamentalmente che se sei un’azienda e stai vivendo enormi quantità di crescita, è meglio essere più riflessivi e reattivi piuttosto che accumulare scorte e agire tenendo conto del futuro. Siete d’accordo con questo?
Joannes Vermorel: Sì, ed è importante pensare davvero alla struttura dettagliata della tua crescita e differenziarla in modo da poter affrontare la crescita in modo molto diverso, che sia una crescita organica costante dal punto di vista aziendale, colpo o mancata, o qualsiasi altro tipo di struttura di crescita alternativa come l’apertura di paesi. Perché le conseguenze per la tua supply chain e per il modo in cui dimensioni il tuo inventario sono molto diverse.
Kieran Chandler: Ok, ottimo. Dobbiamo concludere qui, ma grazie per il tuo tempo. Quindi è tutto per questa settimana. Torneremo la prossima settimana con un altro episodio, ma fino ad allora, grazie per aver guardato.
