Stagionalità in 3 minuti

Descrizione

Ehi! Una delle cose che abbiamo notato da quando abbiamo iniziato LokadTV è quanto possano essere confuse alcune delle fondamenta della scienza della supply chain. Ci sono un sacco di risorse disponibili, ma nessuna di esse va dritta al punto e spiega le cose in modo semplice e conciso. Per questo motivo abbiamo deciso di provare noi stessi e spiegare tutto ciò che devi sapere sulle supply chain nel tempo che ci vuole per fare una pausa caffè… quindi iniziamo con il nostro primo argomento, la stagionalità!

Quindi la stagionalità è semplice, giusto? Tutti sanno che per un produttore di giocattoli le vendite probabilmente aumenteranno intorno a Natale. Ma ciò che le persone non considerano è il fatto che la stagionalità in realtà influisce sulla stragrande maggioranza delle attività umane (sovrapposizione di testo). Tutto, dal traffico al consumo di elettricità, persino la morte, può essere dimostrato essere stagionale in qualche misura (inserire immagini)… Per questo motivo la stagionalità è uno dei modelli statistici più potenti nell’arsenale di uno Scienziato della Supply Chain e può essere sfruttata per assicurarsi di essere completamente preparati per ogni eventualità.

Quindi diamo un’occhiata ad alcuni esempi, iniziando da uno dei miei argomenti preferiti… il gelato!

• Se osserviamo questo grafico delle vendite di gelato - proprio come nel nostro esempio di Natale, possiamo chiaramente vedere che le vendite aumentano durante i mesi estivi.
• Ma cosa succede se ingrandiamo un solo mese di quel periodo estivo intenso - ora possiamo vedere che le vendite non sono costanti durante la settimana. Questo potrebbe essere dovuto alle fluttuazioni del tempo… ma ci sono anche evidenti picchi nelle vendite nel fine settimana. Ciò significa che oltre al periodo dell’anno, il giorno della settimana ha anche una stagionalità che dobbiamo tenere in considerazione!
• La lezione chiave da imparare qui è che un prodotto mostra una stagionalità quando la serie temporale sottostante subisce una variazione ciclica prevedibile (sovrapposizione di testo) - quindi finora abbiamo osservato sia stagionalità annuale che settimanale.
• E se ingrandiamo ancora di più, magari fino al giorno, possiamo vedere che c’è molta variabilità. Ecco perché il nostro grafico non è molto regolare e può essere molto confuso per un professionista della supply chain.

Questa variabilità è nota come rumore ed è una delle ragioni per cui i computer sono migliori degli esseri umani nel prevedere il futuro. Spesso, quando le aziende cercano di prevedere di quanto stock avranno bisogno, si concentrano su questi valori anomali statistici, assicurandosi di essere preparati per ogni eventualità, con il risultato di sprecare molti soldi in stock non necessari e spazio prezioso in magazzino. Tuttavia, le macchine non hanno le stesse preoccupazioni. Se c’è una mancanza di stock, probabilmente non devono preoccuparsi di perdere il lavoro! Ecco perché sono così bravi a mediare questo rumore e a concentrarsi sulle tendenze che sono effettivamente importanti.

Quello che abbiamo visto finora è che la stagionalità può portare incertezza nell’ampiezza - ovvero la dimensione di quei picchi nelle vendite che abbiamo visto. Un’altra complicazione è che la stagionalità può anche portare incertezza nella frequenza. Alcune stagioni iniziano presto, altre molto più tardi… quindi il nostro picco delle vendite può verificarsi in tempi diversi a seconda di una serie di fattori esterni. Alcuni di questi possono essere facili da prevedere.

Ad esempio, l’ultimo sabato prima di Natale è di solito uno dei giorni di shopping più frenetici dell’anno. Ma cosa succede se il sabato cade il 23 dicembre? Potrebbe essere un po’ tardi per molti dei clienti più ansiosi, il che spingerebbe quel grande picco delle vendite al sabato successivo prima di Natale, lasciando l’ultimo sabato ai clienti dell’ultimo minuto più rischiosi.

Questo potrebbe essere abbastanza facile da prevedere, tuttavia alcuni modelli possono essere più difficili da prevedere, un buon esempio di questo è il clima. Quest’anno abbiamo già visto un periodo di caldo straordinariamente precoce a febbraio. Questo potrebbe comportare un enorme aumento delle vendite di infradito e occhiali da sole, con i clienti che si preparano in anticipo per l’estate, lasciando i proprietari dei negozi con pile di cappelli e sciarpe invenduti che sarebbero stati venduti quando è arrivato il “Bestia dall’Est” l’anno scorso. Sfortunatamente, nessuno può prevedere esattamente il futuro.

Ecco perché, invece di fare una previsione per le tue esigenze di stock, è molto meglio coprirsi le spalle e adottare un approccio probabilistico: è l’unico modo per essere sicuri di proteggersi da ogni eventualità.

Quindi, cosa abbiamo imparato oggi?

• La stagionalità è una tendenza ciclica ripetitiva che può influenzare quasi ogni aspetto della vita quotidiana.
• Questo può influire sia sull’ampiezza che sulla frequenza delle vendite, il che può diventare troppo confuso se si cerca di tenerne traccia da soli… anche con l’aiuto di Excel.
• Lasciando il lavoro duro ai computer e adottando un approccio probabilistico, puoi assicurarti di coprire tutti i futuri possibili… lasciandoti concentrare sulle cose importanti della vita, come il gelato!

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