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16b
STIMA E PREVISIONE
DELLA DOMANDA
IMPORTANZA
 La




conoscenza, certa o presunta, della domanda è importante per più ragioni:
Attrattività segmento mercato nel quale si deve decidere se entrare o no.
Valutazione commerciabilità nuovi prodotti.
Decisione se uscire da un mercato.
Elemento vitale nel processo di pianificazione di marketing operativo, per
la fissazione di obiettivi alla forza di vendita, dimensionamento delle
variabili del marketing mix o formulazione budget commerciale.
 La conoscenza della domanda trascende l’area del marketing: le sue
implicazioni abbracciano la pianificazione della capacità produttiva, degli
acquisti, delle esigenze finanziarie, la gestione degli stock.
 Se dimensione mercato e vendite è sopravvalutata, rischio di creare stock
di merce invenduta e non utilizzo di capacità produttiva.
 Caso contrario, l’allungarsi dei termini di consegna o il non mantenimento
impegni può scontentare clienti e intermediari.
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SCHEMA DI RIFERIMENTO PER LA DEFINIZIONE DELLA
DOMANDA
Zona geografica 2
Zona geografica 1
Passata
Effettiva
Domanda
del
Mercato
Per
l’Impresa
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Attuale (ora)
Effettiva
Futura (al tempo t)
Poten Effettiva Potenziale
ziale
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LE 3 CATEGORIE DI METODI
 Tre categorie riconducibili a:
a) - Ciò che viene detto
b) - Ciò che viene fatto
c) - Ciò che è stato fatto
 Categoria a)-basati sulle dichiarazioni di attori. Le informazioni
possono riguardare il presente, il futuro; l’effettivo o il potenziale, e
così via.
 Categoria b)- prove fattuali:Market Test, svolti con varie modalità,
anche in relazione alla tipologia di prodotto.
 Categoria c)-contiene metodi che si riallacciano al passato, lo
interpretano e cercano di prevedere il futuro sulla base di ciò che è
già accaduto.
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A1) INTENZIONE D’ACQUISTO
Si interpella l’acquirente, attuale o potenziale, il quale può essere interrogato
attraverso:
Telefono
Posta
Intervista personale
Viene definito un campione di acquirenti:
Ogni soggetto quanto acquisterà in vari orizzonti temporali e fissate le
condizioni al contorno?
E da chi acquisterà?
Limiti
Variazione delle intenzioni e dei comportamenti
Le imprese interpellate spesso non rivelano i propri piani di acquisto
Lentezza del metodo
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A2) PARERE DELLA FORZA DI VENDITA
 E’ di frequente utilizzo in quanto è un mezzo di coinvolgimento
del personale, non necessita il reclutamento dei soggetti da
sottoporre ed interviste e permette l’utilizzo delle conoscenze
del personale stesso in relazione agli atteggiamenti della
clientela.
Limiti
 Un venditore troppo emotivo può effettuare stime affette da
errori sistematici (sia positivi che negativi)
 Talvolta il venditore non manifesta completamente le sue
idee soprattutto quando le stesse possono influenzare gli
obiettivi di vendita
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A3) PARERE DI ESPERTI
Possono provenire dagli uffici studi di associazioni
di categoria, analisti di banche di investimento,
consulenti, docenti universitari.
MODALITA’ DI ACCESSO AL PARERE:
Metodi informali
Metodo Delphi
Viene scelto un certo numero di esperti, poi interpellati per iscritto.
La loro identità è nota solo al coordinatore.
I pareri vengono elaborati ed inviati nuovamente agli esperti per
eventuali modifiche alla luce delle opinioni degli altri.
Si tratta di un processo iterativo
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B) TEST DI MERCATO
E’ maggiormente utilizzato per i beni di
consumo.
Il
test
di
mercato
consiste
nell’osservazione del comportamento
del
consumatore
in
particolari
condizioni sperimentali.
Nei beni industriali prendono la forma
di sperimentazione di prototipi o di
preserie presso clienti privilegiati o
presentazione di prototipi in fiera.
Le sue aree di applicazione riguardano:
 nuovi prodotti
 nuovi canali
 nuovo territorio
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C) ANALISI DELLE SERIE STORICHE
Le previsioni sono basate su dati storici.
Estrapolati con particolari regole(=collegamento tra valore di previsione
e dati passati).
Ipotesi: “Nel passato c’è il germe del futuro”
Una serie temporale può pensarsi costituita dalla combinazione di 4
“movimenti”:
La tendenza di fondo (trend), che riguarda il lungo periodo.
La Componente Ciclica (Tendenza Congiunturale) relativa al ciclo del
business che connota gli alternanti andamenti dell’economia di un
particolare settore sul medio periodo (3 - 7 anni).
La Componente Stagionale (S). che abbraccia periodi più brevi. e si
riferisce a schemi che si ripetono
uguali (o quasi) durante
corrispondenti periodi successivi (anni, mesi, giorni).
La componente Casuale (E) che si riferisce alle variazioni non spiegate
dalle altre tre.
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CICLICITÀ E RISANAMENTI AZIENDALI
 Certe imprese, nelle quali il management ha subito frequenti
avvicendamenti, sono cadute in trappola scambiando l’effetto di
un periodo favorevole del ciclo di business con l’avvenuto
risanamento dell’azienda.
 Perciò anche in momenti di congiuntura favorevole l’attenzione
alla corretta conduzione aziendale non deve diminuire.
 Aziende poco efficienti guadagnano nei periodi buoni ma
perdono molto nei periodi di congiuntura debole
 Imprese efficienti nei periodi di congiuntura debole perdono
meno o ancora riescono a chiudere i bilanci in pareggio o con
modesti utili.
 Questo significa anche che le imprese efficienti possono godere
di un periodo più lungo di congiuntura favorevole che non le
altre.
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MEDIA MOBILE
Permette
tendenza:
casuali
una
valutazione
approssimata
della
riducendo le variazioni
stagionali
e
Mt=
At+At-1+...........+At-N+1
N
dove:
Aj= valore del periodo j-esimo
N = numero di periodi su cui si calcola la media
 La
media
mobile
elimina
le
fluttuazioni
passeggere
dando
luogo
ad
un
effetto
smussamento
 Il numero di periodi su cui la media è calcolata
influenza il risultato (maggiore è N, maggiore è
l’effetto di smussamento)
 Se N è uguale al periodo di stagionalità, la
media mobile ha un effetto destagionalizzante
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MEDIA MOBILE PONDERATA
 Dare ai più recenti dati maggior peso ed agli altri
peso decrescente con schema a piacere.
MPt 
p t A t  p t 1A t 1  ....... p t  N 1 A t  N 1
t
 pj
t  N 1
Se non si dispone di un programma adatto, il calcolo è
noioso. Tanto vale adottare il modello dello
smussamento esponenziale (Exponential Smoothing)
che ottiene un miglior risultato più agevolmente.
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SMUSSAMENTO ESPONENZIALE
(EXPONENTIAL SMOOTHING)
 Una evoluzione è lo Smussamento Esponenziale, dove i pesi diminuiscono con
legge esponenziale con la loro età
 È quindi caso particolare della media mobile ponderata
 Nuovo valore della media mobile = precedente valore della media mobile + alfa
x (nuovo valore della domanda - precedente valore della media mobile)
S t  S t 1  ( D t  S t 1 )
S t  D t  ( 1   )S t 1
 L’effetto di un maggiore o minore alfa equivale ad includere un numero di
osservazioni maggiore o minore nella media mobile
  prossimo a 1: l’effetto di “correzione dell’errore” è sensibile
  prossimo a 0: l’effetto di “correzione dell’errore” è trascurabile
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SERIE STORICHE E PREVISIONE
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 Un modo semplice di operare previsioni consiste nell’estrapolare a
sentimento la serie storica
 Chi opera in tal modo, ha già in testa un suo modello e un’idea della
evoluzione delle variabili che lo caratterizzano.
 Si dispone anche di tecniche.
 Problema di fondo:da quale valore parto per l’estrapolazione? E con
quale legge estrapolo verso il futuro?
Vendite
Quadratica
C
Lineare
Costante
t
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B
A
Tempo
PREVISIONE CON MEDIA MOBILE
 Partiamo dal caso più semplice, in cui lo schema di trend è orizzontale,
cioè non vi è tendenza di fondo. In tal caso, il valore Ft+1 previsto al
prossimo periodo viene, nella prassi, posto uguale alla media mobile
dell’ultimo periodo precedente
A
t  A t 1  .......  A t  N 1
 Mt
Ft 1 
N
 Quando ci si trova di fronte ad una serie con tendenza di fondo a
crescere o a diminuire, il metodo ora descritto produce errori
sistematici, rispettivamente in difetto o in eccesso. Necessita quindi
tenere conto esplicitamente del trend: il calcolo si complica un po’
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PREVISIONE CON EXPONENTIAL SMOOTHING
 Nel caso del modello a smussamento esponenziale, valgono le regole già dette,
a seconda che non esista o esista trend. Il valore di previsione al prossimo
periodo in mancanza di trend è:
Ft 1  S t
 Perciò, se nella (*) al posto di St scriviamo Ft+1, si ottiene.

F

F


(
D

F
)
t

1
t
t
t
Ciò significa che la nuova previsione altro non è che la previsione al periodo
precedente più alfa volte l’errore di previsione al periodo precedente, cioè la
differenza tra il l’ultimo valore effettivo e la precedente previsione
 Se esiste una tendenza di fondo, esprimibile sia linearmente, che secondo altra
legge è possibile tenere conto di ciò con particolari algoritmi (correzione per la
tendenza). Altrettanto dicasi per oscillazioni stagionali.
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METODI CAUSALI
L’analisi delle serie storiche non considera le cause
che hanno determinato un certo andamento dei
dati
I metodi causali tendono ad esprimere il valore di
previsione in funzione di un certo numero di fattori
che lo determinano
Il problema consiste nella individuazione delle
variabili indipendenti correlate alla variabile per la
quale viene effettuata la previsione
Viene utilizzata per lo più la regressione semplice (lineare,
quadratica, ecc.) o multipla. Dopo aver raccolto una serie di dati
rilevati in momenti diversi, attraverso la metodologia
statistica è possibile individuare la funzione desiderata
utilizzabile per la previsione.
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REGRESSIONE:CAUTELE
 Tre pericoli sempre in agguato:
– L’autocorrelazione delle variabili indipendenti
(che in tal caso non lo sono più) in quanto
contraddice l’ipotesi base della correlazione
multipla.
– L’esistenza di variabili occulte, che sono la vera
causa della correlazione osservata.
– Si ricordi che correlazione elevata non significa
necessariamente un legame causa effetto.
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METODO DEI COEFFICIENTI 1
L’impiego di coefficienti è frequentemente usato in tutti i rami
della scienza e della tecnica
Ad esempio, per stimare il costo della ristrutturazione di un
appartamento, prima di accingerci a chiedere o ad elaborate un
preventivo dettagliato, facciamo riferimento ad un costo per
metro quadrato, parametro che è in relazione al livello delle
finiture richieste sulla base di esperienze passate.. Nel
coefficiente è incorporata, per così dire, una esperienza storica
od una stima di evoluzione futura basata su certe ipotesi .
Nel seguito, tre applicazioni particolari, ma il metodo è generale
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METODO DEI COEFFICIENTI 2
Beni strumentali di consumo
 Esempio: utensili da taglio per macchine utensili
impiegate dall’industria meccanica
– N numero di imprese potenziali utenti
– p percentuale utenti effettivi
– A livello di attività per utente (es.num. turni/anno)
– I num. apparecchi/utente (es. macch.utensili/azienda)
– TUA tasso di impiego unitario per unità di attivitàapparecchiatura (dato tecnico specifico del prodotto;
es. consumo di utensili/ogni turno/macchina)
Q  N * p * I * A * TUA
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METODO DEI COEFFICIENTI 3
Basato su output di un sistema
– N numero potenziale di imprese utenti
– p percentuale di utenti effettivi
– c quantità di prodotto finale per utente effettivo
– TUP tasso di impiego per unità di prodotto
Q  N  p  c  TUP
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METODO DEI COEFFICIENTI 4
Beni di investimento con rimpiazzo e incremento capacità
– N numero potenziale delle imprese utenti
– p percentuale degli utenti effettivi
– V capacità produttiva installata/utente
– DV% aumento percentuale della capacità produttiva in termini
del parametro di riferimento
– TUV tasso di impiego unitario del bene d’investimento per
unità di capacità produttiva installata
– PI Dimensione del parco installato
– Vm vita media del prodotto
– X effetto di nuove tecnologie disponibili
Q  N * p *[(V * DV % * TUV ) 
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PI
 X]
Vm
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TIPOLOGIA DEI METODI DI STIMA E PREVISIONE
DELLA DOMANDA
PROCESSO
Analitico
ESPERIENZA
MODELLI
ESPLICATIVI
Soggettivo
Oggettivo
APPROCCIO
INTUIZIONE
MODELLI
ESTRAPOLATIVI
Fattuale
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