{"id":2275,"date":"2021-11-26T14:51:50","date_gmt":"2021-11-26T13:51:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/?p=2275"},"modified":"2025-11-26T10:38:45","modified_gmt":"2025-11-26T09:38:45","slug":"la-frenesia-del-black-friday-come-eccellere-nelle-promozioni-di-vendita","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/la-frenesia-del-black-friday-come-eccellere-nelle-promozioni-di-vendita\/","title":{"rendered":"La frenesia del Black Friday: come eccellere nelle promozioni di vendita"},"content":{"rendered":"
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Autore: Michele Russo<\/a>
\nDate: 26-11-2021<\/p>\n

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Una delle sfide pi\u00f9 grandi per gli e-commerce ed i retailer fisici \u00e8 sicuramente predire correttamente la domanda dei proprio prodotti cos\u00ec da poter organizzare di conseguenza tutte le altre attivit\u00e0 aziendali connesse.<\/p>\n

Questa problematica diventa ancora pi\u00f9 critica quando si fa riferimento a specifici periodi dell\u2019anno: il Black Friday \u00e8 infatti considerato la data di inizio di un lungo periodo di feste che portano di solito ad un forte incremento delle vendite dei business. Fino a qualche anno fa, il Black Friday (e ancora di pi\u00f9 il Cyber Monday) venivano classificate come delle ricorrenze tipicamente americane ma recentemente hanno iniziato a diffondersi anche in altre parti del mondo con una velocit\u00e0 sorprendente.
\nPrevisioni non affidabili – da cui conseguono spesso quantit\u00e0 ordinate mal calibrate – possono facilmente mettere a rischio la profitability di un\u2019azienda: tale considerazione \u00e8 ancora pi\u00f9 rilevante quando si parla di prodotti tecnologici o complessi i cui tempi di consegna tendenzialmente pi\u00f9 lunghi rendono impossibile un rifornimento in itinere<\/em>. Questo articolo di Michele Russo<\/a> vuole mostrare un modello integrato che metta assieme previsione delle vendite future ed ottimizzazione delle quantit\u00e0 da ordinare.<\/p>\n

Prevedere il futuro<\/strong><\/p>\n

Molto probabilmente il sales forecast \u00e8 uno dei compiti pi\u00f9 difficili e sfidanti per un\u2019azienda a causa di due motivi: i modelli impiegati nella previsione delle vendite possono essere molto complessi, oltre al fatto che spesso gli eventi futuri deviano facilmente da quanto inizialmente ipotizzato. Per le precedenti ragioni, risulta cruciale sapere come affrontare la fase di forecast, di seguito verranno descritte tre macro-suggerimenti per assicurare che le previsioni ottenute siano affidabili.<\/p>\n

Guarda al passato<\/strong><\/p>\n

Per poter avere un buon risultato finale, il punto di partenza \u00e8 quasi sempre guardare i dati storici cos\u00ec da comprenderne le principali caratteristiche. Ogni serie storica pu\u00f2 essere di solito scomposta in una componente di trend, una di stagionalit\u00e0 ed una di ciclicit\u00e0. Quanto alla nostra applicazione, grande enfasi ed attenzione dovr\u00e0 essere prestata al trend e alla stagionalit\u00e0. Comprendere il trend di una serie di dati pu\u00f2 essere estremamente utile nel constatare se l\u2019interesse per un prodotto \u00e8 in crescita o meno: questa operazione pu\u00f2 migliorare le decisioni in termini di future iniziative di marketing. In secondo luogo, \u00e8 anche fondamentale riuscire a catturare la stagionalit\u00e0 dei dati e di mappare la stessa con le diverse festivit\u00e0 dell\u2019anno cos\u00ec da poter prevedere i periodi pi\u00f9 soggetti a poderosi aumenti della domanda.<\/p>\n

Sulla base di questi punti \u00e8 di conseguenza possibile scegliere il migliore forecasting model, utile a stimare i futuri dati di vendita. Nell\u2019immagine di seguito si pu\u00f2 osservare l\u2019impiego di uno strumento di forecasting per modellizzare il futuro andamento di una serie storica, la parte in verde del grafico mostra tutti i punti che sono stati creati dal modello. I dati impiegati per questa analisi sono dati veri relativi ad un prodotto molto venduto presso una grande catena di supermercati americani.<\/p>\n

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Considera l\u2019imprevedibile<\/strong><\/p>\n

Avere delle buone stime puntuali \u00e8 di certo un grande traguardo ma tenere in considerazioni anche l\u2019incertezza potrebbe essere molto pi\u00f9 importante. La migliore strategia quando si fanno previsioni \u00e8 sempre considerare l\u2019intervallo di valori entro il quale \u00e8 ragionevolmente credibile che i numeri stimati possano trovarsi. Quanto appena detto \u00e8 particolarmente d\u2019aiuto nel poter condurre delle \u201cwhat-if\u201d analisi e compiere di conseguenza una scelta pi\u00f9 consapevole. Nella precedente immagine \u00e8 possibile notare che gli intervalli delle stime sono stati rappresentati in blue chiaro e servono proprio per tenere conto dell\u2019incertezza delle stime.<\/p>\n

Fidati dei dati (ma non troppo)<\/strong><\/p>\n

Quest\u2019ultimo punto potrebbe risultare in contrasto con quanto appena esposto ma in realt\u00e0 non lo \u00e8. I dati e previsioni basate sugli stesso sono di sicuro uno strumento molto potente ma in molti casi risulta cruciale integrare il modello creato con delle valutazioni di carattere qualitativo. I modelli predittivi basati sulle serie storiche potrebbero infatti catturare in maniera eccellente i fenomeni passati ma ci\u00f2 non assicura che il futuro comportamento dei data sar\u00e0 esattamente identico al passato. Per ovviare a questo problema il miglior suggerimento \u00e8 quello di arricchire le analisi quantitative con una serie di insight qualitativi.<\/p>\n

Ottimizzare la strategia<\/strong><\/p>\n

Dopo aver correttamente eseguito la fase di forecasting, il prossimo passaggio \u00e8 utilizzare tali dati per compiere decisioni manageriali che in buona parte dei casi risultano essere cross-functional.<\/p>\n

Qual \u00e8 la quantit\u00e0 perfetta di prodotto da ordinare dal fornitore, viste queste stime di vendita? Quale sconto \u00e8 meglio applicare? A che livello dovremmo pubblicizzare le promozioni?<\/p>\n

Queste sono solo alcune delle molte possibili domande che una azienda dovrebbe porsi prima di implementare direttamente la strategia. Come \u00e8 possibile intuire, gli analytics sono uno strumenti estremamente utile nel coordinare una estesa variet\u00e0 di attivit\u00e0 aziendali, che spesso vanno dal marketing & sales fino al procurement e all\u2019accounting.<\/p>\n

In generale \u00e8 possibile identificare due principali step per poter pianificare in maniera ottimale tutte queste attivit\u00e0, che possono essere riassunti come segue.<\/p>\n

Catturare la big picture<\/strong><\/p>\n

L\u2019utilizzo degli analytics in questo contesto mutevole pu\u00f2 essere estremamente utile per poter tenere in considerazione numerosi parametri e scenari: valori come il prezzo unitario, i costi variabili e fissi, i costi di promozione, il livello di sconti, la quantit\u00e0 di unit\u00e0 tenute a magazzino dovrebbero essere sempre inseriti all\u2019interno di un modello di ottimizzazione.<\/p>\n

Pi\u00f9 precisamente, le aziende dovrebbero prestare particolare attenzione a due tipi di parametri nello sviluppo di questi modelli: i livelli di sconto e i costi promozionali, nello scenario pi\u00f9 favorevole, infatti, le vendite beneficiano dell\u2019introduzione di sconti o pubblicit\u00e0 targettizzate. \u00c8 dunque molto importante comprendere come stimare questi valori: l\u2019incremento delle vendite negli scorsi anni pu\u00f2 essere impiegati per predire il futuro aumento delle vendite dato un certo livello di sconto, mentre i costi di promozione possono essere facilmente reperiti attraverso i documenti contabili.<\/p>\n

Dopo aver reperito tutto queste informazioni, \u00e8 possibile passare all\u2019effettiva costruzione del modello e prevedere le quantit\u00e0 di vendita ed i rispettivi valori di profitability. Un esempio di quanto descritto pu\u00f2 essere trovato di seguito.<\/p>\n

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In fine, il modello proporr\u00e0 la quantit\u00e0 ottima da acquistare cos\u00ec da ottimizzare la funzione di profitto.<\/p>\n

Scegliere la strategia migliore<\/strong><\/p>\n

Prima di passare alla scelta finale, l\u2019azienda dovrebbe decidere la strategia da seguire, tarando le tempistiche e l\u2019intensit\u00e0 della stessa. Ad esempio, guardando alla precedente analisi potrebbe essere sensato non sprecare budget in promozioni nelle prime settimane di festivit\u00e0 ma di concentrare tutti gli sforzi nel picco natalizio cos\u00ec da poter ulteriormente amplificare il gi\u00e0 positivo effetto della scontistica. Questa parte dell\u2019analisi pu\u00f2 variare fortemente da azienda ad azienda e dovrebbe essere condotta con grande attenzione.<\/p>\n

In conclusione, tutte le aziende \u2013 specialmente se attive nell\u2019ambito dell\u2019e-commerce o del retail \u2013 dovrebbero seriamente prendere in considerazione un framework analitico di questo tipo cos\u00ec da poter sprigionare il potere del forecasting, tenendo sempre presente alla stesso tempo il rigore procedurale e le conseguenti implicazioni manageriali.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][mk_padding_divider][\/vc_column][\/vc_row]\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Michele Russo<\/p>\n

Una delle sfide pi\u00f9 grandi per gli e-commerce ed i retailer fisici \u00e8 sicuramente predire correttamente la domanda dei proprio prodotti cos\u00ec da poter di organizzare di conseguenza tutte le altre attivit\u00e0 aziendali connesse.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2281,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[129],"tags":[155,135,42],"class_list":["post-2275","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-science-2","tag-a-b-testing-it","tag-consumer-behavior-analysis-it","tag-market-segmentation"],"yoast_head":"\nLa frenesia del Black Friday: come eccellere nelle promozioni di vendita - Analytics Arts<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.analyticsarts.it\/it\/post\/la-frenesia-del-black-friday-come-eccellere-nelle-promozioni-di-vendita\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"La frenesia del Black Friday: come eccellere nelle promozioni di vendita - 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