Forecast vendite: che cos’è e come si fa

Vedo, prevedo, stravendo, è il responso più bello che ci si possa augurare per ogni forecast vendite. Ma non sempre è tutto ordini e fatture. La previsione dei risultati economici dipende dal passato e dal presente: che cosa abbiamo fatto, che cos’è successo intorno a noi, che cosa stiamo facendo e qual è il contesto in cui operiamo adesso. Siamo stati bravi e brave? Il mercato è in bonaccia o c’è tempesta? Insomma, le variabili sono tante. Per questo è bene aver chiari i metodi di anticipazione possibili, evitare gli errori che invalidano i pronostici, conoscere gli strumenti indispensabili alla rotta. In questo articolo, trovi le informazioni utili per prepararsi ai mutamenti continui di un contesto sempre più complesso.

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Che cos’è il forecast aziendale

Il forecast aziendale è una previsione dei futuri risultati economici di un’impresa, elaborata attraverso l’analisi di dati storici e attuali. Consente alle aziende di anticipare l’evoluzione del mercato e facilita la pianificazione strategica e l’allocazione efficiente delle risorse. A differenza del bilancio consuntivo, che fotografa la situazione finanziaria passata, il forecast si concentra su proiezioni future: offre così una guida per le decisioni operative e strategiche. La sua accuratezza dipende dalla qualità dei dati utilizzati e dalla capacità dell’azienda di interpretare le mutevoli condizioni del mercato. Implementare un forecast delle vendite efficace è fondamentale per mantenere la competitività e garantire una crescita sostenibile nel tempo.​

Budget e forecast vendite: qual è la differenza

Il budget e il forecast sono strumenti distinti nella pianificazione finanziaria aziendale. Il budget rappresenta un piano dettagliato degli obiettivi finanziari che l’azienda si prefigge di raggiungere in un determinato periodo, solitamente un anno. Stabilisce le aspettative riguardo a ricavi, costi e profitti, e fa da riferimento per valutare prestazioni e risultati aziendali. Il forecast delle vendite, invece, è una previsione aggiornata delle trattative che saranno chiuse in breve tempo, dei risultati commerciali futuri, basata su dati reali e tendenze emergenti. Mentre il budget è statico e viene redatto una volta all’anno, il forecast è dinamico e viene rivisto periodicamente per riflettere le condizioni attuali del mercato e dell’azienda. Budget e forecast delle vendite danno un’utile possibilità per adattare le strategie operative in modo tempestivo: il confronto tra le aspettative e i traguardi effettivamente raggiungibili.

Perché sono importanti le previsioni di vendita

Le previsioni di vendita sono vere e proprie primedonne della gestione aziendale perché influenzano direttamente diverse aree operative: produzione, financial management, marketing e risorse umane. Grazie a previsioni di vendita accurate, è possibile pianificare la produzione in modo da evitare eccedenze o carenze di magazzino. Inoltre, facilitano la gestione del flusso di cassa e permettono all’azienda di anticipare entrate e uscite. Influenzano anche le strategie di marketing e promozione con l’individuazione dei segmenti di mercato caratterizzati da maggiore potenziale. Inoltre, sono un valido aiuto per la gestione delle risorse umane: mettono in luce il bisogno di personale in base ai picchi o ai cali di domanda previsti. In sintesi, le previsioni di vendita garantiscono l’efficienza operativa e la redditività dell’impresa.​

Come fare le previsioni di vendita

La miglior accuratezza, nel caso dei forecast delle vendite, è il frutto di un processo strutturato. Innanzitutto, occorre analizzare i dati storici di vendita per identificare trend stagionali e comportamenti ricorrenti dei clienti. Successivamente, vanno considerati fattori esterni come condizioni economiche, attività dei concorrenti e cambiamenti nelle preferenze dei consumatori. Coinvolgere tutto il reparto commerciale può offrire insight preziosi sulle prospettive future e sulle opportunità emergenti. L’utilizzo di strumenti statistici e software dedicati migliora l’accuratezza delle previsioni, automatizza l’analisi dei dati e riduce il margine di errore. Infine, è fondamentale aggiornare regolarmente le prospettive per interpretare e riflettere le nuove informazioni e adattarsi alle dinamiche del mercato in continua evoluzione.​

Dati e metriche essenziali per un forecast di vendita efficace

Un forecast di vendita ben fatto si basa sulla raccolta e l’analisi di specifici dati e metriche. Tra questi, come abbiamo già accennato sopra, i dati storici di vendita forniscono una base solida per identificare tendenze e pattern ricorrenti. Le metriche di performance, come il tasso di conversione e il valore medio degli ordini, offrono indicazioni sulla qualità delle vendite e sull’efficacia delle strategie adottate. L’analisi della pipeline di vendita permette di valutare lo stato delle opportunità in corso e la loro probabilità di chiusura. Inoltre, monitorare gli indicatori economici generali aiuta a contestualizzare le previsioni. Infine, il riscontro diretto dei clienti fornisce informazioni su esigenze e aspettative da considerare per le strategie future.​

Metodi di previsione delle vendite: quali scegliere?

I forecast vendite possono essere elaborati con diversi metodi:

• qualitativo;
• quantitativo;
• causale;
• analisi della pipeline.

Il metodo qualitativo si basa su giudizi ed esperienze di persone esperte o del reparto delle vendite: è utile quando i dati storici sono limitati. Il metodo quantitativo utilizza modelli statistici e matematici per analizzare dati numerici, e offre così previsioni più mirate. Il metodo causale esamina la relazione tra variabili indipendenti, come le spese di marketing, e le vendite, per prevedere l’andamento futuro. L’analisi della pipeline valuta le opportunità attuali nel processo di vendita per stimare le future chiusure. La scelta del metodo dipende dalla disponibilità dei dati, dalla natura del mercato e dagli obiettivi specifici dell’azienda.​

Analisi storica vs previsioni basate su trend

L’analisi storica e i pronostici basati su trend sono due approcci distinti nella previsione delle vendite. L’analisi storica si concentra sull’esame dei dati passati per identificare pattern e comportamenti ricorrenti del pubblico acquirente. Questo metodo è utile per mercati stabili dove le condizioni non cambiano drasticamente da un momento all’altro.

Le previsioni basate su trend, invece, considerano l’andamento attuale del mercato, identificano tendenze emergenti che possono influenzare le vendite future. Un approccio del genere è utile in mercati dinamici, dove le condizioni cambiano rapidamente e i dati storici potrebbero non essere sufficienti per previsioni accurate.

Per esempio, l’adozione di nuove tecnologie o i cambiamenti nelle preferenze di consumatrici e consumatori possono creare tendenze che le aziende devono monitorare attentamente. Integrare l’analisi storica con l’identificazione delle tendenze attuali permette di ottenere previsioni più complete e adatte alle reali condizioni del mercato.

Errori da evitare nel forecast delle vendite

Nella previsione delle vendite, alcuni errori comuni sono:

• l’eccessiva fiducia nelle opinioni personali non sostenute da dati concreti, che può portare a previsioni distorte;
• l’uso di dati storici non aggiornati o inaccurati;
• ignorare fattori esterni come cambiamenti economici o tendenze del settore.

La mancanza di revisione e aggiornamento periodico delle previsioni può portare a decisioni basate su informazioni obsolete. Infine, non coinvolgere i vari reparti aziendali nel processo di previsione può limitare la comprensione delle dinamiche di vendita, con riduzione dell’efficacia dei forecast aziendali. ​

Un esempio di forecast aziendale

Consideriamo un’azienda che produce articoli sportivi e desidera prevedere le vendite per il prossimo trimestre. L’analisi dei dati degli ultimi anni evidenzia un aumento delle vendite durante la primavera, correlato all’inizio delle attività all’aperto. L’integrazione delle informazioni così ottenute con le attuali tendenze del mercato e le previsioni meteorologiche porta l’azienda a stimare una crescita del 15% rispetto al trimestre precedente. La previsione permette di pianificare l’inventario, aumentare la produzione di articoli stagionali e implementare campagne di marketing mirate. Monitorando costantemente le vendite reali e confrontandole con le previsioni, l’impresa adatta rapidamente le strategie per rispondere alle effettive esigenze del mercato.​

Strumenti pratici per costruire un forecast efficace

Tra gli strumenti pratici più idonei a costruire un forecast vendite adeguato ci sono:

• i fogli di calcolo, come Microsoft Excel, che offrono funzionalità per l’analisi dei dati e la creazione di modelli previsionali;
• applicazioni specializzate, come Microsoft Power BI, che permettono di visualizzare dati complessi attraverso dashboard interattive, facilitando l’identificazione di trend e anomalie.

L’integrazione di questi strumenti con sistemi ERP, come Microsoft Dynamics 365 Business Central, consente una gestione centralizzata delle informazioni e migliora l’efficienza del processo decisionale. L’adozione di tali strumenti richiede una formazione adeguata del personale e un continuo aggiornamento delle competenze per sfruttarne appieno le potenzialità. ​

Il software per il forecast aziendale

L’adozione di strumenti come software ERP avanzati migliora la rilevanza e l’affidabilità delle previsioni di vendita aziendali. Microsoft Power BI è una suite di strumenti di analisi che consente di visualizzare dati e condividere informazioni in modo interattivo. Con Power BI, è possibile monitorare le performance aziendali e ottenere risposte rapide attraverso dashboard accessibili da qualsiasi dispositivo. Microsoft Dynamics 365 Business Central è una soluzione ERP completa che integra diverse funzionalità per la gestione finanziaria, delle operazioni, delle vendite, e non solo. L’integrazione tra Power BI e Business Central permette di creare report dettagliati e dashboard personalizzate con due risultati conseguenti importantissimi: una visione completa delle attività aziendali e la semplificazione del processo decisionale basato su dati aggiornati e accurati.

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