La pianificazione della domanda per i nuovi prodotti

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1 supply chain management Demaning planning 36 marzo 2013 La pianificazione della domanda per i nuovi prodotti La continua introduzione di nuovi prodotti sul mercato globale rappresenta un fattore critico di successo per le aziende, soprattutto in periodi di recessione. Quali sono le metodologie più utilizzate per stimare l impatto sul mercato delle future vendite di prodotti privi di storia? Fabrizio Dallari, Damiano Milanato Centro di Ricerca sulla Logistica LIUC Università Cattaneo

2 La continua introduzione di nuovi prodotti sul mercato è ormai un fatto assodato e comune a tutte le imprese manifatturiere e commerciali che operano nel contesto della moderna globalizzazione, all interno di filiere industriali e distributive articolate in più stadi di produzione e distribuzione del prodotto finito, dalla trasformazione delle materie prime che compongono il manufatto, fino alla sua distribuzione presso i punti di contatto con il cliente finale. È sufficiente pensare alla vastità dell assortimento visibile presso gli scaffali dei punti vendita della grande distribuzione alimentare e dei negozi di specialty retail (fashion store di abbigliamento ed accessori, profumerie e farmacie, negozi di elettronica e informatica, negozi di articoli per la casa, ecc.) per rendersi conto dell importanza strategica per le aziende dei processi di pianificazione dell assortimento ai negozi durante le diverse fasi del ciclo di vita dei prodotti, dalle fasi iniziali di lancio e sviluppo (assortment & merchandise planning) alle fasi di maturità, stabilizzazione e declino finale (replenishment planning, phase-out planning). Quali sono le metodologie più utilizzate per la pianificazione delle vendite dei nuovi prodotti all inizio del loro percorso di immissione sul mercato? Come si può formulare un budget iniziale di vendita per prodotti innovativi, il cui ciclo di vita sul mercato diventa sempre più breve (talvolta inferiore ad un singolo anno)? Fasi del ciclo di vita del prodotto Il ciclo di vita dei prodotti attraversa quattro fasi tipiche nell arco della sua vita utile, dal momento in cui le prime unità fisiche sono disponibili presso i punti di contatto con il cliente: lancio iniziale, crescita, maturità e declino. Nella prima fase, si apre ufficialmente la campagna di vendita del nuovo prodotto nei negozi, presso i quali viene solitamente progettata una specifica azione promozionale: in questa fase è necessario azzeccare la macroquantità di lancio iniziale del prodotto, che risente nella maggior parte dei casi di un benefico effetto novità, in modo tale da garantire ampia disponibilità in loco ed evitare di rimanere senza stock in caso di impatto particolarmente significativo del prodotto presso la clientela. La stima delle vendite iniziali è cruciale per le aziende che hanno un ciclo di progettazione dei nuovi prodotti lungo e articolato, per varie ragioni connaturate allo specifico contesto di business. Due esempi in tal senso: da un lato, le aziende del comparto tessile hanno cicli di pianificazione di durata annuale, che spaziano dalla concezione stilistica della nuova collezione, alla realizzazione dei prototipi ed alla loro presentazione in eventi dedicati alle catene retail ed ai grossisti, all acquisto delle materie prime sulla base di una stima iniziale di gradimento della nuova collezione da parte dei potenziali clienti; dall altro lato, in talune produzioni alimentari (ad esempio, le conserve vegetali) l acquisto di materie prime agricole è condizionato dalla qualità dei raccolti presso regioni molto lontane rispetto ai siti di trasformazione degli ingredienti, e il produttore deve emettere ordini di acquisto alle aziende locali con anche 8-10 mesi di anticipo rispetto al lancio sul mercato del prodotto, con il duplice rischio di raccolti insufficienti o di ordini sottodimensionati, derivanti dalla sottostima dell impatto del lancio iniziale del prodotto. Sulla base delle prime vendite registrate nella fase di lancio, l azienda può apportare correzioni alla stima di domanda nei periodi futuri di inizio campagna, rispetto alle previsioni formulate prima di immettere il nuovo prodotto in commercio. Alla fase di lancio iniziale possono seguire due trend opposti nell andamento della domanda di prodotto: PPda un lato, si può assistere ad una crescita lineare o più che lineare nelle vendite, fino a raggiungere un livello medio di stabilizzazione; PPdall altro, le vendite possono ridursi, rispetto al picco di lancio, una volta terminato l effetto novità, spesso accompagnato da promozioni particolarmente aggressive. La terza fase del ciclo di vita del prodotto riguarda la sua maturità commerciale: il nuovo prodotto ha superato la fase iniziale del ciclo di vita, è stato apprezzato dal mercato ed è divenuto item continuativo, le cui vendite sono prevedibili su base statistica, essendo affette da cicli annuali di stagionalità periodica (ad esempio: picchi stagionali di vendita durante le festività natalizie nella maggior parte dei comparti verticali, stagionalità estive per i prodotti alimentari freschi, picchi natalizi e pasquali per i prodotti dolciari, stagionalità back to school per gli articoli di cancelleria). Anche la presenza di trend regolari e persistenti (crescita o decrescita lineare) nelle fasi di stabilità dei prodotti sono prevedibili con metodi statistici. Nel comparto fashion-retail, i prodotti altovendenti che superano positivamente la prima campagna di lancio vengono promossi a continuativi (in gergo, referenze never out of stock). Infine, la fase di declino e ritiro dal mercato del prodotto può essere determinata da due cause: PPfattori esogeni: il mercato non apprezza più il prodotto, a causa di prodotti innovativi della concorrenza o per altre ragioni legate alla saturazione dei consumi; PPfattori endogeni: l azienda decide di ritirare il modello obsoleto per immetterne uno nuovo, facendolo percepire ai consumatori come appartenente alla generazione successiva (si pensi al mercato della telefonia e dell high-tech). In tal caso, i piani di replenishment vengono azzerati, non inviando più merce ai negozi per consentire un graduale esaurimento scorte. 37 marzo 2013

3 supply chain management Demaning planning La figura 1 illustra esempi di profili di vendita per prodotti a ciclo di vita molto breve (parte A), prodotti con forte impatto del lancio iniziale (parte B), prodotti nuovi promossi a continuativi, con inizio della fase di maturità (parte C). Figura 1 - Profili di domanda nelle fasi del ciclo di vita dei prodotti 38 marzo 2013 Metodi di pianificazione della domanda La pianificazione della domanda per i nuovi prodotti si articola in due momenti principali: dapprima, l azienda produttrice, con la collaborazione dei retailer che gestiscono i punti vendita, deve determinare le quantità che devono essere immesse sul mercato nel momento del lancio di ciascun nuovo prodotto del mix (ordini di primo impianto ); quindi, con la registrazione dei primi dati storici di domanda nelle prime settimane di commercializzazione, l azienda deve prevedere la futura domanda dei prodotti, valutando se aumentare o ridurre la stima iniziale formulata ad inizio campagna vendite. Le metodologie di previsione della domanda di nuovi prodotti (new item planning) servono per definire le griglie assortimentali delle collezioni presso i punti vendita della distribuzione retail, e si suddividono in due macroclassi: metodi qualitativi e tecniche quantitative. La prima classe di metodi gestionali si basa sull opinione espressa da esperti di settore e dalla forza vendita operante sul campo, chiamati a formulare una stima dell impatto iniziale dei prodotti. Le tecniche quantitative cercano invece di prevedere le prime vendite di campagna ricorrendo a strumenti di tipo statistico. Nel processo gestionale di Collaborative Demand Planning, collocato nel più ampio contesto di pianificazione S&OP (Sales & Operations Planning), la previsione qualitativa e quella quantitativa, elaborate per ogni nuovo articolo, per ogni canale di vendita su cui viene collocato e per ogni settimana di inizio campagna, devono essere confrontate con il budget finanziario elaborato dal management aziendale, per dare risposta alle seguenti domande: PPle azioni promozionali di lancio dei nuovi prodotti permettono di raggiungere il budget delle vendite, obiettivo necessario alla sopravvivenza e alla profittabilità economica dell azienda? PPcon quali azioni di marketing aggiuntive è necessario incrementare la vendite dei nuovi prodotti, qualora il forecast elaborato dai diversi decisori non sia sufficiente a raggiungere il budget finanziario (elaborato da altre funzioni aziendali, rispetto al Marketing ed alle Vendite)? Attraverso un processo di negoziazione collaborativa

4 fra i vari decision maker si giunge alla formulazione univoca e condivisa delle quantità di primo impianto da immettere sul mercato durante la fase di lancio dei nuovi prodotti. Dal piano iniziale di domanda si determinano i piani di distribuzione ai punti vendita della rete commerciale, nonché i piani di produzione e di approvvigionamento dei materiali, mediante le logiche di scomposizione delle distinte base distributiva e produttiva dei nuovi prodotti (metodi Distribution / Material Requirements Planning). Come già osservato, la criticità e la difficoltà intrinseca nella formulazione di previsioni affidabili per la domanda di nuovi prodotti risiedono nel fatto che queste debbono essere elaborate con mesi di anticipo rispetto alla distribuzione fisica dei prodotti nel network di vendita, dovendo stimare oggi quale sarà lo scenario di mercato nei prossimi mesi / trimestri. L analisi dei metodi qualitativi per il new item planning è riportata nel riquadro qui sotto. Pattern di vendita La prima metodologia di tipo quantitativo che si prende in esame riguarda la profilazione temporale di un budget iniziale di vendita ad inizio campagna, mediante utilizzo di percentuali storiche di consumo. Ad esempio, data una nuova referenza (o famiglia di referenze) da immettere in un mercato caratterizzato da un insieme di punti vendita, essendo noto come dato di input alla metodologia un budget iniziale di domanda per le prime N settimane (prima fase del ciclo di vita), si può allocare il budget procedendo in due fasi: 1) allocazione ai negozi: fissato il periodo complessivo delle prime N settimane di vendita, la ripartizione del budget dal livello totale rete al livello di singolo punto vendita è operata in modo proporzionale alle percentuali storiche di vendita registrate presso i medesimi negozi nel precedente ciclo stagionale, per un prodotto o famiglia di prodotti equivalente; 2) allocazione ai periodi: definite le allocazioni delle quantità di budget ai negozi della rete, la profilazione temporale sui primi N periodi di lancio del prodotto avviene seguendo percentuali storiche di vendita iniziale della famiglia di prodotto cui la referenza appartiene, ottenute come media delle prime vendite storiche di nuovi prodotti appartenuti a collezioni precedenti. Ad esempio, fissato un budget di pezzi a totale rete per il nuovo codice A, il 15% viene allocato al punto vendita Y, a totale intervallo di lancio iniziale (N settimane). Successivamente, i pezzi assegnati al negozio Y vengono ripartiti sulle prime N = 7 settimane di vendita del nuovo prodotto sulla base della seguente sequenza di percentuali storiche, registrate in passato per le vendite di nuovi item della famiglia merceologica cui il nuovo codice A appartiene: {20%, 20%, 15%, 15%, 12%, 10%, 8%}, ottenendo come profilo di quantità di vendita iniziali per A il seguente: {300, 300, 225, 225, 180, 150, 120}. Il budget iniziale di pezzi può essere formulato ispirandosi ai volumi di lanci di prodotti effettuati nel passato, maggiorando o minorando i totali storici nel caso si prevedano, rispettivamente, crescite (ad esempio: +20%) o recessioni (ad esempio: -15%) nei mercati in cui si opera. I parametri in ingresso alla metodologia dei pattern percentuali sono dunque il budget complessivo che l azienda si aspetta di raggiungere durante i primi periodi di lancio del nuovo prodotto, ed il numero N di settimane di durata ipotizzata per la fase di prima immissione sul mercato, a valle della quale apportare correzioni alla previsione iniziale. Solitamente, è il Marketing a fornire il legame di correlazione fra nuovo prodotto e prodotti obsoleti o famiglie merceologiche simili. Un difetto intrinseco di questo metodo, oltre alla non necessaria ereditarietà dei pattern storici dai vecchi prodotti ai nuovi per formulare un attendibile stima della domanda, riguarda la presenza di un numero di punti vendita differente, anno su anno, nella rete commerciale dell azienda: da una campagna alla successiva punti vendita basso performanti sono stati chiusi, mentre nuove aperture sono in programma. Il volume da assegnare ad un nuovo negozio che, per definizione, ha percentuale storica nulla di allocazione delle risorse di inizio campagna, può essere calcolato come valore medio delle risorse storicamente assegnate a negozi con caratteristiche simili (per localizzazione geografica, 39 marzo 2013 Metodi di previsione a base soggettiva Fra i metodi qualitativi a base soggettiva per le previsioni di domanda possiamo citare: 1) la raccolta delle opinioni della forza vendita operante sul campo, a diretto contatto con i wholesaler che dovranno acquistare volumi di nuovi prodotti al momento del lancio commerciale: si chiede ai sales representative di compilare report indicanti le quantità che saranno in grado di collocare sul mercato, includendo anche il portafoglio ordini corrente; 2) le interviste a panel di esperti di mercato (trend setter), a cui si richiede di formulare stime circa l impatto dei nuovi prodotti presso la clientela consumer; attraverso il metodo Delphi basato su cicli di elaborazione valutazione confronto revisione di piani di domanda formulati da esperti anonimi ed indipendenti, si cerca di convergere ad una previsione consensuale, con una limitata banda di incertezza sul valore atteso delle quantità; 3) i sondaggi e le indagini di mercato: attraverso interviste e questionari sottoposti ai consumatori, si vuole avere un idea del potenziale impatto di nuovi modelli sul mercato. I metodi ad elaborazione soggettiva, la cui efficacia dipende dalla tipologia e dall esperienza dei decisori coinvolti, soffrono di alcune limitazioni: eccesso di confidenza nelle conclusioni di ciascun decisore, eccesso di conformismo fra i membri di un gruppo di esperti, sottostima ottimistica del grado di incertezza della decisione, definizione di correlazioni causa-effetto illusorie a supporto delle proprie tesi.

5 supply chain management Demaning planning Figura 2 - Esempio di applicazione del metodo dei pattern percentuali per superficie espositiva, per bacino d utenza, per analogia di livello di prestigio ) per lanci storici di prodotti della stessa classe merceologica. In figura 2 si riportano esempi alternativi di profilazione di uno stesso budget iniziale (1500 unità), secondo la metodologia dei pattern percentuali. 40 marzo 2013 Figura 3 - Esempio di applicazione del metodo di previsione per analogia Forecast per analogia La seconda metodologia di tipo quantitativo è rappresentata dalla previsione della domanda di nuovi modelli ottenuta per analogia numerica con la domanda passata registrata per prodotti storici, ora obsoleti, lanciati in precedenti campagne. Ad esempio, il nuovo item X può risultare a seconda dei casi, nelle intenzioni dell Ufficio Marketing, PPperfettamente sostitutivo del prodotto W, destinato alla rimozione dal mercato; PPparzialmente alternativo al prodotto Z, al quale sottrarrà secondo stime interne circa il 20% delle vendite future come effetto di cannibalizzazione. La previsione di domanda del nuovo prodotto X è ottenuta mediante applicazione di metodi statistici di analisi delle serie storiche (Time Series Forecasting) sulle vendite dei prodotti da cui viene ereditata la storia (W e Z). L esempio numerico relativo ai tre codici X, W, Z è riportato in figura 3. In pratica, si immagina che il nuovo prodotto venga percepito dai consumatori come naturale continuazione di prodotti precedentemente venduti, ritirati dal mercato per esplicita volontà dell azienda: il

6 nuovo prodotto si trova quindi nella fase di stabile maturità del ciclo di vendita, avendo saltato il transito attraverso le fasi di lancio iniziale che potrebbero portare a limitati ma significativi cali di domanda. La somma delle percentuali di eredità dei singoli prodotti padre verso un nuovo prodotto figlio può anche essere superiore al 100%: infatti, l azienda introduce nuovi prodotti per incrementare le vendite o, in caso di cicli recessivi, per sostenere le vendite medie e la quota di mercato da erosioni dovute ad azioni della concorrenza. Le tecniche matematiche di Time Series Forecasting, utilizzate per prevedere le componenti regolari di domanda per i prodotti maturi (tendenza e stagionalità), sono esaminate in dettaglio nel secondo testo indicato in Bibliografia. Ancora una volta, l assegnazione dei legami X-Y fra prodotto nuovo e prodotti obsoleti è definita dall ufficio Marketing, in collaborazione con gli analisti di Business Intelligence, il cui compito è verificare quali prodotti sono sotto performanti, e quindi da sostituire con item innovativi per incrementare le vendite. Forecast basato su correlazione Una possibile tecnica, utilizzabile per prevedere la domanda di nuovi prodotti qualora si disponga dei primi valori storici di vendita (early sales durante le prime N settimane di lancio), è quella basata sull analisi di correlazione con le vendite storiche iniziali di prodotti appartenuti a precedenti campagne. Note le prime vendite del nuovo prodotto X, esse formano un pattern percentuale da intendersi come sequenza di valori percentuali di domanda, il cui totale è inferiore al 100% (volume globale misurato sull intero budget iniziale disponibile per il prodotto X). Si ricerca quindi il prodotto storico W che ha il pattern percentuale per le prime N settimane più simile a quello del nascente prodotto X. Per far ciò, si calcola il coefficiente di correlazione lineare (coefficiente di Pearson) fra le due curve percentuali di analoga lunghezza temporale di X e W e si seleziona il prodotto storico W che massimizza tale coefficiente (il cui valore massimo è pari a 1, in caso di perfetta correlazione temporale fra le vendite di X e W; si veda il secondo testo in Bibliografia). Selezionato il prodotto storico, si utilizzando le percentuali a finire di W per ricalibrare quelle future del nuovo prodotto X, a partire dalla prima settimana furura (la N+1) fino al termine dell orizzonte di programmazione stagionale. K RIPRODUZIONE RISERVATA Bibliografia Dallari F., Milanato D. (2011) Metologie di Sales Forecasting nel fashion-retail Logistica, Tecniche Nuove, settembre 2011 Milanato D. (2008) Demand Planning. Processi, metodologie e modelli matematici per la gestione della domanda commerciale, Springer Contatto diretto: daghettas@duerkopp.com