Modelli previsionali data-driven per il riordino dei punti vendita: il caso Prix Quality S.p.A.

L’obiettivo di questo progetto è analizzare il processo di riordino dei punti di vendita della catena di discount di Prix Quality e proporre una soluzione migliorativa che riesca a conciliare le esigenze del consumatore finale con l’esigenza di migliorare l’efficienza dei processi interni al Centro di Distribuzione. Nel contesto della GDO, la capacità di prevedere con accuratezza la domanda rappresenta uno degli elementi più critici per garantire efficienza operativa e competitività strategica. La tradizione gestionale si è a lungo affidata a modelli statistici lineari o, come nel caso di Prix, all’esperienza diretta dei responsabili acquisti e logistica. Tuttavia, l’evoluzione dei mercati, la crescente volatilità della domanda e la disponibilità di enormi volumi di dati hanno reso evidente la necessità di un cambio di paradigma. È in questo scenario che i Big Data e le tecniche di Machine Learning assumono un ruolo fondamentale. Questo studio vuole evidenziare come il valore dei dati non risieda semplicemente nella loro raccolta, ma nella capacità di essere elaborati, interpretati e trasformati in conoscenza operativa. Un dataset di transazioni di vendita, se isolato, fornisce un quadro parziale del comportamento del consumatore; ma, se integrato con variabili esogene quali condizioni meteorologiche, festività, eventi e promozioni, diventa un potente strumento predittivo. Studi recenti, così come casi applicativi di successo in ambito retail, hanno dimostrato che l’inclusione di regressori esterni consente di migliorare sensibilmente l’accuratezza delle previsioni rispetto ai modelli basati esclusivamente su serie storiche. Ciò perché la domanda di beni di largo consumo risulta fortemente correlata a fattori esterni spesso imprevedibili senza un’analisi avanzata. Il Machine Learning offre strumenti in grado non solo di modellizzare relazioni non lineari e complesse, ma anche di identificare i predittori più rilevanti. Questo consente alle imprese di passare a un approccio in cui le decisioni vengono guidate dall’evidenza dei dati e dalla comprensione delle relazioni causa-effetto tra i fenomeni. Le implicazioni per la supply chain della GDO sono profonde: una previsione più accurata della domanda riduce le rotture di stock, migliorando la disponibilità a scaffale e quindi la soddisfazione del cliente; al tempo stesso, consente di minimizzare gli sprechi, con particolare rilevanza per i prodotti freschi, dove l’invenduto ha un costo economico ed ambientale elevato. A livello di CeDi un forecast più preciso permette una pianificazione ottimale di giacenze e dei flussi in entrata e uscita riducendo i costi di magazzino e migliorando l’efficienza dei trasporti. Infine, a monte della catena, la funzione acquisti può beneficiare di previsioni affidabili per negoziare condizioni migliori con i fornitori, programmare i volumi e ridurre l’incertezza nella pianificazione delle scorte. Il demand forecasting basato su AI non rappresenta soltanto un’evoluzione tecnica rispetto ai modelli tradizionali, ma un vero e proprio strumento di governo dell’intera supply chain. In un mercato sempre più competitivo e caratterizzato da margini ridotti, la capacità di raccogliere i dati, analizzarli con rigore metodologico e interpretarli in chiave strategica diventa la leva principale per trasformare la complessità in vantaggio competitivo. L’accuratezza della previsione non è quindi un fine a sé, ma il mezzo attraverso il quale la GDO può migliorare la propria efficienza, ridurre i costi e incrementare la sostenibilità economica e ambientale del proprio modello di business.