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Analisi della correlazione temporale tra le serie storiche di vendita all'ingrosso e al dettaglio: il caso di un'azienda multinazionale del pharma&care

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8 Il capitolo successivo vuole esporre gli step necessari all’inizializzazione e simulazione delle previsioni di vendita. Dopo un’analisi dei dati disponibili, sono stati definiti i coefficienti di stagionalità delle 550 referenze catalogo, quindi è stato eseguito un cleaning su due livelli: dapprima destagionalizzando le serie storiche, in seguito individuando e rimuovendo gli outlier. Infine sono stati calcolati i parametri di pendenza ed intercetta in grado di ottimizzare l’accuratezza previsionale. Dopo aver creato lo strumento per generare previsioni di vendita, sono stati analizzati i risultati di accuratezza ottenuti nel contesto della multinazionale, distinguendo tra l’ambiente delle vendite al dettaglio – sellout e all’ingrosso – sellin. Per entrambi i canali di vendita è stata effettuata una simulazione dei modelli sui dati degli anni 2014 e 2015, quindi le previsioni di vendita sono state proiettate sul primo semestre 2016. Il lavoro di ampliamento delle tecniche di forecasting è stato eseguito negli ultimi due capitoli. Nel contesto di riferimento è stata applicata la tecnica di correlazione lineare tra le vendite all’ingrosso e al dettaglio. È verosimile pensare che l’andamento delle vendite al dettaglio influenzi fortemente l’evoluzione delle vendite all’ingrosso. Avendo a disposizione entrambe le serie storiche, tramite l’indice di Pearson è stato valutato se queste fossero correlate, quindi è stata simulata la generazione delle previsioni di sellin in funzione alle previsioni proiettate dai modelli di sellout. L’ultimo approfondimento si basa sulla presentazione di una nuova metodologia di generazione di previsioni di sellin. C ombinando le informazioni di vendite al dettaglio, all’ingrosso e stock in distribuzione – cfr: pari alla somma dello stock presente in tutti i negozi concessionari – è possibile generare previsioni di sellin sfruttando la correlazione tra le due serie storiche. Ipotizzando di avere a disposizione i dati storici di almeno due anni delle tre componenti, è possibile definire i parametri fondamentali al nuovo calcolo delle previsioni di sellin, non basato su metodi statistici.
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Informazioni tesi

  Autore: Michele Calloni
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2015-16
  Università: Università Carlo Cattaneo - LIUC
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Damiano Milanato
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 100

FAQ

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Parole chiave

logistica
vendita
previsioni
proiezioni
copertura
forecast
supply
fmcg
sellin
sellout

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