❝ La previsione delle vendite non è semplicemente un insieme di tecniche in grado di individuare con precisione il volume degli affari per un determinato periodo futuro, o un metodo in grado di definire ad inizio anno gli obiettivi aziendali; è soprattutto un fattore di successo. ❞

In Divisible, partendo dall’ipotesi che la variabile obiettivo, cioè la domanda, possa essere descritta dall’andamento di altre variabili, abbiamo sviluppato un metodo di “previsione causale” basato sulla correlazione.
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Le vendite di un bene sono infatti influenzate da numerose variabili, sia di carattere “endogeno”, quindi sotto il controllo del management aziendale (prezzo del prodotto, investimenti in pubblicità ecc.), che di carattere “esogeno” (reddito pro‐capite dei consumatori, età della popolazione, tassi di interesse, tassazione sui prodotti, piovosità, temperatura, prezzo del petrolio, azioni delle aziende concorrenti ecc.), che possono sfuggire al controllo aziendale.
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Per analizzare le “relazioni causali” fra le variabili utilizziamo tecniche di “regressione semplice”, se la domanda è collegata ad una sola variabile, oppure tecniche di “regressione multipla” se il modello considera due o più variabili.

Per ottimizzare gli output  di un modello di previsione delle vendite è fondamentale partire da dati precisi e aggiornati ed essere in grado di prevedere i valori futuri delle variabili “esogene”: questo è il reale vantaggio competitivo.