Mai puține decât crezi — contează calitatea, nu doar volumul.

Pe scurt

Pentru un model de forecasting util e nevoie, în general, de cel puțin 12-24 de luni de istoric relevant (vânzări, cereri, trafic), dar volumul brut contează mai puțin decât consistența și calitatea datelor. Chiar și cu date parțiale, putem începe cu un model simplu și-l îmbunătățim pe măsură ce se acumulează mai mult istoric.

• Minim recomandat: 12-24 de luni de istoric relevant
• Calitatea și consistența contează mai mult decât volumul
• Se poate porni și cu date parțiale, model simplu la început
• Modelul se îmbunătățește pe măsură ce apar date noi

Ce înseamnă "date de calitate" aici

Date consistente înseamnă aceleași categorii și unități de-a lungul timpului, fără goluri mari, cu evenimente relevante marcate (promoții, sezonalitate, evenimente externe). Zece luni de date curate valorează mai mult decât cinci ani de date incoerente.

Ce facem dacă istoricul e limitat

Pornim cu un model simplu, bazat pe tendințe și sezonalitate generală din industrie, și-l calibrăm treptat pe măsură ce se acumulează mai multe date reale din firma ta.

• Model inițial simplu, bazat pe date disponibile + benchmark de industrie
• Recalibrare periodică pe măsură ce apar date noi
• Transparență privind marja de eroare la fiecare etapă

Ce surse de date contează cel mai mult

Vânzări istorice, cereri/comenzi, trafic web sau în magazin, date sezoniere și orice eveniment extern relevant (campanii, schimbări de preț) — toate acestea îmbunătățesc semnificativ acuratețea predicțiilor.