Pense em todas as pessoas que entram e saem dos supermercados todos os dias do ano: elas compram centenas de produtos muito diferentes e as prateleiras são esvaziadas aleatoriamente, mas parece que uma varinha mágica quase sempre as repõe a tempo.
Certos itens, como óleo, água ou papel higiênico, têm uma demanda muito constante ao longo do tempo, portanto, sempre deve haver disponibilidade. Entretanto, muitos outros produtos podem variar drasticamente de semana para semana ou de estação para estação. Por exemplo, a demanda por sorvete não é a mesma no verão e no inverno.
O volume de vendas que os supermercados conseguem gerenciar e atingir a cada ano é impressionante. Mas como eles fazem isso, como conseguem administrar tudo tão bem? A resposta não é magia que reabastecem as prateleiras toda vez que um produto acaba.
Estamos falando de um dos casos de uso mais impactantes da Inteligência Artificial: a previsão de demanda. Quer saber o que é e como funciona? Continue lendo que vamos contar tudo sobre isso!
O que é demand forecast (previsão de demanda)?
A mudança do ciclo de vida dos produtos, a fidelidade do cliente (que está cada vez mais exigente), a hiperpersonalização, os prazos de entrega cada vez mais curtos ou a forte competitividade do mercado geram dificuldades e muita incerteza na determinação da margem entre o que é demandado e o estoque.
Em um ambiente tão competitivo e mutável, é essencial ser capaz de prever o que vai acontecer para tomar o caminho certo. Isso está forçando as empresas a reagir e adaptar seus modelos de produção. As organizações que desejam não apenas sobreviver, mas fazer a diferença no mercado, devem ter ferramentas que lhes permitam planejar sua demanda de forma eficaz.
A previsão de demanda é a técnica usada para calcular com a maior precisão possível a quantidade de bens ou serviços que os clientes comprarão em um determinado período, ou seja, ela é responsável por estimar a demanda futura.
Uma das grandes chaves para o sucesso das empresas é ter a capacidade de atender à demanda por seus produtos e serviços, ou seja, ter recursos suficientes para abastecer o mercado. Por isso, essa ferramenta é tão importante, pois ajuda as organizações a planejar sua produção, gerenciar seu estoque e administrar melhor seus recursos. Ao prever a demanda, as empresas podem tomar decisões informadas sobre quantos produtos produzir, quanto estocar e definir preços razoáveis para satisfazer os clientes sem enfrentar escassez de suprimentos.
A produção e a cadeia de suprimentos são apenas um lado do potencial da previsão de demanda: o planejamento e a contratação da força de trabalho, o marketing, bem como o gerenciamento de riscos ou a satisfação do cliente também podem ser afetados positivamente por essa poderosa ferramenta.
Como funciona?
O Advanced Analytics e a Inteligência Artificial se tornaram as principais ferramentas de negócios, graças às quais as organizações podem aumentar sua produtividade, fortalecer seus mercados e se diferenciar da concorrência. O Big Data deu início a uma nova era em que as empresas podem aproveitar o enorme volume de dados que geram para prever o futuro de seus negócios e tomar melhores decisões com base nessas informações.
A previsão de demanda funciona graças à análise preditiva, um dos usos mais frequentes do Machine Learning (Aprendizado de Máquina). Esse tipo de análise usa métodos matemáticos para prever eventos ou resultados futuros. Por meio de um processo iterativo, o modelo preditivo é desenvolvido usando um conjunto de dados de treinamento e, em seguida, testado e validado para determinar sua precisão, a fim de fazer as melhores previsões.
A capacidade de prever com precisão a demanda por meio da análise preditiva permite que o setor de varejo reduza os erros de 20% a 50%, de acordo com a McKinsey. Consequentemente, a perda de vendas pode ser reduzida em até 65%.
Dentro dos modelos preditivos, a previsão de demanda usa modelos de regressão preditiva: aqueles que podem prever um valor específico, nesse caso, a previsão da demanda futura. Eles usam técnicas estatísticas para estabelecer uma relação matemática entre uma variável de interesse (conhecida como variável dependente) e uma ou várias variáveis explicativas (conhecidas como variáveis independentes), com o objetivo de prever valores futuros da variável dependente. Esses sistemas algorítmicos complexos analisam dados históricos de vendas, tendências, padrões e muitos outros fatores relevantes que veremos na próxima seção para poder fazer a previsão corretamente.
Brincando com os fatores de demanda
Ao prever a demanda, há uma infinidade de variáveis que podem fazer com que essas previsões se transformem. Os fatores podem ser uma tendência sazonal que invariavelmente retorna em um determinado dia do ano, um fator mais sutil inerente à demanda por produtos semelhantes ou até mesmo algum fator relacionado às capacidades de produção que podemos rastrear internamente. Há dezenas (se não centenas) de indicadores internos de negócios ou fatores externos que podem ser levados em conta para antecipar um aumento ou uma queda na demanda. Podemos destacar, por exemplo:
A evolução histórica das vendas de cada produto.
A época do ano e os eventos especiais (Natal, Black Friday...).
O tipo de produto ou serviço.
Comportamento do consumidor.
Evolução do mercado.
A situação econômica local e global.
Normas regulatórias do setor.
Jogar com dois ou três fatores em uma planilha pode ser viável, mas logo se torna impossível quando os parâmetros são multiplicados. É aí que os modelos de Inteligência Artificial são úteis: para obter o modelo mais preciso possível e, ao mesmo tempo, testar os possíveis impulsionadores da demanda em um período relativamente curto. As perguntas comerciais que um modelo de previsão de demanda pode ajudar a responder podem ser muito diversas, mas aqui estão alguns exemplos:
Quais serão os produtos mais vendidos daqui a três meses?
Por que as vendas de alguns produtos estão diminuindo?
Para quais áreas os produtos devem ser enviados e em que quantidades?
Como devo ajustar minha estratégia de compra de produtos?
Quais canais de marketing podem ajudar a impulsionar as compras?
Dependendo das perguntas que você está tentando responder, o modelo pode ser criado para fazer previsões em intervalos de tempo diários, semanais ou mensais. A inclusão de uma ampla gama de fatores potenciais, a escolha de um intervalo de tempo específico e a possibilidade de ajustar os resultados com uma parametrização eficiente são variáveis que devem ser levadas em conta em um modelo de previsão de demanda eficiente.
Como calcular o demand forecast
Existem vários procedimentos para a previsão de demanda. Neste artigo, examinaremos três tipos principais:
Previsão qualitativa:
São baseadas em fatores subjetivos, como pesquisas com clientes sobre suas opiniões a respeito de produtos, tendências de mercado ou previsões de especialistas em um determinado setor. Geralmente usada quando os dados históricos são escassos ou não estão disponíveis. A previsão qualitativa é menos precisa do que a previsão quantitativa, mas é mais rápida e econômica de implementar. Esse tipo de previsão mescla o máximo possível de dados e informações para obter estimativas imparciais.
É ideal para estimar a demanda por novos produtos no mercado, embora deva ser desenvolvida com rigor devido à probabilidade de resultados mais imprecisos (devido à natureza subjetiva de suas fontes).
Previsão quantitativa:
A previsão quantitativa costuma ser mais precisa do que a qualitativa, mas sua implementação pode ser mais cara e demorada. Ela usa dados históricos, estatísticas e outras métricas objetivas para produzir resultados bastante precisos. Ela está vinculada aos desenvolvimentos do mercado para fazer estimativas de vendas, testando as vendas de itens piloto e estudando os resultados.
Esse tipo de previsão é frequentemente usado para planejamento de estoque, previsão de vendas de curto e longo prazo e otimização da cadeia de suprimentos.
Modelo causal:
Incorporando informações detalhadas sobre os aspectos que influenciam as variações de demanda ao longo do tempo, o modelo causal é a ferramenta de previsão de demanda mais precisa e complexa, perfeita para organizações que buscam prever qual será sua demanda de longo prazo. Eles se baseiam em uma análise aprofundada do histórico de vendas.
Por exemplo, um varejista de joias poderia implementar uma previsão de modelo causal considerando fatores como dados históricos de vendas, orçamento de marketing, promoções, resultados de campanhas digitais de mídia social, novas lojas, preços dos concorrentes, clima, demanda geral na área e até mesmo a taxa de desemprego local.
Vantagens do demand forecast
As soluções baseadas em modelos de análise preditiva são a chave para antecipar o futuro e escolher o caminho certo. Dessa forma, é possível obter maior produtividade nos diferentes departamentos e operações e reduzir os riscos operacionais da empresa. Vamos dar uma olhada nas vantagens de usar a previsão de demanda:
Melhorar o planejamento do estoque: ao conhecer a demanda futura, você pode gastar menos dinheiro com pedidos de compra de estoque e armazenamento. Isso garante uma melhor rotação de produtos, acelera os processos de recebimento de mercadorias e de separação de pedidos e reduz os custos de armazenamento.
O acompanhamento detalhado dos níveis de estoque permitirá que você reponha e preveja facilmente a produção e o planejamento de recursos ao longo do tempo, ou seja, entregue os produtos que seus clientes querem, quando eles querem.
Evite rupturas de estoque: o gerenciamento correto do seu estoque garantirá que você tenha em mãos produtos suficientes para atender à demanda dos pedidos, mas não em excesso para evitar desperdício (ou seja, perda de vendas e clientes).
Sincronize suas estratégias promocionais e de marketing de forma eficaz.
Adapte sua oferta: ao conhecer o comportamento, os hábitos de compra e os desejos de seus clientes, você poderá antecipar e atender suas necessidades, o que, por sua vez, aumentará a satisfação deles.
Planeje corretamente sua equipe de vendas e de depósito: os períodos de pico de vendas ou as épocas de pico exigirão uma equipe suficiente para lidar com essa carga e funcionar de forma ideal. Ao prever a demanda, você pode gerenciar isso com bastante antecedência.
Ter espaço, ferramentas e maquinário suficientes disponíveis: isso também permitirá que você antecipe possíveis danos ao equipamento para que possa organizar a manutenção do maquinário com antecedência.
Economizar custos: ter um controle preciso das mercadorias necessárias no depósito.
Evite o vencimento e a deterioração dos produtos no depósito.
Antecipar o estado do próximo fluxo de caixa: você poderá preparar seus orçamentos com mais precisão para atender aos pagamentos a fornecedores e outros custos operacionais.
Aprimorar seu gerenciamento de riscos.
Agilizar o funcionamento geral dos departamentos da empresa e sua tomada de decisões.
Sem demanda, não há negócios. E sem um entendimento completo da demanda, as empresas não sabem como operar adequadamente. É por isso que a previsão de demanda é uma ferramenta tão valiosa: ela permitirá que você tome decisões muito mais informadas, desde o gerenciamento de seu estoque até a otimização de sua cadeia de suprimentos e a eficiência de suas campanhas de marketing. As expectativas dos clientes estão mudando mais rápido do que nunca, e é por isso que as empresas precisam de uma ferramenta para prever sua demanda com precisão.
A Keyrus, consultoria internacional de inteligência de dados, experiência digital e inovação e transformação de negócios, pode te ajudar a melhorar significativamente sua capacidade de prever a demanda e tomar decisões estratégicas mais precisas e embasadas. Nossos especialistas são qualificados em análise de dados e técnicas avançadas, como Inteligência Artificial, Machine Learning e Modelagem Preditiva. Também são experientes em integração de dados e sistemas, automação de processos e monitoramento de desempenho de indicadores-chave.
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