Imagine quantas pessoas entram e saem de supermercados todos os dias do ano: elas compram centenas e centenas de produtos muito diferentes, e as prateleiras se esvaziam 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, então deve sempre haver disponibilidade. No entanto, muitos outros produtos podem variar drasticamente de uma semana para outra ou de uma estação para outra. Por exemplo, a demanda por sorvete não é a mesma no verão como no inverno.
O desempenho que os supermercados são capazes de gerenciar e alcançar a cada ano é surpreendente. Mas como eles fazem isso? Como gerenciam tudo isso para funcionar tão bem? A resposta não é que existam elfos mágicos invisíveis que reabastecem as prateleiras toda vez que um produto acaba.
Estamos falando de um dos casos de uso mais impactantes da Inteligência Artificial: previsão de demanda. Quer saber o que é e como funciona? Continue lendo porque vamos contar tudo aqui!
O que é previsão de demanda?
A mudança nos ciclos de vida do produto, a fidelidade do cliente (cada vez mais exigente), a hiperpersonalização, os prazos de entrega 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.
Neste ambiente em mudança e competitivo, é essencial ser capaz de antecipar o que vai acontecer para seguir o caminho certo. Isso está forçando as empresas a reagir e adaptar seus modelos de produção. Organizações que desejam não apenas sobreviver, mas também 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 ao longo de um certo período de tempo, ou seja, ela é responsável por estimar a demanda que existirá no futuro.
Uma das grandes chaves para o sucesso das empresas é a capacidade de atender à demanda por seus produtos e serviços, ou seja, ter recursos suficientes para abastecer o mercado. É por isso que essa ferramenta é tão importante, pois ajuda as organizações a planejar sua produção, gerenciar seu inventário e administrar melhor seus recursos. Antecipando a demanda, as empresas podem tomar decisões informadas sobre quantos produtos produzir, quantos ter em estoque e estabelecer 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 contratação de mão de obra, marketing, bem como gerenciamento de riscos ou satisfação do cliente também podem ser impactados positivamente com essa ferramenta poderosa.
Como eles funcionam?
A Análise Avançada e a Inteligência Artificial se tornaram instrumentos de negócios essenciais graças aos quais as organizações são capazes de aumentar sua produtividade, consolidar seus mercados e se destacar de sua concorrência. O Big Data inaugurou uma nova era na qual 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 comuns da Aprendizagem 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 depois 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 varejista reduza os erros de 20% a 50%, segundo a McKinsey. Posteriormente, as vendas perdidas podem ser reduzidas em até 65%.
Dentro dos modelos preditivos, a previsão de demanda usa modelos preditivos de regressão: aqueles que podem prever um valor específico, neste 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 mais 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 prever corretamente.
Jogando com os fatores de demanda
Ao prever a demanda, é necessário levar em conta que muitas variáveis podem influenciar essas previsões. Os fatores podem ser uma tendência sazonal que retorna invariavelmente em um determinado dia do ano, um fator mais sutil inerente à demanda por produtos similares, ou até mesmo um fator relacionado às capacidades de produção que podemos rastrear internamente. Existem dezenas (se não centenas) de indicadores comerciais internos ou fatores externos que podem ser levados em consideração para antecipar um aumento ou diminuição na demanda. Podemos destacar, por exemplo:
A evolução histórica das vendas de cada produto.
A época do ano e eventos especiais (Natal, Black Friday, etc.).
O tipo de produto ou serviço.
Comportamento do consumidor.
Evolução do mercado.
A situação econômica local e global.
Regulamentações setoriais.
Jogar com dois ou três fatores em uma planilha pode ser viável, mas rapidamente se torna impossível quando os parâmetros são multiplicados. É aí que os modelos de IA são úteis: para obter o modelo mais preciso possível enquanto testam possíveis impulsionadores de demanda ao longo de um período relativamente curto de tempo. 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 mais vendidos em três meses?
Por que as vendas de alguns produtos estão diminuindo?
Para quais áreas os produtos devem ser enviados? Em que quantidades?
Como devo ajustar a estratégia de compra do produto?
Que canais de marketing podem ajudar a impulsionar as compras?
Dependendo das perguntas que você está tentando responder, o modelo pode ser construído para prever em intervalos de tempo diários, semanais ou mensais. Incluir uma ampla gama de fatores potenciais, escolher um intervalo de tempo específico e ser capaz de ajustar os resultados com uma poderosa parametrização são variáveis que devem ser levadas em conta em um poderoso modelo de previsão de demanda.
Como calcular a previsão de demanda
Existem numerosos procedimentos para prever a demanda. Neste artigo, aprenderemos sobre três tipos fundamentais:
Previsão qualitativa:
Elas são baseadas em fatores subjetivos, como realizar pesquisas com clientes sobre suas opiniões sobre produtos, tendências de mercado ou previsões de especialistas em um setor específico. São frequentemente usadas quando os dados históricos são escassos ou indisponíveis. A previsão qualitativa é menos precisa do que a previsão quantitativa, mas sua implementação é mais rápida e barata. Este tipo de previsão mescla o máximo de dados e informações possível para obter estimativas imparciais.
É ideal para estimar a demanda por novos produtos no mercado, embora deva ser rigorosamente desenvolvida devido à probabilidade de obtenção de resultados mais imprecisos (devido à natureza subjetiva de suas fontes).
Previsão quantitativa:
A previsão quantitativa é frequentemente mais precisa do que a previsão qualitativa, mas pode ser mais cara e sua implementação requer muito tempo. Utiliza dados históricos, estatísticas e outras métricas objetivas que permitem resultados bastante precisos. Está relacionada à evolução do mercado para fazer estimativas de vendas realizando testes de vendas com itens piloto e estudando os resultados.
Este tipo de previsão é frequentemente usado para planejamento de estoque, prevenção de vendas de curto e longo prazo, e para otimização da cadeia de suprimentos.
Modelo causal:
Ao incorporar informações detalhadas sobre os fatores 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 sua demanda de longo prazo. Eles são baseados na análise detalhada do histórico de vendas.
Por exemplo, uma empresa de vendas de joias poderia implementar uma previsão de modelo causal considerando fatores como seus dados históricos de vendas, orçamento de marketing, promoções, resultados de campanhas digitais em redes sociais, suas novas lojas, os preços dos concorrentes, o clima, a demanda geral em sua área e até mesmo a taxa de desemprego em sua localidade.
Vantagens da previsão de demanda
Soluções baseadas em análise preditiva são a chave para antecipar o futuro e escolher o caminho certo. Isso alcança uma maior produtividade em diferentes departamentos e operações da empresa e reduz os riscos operacionais da empresa. Vamos dar uma olhada nas vantagens de usar a previsão de demanda:
Melhoria no planejamento de estoque: Ao conhecer a demanda futura, você pode gastar menos dinheiro em pedidos de compra e armazenamento de estoque. Isso garante uma melhor rotatividade de produtos, acelera os processos de recebimento de mercadorias e preparação de pedidos e reduz os custos de armazenamento.
O rastreamento detalhado dos níveis de estoque permitirá que você reabasteça facilmente e preveja a produção e o planejamento de recursos ao longo do tempo, o que significa que você pode oferecer aos clientes os produtos que desejam, quando desejam.
Evitando rupturas de estoque: Gerenciar adequadamente seu estoque garantirá que você tenha produto suficiente em mãos para atender à demanda de pedidos, mas não muito para evitar desperdício (evitando perdas de vendas e clientes).
Sincronização eficaz de suas estratégias de marketing e promoção.
Projetando ofertas personalizadas: Ao entender o comportamento, hábitos de compra e desejos de seus clientes, você pode antecipar suas necessidades e oferecer o que eles querem, aumentando assim sua satisfação.
Planejamento adequado de suas vendas e equipe de armazém: Períodos com picos de vendas mais altos ou alta temporada exigirão equipe suficiente para suportar essa carga e operar de forma otimizada. Ao prever a demanda, você pode gerenciar isso com bastante antecedência.
Tendo espaço, ferramentas e maquinário suficientes: Da mesma forma, permitirá que você antecipe possíveis falhas de equipamento para organizar a manutenção de máquinas com antecedência.
Economia de custos: Ao ter controle preciso dos bens necessários em estoque. Evitando a expiração e deterioração do produto no depósito.
Antecipação do estado do próximo fluxo de caixa: Você pode orçar com mais precisão para atender aos pagamentos de fornecedores e outros custos operacionais.
Melhoria na gestão de riscos.
Otimização do funcionamento geral dos departamentos da empresa e tomada de decisões.
Sem demanda, não há negócio. E sem um entendimento profundo da demanda, as empresas não sabem como operar corretamente. É por isso que a previsão de demanda é uma ferramenta tão valiosa: ela permitirá que você tome decisões muito mais informadas e fundamentadas, desde o gerenciamento de estoque, otimização da cadeia de suprimentos até a eficiência de suas campanhas de marketing. As expectativas dos clientes mudam mais rápido do que nunca, então as empresas precisam de uma ferramenta para prever com precisão sua demanda.