Como ter previsibilidade de demanda
Como a sua empresa realiza a gestão de estoque? A resposta a essa pergunta diz muito sobre como o negócio conduz a entrada, saída e o armazenamento de produtos, e se você está lucrando ou perdendo dinheiro.
Neste artigo, você entenderá como funciona a estratégia de previsibilidade de demanda e sua importância para a empresa. Além de aprender o que evitar na sua implementação.
Também vai entender como o machine learning atua no contexto da previsão de demanda, considerando dados da própria empresa. Confira!
O que é previsão de demanda?
De maneira geral, a previsão de demanda tenta prever o futuro do estoque de uma empresa, considerando contextos e cenários específicos. Ela é realizada a partir de dados gerados internamente ou com a contribuição de especialistas.
Assim, o propósito dessa estratégia é indicar local, tempo e quantidade em que determinado produto será demandado pelo cliente. Dessa maneira, você assegura que ele será atendido no tempo esperado.
Outro aspecto importante da previsão de demanda é que ela evita a perda e/ou desperdício de produtos que possam ficar parados no estoque. Isso pode causar a queda dos preços, com o tempo, entre outros problemas.
Qual a importância da previsão de demanda para as empresas?
Existem outros impactos positivos ao realizar a previsão de demanda, e que mostram a sua importância para o negócio:
- uso mais estratégico do espaço físico;
- diminuição de custos operacionais diversos;
- melhor planejamento orçamentário;
- comunicação melhor orientada entre as áreas;
- ganho de competitividade no mercado.
Como ter previsibilidade da demanda de forma prática?
A abordagem para a realização da previsão de demanda pode ser feita de duas formas:
- Quantitativa
Acontece quando há muitos dados disponíveis para comparação, por exemplo, com números robustos de vendas. Ela é realizada por meio da matemática e da estatística com:
- médias móveis;
- regressão linear e análise de correlação;
- método sazonal multiplicativo;
- suavização exponencial.
- Qualitativa
Usada quando não há muitos dados numéricos disponíveis ou há a necessidade de considerar avaliações ou até mesmo a intuição de especialistas.
Por exemplo: pode-se contar com a percepção do time de vendas, que lida diretamente com o consumidor e observa seu comportamento. Assim, pode ser feito também com:
- pesquisa de mercado;
- júri de executivos;
- força de vendas.
É fundamental definir com precisão qual produto ou serviço será o foco da análise e o horizonte temporal, que pode ser de curto, médio e longo prazo, sempre considerando o tipo de previsão de demanda que será feita. É o que definirá o método a ser utilizado.
Um exemplo: geralmente, em previsões consideradas de curto prazo, utiliza-se o método quantitativo; nas de longo prazo, em que diversos fatores são considerados, o método qualitativo é o mais recomendado.
O que deve ser evitado?
Na maioria das situações, a estratégia de previsibilidade de demanda pode ser complexa e desafiadora. Principalmente, quando a empresa conta com poucos dados e ferramentas simples.
Veja abaixo alguns erros que devem ser evitados no processo:
- Deixar de fazer as análises de cenário: desconsiderando fatores e alterações na produção, especialmente nos setores de serviços e indústria, que pode implicar em consequências prejudiciais;
- Ignorar o desenvolvimento da estratégia de preço: conhecer os custos de matérias-primas e insumos é fundamental para o processo de precificação, considerando todos os impactos que os gastos da produção geram no produto final. Por isso, essa estratégia de construção do preço não pode ser ignorada;
- Confundir a previsão de demanda com a de vendas: enquanto na previsão de vendas espera-se um resultado mais assertivo, na previsão de demanda é feita uma estimativa, considerando aspectos como margem de erro e até possíveis perdas;
- Desconsiderar a sazonalidade: por exemplo, em datas comemorativas, sem levar em conta o histórico de vendas nesse mesmo período, porém, em anos anteriores.
Como o machine learning pode ajudar na previsão de demanda?
Há algum tempo, a Inteligência Artificial e suas diversas funcionalidades eram um sonho distante para as pessoas e empresas.
Hoje, com o acesso a dados e informações, a máquina não apenas consegue obedecer comandos. Ela também entrega informações rapidamente e até reúne e analisa insights por meio da combinação desses dados para entregar soluções.
E é exatamente como o machine learning atua no contexto da previsão de demanda: a partir de informações como preços, estoques e vendas mais recentes, a tecnologia identifica sazonalidades e autocorrelações. E, com isso, relaciona as vendas do ano anterior com as deste ano, no mesmo período.
Ela também permite, por exemplo, associar essa previsibilidade com o investimento em campanhas de marketing, que também afetarão as demandas no período.
Soluções eficientes, que entregam essa e diversas outras funcionalidades importantes às empresas, já estão disponíveis no mercado.
É o caso do DeLorean Plug & Play, sistema que oferece alternativas prontas, com dashboard personalizado, para os desafios específicos de cada negócio, possibilitando:
- previsão de demanda com base no ID do produto, considerando preço negociado, tipo de oferta e sazonalidade;
- monitoramento do estoque a partir da previsão de demandas, a fim de evitar perdas em perecíveis ou rupturas;
- otimização do processo de venda, visando margem de lucro, estoque e quantidade de clientes por meio de algoritmos de recomendação e ofertas.
Contar com o levantamento de dados e a facilidade da Inteligência Artificial é uma escolha que pode mudar os rumos do seu negócio, entregando análises reais e assertivas, sem achismos.