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Previsão de demanda

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O que é previsão de demanda?


Previsões de demanda, ou demand forecasts, ajudam empresas a calcular a necessidade de futuros produtos e serviços, além de contribuir para fundamentar decisões comerciais. Elas incluem dados granulares, históricos de vendas, questionários e muito mais. É possível melhorar o grau de acurácia incorporando informações em tempo real, analytics avançado, recursos de machine learning e data science.

Previsões de demanda com precisão auxiliam organizações a gerenciar estoques, otimizar a capacidade logística, antecipar as exigências do cliente e alocar recursos. Elas também permitem fazer pedidos de SKUs pertinentes, armazenar a quantidade adequada de produtos e estabelecer preços razoáveis para acompanhar o ritmo do mercado, sem sofrer problemas com a escassez de ofertas.

Este guia apresenta uma visão geral sobre diferentes métodos para prever a demanda e os benefícios e desvantagens de cada um.


Métodos, modelos e técnicas de previsão de demanda

Os três principais métodos para fazer a previsão de demanda são:

1. Qualitativo e quantitativo
2. Projeções e análise de séries temporais
3. Modelos causais

Cada um aproveita dados distintos e possui níveis de acurácia variados sobre a projeção da demanda e as taxas de erro da previsão.

Previsão qualitativa

A previsão qualitativa é baseada em fatores subjetivos como opiniões de clientes e tendências de mercado. Geralmente, ela é usada quando existem poucos ou nenhum dado histórico disponível.

A previsão qualitativa é menos precisa do que a quantitativa, mas costuma ser mais rápida e exige menos custos para implementar. Previsões qualitativas combinam, ou agrupam, o maior volume de dados e informações possíveis para gerar estimativas imparciais.

Prós e contras da previsão qualitativa

Prós:
• Avaliar novos produtos e soluções 
• Concentrar o foco no sentimento do cliente e nas respectivas necessidades
• Executar e gerar resultados com rapidez

Contras:
• Induzir resultados imprecisos em função da natureza subjetiva
• Dificuldade de comparar com dados históricos ou outros métodos de previsão
• Coletar dados de clientes exige muito tempo

Métodos qualitativos e modelos de previsão

Método Delphi


O método Delphi é uma técnica estruturada para coletar opiniões ou projeções de especialistas. Ele é usado principalmente em previsões e já comprovou ser mais eficaz do que avaliações individuais, sobretudo quando há divergências consideráveis entre as equipes. O princípio básico do método Delphi é evitar o desvio de cálculos de probabilidade e valor, reunindo informações detalhadas de um grupo de especialistas.

Pesquisa de mercado

A pesquisa de mercado adota uma abordagem formal para fazer uma estimativa da demanda. Ela é usada para avaliar cenários futuros, ajudando a promover o crescimento de mercados emergentes. Normalmente, essas projeções incluem estudos de caso, pesquisas, grupos de foco, relatórios de experiência do cliente e muito mais.

Painel de consenso

O painel de consenso é um processo usado para coletar dados e opiniões de um grupo de especialistas. Ele pode ser aproveitado para gerar ideias, identificar tendências e tomar decisões. A seleção dos painelistas é feita com base no conhecimento e experiência do assunto em questão. Em geral, o grupo se reúne para debater e votar sobre o tema. Depois, o consenso é usado para tomar decisões ou fazer recomendações.

Previsão visionária

A técnica de previsão visionária é aplicada para criar uma visão do futuro. Ela envolve um grupo de especialistas para compartilhar ideias e percepções sobre o futuro. Em seguida, os resultados são analisados e organizados em um relatório, utilizado para a tomada de decisões.

Analogia histórica

A técnica de analogia histórica é usada para gerar reflexões sobre o futuro. Ela permite observar eventos e tendências do passado para antecipar padrões ou comportamentos.

Previsão quantitativa

A previsão quantitativa costuma ser mais precisa do que a qualitativa, mas a implementação pode exigir mais tempo e investimentos. Ela é baseada em dados históricos, estatísticas e outras métricas objetivas. Geralmente, essa metodologia é usada para fazer o planejamento de estoques, projetar vendas de curto e longo prazo, e otimizar operações de supply chain.

Prós e contras da previsão quantitativa

Prós:
• Oferecer resultados objetivos e imparciais
• Detectar padrões e tendências
• Projetar demandas de longo prazo com mais eficácia

Contras:
• Executar o processo manualmente exige custos elevados
• Dificuldade de contabilizar fatores externos e informações atualizadas
• Tendências e padrões importantes podem passar despercebidos

Métodos quantitativos e modelos de previsão

Previsão ingênua

Métodos de previsão ingênua empregam dados históricos para prever a demanda futura. Por isso, é impossível considerar novos fatores que influenciam o comportamento do mercado, como tendências e eventos.

Previsão sazonal

Esta técnica utiliza dados estatísticos e padrões, como o histórico de vendas, para prever a demanda sazonal. Previsões de sazonalidade podem incluir eventos mensais, trimestrais e outros. Às vezes, os dados podem ser distorcidos por fatores econômicos relevantes, como recessões, aumento nos gastos do consumidor ou disponibilidade de estoque.

Taxa de execução de receita

A taxa de execução da receita permite fazer previsões de resultados anuais, como cálculos da margem de lucro, mas pode apresentar falhas em períodos de instabilidade. As estimativas são baseadas no desempenho passado e não incluem tendências e padrões atualizados ou outras oscilações econômicas.

Taxa de crescimento anual

A taxa de crescimento anual ajuda a calcular variações de métricas específicas avaliando dados históricos. Com base nessas informações, você pode dimensionar o potencial de expansão no futuro, se pretende garantir um desempenho contínuo. Aspectos como volatilidade e tendências podem afetar a acurácia das previsões.

Regressão linear

A regressão linear é um processo detalhado, que combina pontos de dados para identificar relações de causa e efeito. Ela faz comparações sobre como determinadas variáveis influenciam o resultado. Como por exemplo, ao comparar chamadas e conversões de vendas. Ao estabelecer uma relação entre os pontos de dados, você pode aproveitar essa técnica para prever os resultados desejados. Contudo, ela exige uma variável capaz de afetar o resultado de forma significativa. Como diz o ditado, "correlação não implica em causalidade".

Análise de séries temporais


A análise de séries temporais é baseada em dados acumulados ao longo do tempo, que permitem antecipar a demanda potencial. No entanto, esses dados devem apresentar relações e tendências precisas, confiáveis e estáveis.

A análise feita a partir de dados históricos é usada para avaliar se os padrões de comportamento do consumidor estão alinhados, atrasados ou avançados em relação ao esperado.

Outros fatores também podem afetar a precisão dos resultados, incluindo rupturas econômicas e variações sazonais. Mas é possível empregar técnicas estatísticas adicionais para considerar essas diferenças nos dados e análises.

Prós e contras da análise de séries temporais

Prós:
• Explora dados históricos para definir tendências
• Identificar relações de longo prazo nos dados
• Custos mais acessíveis que outros métodos

Contras:
• Exige dados de alta qualidade
• Requer dados com padrões claros e consistentes
• Só funciona quando o futuro é muito semelhante ao passado

Métodos de análise de séries temporais e modelos de previsão

Média móvel

A técnica de média móvel ajuda a identificar tendências nos dados. O processo é executado através de uma série de pontos de dados e o cálculo da média, traçada em um gráfico. A direção da média móvel aponta a tendência.

Suavização exponencial

Esta técnica utiliza um processo semelhante à da média móvel, mas parte do princípio de que os dados recentes são a estimativa mais adequada da tendência atual. Além disso, valores mais antigos recebem pesos decrescentes exponencialmente. O peso atribuído a um determinado conjunto de dados depende do valor do parâmetro. O método de suavização exponencial pode ser usado com ou sem variações sazonais.

Box-Jenkins

A metodologia de Box-Jenkins aplica um processo semelhante à técnica de suavização exponencial, mas ao contrário, atribui taxas de erro em pontos de dados mais antigos.

X-11

A técnica X-11 adota um processo semelhante à suavização exponencial e ao método de Box-Jenkins, mas emprega vários parâmetros, incluindo sazonalidade, tendências e irregularidades. Essa técnica é eficaz para previsões de médio prazo.

Projeção de tendências

Esta técnica permite identificar futuras tendências em um determinado conjunto de dados ao extrapolar dados históricos. A previsão de tendências ajuda empresas a antecipar a demanda por produtos e serviços, projetar vendas futuras ou calcular qualquer outro dado numérico.

Modelos causais

Os modelos causais são as ferramentas mais refinadas de previsão. Eles são mais adequados para previsões de longo prazo. Modelos causais implicam uma análise meticulosa de dados históricos até identificar relações bem definidas entre dois pontos ou fatores importantes.

Além disso, eles enfatizam as relações de causalidade entre os dados e podem incluir informações como outros tipos de análises e dados de localização. Por isso, é muito provável que você continue atualizando esses modelos à medida que novas informações surgirem.

Prós e contras de modelos causais

Prós:
• Usar para previsões de longo prazo
• Identificar relações entre pontos de dados
• Oferecer mais precisão do que outros métodos

Contras:
• Exige dados de alta qualidade
• Analisar dados pode demorar muito tempo
• Necessita de dados históricos

Métodos causais e modelos de previsão

Modelos de regressão

A regressão é uma técnica poderosa que pode ser usada para prever valores futuros de uma variável de resposta, com base em parâmetros conhecidos das variáveis preditoras. Na análise de regressão, as correlações entre as variáveis quantitativas são definidas através da linha de melhor ajuste (ou linha de regressão), que reflete a correlação linear entre o fator preditor e as variáveis de resposta.

Modelos econométricos

O modelo econométrico é um método estatístico para a modelagem de dados financeiros. Ele pode ser usado para prever atividades futuras, avaliar o impacto da política econômica e compreender as relações entre diferentes variáveis. Normalmente, modelos econométricos são baseados em dados históricos.

Pesquisas de intenção de compra

As pesquisas de intenção de compra são essenciais para avaliar o comportamento do cliente. Com base em informações de vendas anteriores, é possível impulsionar estratégias de marketing e decisões de produtos mais assertivas, analisando padrões e tendências de consumo. Você também pode aproveitar esses modelos para identificar eventuais problemas ou áreas de oportunidade dentro da empresa.

Modelos de insumo-produto

O modelo de insumo-produto é uma metodologia quantitativa usada para prever o impacto de oscilações econômicas de um determinado setor sobre os outros. Ele é baseado em operações entre empresas que integram o mesmo grupo econômico, retratadas por uma tabela de entrada e saída.

Análise do ciclo de vida

A análise do ciclo de vida é uma ferramenta utilizada para avaliar o impacto ambiental de um produto ou serviço. Ela analisa todo o ciclo de vida de bens ou serviços, desde a matéria-prima necessária para a produção até os resíduos gerados após o descarte. Por isso, essa abordagem pode ser aplicada para identificar a solução mais sustentável na hora de fabricar um produto ou serviço.

Exemplos concretos de planejamento e previsão de demanda

O planejamento e a previsão de demanda são elementos cruciais para qualquer negócio. Dessa forma, é possível antecipar as exigências do varejo e do comércio eletrônico e assegurar os recursos necessários para atendê-las. Veja a seguir alguns casos de uso práticos:

Supply chain

Líderes de supply chain utilizam o planejamento e a previsão de demanda para assegurar a compra e oferta de produtos. O objetivo é manter níveis de estoque adequados para atender às necessidades dos clientes, evitando prejuízos com o excesso de mercadorias. Diversos fatores podem influenciar as exigências da demanda, principalmente mudanças no comportamento da economia e do consumidor, alterações no mercado de trabalho, desastres naturais, eventos globais, entre muitos outros. O mais importante na previsão de demanda é aplicar o método apropriado para cada cenário.

A Coca-Cola faz previsões em toda a estrutura organizacional para gerar relatórios personalizados sobre cada loja, determinar quais sabores usar nos produtos e antecipar os componentes de máquinas necessários para manutenção.

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Setor financeiro

O departamento financeiro é responsável pelo planejamento e pelas projeções contábeis de uma organização. Essas tarefas incluem o desenvolvimento de orçamentos, a preparação de demonstrações financeiras e o gerenciamento do fluxo de caixa.

A Chick-fil-A utiliza previsões para calcular pontuações de risco e gerar relatórios para a diretoria executiva.

Fonte
 

Varejo

Redes varejistas empregam a previsão de demanda para determinar o volume de pedidos de fornecedores e estabelecer preços de produtos. A projeção da demanda ajuda a evitar rupturas e excessos de estoque e controlar a gestão de custos.

A Rent-A-Center adota previsões para entender as necessidades de compra e adaptar ações de marketing com base em perfis específicos. A segmentação de clientes ajuda a empresa a otimizar o estoque para atender a demanda local ao invés de introduzir o mesmo sortimento em cada loja.

Fonte 

Machine learning

Machine learning é um tipo de inteligência artificial aplicado para aumentar a acurácia da previsão de demanda. Os algoritmos de machine learning aprendem através dos dados e melhoram com o tempo, possibilitando o uso adequado para previsões, pois conseguem lidar com informações complexas e antecipar a demanda futura.

A 7-Eleven utiliza recursos de machine learning e IA para prever a demanda e obter informações no mesmo dia sobre relatórios, promoções, fatores sazonais e disponibilidade de estoque. As previsões ajudam a controlar o inventário de milhares de produtos em mais de 9 mil lojas.

Fonte
 

Softwares de planejamento e previsão de demanda

É impossível encontrar um único software para o planejamento e previsão de demanda. Normalmente, organizações utilizam diversas ferramentas para executar o processo. Confira algumas alternativas a seguir:

Planilhas

As planilhas são os modelos mais populares usados para o planejamento e previsão de demanda. Cerca de 75% dos departamentos envolvidos em operações de supply chain dependem de planilhas para a tomada de decisões.

Benefícios de planilhas

• Executar análises de regressão e de séries temporais
• Minimizar o uso de códigos e scripts
• Possibilitar a automação com outro aplicativo

Sistemas de codificação

Linguagens de programação, como R e Python, são muito usadas por cientistas de dados para processos analíticos avançados. Métodos de codificação podem ser aplicados em diversas tarefas de planejamento e previsão de demanda, incluindo análise de séries temporais e machine learning.

Benefícios de sistemas de codificação

• Executar processos analíticos avançados
• Podem automatizar processos
• Lidar com grandes volumes de dados
• Personalizar para atender às necessidades específicas

Aplicativos de visualização

Aplicativos de visualização, como o Tableau e o Qlik, permitem criar representações gráficas dos dados. As visualizações podem ser úteis no planejamento e previsão de demanda, facilitando a compreensão de dados e insights complexos.

Benefícios de aplicativos de visualização

• Facilitar a leitura de dados complexos
• Ajudar na criação de painéis e relatórios
• Personalizar para atender às necessidades específicas

Ferramentas de BI e geração de relatórios

As ferramentas de business intelligence (BI) e para geração de relatórios, como SAP Business Objects e Oracle BI, são usadas para criar relatórios e painéis. Esses recursos permitem aprofundar a visualização de dados.

Benefícios de ferramentas de BI e geração de relatórios

• Proporcionar visibilidade dos dados
• Ajudar na criação de painéis e relatórios
• Personalizar para atender às necessidades específicas

Softwares de análise geoespacial

Softwares de análise geoespacial, como Esri ArcGIS e MapInfo Professional, avaliam dados geográficos, produzindo insights sobre o comportamento do cliente e localizações ideais para lojas.

Benefícios de softwares de análise geoespacial

• Apresentar insights sobre o comportamento do cliente
• Oferecer recursos para criar mapas de calor
• Personalizar para atender às necessidades específicas

Plataformas de automação analítica

Plataformas de automação analítica, como o Alteryx, são usadas para automatizar processos analíticos. A tecnologia permite reduzir o tempo, assim como os esforços e custos envolvidos no preparo e análises para previsões de demanda. As plataformas de ponta incluem recursos e ferramentas de manipulação e combinação de dados, funções avançadas de analytics, machine learning, IA, data science, análise geoespacial, governança de dados e muito mais.

Benefícios de plataformas de automação analítica

• Reduzir o tempo e esforços necessários para analisar dados
• Automatizar processos
• Personalizar para atender às necessidades específicas
• Dimensionar operações com rapidez de acordo com as exigências dos negócios

Conclusão

A previsão de demanda é um processo pelo qual a empresa tenta projetar o comportamento e as necessidade de futuros produtos e serviços. Existem vários métodos diferentes para realizar previsões, e cada um apresenta benefícios e desvantagens. O fator imprescindível ao prever a demanda é usar a técnica mais apropriada para cada situação.


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