O que é previsão de demanda?

O processo de previsão de demanda melhora a precisão da previsão em tempo real, ajuda as organizações a gerenciar seus níveis de inventário e orienta decisões de negócios baseadas em dados. Organizações com visão de futuro estão recorrendo a ferramentas de inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), análise preditiva de dados e automação em sua abordagem de previsão de demanda.

O uso dessas tecnologias emergentes leva as organizações a pensar proativamente no gerenciamento da cadeia de suprimentos e alimenta previsões mais precisas sobre as necessidades dos clientes. A abordagem à previsão está mudando e evoluindo à medida que outras áreas das organizações são influenciadas pela IA, incluindo análises de dados impulsionadas por IA, inteligência de vendas e gestão de inventário impulsionada por IA.

Um relatório recente do IBM Institute for Business Value destaca o papel crucial que a IA desempenhará nas operações da cadeia de suprimentos nos próximos anos. Na verdade, 64% dos Diretores de Cadeia de Suprimentos (CSCOs) entrevistados afirmam que a IA generativa está transformando completamente os fluxos de trabalho de sua cadeia de suprimentos. O relatório também prevê que os assistentes digitais aumentarão o volume de tomada de decisões em 21% até 2026.

"Não se trata apenas de explicar como os materiais irão do ponto A ao ponto B. Também é medir o custo da cadeia de suprimentos de cada decisão de negócios e garantir que esses custos sejam considerados desde o início", diz o relatório.

Com a previsão de demanda, as organizações têm as ferramentas e os conjuntos de dados para prever a demanda futura e tomar decisões mais inteligentes, o que pode economizar tempo e dinheiro da organização.

Por meio da análise detalhada de dados e da detecção de padrões, as organizações podem fazer previsões precisas sobre a previsão de vendas e o fluxo de caixa, facilitando a tomada de decisões informadas sobre o futuro. A abordagem de previsão de demanda oferece às empresas e seus stakeholders mais controle e supervisão sobre as operações diárias.

A previsão precisa garantiu unidades de manutenção de estoque (SKU) adequadas e estoque suficiente de produtos, extraindo de várias fontes de dados, como bancos de dados, vendas passadas e planilhas. Sem essa abordagem, as organizações correm o risco de ficar com excesso ou falta de estoque, o que pode levar a pedidos em atraso ou falta de estoque.

Previsões precisas de demanda podem levar a uma maior satisfação do cliente e cultivar estratégias de negócios mais estratégicas.

A previsão de demanda pode ser abordada de muitas maneiras diferentes. O método de previsão de demanda que uma empresa escolherá dependerá do escopo e das metas para o futuro. A maioria dos métodos se enquadra em duas categorias: abordagens qualitativas e quantitativas.

O objetivo da previsão qualitativa da demanda é medir o que está acontecendo no local e obter opinião de especialista. Ela pesquisa e coleta dados de funcionários, stakeholders e clientes para ajudar a prever decisões futuras dentro de uma organização.

• Método Delphi: um painel de especialistas trabalha para responder a uma pergunta de forma independente e se reúne para compartilhar suas descobertas. Depois de compartilhar, o painel cria uma resposta que é acordada por todos os especialistas. Esse método qualitativo pode exigir rodadas subsequentes de feedback até chegar a um consenso.
• Composto da força de vendas: os vendedores são uma fonte para entender a satisfação do cliente e o que os clientes em potencial estão procurando. Nesse método, as equipes de vendas são questionadas sobre a taxa de vendas que esperam atingir em um determinado período. O método é popular e até está integrado em algumas plataformas de gerenciamento de inventário.
• Conhecimento de especialista ou de agente interno: embora os dados históricos e as métricas quantitativas prevejam com precisão a demanda, eles não conseguem replicar os instintos e o conhecimento interno que os especialistas de campo fornecem. O objetivo deste método é encontrar as exceções aos padrões e integrá-las às previsões.
• Pesquisas: uma pesquisa é uma ótima maneira de aprender sobre a base de clientes e suas atividades. Se uma empresa está curiosa para saber se deve renovar um determinado produto, a abordagem mais fácil é perguntar diretamente aos clientes. Uma pesquisa isolada pode não fornecer a insight mais eficaz, mas, com o tempo, a organização pode comparar pesquisas e começar a encontrar padrões ou correlações.
• Grupos de foco: organizações que buscam feedback mais detalhado podem recorrer a entrevistas ou grupos de foco. Esse método é uma oportunidade de obter feedback focado e detalhes sobre produtos ou serviços específicos de uma abordagem mais privada.

Uma abordagem quantitativa da previsão de demanda está no centro de todo o processo. Os métodos normalmente incluem projeções básicas a partir de dados históricos de vendas e modelos sofisticados que usam análise preditiva de dados orientada por IA.

• Médias móveis: este método calcula a média de um número ao longo de um período posterior. Por exemplo, uma média móvel de vendas de sete dias seria a média dos últimos sete dias. Embora pareça uma abordagem retrospectiva, ela ajuda a formar padrões legíveis e linhas de tendência acessíveis.
• Estatísticos: uma forma de empregar métodos estatísticos é através da previsão de tendências e análise de regressão. A projeção de tendências analisa o passado (conjuntos de dados históricos) para prever demandas futuras. A análise de regressão analisa a relação entre determinadas variáveis, como campanhas de e-mail ou taxas de conversão.
  
• Médias sazonais: muitos fatores influenciam a demanda, incluindo o dia da semana, hora do mês (feriados) e condições climáticas. Algo como as vendas de maiôs aumentam nos meses de verão, especialmente em julho. Então, eles caem em outubro ou novembro. É importante combinar esses fatores conhecidos com outras análises de tendências para uma visão abrangente.
• Modelagem econométrica: esse modelo considera fatores e dados econômicos. O modelo usa modelos estatísticos e matemáticos para criar representações teóricas de teorias econômicas. Algumas das técnicas comuns são análise de regressão, análise de séries temporais e modelagem com equações estruturais.
• Barometria: este método de previsão usa três tipos diferentes de indicadores: tendência, atraso e coincidência. Os principais indicadores tentam prever o que o futuro reserva. O atraso analisa o passado e analisa as reduções nas vendas ou os aumentos que precisam ser monitorados mais de perto. Os indicadores coincidentes analisam pontos de dados em tempo real para medir o estado atual de uma organização.

Existem várias estratégias de previsão de demanda disponíveis para uma organização. Cada uma delas abrange muitas abordagens, modelos e fórmulas diferentes, dependendo do tamanho e do escopo da estratégia de previsão de demanda.

A definição de uma abordagem de curto prazo difere dependendo do que a organização qualifica como "curto". No entanto, o período de tempo normal varia do próximo trimestre até o ano inteiro. Pode até haver uma série específica de datas que a organização planeja direcionar.

A previsão de demanda de longo prazo é medida em anos e é menos precisa devido à natureza do período de tempo em que as previsões estão sendo feitas.

As organizações lutam para fazer suposições sobre o futuro daqui a 10 ou até 5 anos, independentemente de quão extensivamente trabalhem com os especialistas em previsão. No entanto, os dados da previsão ainda são úteis e podem fornecer orientação para organizações que tentam pensar em diferentes cenários hipotéticos.

Essa abordagem à previsão de demanda analisa os fatores externos por meio de uma lente macro e micro. Esses fatores externos podem ser condições econômicas, concorrentes ou mudanças nas tendências de consumo.

As organizações devem considerar forças externas que possam interromper o comércio, identificar quais ofertas expandir e prever possíveis períodos de escassez.

Fatores internos são tão importantes quanto externos. A previsão de demanda interna é necessária para que a capacidade interna da Organização possa atender ao crescimento dos negócios previsto. Esse tipo de previsão de demanda usa os dados da própria organização para prever a demanda. Os dados internos podem ser histórico de vendas, níveis de inventário, capacidade e outros pontos de dados que se concentram em operações internas.

Se a demanda de clientes prevista para o negócio for dobrar nos próximos dois anos, as operações comerciais devem atender a essa demanda. Portanto, a previsão de demanda interna analisaria inventário, pessoal e orçamento para obter mais insight sobre se a empresa pode atender à demanda. Para manter a operação funcionando sem problemas, as organizações devem considerar seus funcionários e garantir que eles tenham a capacidade interna para atender às expectativas futuras.

As organizações que buscam uma abordagem minimamente invasiva devem considerar a previsão passiva. É um processo de previsão automatizado usando dados históricos dentro da organização.

Essa abordagem é mais adequada para organizações com vendas e crescimento estáveis. A orientação passiva desse modelo de previsão faz projeções baseadas na suposição de que a organização não mudará muito ao longo do tempo. Essa característica torna uma abordagem menos ideal para empresas em mercados disruptivos ou em rápido crescimento.

Essa abordagem é para empresas de crescimento rápido que esperam uma rápida expansão (por exemplo, startups). A previsão de demanda ativa adota uma abordagem proativa para medir e prever a demanda futura de produtos. Incorpora atividades comerciais internas, como campanhas de marketing e pesquisa de mercado.

A abordagem também considera fatores externos como as perspectivas econômicas e as tendências do mercado atual.

A previsão de demanda está evoluindo com a ajuda de métodos de IA e aprendizado de máquina (ML). Especificamente, a previsão de demanda por IA é o uso de inteligência artificial para estimar a demanda futura por produtos ou serviços.

Essas funções analíticas avançadas podem analisar dados históricos e fornecer insights acionáveis para os especialistas em previsão, levando-os a uma tomada de decisão mais informada. Esse novo método está revolucionando a previsão, pois é capaz de lidar com vastos conjuntos de dados e se adaptar às condições de mercado em tempo real.

Embora a previsão de demanda por IA seja considerada passiva, pode-se argumentar que é híbrida, apresentando funcionalidades de métodos de previsão passivos e ativos.

Não existe uma maneira única de fazer previsão de demanda. Tudo depende da situação em que a organização se encontra e do que está tentando alcançar. Embora haja muitos métodos a serem considerados, há algumas funcionalidades consistentes que podem se aplicar à maioria das equipes de previsão de demanda.

1. Estabelecer os objetivos da previsão: defina o que é a organização que está procurando prever e por quê. Seja específico sobre como a previsão será usada e como será a produção.
2. Determine as informações necessárias: identifique os elementos de dados necessários para executar um processo de previsão de demanda e tente restringir quais dados serão mais úteis para alcançar o objetivo de previsão.
3. Executar um plano de coleta de dados: coletar dados de sistemas aprovados e stakeholders. Valide a integridade, resolva anomalias e documente todas as transformações para garantir inputs consistentes e confiáveis.
4. Aplique métodos de previsão: execute métodos de previsão selecionados que usam dados limpos e de alta qualidade. Teste várias técnicas, compare o desempenho e escolha o método que melhor atenda às necessidades da organização.
   
5. Analise e interprete os resultados: revise os resultados da previsão, destaque tendências e avalie a variância em relação aos padrões históricos. Após a análise, converta os insights em descobertas claras e praticáveis.
6. Monitore os resultados e modifique conforme necessário: rastreie a precisão da previsão por meio de métrica e avalie as mudanças nas condições. Ajuste o processo de planejamento conforme necessário e considere as alterações na margem de lucro. Atualize suposições e refine os parâmetros definidos pela organização para ajudar a garantir a melhoria contínua.

A previsão de demanda oferece vários benefícios importantes para uma organização. A abordagem pode ajudar a aumentar o valor dos negócios no longo prazo e otimizar as operações da cadeia de suprimentos por meio de iniciativas estratégicas.

A previsão de demanda pode fornecer visibilidade clara sobre as necessidades futuras de recursos, permitindo que as organizações escalem as operações de forma proativa, em vez de reagirem a gargalos ou mudanças de mercado. Com a previsão de demanda, as equipes da cadeia de suprimentos podem ajustar a capacidade de produção, os níveis da força de trabalho e os requisitos de tecnologia com confiança. Com o uso de análises avançadas e outras técnicas de previsão de demanda, as organizações podem reduzir o desperdício decorrente da expansão excessiva e evitar atrasos causados pela falta de fornecimento.

Por meio de uma abordagem disciplinada, as organizações podem ter um desempenho consistente durante os ciclos de crescimento e estar preparadas quando houver picos de demanda. Com as ferramentas de previsão certas, as equipes podem acelerar seu tempo de lançamento no mercado e oferecer estrategicamente novos produtos e serviços no momento certo.

A previsão de demanda pode fortalecer o planejamento financeiro, fundamentando os orçamentos em dados em vez de suposições. As equipes também podem estimar receita, custos e fluxo de caixa com maior precisão.

Dentro do setor financeiro, a previsão de demanda desempenha um papel significativo na criação de estratégias de financiamento que correspondam às necessidades operacionais. A demanda precisa e a previsão de vendas reduzem o risco de gastos excessivos durante períodos de escassez ou de subinvestimento antes do crescimento.

O processo também apoia discussões mais sólidas com investidores, credores e stakeholders, pois as projeções podem ser justificadas com evidências. Com uma melhor precisão do orçamento, as organizações podem fazer um trabalho melhor de planejamento de capacidade, planejamento de estoque e estar preparadas para quando ocorrerem interrupções.

A previsão de demanda ajuda as organizações a manter a gestão de estoque no momento certo e a mitigar flutuações, rupturas de estoque e custos de armazenagem. Por meio do planejamento de demanda, as equipes de operações podem alinhar atividades em áreas como aquisição, produção e distribuição e considerar a sazonalidade e as séries temporais de prazo de entrega.

O processo de previsão de demanda melhora a resiliência da cadeia de suprimentos durante todo o ciclo de vida e ajuda a garantir que os produtos cheguem aos clientes sem atraso. A abordagem também oferece melhor visibilidade sobre o novo potencial de mercado e a variabilidade da demanda, o que permite um planejamento de estoque de segurança mais inteligente e uma coordenação mais estreita de suprimentos.

O gerenciamento estratégico de estoques e o gerenciamento da cadeia de suprimentos também aumentam a satisfação do cliente ao garantir a disponibilidade consistente do produto.

A previsão de demanda equipa os líderes com insights praticáveis que vão além da planilha e fornece informações definitivas que esclarecem as escolhas e reduzem a incerteza. As organizações podem comparar cenários, avaliar os riscos, os preços e selecionar as opções que se alinham aos objetivos dos negócios.

Eles também podem responder mais rapidamente às tendências do mercado porque estão usando dados históricos e em tempo real em vez de suposições. A pesquisa intencional e detalhada gera previsões claras e ajuda as equipes a alocar recursos com precisão.