O que é forecasting?

A previsão empresarial tem como objetivo estimar a demanda de clientes por produtos ou serviços, projetar vendas ou estimar crescimento e expansão. Pode facilitar a alocação de orçamentos, capital, recursos humanos e muito mais. Em resumo, a previsão empresarial ajuda a informar o processo de tomada de decisões.

A previsão (forecasting) é frequentemente associada à análise de big data e à análise preditiva de dados. Atualmente, muitas técnicas de previsão utilizam métodos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para construir previsões de forma mais rápida e precisa. De acordo com uma pesquisa da empresa de consultoria empresarial McKinsey, ferramentas baseadas em IA podem reduzir os erros de previsão em até 50%, resultando em uma queda de até 65% nas faltas de inventário e nas vendas perdidas.¹

Previsões são projeções, o que significa que frequentemente não serão 100% precisas. E o horizonte de tempo de uma previsão importa — previsões de curto prazo podem ser mais precisas do que as de longo prazo. Também pode ser útil agregar dados ou combinar técnicas para obter maior precisão, e considerar a previsão como um guia e não como o fator decisivo final para as decisões.

O processo de previsão pode variar de uma organização para outra, mas geralmente envolve estas etapas:

Defina o que prever: as empresas identificam um caso de negócio ou métrica específica que desejam prever e consideram quaisquer premissas relevantes e variáveis aplicáveis.

Coleta de dados: esta etapa inclui a coleta dos dados necessários. Se já houver dados históricos, trata-se então de determinar os conjuntos de dados mais apropriados.

Selecione um método de previsão: escolha uma técnica de previsão que melhor se adeque não apenas ao caso de negócio ou métrica, mas também às variáveis, suposições e conjuntos de dados envolvidos.

Gerar uma previsão: os dados são analisados utilizando o método escolhido, e uma previsão é construída a partir dessa análise.

Verificar a previsão: verifique as previsões e veja se é possível fazer otimizações para criar uma previsão mais precisa.

Apresente a previsão: a visualização de dados pode ser usada para representar a previsão em um formato mais visual, que os stakeholders possam compreender melhor e utilizar no processo de tomada de decisões.

A previsão pode ser realizada de diversas maneiras, mas cada abordagem costuma ser categorizada em uma de duas técnicas principais: previsão qualitativa e previsão quantitativa.

A previsão qualitativa baseia-se no julgamento humano, como opiniões de consumidores, percepções de especialistas e visões de executivos de alto nível. Esse método de previsão aplica um mecanismo de avaliação como meio sistemático de converter informações qualitativas em dados quantitativos.

A seguir, algumas abordagens qualitativas de previsão comumente utilizadas:

No método Delphi, vários especialistas são convidados a responder a uma série de questionários buscando suas perspectivas sobre o caso de negócio ou métrica a ser previsto. As respostas são anônimas, permitindo que os pontos de vista sejam considerados de forma igualitária. As respostas do questionário anterior são usadas para elaborar o próximo, e esse processo continua até que se alcance um consenso sobre a previsão.

Empresas contratam institutos de pesquisa de mercado para realizar pesquisas com clientes e obter suas opiniões sobre produtos ou serviços. Os dados coletados nessas pesquisas são então usados para orientar previsões de vendas e iniciativas de melhoria de produtos ou serviços.

A previsão qualitativa apresenta as seguintes vantagens:

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• Pode ser usada quando há dados limitados, como na avaliação da taxa de aceitação ou penetração de mercado de novos produtos ou tecnologias.

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• Integra informações de especialistas e de pessoas com amplo conhecimento sobre a empresa e suas ofertas, algo que os dados quantitativos talvez não capturem.

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• Frequentemente consegue considerar incidentes únicos ou cenários atípicos, como uma crise ou desastre. Isso significa que a previsão qualitativa pode ser adequada para situações em que as condições estão em constante mudança.

Mas esse tipo de previsão também tem suas desvantagens:

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• Como depende do julgamento humano, a previsão qualitativa pode ser subjetiva, incorporando vieses que levam à supervalorização ou subestimação de fatores e suposições.

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• Informações qualitativas podem, por vezes, considerar apenas eventos recentes ou experiências diretas, fazendo com que tendências ou padrões de longo prazo com base em dados históricos sejam ignorados.

A previsão quantitativa é baseada em dados numéricos, utilizando modelos matemáticos e métodos estatísticos para chegar a uma previsão. Muitas técnicas quantitativas de previsão usam ciência de dados, IA e aprendizado de máquina para impulsionar o processo.

A seguir, algumas estratégias quantitativas comuns de previsão:

Esse método quantitativo usa dados históricos modelados como uma série temporal para projetar resultados futuros. Uma série temporal é uma sequência de pontos de dados plotados em ordem cronológica.

Modelos de previsão por séries temporais podem ajudar a revelar tendências previsíveis nos dados influenciadas por ciclos, flutuações irregulares, sazonalidade e outras variações.

A análise de séries temporais é frequentemente mencionada junto com a previsão de séries temporais. Enquanto a análise de séries temporais busca entender os dados para extrair insights, a previsão de séries temporais vai além da análise para prever valores futuros.

A previsão por séries temporais abrange diversos métodos:

Método de previsão ingênua

O método "ingênuo" utiliza o ponto de dado do período anterior como previsão para o próximo período. Isso o torna o método mais simples de previsão com séries temporais, sendo frequentemente usado como um ponto de referência preliminar.

Média móvel simples

A técnica de média móvel simples calcula a média dos pontos de dados dos últimos T períodos. Essa média, então, serve como a previsão para o próximo período.

Média móvel ponderada

Este método é baseado na técnica de média móvel simples, mas com um peso aplicado a cada ponto de dados dos últimos T períodos.

Suavização exponencial

O alisamento exponencial funciona aplicando uma média ponderada exponencialmente aos dados da série temporal. Os pesos diminuem exponencialmente à medida que os dados se tornam mais antigos, quanto mais recente o dado, maior o peso que recebe.

Um coeficiente de suavização (também chamado de fator ou parâmetro de suavização) controla os pesos atribuídos aos dados passados e atuais. Usando esses pesos, calcula-se a média móvel ponderada, que então serve como a previsão. Essa previsão torna-se uma versão suavizada da série temporal, eliminando flutuações, ruído, valores atípicos e variações aleatórias dos dados.

A suavização exponencial normalmente não exige grandes volumes de dados, o que a torna um bom método de previsão para projeções de curto prazo. E, por atribuir mais peso aos dados mais recentes, consegue se adaptar rapidamente a novas tendências ou mudanças.

Índice sazonal

Um índice sazonal pode ser valioso para empresas cuja produção ou demanda por bens ou serviços depende das estações do ano.

Para calcular o índice sazonal, é feita a média da demanda de uma determinada estação e divide-se essa média pela demanda média de todas as estações. Essas médias geralmente são calculadas com técnicas de média móvel, mas também é possível aplicar suavização exponencial utilizando apenas os dados da estação em questão. Um índice sazonal menor que 1 indica demanda abaixo da média, enquanto um valor maior que 1 indica demanda acima da média.

Para estimar a previsão da próxima estação, multiplica-se a demanda projetada da estação pelo índice sazonal correspondente.

Modelos causais são uma expressão matemática de relações causais nos dados. Esses modelos de previsão podem ser adequados para previsões com um horizonte de tempo mais longo.

Modelos de regressão

Modelos baseados em regressão analisam a relação entre uma variável de previsão (dependente) e uma ou mais variáveis preditoras (independentes). Um exemplo é a regressão linear, que representa uma relação linear entre uma variável prevista e uma variável preditora.

Modelos econométricos

Os modelos econométricos são semelhantes aos modelos de regressão, mas com foco em variáveis econômicas, como taxas de juros e inflação, e em relações econômicas, como condições de mercado e preços de ativos.

A previsão quantitativa oferece as seguintes vantagens:

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• Ela se baseia em números e matemática, o que pode resultar em previsões mais objetivas. 

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• Ela fornece resultados consistentes, reproduzíveis e estruturados, que ajudam a simplificar a análise ao longo de períodos específicos.

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Mas essa abordagem de previsão também tem algumas desvantagens:

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• É difícil incorporar percepções de especialistas, informações de agentes internos e outros dados qualitativos em previsões quantitativas.

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• É preciso ter dados históricos suficientes para produzir previsões confiáveis.

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A previsão com IA utiliza inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina em métodos quantitativos, como a previsão de séries temporais e os modelos de regressão. A previsão com IA consegue lidar com grandes volumes de dados, realizar cálculos rapidamente, lidar com previsões complexas e revelar correlações com agilidade.

A seguir, alguns modelos e técnicas comuns de aprendizado de máquina usados em previsões com IA:

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• Árvores de decisão
• Deep learning
• Aprendizagem de conjunto, que combina vários modelos para melhorar o desempenho preditivo
• Algoritmo KNN (k-vizinhos mais próximos)
• Redes neurais

Com o forecasting otimizado por IA, é importante avaliar o alinhamento do modelo com os objetivos de previsão da empresa. Monitore regularmente o desempenho do modelo para determinar se ele precisa ser treinado novamente com novos dados ou ajustado para melhorar sua eficácia. O modelo também deve ser explicável, para que todos os stakeholders saibam como as previsões foram feitas e como interpretá-las.

A previsão pode ser aplicada em diversas áreas de negócios:

Softwares de previsão oferecem recursos avançados, como integração de dados de diferentes fontes e análise das interações entre várias variáveis. Esses recursos ajudam as empresas a desenvolver previsões mais confiáveis, além de atualizar e gerenciar modelos e simulações de forma eficiente. Outros sistemas de previsão também contam com recursos de IA integrados para automatizar fluxos de trabalho, melhorar a precisão e acelerar o processo.