O que é previsão da demanda?

Previsão da demanda refere-se ao processo de planejar e prever a demanda de mercadorias e materiais para ajudar as empresas a terem o máximo de rentabilidade possível. Sem uma previsão de demanda robusta, as empresas correm o risco de acumular excedentes desnecessários e dispendiosos ou perder oportunidades porque não conseguiram prever necessidades, preferências e intenção de compra dos clientes.

Profissionais de previsão de demanda têm habilidades e experiência especializadas. Quando essas habilidades são potencializadas com tecnologias modernas de cadeia de suprimentos e análise preditiva, as cadeias de suprimentos podem se tornar mais competitivas e eficientes do que nunca.

Por que a previsão de demanda é importante para as cadeias de suprimentos modernas?

No atual ambiente de cadeias de suprimentos em rápida transformação, as empresas operam em um clima de negócios excepcionalmente dinâmico. A previsão de demanda é essencial para ajudar as empresas a se manterem à frente das constantes mudanças nas necessidades e expectativas dos clientes e nas mudanças constantes do mercado. Previsões precisas mantêm as equipes alinhadas em relação ao que está por vir – para que possam planejar materiais (via DDMRP), produção, logística e orçamentos com confiança.

Como funciona a previsão da demanda?

Na melhor das hipóteses, a previsão da demanda combina previsões qualitativas e quantitativas e ambas dependem da capacidade de coletar insights de diferentes fontes de dados ao longo da cadeia de suprimentos. Dados qualitativos podem ser obtidos de fontes externas, como reportagens, tendências culturais e de redes sociais, e pesquisa de concorrentes e do mercado. Dados obtidos internamente, como feedback e preferências dos clientes, também contribuem muito para uma previsão precisa.

Dados quantitativos costumam ser predominantemente internos e podem ser coletados por meio de números de vendas, períodos de pico de compras e análises de dados da web e de pesquisa. Tecnologias modernas empregam funções analíticas avançadas, bancos de dados poderosos, IA (Inteligência Artificial) e Machine Learning para analisar e processar conjuntos de dados complexos e profundos. Quando tecnologia moderna é aplicada a previsões qualitativas e quantitativas e a funções analíticas preditivas, os gerentes da cadeia de suprimentos podem fornecer níveis cada vez maiores de precisão e resiliência.

Métodos de previsão da demanda

Dependendo do setor, da base de clientes e da volatilidade do produto, os profissionais de planejamento da demanda usam os seguintes métodos de previsão:

• Previsão de demanda em nível macro: a previsão de demanda em nível macro analisa condições econômicas gerais, forças externas e outras influências amplas que possam causar disrupção ou afetar os negócios. Esses fatores ajudam a informar as empresas sobre riscos ou oportunidades regionais e globais e a mantê-las cientes das mudanças culturais e do mercado em geral.
• Previsão de demanda em nível micro: a previsão de demanda em nível micro pode ser específica a um determinado produto, região ou segmento de cliente. A previsão em nível micro está especialmente sintonizada com mudanças de mercado pontuais ou inesperadas que podem levar a um pico súbito ou a uma queda na demanda. Por exemplo, se os especialistas estiverem prevendo uma onda de calor em Nova York e sua empresa fabricar aparelhos portáteis de ar condicionado, pode valer a pena o risco calculado de aumentar preventivamente seus buffers de estoque nessa área.
• Previsão de demanda a curto prazo: a previsão de demanda a curto prazo pode estar no nível micro ou macro. Geralmente, é feita para um período inferior a 12 meses para informar as operações do dia a dia. Este tipo de previsão pode envolver, por exemplo, consultas junto às equipes de vendas e marketing da empresa para ver se estão planejando algum evento promocional ou de vendas que possa causar pico na demanda.
• Previsão de demanda a longo prazo: também pode ser micro ou macro, mas normalmente antecipa fatos de um período de mais de um ano. Isso ajuda as empresas a tomar decisões mais fundamentadas sobre fatores como expansão, investimentos empresariais, aquisições ou novas parcerias. Quando se dedicam a analisar e testar mercados por um ano ou mais, as empresas podem obter uma imagem mais robusta do tipo de tendências de demanda que podem esperar ao montar uma loja ou lançar produtos em novos países ou regiões.

Fatores que influenciam o planejamento e a previsão da demanda

Silos são inimigos da precisão no planejamento e previsão da demanda. Para ser mais preciso e eficiente, o planejamento da cadeia de suprimentos exige que áreas muito diferentes do negócio estejam conectadas em tempo real e contribuam continuamente com insights e dados. Munidos do máximo de dados possível, os analistas da demanda estarão mais bem equipados para lidar com estes fatores:

Previsão de sazonalidade e estoque

Produtos como protetor solar ou árvores de Natal apresentam um aumento sazonal muito evidente. Mas a sazonalidade também pode se aplicar a qualquer coisa que cause mudanças no comportamento do cliente durante o ano. Isso pode incluir eventos climáticos inesperados ou mesmo algo como a pandemia, que fez com que as pessoas ficassem em casa mais do que normalmente o fariam nos meses de verão.

Concorrência em relação à previsão da demanda

A concorrência atual na cadeia de suprimentos está sendo reformulada pelas rápidas mudanças nas expectativas dos clientes, modernização do setor e adoção de ferramentas de planejamento de negócios com IA. As empresas estão avançando mais rapidamente para oferecer ciclos de vida de produtos mais curtos, capacidade de resposta em tempo real e experiências mais personalizadas, elevando o nível para todos.

Ao mesmo tempo, as redes de negócios em nuvem e as plataformas de planejamento de última geração estão se tornando padrão, intensificando a pressão competitiva à medida que as organizações correm para melhorar a visibilidade, a agilidade e a tomada de decisões. Nesse ambiente, a previsão de demanda se torna um diferencial crucial: ela ajuda as empresas a prever mudanças de mercado, otimizar recursos e responder com mais inteligência do que os concorrentes.

Estimativas de demanda e tipos de produtos

A previsão de demanda pode variar consideravelmente de um produto para outro, inclusive na mesma categoria. Por exemplo, a demanda por camisetas pretas pode mudar e, de repente, começar a superar a demanda por camisetas brancas. O segredo não é identificar o que mudou, mas por que mudou. Valor da permanência do cliente, valor médio dos pedidos e combinações de compra de produtos também variam muito e, às vezes, mudam repentinamente.

Com as ferramentas de previsão de demanda, você pode entender melhor e prever essas tendências e suas causas. Isso ajuda as empresas a aprender como personalizar, promover ou agrupar itens para gerar mais receita recorrente e ver melhor como um SKU afeta ou impulsiona a demanda por outro.

Localização

Tradicionalmente, muitos negócios eram gerenciados com poucos depósitos regionais e centros de distribuição regionais que atendiam a grandes áreas geográficas. No entanto, em grande parte devido ao Efeito Amazon, agora os clientes esperam entregas no mesmo dia ou no dia seguinte. Desse modo, as empresas tiveram que instalar centros de execução em todo o país para alcançar a proximidade exigida por essas novas demandas. Além disso, este não é mais um desafio exclusivo do modelo B2C. Cada vez mais, as empresas B2B também estão sentindo pressões na velocidade da entrega.

Esse fenômeno tem causado enorme turbulência nos processos de previsão de demanda tradicionais. Antes, os planejadores da cadeia de suprimentos só precisavam se preocupar com os níveis de estoque em alguns locais, mas agora eles precisam estabelecer buffers e níveis de estoque precisos em centenas de pequenos centros de distribuição. Obviamente, isso gera maior risco e possíveis perdas. Isso também significa que os profissionais de planejamento de demanda dependem, mais do que nunca, de soluções de cadeia de suprimentos conectadas à nuvem para obter dados inteligentes e embasados em tempo real que os ajudem a manter alta precisão em seus inventários, agora menores e mais dispersos geograficamente.

Três etapas para dar os primeiros passos na previsão da demanda

A seguir, três etapas simples para ajudar você a estabelecer boas estratégias de planejamento da cadeia de suprimentos e as melhores práticas de previsão de demanda:

1. Deixe a previsão da demanda ser o que ela é. A previsão de demanda é um pilar importante no processo de planejamento da cadeia de suprimentos e sustenta muitos outros processos. Portanto, pode ser tentador para as empresas permitir que a previsão de demanda se torne uma prática abrangente que é adaptada e encaixada para apoiar várias outras funções de planejamento da cadeia de suprimentos. Quando usada corretamente, a previsão de demanda tem um propósito claro: prever o quê, em que quantidade e quando os clientes vão comprar. Outras funções da cadeia de suprimentos, como S&OP, otimização de estoque e resposta e planejamento de suprimentos, fornecem recursos complementares em um sistema de planejamento integrado de negócios. Quando usadas para as funções específicas para as quais foram desenvolvidas, as ferramentas de previsão de demanda podem se concentrar no que fazem de melhor.
2. O software de previsão de demanda adora dados, dados e mais dados. Quando as tecnologias de cadeia de suprimentos – especialmente aquelas que lidam com previsão de estoque e demanda – são baseadas em IA e Machine Learning, elas ficam melhores, mais precisas e perspicazes à medida que recebem mais dados. Não confie apenas em dados retrospectivos, como vendas anteriores ou desempenho de produtos anteriores. Recorra a outras fontes, como notícias, política, tendências sociais e insights dos clientes. Atualmente, os dados não precisam ser lineares nem simples para serem analisados com eficácia. As modernas ferramentas de gestão de dados podem organizar e processar conjuntos de dados grandes e complexos. IA e Machine Learning agregam velocidade e inteligência que não só permitem funções analíticas preditivas e avançadas, como também aprendem com a experiência e a entrada cumulativa de dados.
3. Faça orçamentos e planejamentos adequados para otimizar a previsão de demanda. O planejamento da cadeia de suprimentos requer uma abordagem realista e estratégica para atingir seu potencial máximo. Workflows e práticas legadas são difíceis de ajustar e as pessoas tendem a resistir a mudanças. Mas, no final, a previsão de demanda e o planejamento da cadeia de suprimentos aprimorados podem aumentar a lucratividade e reduzir riscos e perdas e, ao mesmo tempo, proporcionar aos integrantes da equipe da cadeia de suprimentos uma experiência de trabalho mais simplificada e eficiente. Ao reservar orçamentos e recursos da equipe desde o início, as empresas podem contar com maior adesão e uma implementação mais fluida de seus planos de otimização da cadeia de suprimentos.

Torne sua empresa mais competitiva com funções analíticas preditivas e previsão de demanda

Cada passo rumo à transformação digital da sua cadeia de suprimentos aproxima você da visibilidade e da eficiência necessárias no atual ambiente de negócios competitivo. Trabalhe com os gerentes da cadeia de suprimentos e os líderes das equipes em toda a empresa para começar a eliminar silos e identificar onde podem estar os maiores riscos ocultos — bem como as maiores oportunidades de vitórias de longo e curto prazo. Depois, fale com seu fornecedor de software para saber mais sobre a integração de soluções de planejamento da cadeia de suprimentos em suas operações.