Vendas no varejo: 5 princípios para previsões de sucesso

Vendas no varejo: 5 princípios para previsão da demanda

As vendas no varejo podem apresentar um padrão de comportamento que permite a aplicação de modelos estatísticos para criar previsões. Através de uma previsão de demanda acurada, é possível planejar desde a compra com o fornecedor até a quantidade certa para estar  no ponto de venda. Assim, é possível garantir um alto nível de serviço com clientes mais satisfeitos enquanto níveis ideais de estoque são mantidos.

A seguir, veja 5 princípios para considerar ao trabalhar com a previsão de vendas no varejo.  Esses 5 pontos são um bom ponto de partida para melhorar a performance da empresa, seja qual for o ramo de atuação.

5 princípios para previsão da demanda no varejo

1. Estruture seus dados ao máximo

O processo de cálculo da previsão de demanda no varejo possui, por natureza, uma grande quantidade de dados provenientes do PDV e que devem ser depurados antes do cálculo das previsões. Dessa maneira, podemos garantir sua confiabilidade. Por isso que fazer essa organização de dados é fundamental para um processo de previsão de vendas de sucesso.

Definir os filtros e manter alguma estabilidade facilitará bastante o processo de obtenção de resultados confiáveis ​​e sólidos que toda a organização pode usar. Além disso, ter pelo menos 2 níveis de limpeza (como excluir promoções e rupturas de estoque) podem ajudar muito nessa atividade.

Portanto, em relação à higienização dos dados, é melhor pecar pelo excesso do que pela falta, pois dessa forma também podemos evitar os comentários típicos que geram desconfiança dos usuários das informações em outras áreas internas do negócio.

2. Usar diversos modelos de previsão

Ter diferentes modelos de cálculo de previsão nos ajudará a melhorar o trabalho e a ser mais precisos em sua preparação. Existem algumas empresas que criaram seus próprios algoritmos. No entanto, sempre há um tempo em que a realidade do mercado, do consumo e/ou da economia não são suficientes para prever com a precisão necessária ou com a velocidade que se esperaria. Isso diminui a velocidade das atualizações, o que se reflete em um baixo nível de serviço e um aumento na obsolescência.

É comum que, às vezes, você precise recorrer a modificações, outras ferramentas ou sistemas conectados para fazer esse trabalho com uma nova abordagem. Sempre deixe aberta a possibilidade de usar técnicas de mercado para melhorar a confiabilidade, independentemente de a solução ser um desenvolvimento interno, e não se preocupe, pois um único modelo não resolve seus problemas, isso é normal.

Certifique-se de ter o modelo de previsão correto de acordo com o item ou a classe de produto para a qual se quer ter a previsão de vendas.

3. Parâmetros aderentes às regras de negócio e regras de exceção

Em muitas ocasiões, em um esforço para reduzir os erros de previsão, caímos no erro de reajustar todos os SKUs de maneira massiva e constante. No entanto, nem sempre é eficaz ou eficiente executar esses tipos de processos com a mesma frequência.

É conveniente estabelecer parâmetros de controle para identificar e processar apenas os produtos que realmente exigem, não toda a massa de itens cadastrados. O uso de regras de exceção é uma maneira muito eficiente de ajustar apenas o que é realmente necessário, permitindo um melhor investimento de tempo pelos usuários. Nossa recomendação é que você combine e identifique a estratégia geral (excesso ou falta de estoque) e trabalhe de acordo com essa abordagem.

4. Planejamento financeiro aliado ao planejamento de demanda

Muitos varejistas trabalham separadamente o planejamento de demanda e o planejamento financeiro. Periodicamente, os PDVs devem comparar a previsão de vendas com o orçamento de modo a entender quais devem ser os próximos direcionamentos; essa rotina pode ajudar a garantir a viabilidade econômica do varejo.

A comparação periódica dos valores de previsão com o orçamento nos dá uma ideia de como as previsões estatísticas se comportam em comparação com os orçamentos teóricos a serem cobertos durante um determinado período de tempo. Dessa forma, garantir que essa diferença esteja sempre abaixo de 20% reflete uma consistência dos dados para atender às expectativas de vendas e manter o equilíbrio entre as necessidades de logística e os objetivos de negócios.

5. Aprender com os erros de previsão

Especialmente no início, é muito importante aprender com os erros de previsão. Saber como identificar as causas, fatores e conseqüências que os causaram é útil. Assim também, conhecer o impacto que tiveram em outros indicadores de estoque, como rupturas de estoque, estoques, rotações ou conformidade com objetivos de vendas, entre outros. Tudo isso faz parte do aprendizado contínuo e é por isso que a proatividade desempenha um papel muito importante.

A acurácia dos modelos preditivos vai aumentando com o tempo à medida que as regras de negócio e as estratégias da empresa se alinham com o comportamento do mercado.


Mais produtividade com o Slim4

O Slim4 é a solução da Slimstock para o Planejamento da demanda e a Gestão de estoque. Através de modelos estatísticos científicos, o Slim4 processa milhares de SKUs, automatizando todo processo de compra. Através da abordagem de gestão por exceção, o Slim4 sinaliza quais itens necessitam de atenção especial do planejadores, já que demais estão automatizados pela aderência aos padrões de demanda. Isso significa uma equipe muito mais produtiva através de uma solução que proporciona resultados rápidos no curto prazo e duradouros para o longo prazo. Saiba mais sobre o Slim4 aqui.


Siga-nos no LinkedIn >>

SHARE: