Demanda sazonal: o que é, previsão com IA, exemplos, como lidar com ela

A sazonalidade pode ter um grande impacto nos padrões de demanda de determinados produtos. Por um lado, se não for adequadamente prevista, ela pode expor a empresa ao risco de falta de estoque, o que pode levar à insatisfação do cliente. Da mesma forma, sem uma boa visibilidade das mudanças de demanda que a sazonalidade pode causar, as empresas correm o risco de acumular níveis excessivos de estoque, o que exigirá o uso de recursos que seriam mais bem investidos em outro lugar, sem mencionar o enorme impacto financeiro do estoque obsoleto que precisará ser descartado no final da temporada.

Ao adaptar as previsões para levar em conta a sazonalidade, você poderá responder a essas mudanças na demanda em tempo hábil. Isso permitirá que você mantenha níveis ideais de estoque antes, durante e depois do pico sazonal, a fim de manter os custos de estoque em um nível mínimo e, ao mesmo tempo, garantir um alto nível de serviço.

Para isso, há vários fatores a seremque devem ser levados em conta. Por exemplo, a sazonalidade já causou mudanças na demanda no passado? Como é possível prever padrões de demanda sazonal para novos itens? A sazonalidade afeta grupos de produtos ou apenas itens individuais? Esse impacto é apenas local ou é nacional ou até internacional?.

Como você pode perceber, há muitas variáveis a serem consideradas, e é por esse motivo que a inteligência artificial (IA) é uma tecnologia muito útil quando se trata de prever a demanda sazonal. Ao longo deste artigo, analisaremos os principais elementos que precisam ser levados em consideração para detectar a melhor maneira de prever a demanda sazonal. Da mesma forma, também nos aprofundaremos no potencial da IA e do Machine Learning nesse campo.

Previsão de demanda e o processo de pedidos em um mundo ideal

Imagine que você tenha 150 TVs em estoque, com uma taxa média de vendas de 100 unidades por período e uma quantidade mínima de pedidos (MOQ) de 20 unidades. O prazo de entrega é de 7 dias e, como você não quer decepcionar seus clientes com possíveis quebras, você tem um estoque de segurança de 50 unidades. Qual é o momento certo para fazer o pedido e quantas unidades você deve pedir?

A teoria do processo de pedido

A maneira mais lógica de calcular suas necessidades é a seguinte: em média, você vende 100 unidades por temporada, o que equivale a 25 por semana. Em 4 semanas, você seria forçado a “puxar” seu estoque de segurança. Portanto, para evitar que isso aconteça, você decide fazer o pedido em 3 semanas.

Como você espera vender mais 25 unidades na semana 4, seu pedido dobra o MOQ. Ou seja, você decide fazer o pedido de 40 novas TVs na semana 3.

O processo de pedido na vida real

A situação descrita acima é fácil de prever. Entretanto, ela não é realista. Os padrões de demanda geralmente não são tão estáveis como nesse exemplo. E se a demanda estiver sujeita a uma tendência? Você terá estoque suficiente se houver um pico inesperado na demanda? Como você pode lidar com as mudanças causadas pela sazonalidade?

Compreensão da demanda sazonal

O que é demanda sazonal?

A demanda sazonal refere-se a padrões previsíveis na demanda por um produto ou serviço que variam de uma estação para outra. Esses padrões ou flutuações podem ser influenciados por fatores como sazonalidade, condições climáticas ou eventos especiais. Gerenciar a sazonalidade da demanda é fundamental para garantir que as necessidades dos clientes sejam atendidas e, ao mesmo tempo, minimizar os custos de produção e armazenamento.

Exemplos de demanda sazonal

Durante os meses mais quentes do ano, a demanda por roupas de inverno é menor, enquanto a demanda por churrasqueiras, por exemplo, cai no inverno. Não é preciso ser um gênio para perceber isso; é bem sabido que esses itens têm um padrão sazonal. Entretanto, não sabemos exatamente quando a estação começará porque isso depende, em parte, do clima. Por exemplo, em um dia ensolarado de marçojulho, quando está apenas 17 graus, pode haver muitas pessoas que queiram fazer um churrasco porque estão cansadas de sentir a tristeza do inverno e acreditam que cozinhar e comer ao ar livre é muito mais divertido. Entretanto, três meses depois, durante a primavera, esses 17 graus serão percebidos como frios.

Como resultado desse comportamento, você precisa conhecer tanto a influência sazonal sobre a demanda quanto o perfil da demanda de curto prazo. Por exemplo, se a temperatura atingir 27 graus Celsius no início de maio, é provável que haja um aumento nas vendas. Mas se cair para 17 graus em agosto, essa mudança provavelmente terá um impacto menos significativo, pois ocorrerá no final da estação. Além disso, com o fim do verão à vista, a incerteza sobre o clima é compreensivelmente maior.

Quando a temporada realmente termina? Vamos usar os churrascos novamente como exemplo. Quando devemos remover a linha de carne para churrasco das prateleiras? Você quer economizar custos removendo esses produtos mais cedo ou corre o risco de mantê-los por mais tempo (resultando em níveis de estoque excessivos) para evitar decepcionar os clientes?

Para garantir um alto nível de serviço e baixos custos de estoque durante a temporada, é muito importante introduzir e retirar produtos em tempo hábil.

Práticas recomendadas para garantir um estoque ideal antes, durante e depois da temporada

1. Aumente a precisão de suas previsões (forecast accuracy) incluindo mais informações externas nas previsões de curto e longo prazo e limpe os dados históricos de eventos e promoções. Em seguida, você pode calcular a variação e, com base nela, criar sua previsão de demanda.
2. Desenvolva uma estratégia de estoque específica, como aumentar seu estoque inicial para poder lidar com um pico de demanda inesperado em um futuro próximo.
3. Analise a quantidade mínima de pedidos (MOQ) e a quantidade econômica de pedidos (EOQ). Você precisa aumentar ou diminuir as quantidades de seus pedidos para cobrir determinados riscos?
4. Altere o nível de seu estoque de segurança em determinados períodos. Na baixa temporada, é provável que seus clientes aceitem um nível de serviço mais baixo do que na alta temporada.

Aprimore sua previsão e detecção de demanda sazonal por meio de Inteligência Artificial

Melhorar a previsão de demanda é fundamental para manter um nível de estoque ideal e, para isso, a Inteligência Artificial pode ser de grande ajuda. Nesse aspecto, a vantagem dos métodos que envolvem IA é que eles são sempre mais precisos. As formas tradicionais de previsão de demanda geralmente consideram apenas um ou poucos fatores, enquanto os métodos que utilizam IA podem considerar uma variedade muito maior de fatores que podem influenciar a demanda e, portanto, são mais capazes de reconhecer a sazonalidade.

Para conseguir isso, há uma grande variedade de modelos que podem ser aplicados à previsão de demanda. Alguns dos mais comuns são:

• redes neurais – modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano que são usados em uma ampla variedade de tarefas de aprendizado de máquina;
• modelos baseados em árvore – modelos de aprendizado de máquina que usam estruturas de árvore para tomar decisões com base em recursos ou atributos dos dados; e
• Modelos baseados em regressão – Aaprendizado de máquina para prever valores numéricos ou contínuos a partir de dados de entrada.

Previsão de demanda com IA versus previsão tradicional

Melhoria da precisão da previsão

Conforme mencionado acima, com o uso da IA, é possível identificar uma variedade maior de padrões/tendências sazonais. E, novamente, isso se deve à maior variedade de dados que ela pode envolver no processo. Se o software de previsão de demanda normalmente considera variáveis como demanda histórica, clima ou eventos, a IA também poderia ponderar – e interpretar – dados como tópicos de tendências em redes sociais, dados de visitas à wWeb, avaliações de clientes em diferentes plataformas, dados macroeconômicos em tempo real etc. Todas essas informações agregadas podem contribuir para previsões mais precisas e para a detecção de padrões sazonais.

Identificação de correlações e padrões complexos

A IA pode detectar relações complexas e não lineares entre variáveis. Isso a torna uma tecnologia adequada para fazer previsões em situações em que os métodos tradicionais podem ter dificuldades. O reconhecimento da sazonalidade, que é particularmente sutil, pode ser um exemplo disso.

Por outro lado, a IA também é muito útil para prever flutuações na demanda durante eventos especiais, feriados ou outras circunstâncias imprevistas. Ao coletar dados sobre eventos semelhantes (como promoções ou feriados anteriores), é possível prever a demanda para eventos futuros com base nesses registros históricos. Dessa forma, é possível fazer previsões sobre o volume da demanda com base em promoções comparáveis e períodos sazonais equivalentes.

Maior adaptabilidade

Os modelos de IA podem se adaptar e aprender com novos dados, o que os torna adequados para lidar com padrões de demanda variáveis, mudanças sazonais e dinâmicas de mercado.

Escalabilidade aprimorada

A IA pode gerenciar com eficiência grandes quantidades de dados. Isso significa que ela é adequada para empresas em crescimento que precisam de tecnologia escalável para lidar com a crescente complexidade de suas operações.

Melhoria contínua mais eficiente

Os modelos de IA podem se “auto-otimizar” e melhorar com o tempo, à medida que são expostos a mais dados e feedback, resultando em previsões cada vez mais precisas.

6 dicas para gerenciar a demanda sazonal

Des-sazonalização da demanda

Com itens sazonais, você pode perceber um grande desvio da demanda anterior. Isso resulta em um alto nível de estoque de segurança. No entanto, se você puder levar em conta esses desvios, não precisará de tanto estoque de segurança. É importante corrigir seus registros históricos de vendas para adaptá-los aos padrões sazonais de demanda. Dessa forma, você terá uma visão realista de sua demanda histórica, o que lhe permitirá verificar se é possível reduzir o estoque de segurança. Ao comprar itens para a baixa temporada, use um estoque dinâmico para seu padrão sazonal.

Distinguir entre padrões sazonais de promoções/eventos

Se você realizou uma promoção ou evento nos últimos dois anos, isso pode aparecer em sua previsão como dados sazonais. É por isso que é importante separar os padrões sazonais da influência de promoções e eventos. Se você não limpar esses dados e finalmente decidir não realizar essa promoção ou evento, e o evento não se repetir no terceiro ano, sua previsão estará errada.

Previsões locais

Quando você deseja prever a demanda por churrasqueiras para uma cidade específica, mas vende apenas 5 unidades nessa cidade, sua população estatística é muito pequena para fazer uma previsão confiável. Nesse caso, é melhor coletar dados de uma área mais ampla, o que lhe dará mais informações para basear suas decisões.

SKU vs. agregação

Sempre que introduzir um novo item em seu portfólio, você não terá informações suficientes para fazer uma previsão confiável. Nesse caso, você pode usar o padrão sazonal de um item semelhante ou de um grupo de itens agregados. É importante calcular a previsão sazonal para diferentes níveis hierárquicos. Se usarmos produtos de ar-condicionado como exemplo, devemos dividi-los em produtos de aquecimento e resfriamento. Não podemos agrupá-los quando se trata de previsão de demanda, pois suas estações alta e baixa são opostas.

Previsão de demanda de pico

Embora existam padrões sazonais claros, em alguns casos pode haver variações de ano para ano. Por exemplo, o Natal é sempre comemorado na mesma data do calendário, mas há variações significativas dependendo do dia específico da semana em que ele cai. O mesmo ocorre com a Páscoa, cuja data varia de ano para ano.

Em ambos os casos, veremos que o pico de demanda pode mudar várias semanas antes ou depois de um ano para o outro. Isso representa um desafio significativo na previsão da demanda sazonal, pois, devido a essas mudanças, não se pode confiar em uma repetição exata dos padrões de compra de um ano para o outro. Por esse motivo, vários fatores devem ser levados em consideração para que seja possível identificar com precisão quando ocorrerá o pico de demanda.

Gerenciamento de sortimento sazonal

Já falamos muitas vezes sobre a importância de ter um sortimento otimizado por meio da análise ABC, o que nos proporciona a maior margem de lucro possível e, em última análise, nos ajuda a atingir nossos objetivos comerciais. Isso também significa que precisamos decidir se há alguns itens que podem ser removidos do nosso portfólio de produtos durante um determinado período do ano, porque não têm demanda suficiente.

Conclusões: empregando o potencial da IA na detecção de padrões de demanda sazonais

Detectar padrões de demanda sazonais não é uma técnica nova. No entanto, se você continuar a usar o Excel em vez de tecnologia especializada no planejamento da cadeia de suprimentos (supply planning), será muito menos competitivo se não adotar ferramentas que aproveitem a Inteligência Artificial para prever a sazonalidade.

A principal vantagem da IA aplicada à detecção de tendências periódicas é que ela é capaz de levar em conta muito mais dados do que as ferramentas tradicionais e, portanto, pode identificar padrões mais complexos e menos óbvios. Da mesma forma, essas tecnologias são altamente escalonáveis, portanto, são ideais se a sua empresa estiver em um momento de rápida expansão, pois poderão acompanhar o seu crescimento.

Com todos esses elementos na mesa – maior precisão na previsão de demanda, detecção de padrões mais sutis, maior escalabilidade – parece bastante evidente que optar por uma ferramenta que incorpore a Inteligência Artificial melhorará muitos de seus processos quando se trata de detectar e prever a demanda sazonal.