O guia para previsão de demanda: o que é, por que é importante e métodos

Dicas para uma boa previsão de demanda

A dura verdade é que as previsões, por sua própria natureza, são, na melhor das hipóteses, suposições. Naturalmente, quanto mais dados você tiver, melhores serão essas suposições.

Mas ainda há uma abundância de fatores que podem mudar a cenario.

Se não destacar estes fatores, eles rapidamente frustrarão sua previsão diante de seus próprios olhos.

Então, como os melhores negócios na previsão da demanda de terrenos? Como eles avaliam continuamente o que seus clientes querem e alinham seus esforços para esse fim?

Aqui estão algumas dicas:

1. A validação contínua desfaz o processo de demand forecasting

As percepções do mercado podem tomar previsões estatísticas baseadas em dados históricos de vendas, e dar-lhes o dom da previsão. Digamos que você vende equipamentos de escritório e stands de laptops estão sem stock durante a quarentena, isso significa que você continuará a fazê-lo agora?

Ou o fato de que as pessoas estão voltando à vida de escritório significa que as vendas irão desacelerar?

Os dados históricos de vendas podem lhe dar uma visão geral, mas na maioria das vezes, não é o quadro completo. As empresas mais bem sucedidas fundamentam suas previsões com insights do mercado.

Feito corretamente, isto envolverá várias equipes e será um consenso de melhores práticas, gerando de forma automática um processo de validação.

2. É compreensível e fácil de explicar

Uma previsão da demanda não deve ser tão complexa que ninguém a entenda. Muito pelo contrário. Deve ser fácil de entender por qualquer uma das partes interessadas.

Além disso, precisa ser explicável. Facilmente explicável. Tanto as percepções dentro dela quanto as ações desejadas que dela decorrem.

3. Deve ser gravável e mensurável

Não registre a precisão (ou melhor, o erro) de sua previsão de demanda e você nunca saberá se você estava fora em 0,5% ou 50%.

E isso é importante: 0,5% é um grande sucesso. 50% é um fracasso total.

Saber de qual deles você estava mais próximo ajudará na próxima vez que você tiver que criar um. O que deve acontecer em breve.

Quanto mais você medir sua previsão, melhor você será capaz de ajustá-la e fazer mudanças nela.

Os erros que você não sabe que está fazendo serão repetidos com frecuencia.

4. Toda previsão de demanda deve ter um proprietário

Toda previsão que você criar deve ter um proprietário. Alguém que seja responsável por seu sucesso e precisão. Sem um proprietário, é mais provável criar erros do que criar uma vantagem competitiva.

Lembre-se, as decisões que você toma com base nesta previsão podem ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.

Se for você quem está tomando essas decisões, você assumirá a responsabilidade final se elas estiverem erradas.

Quais os métodos de previsão de demanda?

Há muitos modelos diferentes que você pode contemplar ao pensar em projetar sua própria previsão de demanda. Naturalmente, há prós e contras para cada um deles. Em alguns casos, a combinação deles pode lhe dar os melhores resultados.

Na próxima seção, exploraremos algumas das abordagens mais comuns de previsão da demanda.

1. Análise da série temporal

O que as vendas dos últimos 12 meses podem prever para o próximo ano? Essa é a premissa da análise da série temporal.

Como um dos métodos mais comuns de previsão da demanda estatística, este é um método prático para se concentrar.

Procura padrões em dados que possam ser replicados, avançando. Ele também permite ver o que pode ter influenciado esses padrões e fazer previsões mais precisas.

Há mais de um tipo de modelo nesta função de análise também. Há médias móveis, suavização exponencial e modelos de média móvel integrada autoregressiva (ARIMA).

Cada modelo usa um método diferente para analisar seus dados. A qual se deve prestar muita atenção, para aumentar seu potencial de sucesso.

2. Previsão da demanda baseada em juízo e conhecimento

Qual a probabilidade de as pessoas em sua empresa fazerem grandes previsões sobre a demanda futura? A resposta a isso dependerá da força de sua capacidade e será diferente por empresa, equipe ou mesmo por pessoa.

Um dos maiores desafios na previsão efetiva da demanda é que os dados não podem dizer muito.

Se você é um novo negócio, ou está lançando um novo produto em um novo mercado, há quase certamente uma deficiência de dados em que você pode confiar. Isso faria com que valesse a pena considerar uma previsão baseada em julgamento.

O mesmo pode ser dito sobre mercados com altos níveis de interrupção, dada a limitada capacidade de aprendizagem de máquinas e modelagem estatística em áreas desconhecidas.

Se sua abordagem de previsão de demanda assegura que as percepções de mercado sejam ativamente coletadas, você estará melhor informado e, portanto, terá uma chance maior de criar uma previsão precisa.

Para dar a si mesmo a melhor chance de sucesso na modelagem baseada em julgamento, você precisará pesquisar um grande número de áreas. Isso provavelmente incluiria pesquisa de mercado, análises da concorrência, falando com os clientes, sua equipe de vendas e até mesmo especialistas do mercado externo.

Considerando esta abordagem pode ajudá-lo a analisar fatores que não são captados por outros modelos.

Mas, como em qualquer outro modelo, há inconvenientes a considerar.

As pessoas estão fazendo estes julgamentos totalmente imparciais? Eles estão tomando decisões baseadas exclusivamente em dados ou com preconceitos de seus próprios sentimentos sobre produtos ou mercados?

Da mesma forma, você pode repetir este processo? Muitas vezes é muito difícil produzir os mesmos números com diferentes partes interessadas, tornando a previsão baseada no julgamento difícil de ser replicada a longo prazo.

3. Análise das causas

A análise causal identifica as relações de causa-e-efeito que impactam a demanda. Ela envolve a análise de dados para mostrar como mudanças como preço, promoções ou indicadores econômicos podem mudar a demanda.

A análise causal pode ser usada para fazer previsões a curto e longo prazo e muitas vezes envolve o uso de experimentos para testar as relações causais entre as variáveis.

4. Análise de regressão

A análise de regressão explora a ligação entre a demanda e múltiplas outras variáveis. Quer seja preço, participação de mercado, condições ambientais ou de mercado.

Este tipo de análise permite avaliar como a mudança de uma das variáveis pode impactar a demanda. E, portanto, otimizá-las. O que ajudará no planejamento de sua cadeia de suprimentos.

Qual é a diferença entre a análise causal e a análise de regressão?

Uma diferença fundamental entre análise causal e análise de regressão é que a análise causal tende a se concentrar em variáveis específicas, enquanto a análise de regressão adota uma abordagem mais abrangente e considera múltiplas.

Outra diferença é que a análise causal muitas vezes envolve a experimentação para o benefício dos testes. A análise de regressão é tipicamente baseada em dados históricos e modelagem estatística.

5. Machine Learning

As capacidades da machine learning e da AI são bastante impressionantes. O uso destas técnicas avançadas para analisar dados passados e tomar decisões informadas sobre a demanda futura pode economizar tempo e dinheiro.

Fornecer dados históricos a uma plataforma de aprendizagem de máquinas pode extrair padrões e tornar a estimativa da demanda futura muito mais fácil. Especialmente onde métodos mais tradicionais podem não ser eficazes.

Se você está em um negócio onde a indústria muda bruscamente e sem aviso prévio, sustentar sua previsão com o machine learning pode ser incrivelmente útil a longo prazo.

A Inteligência artificial é definida de uma maneira que está sempre a aprender. E assim, em teoria, a precisão de sua previsão com a aprendizagem da máquina deve melhorar com o tempo.

Existem armadilhas, é claro. Não ter dados suficientes para analisar pode resultar em uma previsão limitada. Confiar demais em dados incompletos ou não precisos pode resultar em falhas.

Como você pode melhorar a precisão de suas previsões de demanda?

Escolher o melhor modelo de previsão para você, ajudará a torná-los mais precisos e, portanto, ajudará você a tomar decisões comerciais sólidas e informadas.

Mas mesmo assim, há medidas que você pode tomar para liberar ricos insights e trazer maior clareza ao seu negócio.

Nossa próxima seção se concentrará em como você pode elevar ainda mais suas previsões de demanda.

Agregação versus desagregação

O crescimento dos dados e sua utilização nos negócios é monumental. Mas como qualquer cientista de dados lhe dirá, ter os dados e usá-los são duas coisas muito diferentes.

Falamos frequentemente da importância de ter estratégias de estocagem específicas para cada a ser estocado. É compreensível então, você pode pensar que o mesmo pensamento pode ajudá-lo a prever, também.

Só que nem sempre é esse o caso.

O gráfico abaixo explica por que a agregação pode ajudar em sua previsão.

A razão pela qual a agregação pode ajudar a melhorar seu modelo de previsão de demanda é devido ao poder de conjuntos de dados maiores. A lei de grandes números dita que quanto maior o tamanho da amostra, mais representativa ela é da população mais ampla.

A obtenção de dados de vendas de uma vila nunca se relacionará com um país inteiro. Mas pegue esses mesmos dados de 5 cidades dentro do país e é muito mais provável que eles se correlacionem.

Utilize mais pontos de dados e você eliminará o ruído das anomalias. Isso significa que você encontrará mais padrões e uma maior capacidade de responder por variáveis.

Da mesma forma, imagine que você está prevendo a demanda de um SKU que foi lançada recentemente. É pouco provável que você tenha um conjunto completo de dados. Entretanto, se você agregar a previsão a partir do nível da categoria, é provável que você tenha uma idéia melhor de como a demanda irá evoluir para a unidade para estocagem em questão.

Aqui estão alguns exemplos comuns de como você pode agregar seus planos de demanda:

Um grande ponto positivo do uso da agregação é que seus dados têm menos probabilidade de serem influenciados por irregularidades singulares.

No entanto, não prestando atenção aos fatos que normalmente se destacam, você pode perder dados importantes que poderiam impactar seu negócio.

Decida usar a agregação caso a caso, e você não vai errar muito.

Como a desagregação pode lhe ajudar?

Claro, a agregação de dados pode ser muito útil. No entanto, você ainda precisará de insights de nível granular para entender os padrões de demanda para cada produto individualmente.

Normalmente, o nível mais baixo de granularidade na previsão da demanda se refere à desagregação da previsão da demanda pela combinação de localização da SKU ou mesmo pelo cliente.

O primeiro pode ajudá-lo a otimizar sua alocação e reabastecimento para garantir que você atenda à demanda prevista com o nível mínimo de estoque.

Este último pode ajudá-lo a identificar quais clientes são mais lucrativos, quais têm potencial de crescimento e quais são responsáveis apenas por uma pequena proporção da demanda prevista.

E por que você deveria se preocupar com isso? Bem, esta visão inestimável ajudará a garantir que você invista seu tempo, dinheiro e energia nas áreas de seu negócio ou nos clientes que agregam mais valor.

Como ‘slots de tempo’ podem criar previsões de demanda mais confiáveis e robustas?

Outro método de agregar suas previsões de demanda é por tempo.

As previsões mensais tendem a ser mais confiáveis do que as previsões diárias ou semanais. A razão para isso é que elas tendem a ser muito menos voláteis. Pode haver diferenças semana a semana ou mesmo dia a dia em quantos produtos são vendidos, mas no decorrer de um mês, estes são aplanados

Aqui estão algumas razões pelas quais a previsão da demanda mensal é mais confiável:

1. A previsão mensal absorve melhor a volatilidade do cliente.

Se alguém normalmente faz um pedido na primeira semana do mês, mas depois faz um pedido na segunda semana, isso perturbaria enormemente seus dados, se modelados pela semana.

Mensalmente, esse desvio seria absorvido e seus dados seriam igualmente úteis.

2. A previsão mensal pode ser mais eficiente

A criação de previsões semanais pode ser muito mais demorada e intensiva em termos de recursos do que a criação de previsões mensais.

Com previsões mensais, você pode precisar reunir e analisar dados uma vez por mês, enquanto que com previsões semanais, você pode precisar repetir o processo quatro ou cinco vezes por mês, dependendo do número de semanas do mês.

3. Os cronogramas mensais lidam melhor com a sazonalidade.

Toda empresa tem semanas lentas. Imagine que você está em um mercado que abranda para o Natal, o período do Ano Novo chinês ou talvez mesmo durante a estação do verão.

Em modelos de previsão semanal, estas semanas tranquilas podem produzir lacunas que têm uma influência maior sobre sua previsão de demanda. Consequentemente, você acaba tendo uma previsão muito mais rapida. Isto, por sua vez, é muito mais difícil de se planejar.

Há algum uso para o uso previsão semanal da demanda?

Sim, há. Mas você precisa saber quando e como utilizá-lo eficazmente.

A previsão semanal requer mais esforço do que mensal, mas onde surgem padrões que ditam uma atividade de vendas irregular, mas repetitiva, dependendo da semana dentro do mês, vale a pena pensar.

Aqui está um bom exemplo:

Como você pode ver nesta imagem, 60% das vendas vêm na primeira semana do mês.

Ao usar dados mostrando resultados como estes em um modelo de previsão semanal, é provável que você seja mais ágil e possa tomar medidas mais pró-ativas para alinhar a oferta e a demanda mais de perto. Isto significa que você pode otimizar os níveis de estoque, melhorar a gestão de receita e, portanto, os lucros.

Usos igualmente importantes para modelos de previsão semanal podem ser se você tiver um cliente que também usa um modelo semanal. Aumentar a ligação entre você e eles pode ser inestimável para aumentar a precisão e alinhar os esforços de ambas as empresas.

Como Slim4 pode ajudar você a prever a demanda com confiança?

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