A capacidade de prever a demanda de produtos e serviços tornou-se não apenas um diferencial, mas uma necessidade estratégica. A precisão no forecast, ou previsão de demanda, é essencial para a eficiência operacional, afetando diretamente as decisões, desde a compra de insumos até a disponibilidade de produtos nas prateleiras.
Antes de tudo, é preciso saber como usar o forecast. Ter uma ferramenta eficiente à disposição é apenas o primeiro passo; o verdadeiro desafio está em dominar sua utilização de maneira eficaz. Partindo desse pressuposto, é possível ver com nitidez que o forecast é capaz de programar melhor a linha de produção, definir metas do time comercial, atender a necessidade de mercado de cada região do país – com as suas peculiaridades -, montar uma operação eficaz de logística, comprar insumos de maneira efetiva, além de produzir e demandar de uma maneira muito mais organizada e inteligente a operação na indústria e no varejo.
O forecast é o processo de estimar a demanda futura de produtos ou serviços com base em dados históricos, tendências de mercado e outras variáveis relevantes. A nossa experiência já mostrou que a melhoria de distribuição, por exemplo, pode conquistar uma queda de ruptura significativa pela previsibilidade. No caso de um cliente do setor alimentício, a ruptura diminuiu em 20%. Numa gigante do segmento, este é um resultado bastante expressivo. Além disso, para essa mesma empresa, o forecast possibilitou uma redução de 69% do volume fracionado em um ano, o que significa que houve um grande aumento da eficiência no processo de formação de cargas e distribuição.
Quando pensamos na rotina de profissionais que atuam em áreas como S&OP (Sales and Operations Planning), Trade Marketing e Gerência Comercial, a previsão precisa é crucial, podendo determinar o sucesso ou o fracasso de campanhas, de lançamento de produtos e estratégias inteiras de venda. Nesses casos, o forecast não apenas ajuda a evitar excessos e rupturas de estoque, mas também otimiza a produção, a distribuição e a reposição de produtos em todas as etapas comerciais, em cada PDV, garantindo que estejam sempre disponíveis para atender aos varejistas e ao cliente final.
Ainda, é preciso reconhecer que não há apenas um caminho a seguir. Existem várias abordagens para realizar o forecast, sendo mais comuns os modelos estatísticos tradicionais e os baseados em Inteligência Artificial. A escolha do modelo certo pode depender da natureza do negócio e do ambiente de mercado. Indústrias e varejistas mais avançados em previsão de demanda e inteligência de vendas optam pelos modelos de IA devido à capacidade de analisar uma ampla gama de variáveis, como comportamento de consumo, clima, aderência de preço, sazonalidade e lead time de produção. Essas ferramentas incorporam essa versatilidade automaticamente, tornando o processo mais ágil e preciso.
Essas variáveis desempenham papéis fundamentais na elaboração de modelos de previsão de demanda, permitindo que empresas ajustem suas operações de acordo com as condições do mercado e maximizem sua eficiência e lucratividade. O comportamento de consumo, por exemplo, refere-se aos padrões de compra e preferências dos consumidores ao longo do tempo. Em setores como moda e tecnologia, as tendências de consumo podem mudar rapidamente devido a influências culturais, econômicas e sociais, exigindo uma adaptação ágil das estratégias de previsão e produção. Já a aderência de preços diz respeito à sensibilidade dos consumidores às mudanças de preço de um produto ou serviço e o lead time de produção é o tempo necessário para completar o ciclo de produção, desde a colocação do pedido até a entrega final do produto ao cliente. O último é crucial para prever quando os produtos estarão disponíveis para venda e como isso afeta a capacidade de atender à demanda do mercado de forma oportuna.
Os modelos estatísticos baseiam-se exclusivamente em dados históricos para identificar padrões e prever a demanda futura. Entre os métodos mais utilizados estão a média móvel simples, a suavização exponencial e a análise de regressão. Embora amplamente adotados, esses modelos têm limitações evidentes. Eles tendem a ser mais eficazes em ambientes estáveis, em que os padrões históricos são indicativos claros do futuro. Contudo, em setores voláteis como o alimentício, ou diante de alterações rápidas no mercado, como sazonalidades, crises econômicas ou eventos climáticos extremos, esses modelos frequentemente se mostram inadequados.
Por isso, os modelos de IA, como Machine Learning e Deep Learning, representam uma evolução significativa no campo do forecast. Eles têm a capacidade de processar grandes volumes de dados em tempo real, identificando padrões complexos e ajustando-se rapidamente às transições do mercado. As principais vantagens incluem precisão aprimorada e capacidade de adaptação rápida. A IA analisa dados de múltiplas fontes, proporcionando previsões mais precisas e estratégicas em tempo real, enquanto automaticamente se ajusta a novas informações e dinâmicas do mercado.
Com efeito, um forecast preciso traz inúmeros benefícios para todos os agentes envolvidos. Para as indústrias, ele otimiza a produção ao ajustar as linhas de produção de acordo com a demanda prevista, reduzindo custos operacionais, evitando faltas de insumo e desperdícios com eventuais excessos de produção. Além disso, melhora a gestão de estoque ao minimizar a estocagem de produtos e garantir a disponibilidade contínua de itens frescos, o que lá na gôndola representará ao varejo um melhor shelf life. O planejamento de capacidade também é beneficiado, permitindo uma melhor utilização dos recursos e prevenção de gargalos na produção.
Já para os varejistas, previsões precisas aumentam a disponibilidade de produtos – uma vez que o varejo passa a ter um controle maior de fatores como dias para o recebimento da mercadoria e o nível de serviço por SKU. Esses indicadores garantem que eles estejam disponíveis nas prateleiras quando os consumidores desejam, o que aumenta as vendas, a margem de lucro e a satisfação do cliente. Também ajudam a reduzir quebras de estoque, minimizando o risco de perda de vendas por ruptura. E, por fim, permitem uma gestão mais eficiente de promoções e campanhas de marketing, maximizando o retorno sobre o investimento.
Diante da complexidade e das demandas do mercado moderno, investir em soluções avançadas de forecast tornou-se uma necessidade para empresas que buscam se destacar. Trata-se de plataformas que combinam análise preditiva com IA e oferecem insights detalhados, que apoiam decisões estratégicas. Essas soluções permitem que as empresas se adaptem rapidamente aos movimentos do mercado.
O que sempre destaco é que o forecast desempenha um papel fundamental no planejamento de demanda, proporcionando às empresas uma vantagem competitiva significativa. Ao adotar modelos avançados de previsão, as organizações podem não só melhorar sua eficiência operacional e reduzir custos, mas também fortalecer sua capacidade de resposta às demandas do mercado em constante evolução. Investir em soluções de forecast modernas não é apenas uma estratégia inteligente, mas uma necessidade para garantir o crescimento sustentável e a resiliência empresarial no futuro. A sua empresa está preparada para esse cenário? Pense nisso.