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Previsão de demanda: entenda o conceito e como aplicar na sua empresa!

Aprenda o conceito de previsão de demanda e como aplicá-lo na sua empresa para obter informações valiosas sobre o mercado-alvo. Saiba mais!

Postado em
25/1/2024

Você já se perguntou como determinar a quantidade exata de produtos que sua empresa precisa produzir?

A resposta está na Previsão de Demanda, uma peça-chave no planejamento estratégico de qualquer negócio. Este processo analítico pode reduzir significativamente os custos com excesso de inventário e garantir a satisfação do cliente através da disponibilidade do produto. 

Implementar técnicas eficazes de previsão de demanda não é apenas uma opção, mas uma necessidade em um mercado em constante mudança. 

No artigo a seguir, desvendaremos o conceito e apresentaremos métodos práticos para aplicar essa estratégia na sua empresa, garantindo decisões comerciais mais assertivas e lucratividade otimizada. 

Continue lendo para transformar dados em insights poderosos e manter a competitividade do seu negócio.

O que é Previsão de Demanda?

Previsão de demanda é uma técnica empregada por empresas e organizações para estimar a quantidade de produtos ou serviços que os consumidores adquiram no futuro.

Ela se baseia na análise de uma série de fatores que podem influenciar a procura por um produto ou serviço, tais como condições econômicas, tendências de mercado, padrões históricos de vendas, entre outros.

Em países com economia de mercado, a demanda dos consumidores é geralmente o principal motor de produção e investimento.

Prever essa demanda com precisão é, portanto, vital para o sucesso de qualquer negócio.

A previsão de demanda pode ser qualitativa, baseada em opiniões de especialistas e feedback dos consumidores, ou quantitativa, baseada em análise de dados e algoritmos matemáticos.

A previsão qualitativa é geralmente mais eficaz no início do ciclo de vida de um produto, ou para produtos e serviços inovadores, enquanto a previsão quantitativa é mais útil para produtos e serviços estabelecidos com um histórico de vendas sólido.

No entanto, é importante lembrar que a previsão de demanda não é uma ciência exata.

Mesmo os métodos mais sofisticados podem resultar em estimativas incorretas devido a fatores imprevistos, tais como mudanças súbitas na economia, eventos externos ou mudanças nas preferências do consumidor.

Por isso, as previsões de demanda devem ser sempre acompanhadas de uma análise de risco e incerteza.

Um bom sistema de previsão de demanda pode ajudar uma empresa a otimizar a sua produção e o seu inventário, a evitar o excesso ou a falta de estoque, a maximizar as vendas e os lucros e a melhorar o atendimento ao cliente.

No entanto, para ser eficaz, deve ser parte de uma gestão de cadeia de suprimentos bem organizada e estruturada. Além disso, deve ser flexível o suficiente para se adaptar a mudanças nas condições de mercado e nas preferências do consumidor.

Por que é necessário fazer a previsão de demanda?

Ao antecipar a demanda futura, as empresas podem planejar suas atividades de produção, estoque e distribuição de maneira mais adequada, evitando estoques desnecessários ou escassez de produtos.

Isso é fundamental para a gestão do fluxo de caixa, uma vez que permite que as empresas estimem seus futuros ganhos e gastos conforme a variação da demanda. 

Assim, é possível evitar problemas de liquidez e garantir que a empresa tenha os recursos financeiros necessários para operar eficientemente.

Outro ponto importante é que ela também auxilia na definição de estratégias de marketing e vendas, por fornecer informações sobre as preferências e comportamento dos consumidores, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de acordo.

A previsão de demanda também é fundamental para a gestão de estoque, uma vez que ajuda as empresas a determinar a quantidade ideal de produtos a serem mantidos em estoque, evitando desperdício e reduzindo os custos operacionais.

Quais os métodos de previsão de demanda?

Os métodos de previsão de demanda são técnicas utilizadas pelas empresas para prever a demanda futura por seus produtos ou serviços.

Existem vários métodos que podem ser usados para prever a demanda, dependendo das características específicas do mercado, do produto e da empresa em questão.

Um dos métodos mais comuns, conhecido como método estatístico, envolve a análise de dados históricos de venda. 

A projeção é então feita com base em padrões de demanda passados, assumindo que estes se manterão no futuro. Este método é especialmente útil para produtos com padrões de demanda estáveis e previsíveis.

O método de projeção para a previsão de demanda é realizado através da avaliação de tendências econômicas, para esperar um crescimento consistente ao longo do tempo.

A técnica inclui a observação das vendas anteriores ou da demanda por um produto, ou serviço e a projeção desses dados para períodos futuros com a expectativa de que a demanda continuará a seguir a mesma tendência.

Outros métodos estatísticos, mais avançados, usam modelos matemáticos e estatísticos para prever a demanda, como a análise de regressão e as séries temporais. 

Esses modelos analisam não apenas os dados de vendas passadas, mas também outras variáveis que podem afetar a demanda, como fatores econômicos, sociais e políticos.

Além desses métodos quantitativos, existem também métodos qualitativos de previsão de demanda. 

Esses são baseados na opinião de especialistas, pesquisas de mercado, feedback do cliente e outras fontes de informação que não podem ser quantificadas facilmente.

Eles usam métodos são geralmente usados quando não há dados históricos suficientes ou quando o produto é muito novo no mercado.

Em qualquer caso, a previsão de demanda é uma arte tanto quanto uma ciência.

Embora os métodos estatísticos possam fornecer uma base sólida para a previsão, é também crucial considerar a intuição e experiência empresarial.

Afinal, nenhum modelo matemático ou estatístico pode capturar todas as complexidades e incertezas reais dos negócios.

Por isso, ao fazer previsões de demanda, deve-se sempre ter em mente que elas são apenas estimativas, e não certezas, que devem ser constantemente atualizadas e ajustadas à luz de novas informações e mudanças nas condições de mercado.

O que é sazonalidade e como ela afeta a previsão de demanda

A sazonalidade é uma característica marcante que consiste na oscilação de demanda que ocorre em determinados períodos, afetando a logística e a produção. Ela é observada em diversas áreas, como vendas de lojas, setor agrícola, turismo entre outros.

A previsibilidade dessas mudanças ocorre em decorrência de fatores como clima, datas comemorativas e feriados que, repetidamente, causam um aumento ou diminuição do consumo.

Com isso, a sazonalidade é um componente vital para a previsão de demanda, uma ferramenta essencial na gestão de empresas e na logística.

É necessário ter um entendimento claro da variação da demanda ao longo do ano para adequar a produção e a logística, evitando excesso de estoque ou escassez de produtos.

Uma previsão assertiva facilita o planejamento de compras, produção e distribuição de um negócio, podendo impactar no sucesso da empresa.

Uma estratégia adequada nesse sentido permite maximizar vendas em períodos de pico e minimizar perdas em períodos de baixa.

Portanto, esse é um elemento de grande importância que, se bem compreendido e utilizado, pode trazer vantagens competitivas para empresas.

É possível utilizar Inteligência Artificial para fazer previsão de demanda?

Sim, é absolutamente possível utilizar Inteligência Artificial (IA) para fazer previsões de demanda. 

As técnicas de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, têm o potencial de transformar significativamente como as empresas prevêem a demanda de seus produtos e serviços.

Há várias maneiras pelas quais a IA pode ser aplicada na previsão de demanda.
Um exemplo é o uso da aprendizagem de máquina para analisar grandes volumes de dados históricos de vendas e identificar padrões que podem ser utilizados para prever a demanda futura.

Esta análise pode ser extremamente detalhada, considerando fatores como a sazonalidade, tendências de mercado, condições econômicas e até mesmo o clima. 

Por exemplo, uma empresa de venda de roupas pode usar a IA para prever a demanda por diferentes estilos ou tamanhos de roupas com base em dados de vendas passados e tendências atuais de moda.

Outra aplicação é o uso de processamento de linguagem natural para analisar dados de mídia social ou revisões de produtos para identificar tendências emergentes que poderiam impactar a demanda. 

Por exemplo, uma empresa de tecnologia poderia usar essa técnica para monitorar a conversa online sobre seus produtos e identificar qualquer aumento ou queda repentina no interesse que poderia indicar uma mudança na demanda.

Além disso, a IA também pode ser utilizada para melhorar a eficiência do processo de previsão de demanda. 

Por exemplo, ela pode automatizar o processo de coleta e análise de dados, liberando tempo para a equipe de planejamento se concentrar em decisões estratégicas.

Contudo, é importante ressaltar que, embora a IA melhore a precisão e eficiência das previsões de demanda, ela não é uma solução mágica. O sucesso na previsão de demanda ainda requer uma compreensão sólida do mercado e um processo de planejamento estratégico efetivo.

O Sensio é um software de gestão industrial que contam com previsão de demanda impulsionada por IA, garantindo resultados muito melhores. Conheça aqui e faça um teste grátis.

Dúvidas comuns

Previsão de Demanda é o mesmo que Previsão de Vendas?

A previsão de demanda e a previsão de vendas são dois conceitos cruciais em qualquer negócio, mas não são o mesmo. 

Embora relacionados, eles fornecem insights valiosos para o planejamento e a tomada de decisões estratégicas.

  • Previsão de vendas: a previsão de vendas consiste em estimar a quantidade de um produto ou serviço que uma empresa espera vender dentro de um determinado período. Essa projeção é baseada na análise de dados históricos de vendas, condições de mercado e outras variáveis relevantes. A previsão de vendas é mais interna e foca nos produtos e serviços que a empresa planeja vender. Ela é limitada pela capacidade de produção e entrega da empresa.
  • Previsão de demanda: a previsão de demanda envolve a estimativa do total de produtos ou serviços que os consumidores comprarão no futuro. Isso inclui a análise de tendências de mercado, comportamento do consumidor e fatores ambientais. A previsão de demanda é mais externa e refere-se à quantidade de produtos ou serviços que os consumidores estão dispostos a comprar, independentemente da capacidade da empresa de atender a essa demanda.

A previsão de demanda é um elemento chave para prever as vendas, mas também é crucial para o planejamento da produção, gestão de estoques, logística, entre outros aspectos do negócio. 

Ter uma compreensão precisa da diferença entre a previsão de vendas e a previsão de demanda e saber como realizar cada uma eficazmente é essencial para o sucesso a longo prazo de qualquer negócio.

S&OP é previsão de demanda?

O Planejamento de Vendas e Operações (S&OP) é um processo integrado que vai além da simples previsão de demanda. 

Ele envolve a colaboração entre todas as principais funções de negócio - vendas, marketing, desenvolvimento de produtos, operações e finanças - a fim de criar uma única previsão de vendas e produção, baseada em consenso e orientada operacionalmente.

Esse processo é crucial para as empresas, por permitir o alinhamento da produção e das operações com a demanda do mercado e os objetivos estratégicos da organização. 

Embora a previsão de demanda seja um componente fundamental do S&OP, o processo vai além disso.

No âmbito do S&OP, a previsão de demanda serve como entrada para o processo de planejamento operacional e de produção. 

Nesse processo, são consideradas a capacidade da empresa, as restrições de recursos e as metas financeiras, a fim de desenvolver um plano detalhado de produção e inventário.

Dessa forma, o S&OP abrange várias funções e níveis na organização, indo além da simples previsão de demanda. 

Ele permite efetivamente o planejamento, a coordenação e o gerenciamento de todas as atividades relacionadas à produção, venda e entrega de produtos e serviços.

Como medir o erro da previsão de demanda? Quais as melhores métricas?

A previsão de demanda é uma técnica crucialmente essencial na gestão de qualquer negócio, ao permitir que as empresas prevejam a quantidade de produtos ou serviços que os clientes podem necessitar no futuro.

No entanto, medir o erro na previsão de demanda é um aspecto crítico que pode determinar o sucesso do planejamento estratégico.

Várias métricas podem ser usadas para medir o erro da previsão de demanda. 

Entre as mais comuns estão:

  • a Média do Erro Absoluto (MAE), média do valor absoluto dos erros; 
  • a Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMSE), que mede a amplitude dos erros, penalizando mais erros maiores; 
  • o Erro Médio Absoluto Percentual (MAPE), que representa o erro médio em termos percentuais, facilitando a interpretação dos resultados.

Além disso, o Índice de Qualidade da Previsão (IQP) é uma métrica avançada que combina o MAE e o viés, fornecendo um indicador mais completo do erro de previsão.

Importante ressaltar que a escolha da métrica mais apropriada deve considerar o tipo de dados, o modelo de previsão utilizado e os objetivos da empresa.

Em suma, a medida do erro de previsão de demanda é uma etapa indispensável no processo de planejamento estratégico, auxiliando as organizações a adaptar suas estratégias, melhorar a eficiência operacional e maximizar a lucratividade.

A escolha da métrica de erro mais adequada, portanto, é uma decisão estratégica que deve ser tomada com base em uma análise cuidadosa.

Qual é um valor de erro aceitável para a previsão de demanda?

O valor de erro aceitável para a previsão de demanda é um tópico complexo e variável, ao depender fortemente do setor e da natureza do produto ou serviço em questão.

Em alguns setores, como o farmacêutico, a previsão precisa é essencial, pois a falta de um produto poderia ter consequências graves. Portanto, um erro de previsão, mesmo que minúsculo, não seria aceitável.

No entanto, em outros setores, como o varejo, onde as consequências de uma previsão imprecisa são menos severas, mas erro pode ser tolerado.

Em certos cenários, um erro de 50% é considerado bom, enquanto em outros, 20% é considerado alto.

É importante ressaltar que reduzir o erro pode exigir recursos significativos, e que muitas vezes trabalhar com um erro não tão baixo pode ser a melhor opção. Por exemplo, pode ser que o modelo exigido para uma previsão com um erro de 5% terá um custo computacional 10 vezes maior do que um erro de 10%.

Por isso, as empresas devem equilibrar o custo e o benefício de melhorar a precisão de suas previsões.

Além disso, é crucial lembrar que por mais precisas que sejam as previsões, sempre haverá um grau de incerteza.

Existe uma frase famosa que diz "Todos os modelos são errados, porém, alguns são úteis".

Considerações finais

A conclusão sobre a importância da previsão de demanda para a indústria é indiscutível.

A previsão de demanda é uma peça crucial para garantir a eficiência e a rentabilidade de uma indústria. Um planejamento adequado e preciso referente à demanda futura permite que as indústrias gerenciem melhor seus recursos, minimizem desperdícios e evitem desequilíbrios na cadeia de abastecimento.

Quando uma indústria tem uma percepção clara da demanda futura, ela é capaz de programar sua produção e sua logística de maneira eficiente, contribuindo para um fluxo de trabalho suave e uma entrega oportuna.

A previsão de demanda também é fundamental para a tomada de decisões estratégicas, como expansão de capacidade, investimento em novos equipamentos ou contratação de mais mão de obra.

Essa visão futura permite minimizar riscos e maximizar oportunidades. Errar na previsão de demanda pode acarretar em situações como falta ou excesso de produto, sendo ambas prejudiciais à saúde financeira da indústria.

Por isso, a previsão de demanda deve ser tratada como uma prioridade alta por gestores industriais, destacando-se como um elemento vital para a sobrevivência e o crescimento sustentável de uma indústria em um mercado cada vez mais competitivo e volátil.

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