Nos negócios e em nossas vidas pessoais fazemos previsões e estimativas sobre eventos futuros. Por exemplo, a estimativa de tempo gasto para chegar na casa de um amigo ou da quantidade de comida necessária para um jantar para diversas pessoas. E a decisão tomada com base na previsão pode nos fazer chegar no horário certo do encontro e comprar a comida na quantidade necessária ou não. Pensando nisso, preparamos este artigo sobre previsão de demanda, abordando conceitos, importância para os negócios e sua evolução ao longo dos anos.

O que é previsão de demanda?

Previsão de demanda, como o próprio nome diz, é a obtenção da estimativa da demanda futura. Isso é feito com as informações disponíveis no momento presente. As previsões podem ser geradas por meio de modelos matemáticos, que se utilizam de dados históricos; por métodos qualitativos, como experiência da gestão ou opinião de experts; ou ainda a combinação dos dois. Quanto, quando e onde são perguntas que buscam ser respondidas por meio da realização de previsões. É importante destacar que as predições não são o mesmo que alvos, porém são estimativas sobre o que ocorrerá. As decisões tomadas com base nos resultados das previsões e a preparação para o futuro resultam no planejamento. Por isso, realizar boas estimativas sobre o futuro é o propósito principal da previsão. 

Qual a importância da previsão de demanda?

Previsão de demanda é uma atividade importante que influencia empresas de diversos segmentos, tais como: varejo, bens de consumo, indústria farmacêutica, automotiva, setor de eletrônicos, maquinário pesado, entre outros.  Leia também: O papel da IA na previsão de demanda na indústria alimentícia.

As previsões de demanda são utilizadas para o planejamento das empresas, visto que todo plano precisa se basear em uma previsão. Além disso, a gestão de processos e a gestão da logística são áreas que se beneficiam de previsões de demanda de qualidade. Assim, as predições são de suma importância, pois possibilitam que os gerentes planejem atividades mais assertivas em direção aos objetivos estratégicos do negócio. É útil ainda para o processo tático e estratégico das empresas. A área de planejamento aplica previsões em seu dia a dia, as quais podem servir de insumo para o time de vendas e marketing a fim de ajudar com insights na geração da demanda e organizar suas ações. 

Os negócios, em sua maioria, precisam realizar previsões em relação aos seus produtos para elaborar um planejamento efetivo tanto no curto quanto no longo prazo. Assim, previsões de demanda são cruciais para as empresas, já que afetam planejamento de estoque, planejamento logístico, programação da produção, planejamento de fluxo de caixa, decisão sobre contratações de novos colaboradores, decisões de compras, entre outros. Previsões de baixa qualidade ou a falta delas podem levar a uma tomada de decisão errônea. Dessa forma, os negócios se preparam de maneira incorreta para o futuro. 

Benefícios

Melhores previsões podem resultar em melhores níveis de serviço, retenção de clientes, redução de custos e redução de desperdícios (excesso de estoque e produtos não vendidos). Além disso, produções de emergência para atender a demanda são mitigadas, pois com a previsão as empresas podem se planejar e tomar decisões que permitam uma resposta proativa.

Não estar preparado para a demanda pode gerar perdas incalculáveis, como redução de market share. Por exemplo, quando o cliente precisa do produto, mas não encontra a marca desejada, ele pode substituir por outras. As empresas não podem mais esperar que a demanda ocorra para reagir e ter o produto certo, no local certo e no tempo certo. Além disso, o aumento exponencial na performance de cadeias logísticas de algumas empresas só foi possível com melhorias nas previsões de demanda. Empresas investem para que consigam prever melhor o futuro, pois sabem que isso gera retorno financeiro. É importante saber o que está acontecendo no ponto de venda para obtenção de uma previsão de demanda mais assertiva. 

Como é a classificação dos horizontes de previsões?

A previsão de demanda pode ser classificada em relação ao horizonte futuro no tempo que se aplica. As três categorias de classificação em relação ao horizonte de tempo são:

  • Previsão de curto alcance: geralmente menor que 3 meses, mas pode ir até 1 ano. Utilizada para planejamento de compras, programação de produção, níveis de mão de obra, níveis de produção.
  • Previsão de médio alcance: geralmente de 3 meses até 1 ano, contudo pode ir de 1 ano até 3 anos. Útil para planejamento de vendas, análise de planos de operação, planejamento de produção e orçamento.
  • Previsão de longo alcance: possui 3 ou mais anos. Esse tipo de previsão pode ser aplicado para planejar novos produtos, expansão, além da pesquisa e desenvolvimento.

Previsões de curto alcance tendem a ser mais assertivas do que previsões de longo alcance.

Quais as principais categorias dos métodos de previsão de demanda?

Os métodos de previsão de demanda dividem-se em três categorias básicas, as quais são:

  1. Qualitativos: métodos que se baseiam nas opiniões de gestores, especialistas, equipe de vendas e questionários de clientes a fim de estimar o valor quantitativo de demanda.
  2. Séries temporais: abordagem estatística que depende de dados históricos para prever a demanda futura. Por esses métodos, há o reconhecimento de tendências e padrões sazonais.
  3. Modelos causais: método quantitativo de previsão de demanda que se utiliza de dados históricos em conjunto com variáveis independentes, tais como: condições econômicas, ações dos concorrentes e campanhas promocionais.

Independentemente da categoria do método de previsão de demanda, um pré-requisito é que haja algum padrão ou relação que possa ser identificado e modelado.

Evolução da previsão de demanda ao longo da história

As organizações começaram a criar departamentos e funções de previsão de demanda ao final de 1980. Entretanto, esse tema já era explorado nas décadas anteriores na academia e por segmentos em que os produtos precisam de diversas partes para serem montados. O início das previsões de demanda nas empresas, em sua maioria, consistiu em modelos simples de estatística, como médias móveis (moving averaging), suavização exponencial simples (simple exponential smoothing), e julgamento por instinto. 

Os avanços tecnológicos em armazenamento e processamento de dados (Big Data) posicionaram a previsão de demanda como um dos atores principais na geração de valor para o Supply Chain. Como resultado desses avanços, as previsões de demanda estão melhorando cada vez mais.

Conclusões e Recomendações

Prever a demanda futura é um desafio que as empresas têm que enfrentar para conseguir tomar decisões que gerem melhores resultados. A previsão de demanda é uma atividade essencial para o planejamento das empresas, pois ela gera diversos benefícios, como: redução de desperdícios, melhor alocação dos recursos, aumento de vendas e receita. Assim, auxilia as organizações a terem o produto certo, no local certo e no tempo certo.

Leia também: O desafio da previsão de demanda na visão da Aquarela.

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Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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