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Qual a importância da previsão de demanda (demand forecasting) no varejo?

6 minutos para ler

O varejo procura sempre alinhar a necessidade dos clientes com seus estoques e com a demanda de mercado, de modo que não haja falta ou sobra de produtos. Dessa forma, a previsão de demanda é uma maneira de estar sempre à frente dos concorrentes. Para garantir essa vantagem, é essencial entender o padrão de consumo do mercado e dos seus consumidores. 

As premissas do demand forecasting envolvem a coleta, análise e o compartilhamento de dados sobre o negócio. Se você quer saber mais sobre a importância da previsão de demanda, continue acompanhando o nosso artigo! 

A importância da previsão de demanda

Inicialmente, é preciso entender que a previsão de demanda gira em torno das expectativas de vendas de um produto ou serviço. 

Imagine, por exemplo, a possibilidade de cruzar os dados de compra registrados em diferentes períodos históricos, respeitando a sua sazonalidade para traçar previsões de vendas futuras. Essa ação, certamente, ajudaria a criar um baseline de compras para abastecimento de estoque, certo? Esse é um ponto de partida da previsão de demanda! Contudo, diversos outros processos devem acontecer para garantir uma boa previsão de demanda. Seguem abaixo alguns passos que melhoram a eficácia da previsão:

Novos Produtos

No caso do desenvolvimento de novos produtos, é importante haver uma herança de históricos dos produtos substituídos. Para isso, é essencial receber tal informação no catálogo de produtos.

Eventos promocionais

Apesar da leitura da sazonalidade de vendas estar presente na análise histórica dos dados, é importante considerar eventos promocionais, como por exemplo campanha de exposição de um produto como fator de aumento de demanda.

Preços e Promoções

O preço do produto também influencia no volume de vendas. Quanto mais elástico for o preço de um produto, maior a variação que esse produto sofrerá em decorrência do aumento ou diminuição do preço.

Nível de abastecimento de estoque

É importante analisar os níveis de abastecimento de estoque do passado para avaliar se houve alguma demanda que foi reduzida por conta da ruptura do estoque. Todos esses efeitos devem ser retirados da análise para não influenciar o demand forecasting.

Ponto fora da curva (Outlier)

Os outliers são outros fatores que podem comprometer a previsão. Eventos atípicos, como por exemplo choque de oferta de arroz ou um alto volume da compra de papéis higiênicos no começo da pandemia, não devem ter influência na previsão de cenários futuros. Para isso, é preciso utilizar técnicas de suavização da curva, evitando assim discrepâncias do modelo.

Informações de mercado

Variações em decorrência de fatores externos acontecem, portanto, quanto mais informação externa houver, melhor será a performance do modelo. Como exemplo, podemos citar indicadores macroeconômicos, análise da concorrência, clima, etc.

Além disso, a previsão de demanda também é essencial em dois outros pontos: no controle de estoque e na análise do perfil de consumidor ideal. 

É praticamente impossível conhecer as preferências de compra de todos os clientes de um negócio. Nesse ponto, a previsão de demanda entra para auxiliar novamente o varejo. Essa técnica permite uma análise aprofundada do comportamento de compra, satisfação com os produtos e serviços oferecidos, dentre outros aspectos da jornada de compra do consumidor. Assim, é possível entender melhor o comportamento dos consumidores em geral.

Já com relação ao controle de estoque, podemos dizer que a previsão de demanda ajuda no melhor balanceamento do inventário da empresa e das promoções. Além disso, é possível introduzir novos mix de produtos de acordo com a procura.

Sendo assim, também é possível evitar um mal muito conhecido entre os varejistas: a perda de vendas, conhecida como ruptura de item. Analisando os gastos gerados com estoque parado, nota-se que a ruptura de item é um dos principais problemas, pois gera custos e leva a perda de produtos (em caso de perecíveis). 

Com o entendimento desses dados, a empresa pode, inclusive, modificar e alinhar o plano de negócios de acordo com as expectativas e necessidades do consumidor. 

Previsão de varejo

Como gerir uma previsão de demanda mais eficaz 

Conforme abordado anteriormente, para fazer uma gestão adequada da previsão de demanda, é necessário analisar fatores como: histórico de compras, preferências do consumidor, resultados de publicidade de determinados produtos, nível de atividade econômica do país, entre outros. 

Dessa forma, é possível  aumentar a previsibilidade e, sendo assim, direcionar todo o abastecimento da cadeia de suprimentos, logística e vendas.

Portanto, entenda agora quais são os passos para implementar um processo de planejamento de demanda:

1 – Conheça os seus dados 

De forma objetiva, o primeiro passo é estruturar as informações do seu negócio. Organize o histórico de vendas, promoções, catálogo de produtos, sazonalidade, estoque e todas as informações que, de alguma forma, influenciam o volume de vendas. 

2 – Compreenda o seu mercado

Para uma previsão de demanda mais eficaz, é imprescindível conhecer de forma ampla o comportamento do mercado em que sua empresa está inserida. Assim como os principais fatores de variação da demanda. Essas informações serão fundamentais na etapa de tunning do seu modelo.

3 – Invista em conhecimento e tecnologia 

É essencial investir em conhecimento para implementação de modelos de machine learning que tenham uma boa eficácia e em uma plataforma cloud para industrialização do seu modelo de demand forecasting. Afinal, para obter o máximo de precisão e objetividade, é preciso investir em uma automação eficaz para operacionalizar toda a análise de dados. 

É importante começar pelo básico, amadureça seu conhecimento, entenda os gaps e utilize dados para melhorar a performance do modelo. Um modelo de demand forecasting pode ser tão sofisticado quanto se queira, portanto comece pelo mais simples, gere retorno para o negócio e, então,  melhore o seu modelo.


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