Forecasting (análise preditiva): um passo essencial para o seu negócio

Forecasting (análise preditiva): um passo essencial para o seu negócio

Num contexto em que as supply chains são cada vez mais longas, complexas e sujeitas a uma regulação crescente, as empresas que operam nas diversas etapas deste ciclo de abastecimento deverão estar munidas das melhores ferramentas e estratégias para mitigar os riscos das suas operações e ter uma gestão mais eficiente. É por isso que cada vez mais organizações recorrem ao forecasting (análise preditiva), prevendo, com base em dados históricos, cenários que podem ocorrer no futuro e, assim, fazerem um planeamento mais rigoroso do seu negócio.

O que é o forecasting (análise preditiva)?

Os dados tornaram-se um ativo fundamental para as empresas que operam nesta nova era da indústria 4.0 e da transformação digital. No caso do forecasting (análise preditiva), são utilizados modelos com base em dados históricos e estatísticos, que são depois tratados com o recurso a tecnologias inovadoras (como o big data, o machine learning ou a inteligência artificial), para projetar e antecipar comportamentos dos consumidores. Com isso, as empresas tomam decisões mais precisas, preparando-se para épocas de picos de vendas e para enfrentarem as flutuações do mercado. Não se trata de uma bola de cristal, mas de uma forma inteligente e apoiada na ciência de prever as atividades futuras, com base em padrões históricos.

Em todos os setores, as empresas tiram partido dos modelos preditivos. Por exemplo, as companhias aéreas utilizam ferramentas de análise preditiva para definirem as tarifas das passagens aéreas. Por seu lado, os bancos e instituições de crédito recorrem a estes instrumentos para fazerem a avaliação do risco de crédito, mas também para detetarem potenciais situações de fraude.

Da mesma forma, a análise preditiva é um poderoso aliado para as organizações que pertencem à supply chain. Neste caso, ajuda as empresas a gerirem os seus stocks, a fazerem uma melhor alocação de recursos, ou a projetarem ações promocionais.

De acordo com um estudo publicado em 2020, o mercado global de análise preditiva valia em 2019 cerca de 7,3 mil milhões de dólares, estimando-se uma taxa de crescimento anual de 21,9% até 2027.

Cinco vantagens da análise preditiva

Antecipar o futuro, olhando para o passado. Este é o princípio base dos modelos preditivos, apoiados em algoritmos sofisticados, e cuja implementação apresenta diversos benefícios na organização das operações da supply chain. Tais como:

Gerir melhor inventários e impulsionar vendas

Épocas de pico de vendas como a Black Friday ou o Natal têm de ser planeadas com meses de antecedência. Uma falha neste planeamento poderá significar que a empresa fica sem stock suficiente de produtos para satisfazer os picos de procura. Ao contrário, pode acontecer verificar-se stock em excesso de produtos que, afinal, não são procurados pelos consumidores.

Com o recurso ao forecasting (análise preditiva), as organizações conseguem olhar para o passado e perceber o comportamento dos consumidores, quais as tipologias de produtos mais procuradas nestas épocas e as quantidades necessáriasMelhorar a experiência do consumidor

Com o crescimento do comércio eletrónico, o perfil dos consumidores tornou-se mais exigente: o cliente espera hoje que uma empresa tenha sempre disponíveis os produtos que procura e que estes sejam entregues o mais rápido possível.

Através da análise preditiva, é possível preparar a gestão dos stocks para assegurar a disponibilidade dos artigos mais procurados. Além disso, permite desenhar estratégias para uma distribuição mais rápida e cumprir com as expectativas dos clientes.

Reduzir custos e aumentar a eficiência das operações

Ao basearem as suas decisões em ferramentas de análise preditiva, as organizações conseguem reduzir desperdícios de tempo e recursos (humanos e técnicos), ser mais eficazes nas operações e poupar custos. Por exemplo, o forecasting assegura uma gestão dos inventários mais rigorosa e evita que existam stocks em excesso – que se tornam obsoletos ou têm de ser escoados por via de promoções.

Diminuir os erros

Ao olhar para os padrões de atividade no passado, as organizações conseguem saber quais são as etapas mais sensíveis do processo logístico e aquelas onde os erros ou falhas são mais frequentes. Assim, com essa informação, as empresas podem antecipar a ocorrência de problemas nestas mesmas etapas.

Mitigar riscos

Como já foi mencionado, as cadeias de abastecimento são hoje mais longínquas, assumindo uma dimensão global. Neste sentido, eventos extraordinários como a pandemia da Covid-19 ou a interrupção do Canal do Suez causam disrupções severas na supply chain, podendo colocar em causa a sobrevivência de muitos negócios.

Assim, o forecasting (análise preditiva) é uma forma que as organizações têm ao seu alcance para desenvolverem planos de contingência que lhes permitam mitigar algumas destas ameaças. Como? Os modelos preditivos permitem traçar diversos cenários e avaliar os impactos e os custos associados a cada um desses cenários. Deste modo, as empresas conseguem tomar decisões estratégicas com maior segurança.

Como implementar a análise preditiva na sua organização?

Existem diversos tipos de soluções de análise preditiva, algumas mais sofisticadas, outras mais acessíveis. A escolha da ferramenta correta dependerá sempre das necessidades específicas de cada organização. Mas, em termos muito resumidos, estas são as etapas gerais que devem ser seguidas:

  • O primeiro passo a dar é identificar o(s) problema(s) dentro da empresa para os quais quer encontrar uma solução, definir o tipo de insights que pretende obter com a análise preditiva e delinear os caminhos para obter estas informações.
  • A partir daí será mais fácil identificar os sistemas que serão utilizados para obter os dados necessários (esta é a chamada fase de data preparation).
  • Por fim, desenvolve-se o modelo preditivo, a partir do qual os dados obtidos serão tratados e gerarão resultados que podem ser analisados pela equipa responsável.

Assim, num momento em que o contexto económico é pautado por rápidas mudanças, a análise preditiva assume um papel de especial relevância para os operadores logísticos. Acaba por tornar mais fácil a tarefa de antecipar necessidades futuras, planificar as operações para diferentes cenários, gerir melhor os armazéns e fazer um planeamento mais eficaz das rotas de transporte.

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