Previsão da procura: qual é o seu impacto na cadeia de abastecimento?

Num cenário ideal, as empresas teriam à disposição dos seus clientes a quantidade exata de produto que lhes permitiria responder à procura durante o ano. No entanto, tal revela-se praticamente impossível. Afinal, as flutuações da procura associam-se a inúmeros fatores — alguns deles impossíveis de controlar. Mas podem, muitas vezes, antecipar-se. A previsão da procura consiste, pois, numa solução incontornável para evitar o desencontro entre a oferta e a procura no mercado.

Exploramos, neste artigo, as principais vantagens inerentes às estratégias de previsão da procura e, ainda, os diferentes métodos que podem implementar-se neste âmbito.

O que é a previsão da procura?

A previsão da procura é o processo de análise preditiva que as empresas utilizam para estimar a quantidade de produtos ou serviços que os consumidores irão necessitar no futuro. Na prática, traduz-se numa análise do impacto de um conjunto de variáveis que afetam o comportamento da procura — padrões históricos de vendas, decisões empresariais internas ou fatores externos —, incrementando assim a sua capacidade de prever o futuro com precisão.

A previsão da procura é, por isso, crucial para a eficaz gestão da cadeia de abastecimento. Trata-se de uma ferramenta central para a tomada de decisões e, decerto, para a redução dos custos operacionais, nomeadamente no que concerne à produção, à gestão do stock e à distribuição dos produtos.

Qual é a importância da previsão da procura na cadeia de abastecimento?

Uma supply chain eficiente garante que todas as etapas do processo de produção e entrega funcionam de forma harmoniosa: da aquisição da matéria-prima até à entrega do produto final. Por conseguinte, a previsão da procura é um pilar fulcral na otimização desses processos operacionais, bem como na redução dos custos. A sua eficaz implementação apresenta, portanto, um impacto significativo em diversas áreas:

Tomada de decisões estratégicas

Num mercado em constante mudança, as empresas precisam de estar um passo à frente. A previsão da procura oferece dados estratégicos para a tomada de decisões proativas no que respeita, por exemplo, ao desenvolvimento de novos produtos, à expansão para outros mercados e a oportunidades de investimento. Com esse conhecimento, as empresas podem delinear estratégias mais eficazes, ganhando vantagem competitiva e impulsionando o seu crescimento.

Planeamento da produção

Ao alinhar os níveis de produção com as flutuações do consumo, é possível otimizar os recursos, minimizar o desperdício e garantir a utilização ideal das capacidades produtivas da organização. Isto contribui, sem dúvida, para evitar cenários de subprodução ou superprodução, resultando numa maior eficiência operacional.

Planificação das compras

A previsão da procura permite que as empresas delineiem estratégias mais eficientes para as compras de matéria-prima, de acordo com as necessidades futuras do mercado. Reduz-se, dessa forma, as compras excessivas ou de emergência, e facilitam-se as poupanças de custos.

Gestão de stock

A gestão de inventário representa um desafio significativo para as empresas. O excesso de stock pode originar elevados custos de armazenamento, aumentando o risco de deterioração, ou obsolescência, e reduzindo o fluxo de caixa. Por outro lado, as ruturas de stock podem resultar em perda de vendas e na deceção de clientes. Encontrar o equilíbrio certo é, assim, vital.

A previsão da procura permite, então, que as empresas ajustem a produção à procura e mantenham níveis ideais de stock. Desse modo, podem reduzir os custos — financeiros e reputacionais — associados à má gestão do inventário.

Alocação de recursos

Uma precisa previsão da procura ajuda as empresas a alocar os recursos disponíveis de forma mais eficiente, nomeadamente, de capital, humanos, de infraestruturas e operacionais. A otimização dos recursos permite que as empresas reajam mais prontamente às exigências do mercado, garantindo assim uma vantagem competitiva.

Transporte e logística

Compreender os padrões da procura viabiliza um melhor planeamento da rede de distribuição. Através da otimização das rotas, torna-se possível assegurar um incremento da eficiência das operações de transporte das mercadorias.

Satisfação do cliente

Por fim, devemos sublinhar que a previsão da procura tem um impacto significativo na satisfação dos consumidores. Ao garantir a disponibilidade dos seus produtos prediletos quando e onde precisam, as organizações oferecem uma resposta consistente às suas necessidades e ambições. Desse modo, cimenta-se a relação entre a marca e o cliente, o que conduz a níveis mais elevados de fidelização e, consequentemente, maiores receitas.

9 métodos de previsão da procura

Os modelos de previsão da procura são o alicerce da recolha de dados, da sua análise e, portanto, da antecipação das variações do mercado. Existem dois grupos de modelos clássicos de previsão da procura — qualitativos e quantitativos —, sendo que cada um deles engloba diferentes métodos.

Métodos qualitativos

Os métodos qualitativos baseiam-se em opiniões de especialistas, pesquisas ou técnicas comparativas, com o intuito de produzir estimativas relativas ao futuro. Podem utilizar-se quando a empresa não dispõe de dados suficientes sobre determinado produto ou serviço. Recorre-se a estes métodos, frequentemente, aquando do lançamento de novos produtos.

Os modelos qualitativos englobam, então, metodologias como:

1. Método de Delphi

Neste método de previsão da procura, as empresas recorrem às opiniões de especialistas relativamente às suas previsões para o mercado em causa. Esta técnica envolve várias fases de consulta a estes especialistas. As respostas são, assim, compiladas e apresentadas aos participantes, que têm a oportunidade de rever as suas opiniões com base no feedback dos demais especialistas. Repete-se este processo até ser atingido, por fim, um consenso.

2. Estudos de mercado

Este método recorre, sobretudo, a pesquisas de mercado, focus groups e cases studies. Desse modo, permite a identificação de padrões e tendências que podem influenciar o consumo. Por meio dessas informações, os analistas fazem projeções, fornecendo insights valiosos para o desenho da estratégia operacional a adotar.

3. Consenso de painel

Envolve a reunião de um grupo de pessoas com conhecimento relevante sobre a área em estudo, possibilitando que cheguem a um acordo sobre a procura futura. Este método de previsão da procura é semelhante ao Delphi, mas as discussões ocorrem em grupo, e não anonimamente.

4. Analogia histórica

Recorre a dados históricos ou experiências anteriores para antecipar o comportamento de um dado mercado ou segmento. Por exemplo, uma empresa pode basear-se no desempenho de um produto similar para delinear a estratégia de lançamento de uma novidade.

Métodos quantitativos

Alicerçam-se em modelos matemáticos e estatísticos que analisam padrões históricos de vendas, tendências de mercado e outros dados relevantes. Assim, permitem a realização de projeções sobre a procura de produtos ou serviços.

Entre os métodos quantitativos mais comuns, destacamos então:

5. Previsão naive

É, sem dúvida, um dos métodos mais simples de previsão da procura. Assume que o comportamento da procura será semelhante à atual ou à última observação disponível. Nesse sentido, pode revelar-se impreciso quando existem flutuações significativas no mercado ao longo do tempo. Por conseguinte, é com frequência utilizado como base de comparação com métodos mais sofisticados.

6. Previsão sazonal

A sazonalidade tem, decerto, um impacto profundo no consumo. Este método de previsão da procura assinala os padrões que ocorrem regularmente em determinados períodos, caso das estações do ano, datas comemorativas ou dos eventos sazonais.

A previsão sazonal da procura ajuda as empresas a ajustar as suas operações (produção, gestão de stock ou estratégias de marketing) às flutuações sazonais na procura. Permite, por exemplo, maximizar a capacidade de resposta durante períodos de pico sazonal.

7. Regressão linear

Consiste numa ferramenta estatística de previsão da procura que utiliza valores do passado. É frequentemente usada em previsões de curto e médio prazo, em particular quando há uma tendência linear evidente nos dados históricos.

8. Análise de séries temporais

Recorre-se a esta metodologia quando os dados históricos exibem padrões de comportamento ao longo do tempo. Esta abordagem assume, então, que a procura é afetada por fatores temporais. Pretende, assim, modelar esses padrões do passado para fazer projeções.

9. Modelo causal

É uma abordagem quantitativa com base na identificação e na análise de variáveis explicativas que influenciam a procura por um produto ou serviço. Ao contrário dos métodos de séries temporais que se baseiam em padrões históricos de dados para prever a procura, o modelo causal visa entender e quantificar as relações de causa e efeito entre as variáveis ​​independentes (como, por exemplo, preço, publicidade, concorrência) e a variável dependente (procura).

GenAI na logística: inteligência artificial e machine learning ao serviço da previsão da procura

Os métodos tradicionais de previsão da procura baseiam-se, sobretudo, em dados históricos e padrões estatísticos. Podem, portanto, conduzir a erros. Consequentemente, os modelos que recorrem a tecnologias de inteligência artificial (IA) e machine learning, como a inteligência artificial generativa (GenAI), desempenham um papel cada vez mais importante neste campo.

Afinal, estas tecnologias emergentes oferecem métodos avançados, e automatizados, de análise de dados em volumes colossais e identificação de padrões complexos.

Além de recorrerem a valores históricos, estes algoritmos podem ajustar automaticamente os modelos de previsão da procura através da deteção, em tempo real, de mudanças nas condições do mercado ou no comportamento dos consumidores. Estas valências permitem, decerto, aceder a antecipações mais sofisticadas, precisas e dinâmicas.

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FONTES:
Relevant. “Demand Forecasting in Supply Chain: A Comprehensive Guide”. Acedido a 28 de março de 2024.
Interlake Mecalux. “Demand forecasting in the supply chain”. Acedido a 28 de março de 2024.
Red Stag. “Demand Forecasting: Types, Methods, and Examples”. Acedido a 28 de março de 2024.
McKinsey. “To improve your supply chain, modernize your supply-chain IT”. Acedido a 28 de março de 2024.