Previsão de Demanda: Qual Método Escolher e Seus Benefícios

Se você é empresário, gerente ou trabalha com gestão de produção, provavelmente já ouviu falar sobre a previsão de demanda.

Mas você sabe realmente o que ela é, quais são seus benefícios e por que é importante para o sucesso de uma empresa?

Neste artigo, vamos explorar esses tópicos e ainda apresentar os principais métodos de previsão de demanda, além de ajudar você a escolher o melhor para seu negócio.

Vamos lá?

O que é previsão de demanda?

A previsão de demanda é, basicamente, uma estimativa do volume de produtos ou serviços que uma empresa vai precisar atender em um determinado período no futuro.

É um exercício essencial para qualquer negócio que queira planejar sua produção, logística e recursos com antecedência, minimizando desperdícios e otimizando processos.

Mas não é apenas uma questão de “adivinhar” o quanto você vai vender.

A previsão de demanda é um processo analítico que considera uma série de fatores, como dados históricos, tendências de mercado, comportamento do consumidor e até mesmo fatores externos como clima e eventos sazonais.

Com uma boa previsão, a empresa pode tomar decisões mais informadas e estratégicas, evitando excesso ou falta de estoque e garantindo melhor atendimento ao cliente.

Quais os benefícios da previsão de demanda?

O que a previsão de demanda pode trazer de bom para uma empresa? Bem, para começar, ela ajuda a planejar a produção, o que significa menos desperdício de recursos e mais eficiência.

Se você souber com antecedência quanto precisa produzir, pode ajustar seu estoque, sua equipe e seu tempo de maneira mais eficaz.

Outro benefício é a redução de custos. Se a previsão é precisa, a empresa evita produzir mais do que o necessário, o que pode resultar em excesso de estoque e custos associados ao armazenamento e ao gerenciamento desse estoque.

Além disso, com uma previsão mais assertiva, é possível evitar perdas causadas por produtos que não têm saída no mercado.

E tem mais: uma boa previsão de demanda melhora a satisfação do cliente. Imagine que um cliente entra em uma loja ou faz um pedido online, mas o produto está em falta. Isso é frustrante para o cliente e para a empresa. Com uma previsão adequada, é possível manter os estoques nos níveis certos, garantindo que o cliente sempre encontre o que procura.

Qual a finalidade da previsão de demanda?

A previsão de demanda tem várias finalidades. Em primeiro lugar, ela serve para orientar a produção e a distribuição de produtos ou serviços.

Com base nas estimativas, uma empresa pode planejar sua cadeia de suprimentos, garantindo que os recursos necessários estejam disponíveis quando forem precisos.

Além disso, a previsão de demanda auxilia no planejamento financeiro.

Quando você sabe quantos produtos precisa produzir, pode estimar seus custos e receitas, facilitando a elaboração de orçamentos e estratégias de investimento.

A previsão também é fundamental para o planejamento estratégico de longo prazo. Com uma boa compreensão das tendências de mercado e do comportamento do consumidor, a empresa pode identificar oportunidades de crescimento, antecipar mudanças no mercado e ajustar sua estratégia de acordo.

Como avaliar a demanda?

Para prever a demanda de maneira precisa, é essencial começar avaliando a demanda existente e histórica.

Isso envolve analisar dados de vendas, comportamento do cliente, sazonalidade e outros fatores que possam influenciar a demanda.

Uma das ferramentas mais úteis para essa avaliação é o uso de dados históricos. Analisar as vendas dos anos anteriores pode dar uma boa ideia de como a demanda se comporta em determinados períodos.

Além disso, é importante observar tendências de mercado e mudanças no comportamento do consumidor. Às vezes, eventos externos, como mudanças econômicas ou sociais, podem impactar a demanda de maneiras inesperadas.

Outro ponto crucial na avaliação da demanda é a análise da concorrência. Como seus concorrentes estão se saindo? Existem produtos ou serviços semelhantes aos seus que estão ganhando popularidade? Observar a concorrência pode fornecer insights valiosos sobre para onde o mercado está caminhando.

Fatores que influenciam a demanda

A previsão de demanda não é um processo isolado; ela é afetada por uma série de fatores internos e externos.

Entre os fatores internos, podemos destacar o planejamento de marketing, a qualidade do produto ou serviço, a reputação da marca e a eficiência da cadeia de suprimentos.

Já entre os fatores externos, temos as tendências de mercado, as condições econômicas, o clima, eventos sazonais e até mesmo acontecimentos globais, como pandemias ou crises políticas. Todos esses fatores podem impactar a demanda de maneiras diferentes.

Outro fator importante é o comportamento do consumidor. Com a crescente digitalização, por exemplo, mais pessoas estão comprando online, o que pode afetar a demanda em lojas físicas.

Da mesma forma, as redes sociais e as influências culturais podem mudar a percepção dos consumidores sobre determinados produtos ou serviços.

Métodos de previsão de demanda?

Agora que entendemos o que é previsão de demanda e por que é importante, vamos falar sobre os métodos que podem ser usados para prever a demanda.

Em geral, existem dois tipos principais de métodos: quantitativos e qualitativos.

Veja uma tabela com os resumos e a seguir vamos explorar em detalhes cada método:

 

Categoria	Método	Descrição
Quantitativo	Regressão Simples	Analisa a relação entre duas variáveis, geralmente uma variável independente e uma dependente.
	Regressão Múltipla	Examina a relação entre uma variável dependente e várias variáveis independentes.
	Média Móvel	Calcula a média de uma série de dados para um período específico para suavizar flutuações.
	Suavização Exponencial	Aplica pesos decrescentes a valores mais antigos para destacar tendências recentes.
	ARIMA	Método complexo de séries temporais, combinando autoregressão, integração e média móvel.
Qualitativo	Método Delphi	Reúne especialistas para chegar a um consenso sobre previsões em várias rodadas de perguntas e feedback.
	Pesquisa de Clientes	Usa entrevistas, questionários ou pesquisas para obter insights sobre comportamento e preferências dos clientes.
	Pesquisa de Vendas	Coleta informações da equipe de vendas para entender padrões de vendas e tendências de mercado.
	Júri de Executivos	Reúne executivos e gerentes para discutir e prever a demanda com base em sua experiência e conhecimento.
	Simulação	Cria modelos virtuais ou matemáticos para simular cenários e testar previsões em condições diversas.

Método quantitativo

Os métodos quantitativos se baseiam em dados numéricos e estatísticas para fazer previsões.

Eles são geralmente mais precisos porque utilizam dados históricos para criar modelos matemáticos. Alguns dos métodos quantitativos mais comuns incluem:

Regressão Múltipla

A regressão múltipla é semelhante à regressão simples, mas com múltiplas variáveis independentes.

Esse método permite analisar como várias variáveis afetam uma variável dependente. Em previsão de demanda, a regressão múltipla pode ser usada para entender como uma combinação de fatores, como preço, publicidade e sazonalidade, impacta as vendas.

É uma ferramenta mais complexa, mas pode oferecer previsões mais precisas ao levar em consideração várias influências.

Média Móvel

A média móvel é um método de previsão que calcula a média de uma série de dados para um determinado período, movendo-se ao longo do tempo.

Para prever a demanda, você pode usar a média móvel para suavizar flutuações e identificar tendências. Por exemplo, a média móvel de 3 meses calculada para as vendas de um produto pode indicar uma tendência de alta ou baixa.

É um método simples, ideal para prever a demanda com base em dados históricos.

Suavização Exponencial

A suavização exponencial é uma técnica que aplica pesos decrescentes a valores mais antigos para enfatizar dados mais recentes.

Na previsão de demanda, isso é útil para captar tendências recentes ou mudanças de comportamento. Este método é mais reativo a mudanças recentes do que a média móvel, tornando-o ideal para cenários onde a demanda é mais volátil.

ARIMA

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) é um método avançado para previsão de séries temporais. Ele combina elementos de autoregressão (AR), integração (I) e média móvel (MA) para criar um modelo que pode lidar com uma ampla gama de padrões de séries temporais.

Em previsão de demanda, ARIMA é particularmente útil quando você tem dados históricos complexos com sazonalidade ou tendências não lineares.

Método qualitativo

Os métodos qualitativos, por outro lado, se baseiam mais em julgamentos subjetivos e opiniões de especialistas.

Eles são úteis quando os dados históricos são limitados ou quando a demanda é influenciada por fatores intangíveis. Alguns dos métodos qualitativos mais usados incluem:

Método Delphi

O Método Delphi é uma técnica de previsão qualitativa que envolve reunir um grupo de especialistas para chegar a um consenso sobre um tópico específico, neste caso, previsão de demanda.

O processo é conduzido em várias rodadas, onde os especialistas recebem perguntas ou cenários, fornecem suas opiniões e recebem feedback anonimamente. Isso permite que as respostas sejam refinadas em cada rodada, reduzindo o viés e promovendo uma convergência de ideias.

Este método é útil para prever tendências de longo prazo ou quando há incerteza significativa sobre a demanda futura.

Pesquisa de Clientes

A pesquisa de clientes é um método qualitativo que busca entender o comportamento, as preferências e as expectativas dos clientes.

Ela pode ser realizada por meio de entrevistas, questionários, pesquisas online ou em grupos focais. A ideia é obter insights sobre o que os clientes querem, quanto estão dispostos a pagar, qual sua frequência de compra, entre outros fatores.

Com esses dados, é possível estimar a demanda futura para produtos ou serviços específicos.

Pesquisa de Vendas

A pesquisa de vendas é semelhante à pesquisa de clientes, mas seu foco é a equipe de vendas e seus dados.

Ela busca entender quais produtos estão sendo vendidos, como estão sendo vendidos e quais tendências os vendedores estão observando.

A equipe de vendas frequentemente tem informações valiosas sobre as interações com os clientes e as mudanças no mercado.

Essas pesquisas podem ajudar a prever a demanda ao identificar padrões de vendas e fatores que impactam a demanda.

Júri de Executivos

O júri de executivos é um método qualitativo que reúne executivos e gerentes da empresa para discutir e prever a demanda.

Essa abordagem se baseia no conhecimento e na experiência dos líderes para fazer previsões. O júri de executivos pode ser útil quando a empresa tem uma equipe de gestão experiente e bem informada, capaz de analisar dados e tendências para prever a demanda.

No entanto, pode ser suscetível a vieses ou pressões internas, por isso é importante que a discussão seja aberta e equilibrada.

Simulação

A simulação é um método que envolve a criação de modelos virtuais ou matemáticos para testar cenários e prever a demanda.

Ele pode ser usado para simular diferentes condições de mercado, mudanças nas preferências dos clientes, alterações de preço, entre outros fatores.

A simulação é especialmente útil para prever a demanda em situações complexas ou quando há muitas variáveis em jogo.

Ao permitir testar diferentes cenários, a simulação pode ajudar a identificar a melhor abordagem para atender à demanda futura.

Qual o melhor método de previsão de demanda?

Escolher o melhor método de previsão de demanda depende de diversos fatores, como a natureza do seu negócio, a disponibilidade de dados e o nível de precisão necessário.

Para algumas empresas, uma combinação de métodos quantitativos e qualitativos pode ser a melhor opção.

Se você tem muitos dados históricos, os métodos quantitativos podem ser mais precisos. Se está lidando com incerteza ou novos mercados, os métodos qualitativos podem ser mais apropriados.

O ideal é testar diferentes métodos e ver quais proporcionam previsões mais precisas para sua situação. Além disso, esteja disposto a ajustar seu método conforme o mercado evolui e novos dados ficam disponíveis.