Os consumidores de hoje são mais exigentes, esperando melhores produtos e experiências. Se não estiverem satisfeitos, muitas vezes procuram outro lugar. Uma pesquisa de 25,000 consumidores globais revelou que 64% desejam que as empresas respondam mais rapidamente às suas necessidades em evolução.
A abordagem tradicional “faça, venda, repita” não atende mais às expectativas dos clientes. As empresas agora devem antecipar o que os clientes desejam antes que eles saibam e atender a esses desejos antes da concorrência.
Mas como exatamente as empresas podem prever o que seus clientes desejam? Continue lendo enquanto exploramos 5 técnicas de previsão de demanda para ajudar os clientes a se sentirem ouvidos e compreendidos.
Conteúdo
O que é previsão de demanda e por que ela é importante?
3 tipos de previsão de demanda que você precisa conhecer
5 técnicas de previsão de demanda para ajudar você a evitar surpresas
A previsão de demanda em tempo real revolucionará as cadeias de abastecimento
O que é previsão de demanda e por que ela é importante?
A previsão da demanda é semelhante a ser um meteorologista, mas em vez de prever o sol ou a chuva, as empresas prevêem quanto dos seus produtos os clientes irão desejar nos próximos períodos. Por outras palavras, prever a procura dos clientes é simplesmente um processo de estimativa que determina a procura futura de bens ou serviços de uma empresa.
Tal previsão não é resultado de suposições. Em vez disso, as empresas utilizam métodos quantitativos, tais como ferramentas estatísticas e econométricas, e técnicas qualitativas, tais como estudos de mercado ou opiniões de peritos, para prever com precisão as tendências da procura. Exploraremos esses métodos mais profundamente nas seções a seguir.
A previsão de demanda é um componente importante da gestão da cadeia de suprimentos, e as empresas podem se beneficiar enormemente com sua implementação de várias maneiras:
- Otimizando gestão de inventário: Ao prever com precisão a demanda futura, as empresas podem manter níveis ideais de estoque. Isto pode ajudá-los a evitar rupturas de stock, o que pode levar à perda de vendas e à irritação dos clientes, ou ao excesso de stock desnecessário, que compromete capital e cria problemas de armazenamento.
- Reduzindo custos: As empresas podem alocar recursos de forma eficiente, prevendo com precisão a demanda futura e expandindo ou contraindo a capacidade de produção e a força de trabalho. Isto pode ajudar a reduzir o desperdício na alocação de recursos, reduzindo custos e melhorando a rentabilidade.
- Aumentando a satisfação do cliente: Compreender a demanda do cliente envolve atender ou superar as necessidades do cliente, garantindo que os produtos certos estejam disponíveis quando e onde forem necessários. As previsões de demanda permitem que as empresas alinhem suas cadeias de suprimentos com a demanda dos clientes, resultando em clientes satisfeitos e em decisões de negócios sábias.
3 tipos de previsão de demanda que você precisa conhecer
A previsão de demanda envolve uma variedade de ferramentas e técnicas. No entanto, antes de mergulharmos nisso, é crucial que primeiro compreendamos o conceito de análise de demanda. Pronto para um tour rápido? Vamos explorar os três tipos principais de previsão de demanda:
Previsão qualitativa
Os métodos de previsão qualitativa são geralmente usados quando os dados históricos não estão disponíveis ou quando uma empresa está lançando um novo produto ou entrando em um novo mercado. Baseia-se no conhecimento e na experiência de especialistas do setor, nas opiniões das partes interessadas e em outros fatores subjetivos, em vez de dados matemáticos puros.
Por exemplo, digamos que uma empresa de smartphones esteja planejando lançar um novo modelo de telefone. Eles podem usar métodos de previsão qualitativa, como grupos focais, pesquisas ou entrevistas, para entender quais recursos os consumidores podem gostar, quanto estariam dispostos a pagar e quantas unidades a empresa poderia esperar vender. A desvantagem da previsão qualitativa? É subjetivo e pode ser influenciado por vieses cognitivos.
Previsão de demanda de série temporal
A previsão de demanda de série temporal é uma abordagem de previsão quantitativa para prever as necessidades futuras dos clientes. Este método baseado em dados considera dados históricos para estimar a demanda futura.
Isto inclui a avaliação de dados de vendas anteriores para identificar padrões, tendências de crescimento ou quaisquer alterações associadas a diferentes épocas do ano, que possam influenciar a procura futura. Ele usa métodos estatísticos como regressão linear e médias móveis para construir essas previsões de demanda.
Entre essas técnicas, a regressão linear é como desenhar a melhor linha reta possível através de um grupo de pontos em um gráfico. Esta linha é a melhor estimativa da tendência subjacente nos dados, auxiliando assim na previsão de cenários futuros. Se observarmos a tendência de alta da linha de vendas passada, é um indicador útil de que as vendas futuras também provavelmente aumentarão.
Previsão de demanda passiva
A previsão de demanda passiva é outro método quantitativo que usa dados de vendas anteriores para prever a demanda futura. Mas, diferentemente da previsão de demanda em séries temporais, a previsão de demanda passiva é considerada mais simplista. Normalmente é ideal para empresas com vendas estritamente sazonais ou em crescimento constante (empresas que observam o mesmo padrão de vendas ano após ano).
Vamos considerar uma pequena loja que vende decorações de Natal. Como um relógio, suas vendas disparam em novembro e dezembro de cada ano e ficam calmas durante o resto do ano. Esta loja poderia usar a previsão de demanda passiva observando as vendas dos últimos novembro e dezembro para ter uma boa ideia do que esperar deste ano. Usando um exemplo simplista, se eles venderam 100 enfeites para árvores de Natal em dezembro passado e o negócio estiver crescendo de forma constante, eles poderiam esperar vender cerca de 110 ou 120 este ano.
5 técnicas de previsão de demanda para ajudar você a evitar surpresas
Armado com o conhecimento dos vários tipos de previsão de demanda, agora é hora de explorar em profundidade as cinco principais técnicas de previsão e compreender seu funcionamento básico:
Método Delphi
O método Delphi é um processo qualitativo iterativo que aproveita a sabedoria coletiva de um grupo de especialistas. Esta abordagem iterativa gira em torno do refinamento de opiniões e recomendações de vários indivíduos com conhecimento para gerar projeções precisas sobre a demanda futura de um produto ou serviço. Aqui está um detalhamento desse processo iterativo:
- Selecionando os especialistas: Reúna um grupo diversificado de especialistas na área de negócios, incluindo especialistas do setor, analistas de mercado ou até mesmo membros da organização com experiência interna e amplo conhecimento de mercado.
- Fazendo a pergunta: O facilitador envia uma pesquisa aos especialistas, apresentando perguntas relevantes para a demanda futura do negócio, como: “Que fatores influenciarão a demanda de nossos produtos nos próximos dois anos?”
- Coletando opiniões: As respostas da pesquisa são coletadas de forma independente de cada especialista, garantindo a livre expressão de pensamentos sem interferir na opinião de terceiros.
- Compartilhando comentários: O facilitador compila uma visão geral das principais ideias e opiniões transmitidas nas respostas e redistribui este resumo ao grupo, permitindo que os especialistas examinem as tendências e perspectivas gerais dos seus pares.
- Reavaliando opiniões: Com esta nova informação, os especialistas reavaliam as suas respostas anteriores e fazem revisões com base nas percepções obtidas de outros participantes.
- Repetindo o processo: Para chegar a um consenso, o ciclo de questionamento, partilha de feedback e revisão de opiniões é repetido até que as previsões dos especialistas se alinhem.
Pesquisa de mercado
Pesquisa de mercado é um processo sistemático de coleta, análise e interpretação de dados valiosos sobre as preferências, necessidades e comportamento dos consumidores-alvo. Como técnica qualitativa de previsão da procura, utiliza discussões e inquéritos em grupos focais para compreender as preferências dos consumidores e antecipar a procura futura de produtos ou serviços.
Vamos considerar um cenário em que uma marca vende deliciosas barras de chocolate. Eles notaram um declínio constante nas vendas tradicionais de barras de chocolate ao leite. Em vez de entrar em pânico, eles empregaram suas melhores habilidades de detetive e conduziram pesquisas qualitativas de mercado.
A marca organizou discussões virtuais em grupos focais com amantes de chocolate de diferentes faixas etárias, origens e localizações geográficas. Eles perguntaram sobre suas preferências de chocolate – Eles gostam de chocolate ao leite ou gostam mais de chocolate amargo ou branco? Eles procuram chocolates de origem única? Eles preferem nozes, frutas ou outros ingredientes adicionados às barras de chocolate?
Eles também enviaram pesquisas on-line para um público maior por meio de suas páginas de mídia social para coletar mais detalhes sobre o motivo da mudança. Eles estão mais preocupados com a saúde? Vegano? Ou eles estão simplesmente seguindo as tendências do Instagram?
Assim que os resultados foram divulgados, encontraram uma procura crescente por chocolate vegan, com os consumidores à procura de guloseimas alternativas e sem lacticínios. Eles também descobriram que seus clientes anseiam por criatividade – ávidos por ingredientes interessantes e perfis de sabores inesperados.
Com base nesses insights, a marca lançou uma barra de chocolate amargo vegana com uma emocionante mistura de sal marinho e caramelo. Esta não é uma decisão aleatória baseada em caprichos; é estratégico, calculado e baseado nas preferências dos compradores – tudo graças a uma pesquisa de mercado completa.
Modelo de previsão ingênuo
O modelo de previsão Naïve é um método quantitativo simples que utiliza a procura real do período mais recente para determinar a previsão subsequente. Este modelo funciona com base no princípio de que a história se repete frequentemente, indicando que os dados passados podem prever com precisão a procura futura. Como não requer cálculos complicados ou insights estatísticos aprofundados, é apropriadamente denominado “ingênuo”.
Suponha que o proprietário de uma empresa administre uma loja de comércio eletrônico especializada em garrafas de água reutilizáveis e ecologicamente corretas. Estas garrafas ganharam popularidade considerável devido à sua natureza amiga do ambiente, apresentando uma procura consistente ao longo de vários meses.
Utilizando o modelo ingênuo de previsão, o dono da loja confiaria nas vendas do mês mais recente (por exemplo, 500 garrafas de água) para prever a demanda para o próximo mês. Uma vez que a procura de garrafas de água reutilizáveis permanece relativamente estável sem ser afetada por mudanças sazonais ou tendências de mercado, a simplicidade do modelo ingénuo prevê com precisão as vendas previstas para o mês seguinte.
Modelo probabilístico
Os modelos probabilísticos são ferramentas avançadas de previsão estatística que dependem fortemente de fórmulas matemáticas e medidas estatísticas. Eles são usados quando o futuro é incerto. 'Probabilístico' vem da palavra 'Probabilidade', o termo matemático para a probabilidade de ocorrência de um evento.
No modelo probabilístico, as empresas utilizam dados de vendas passadas e fórmulas matemáticas para prever possíveis demandas futuras. O que isso significa? Simplesmente, é como olhar as vendas anteriores de chapéus de sol nos meses de verão. Se as vendas elevadas ocorrerem todos os meses de junho, julho e agosto, um modelo probabilístico também preveria vendas elevadas nestes meses para os próximos anos com base no padrão que vê.
A “distribuição de Poisson” e o “modelo de probabilidade Bayesiano” são modelos probabilísticos populares:
Modelo de Poisson
Pense na distribuição de Poisson como uma previsão de chuva. Podemos saber que é provável que chova 10 dias em 30, mas não podemos prever quais dias específicos serão – isso é aleatório. Da mesma forma, a distribuição de Poisson ajuda as empresas a estimar quantos clientes, por exemplo, provavelmente entrarão em sua loja ou site todos os dias.
Ao usar a distribuição de Poisson, o proprietário de uma empresa pode perceber que vende em média cerca de 100 chapéus por dia. Em dias de sol esse número sobe e em dias nublados desce. Através do modelo de Poisson, a loja pode descobrir:
- As probabilidades de vender, digamos, 50 chapéus num dia nublado,
- Ou os 150 chapéus que voam alto em um dia ensolarado!
modelo bayesiano
O modelo de probabilidade bayesiano trata da atualização das previsões à medida que novos dados chegam. Vamos supor que uma marca de roupas esteja vendendo casacos de inverno online. Com base em dados históricos (crenças prévias), observa-se que as vendas de casacos de inverno em setembro têm sido relativamente baixas. Assim, a marca poderá prever inicialmente que este padrão continuará na próxima temporada de setembro.
No entanto, na actual temporada de Setembro, observam um aumento repentino nas vendas a meio do mês (novas evidências). Esses dados solicitam que eles atualizem sua previsão inicial. Uma possível razão poderia ser uma queda repentina na temperatura ou um inverno incomumente precoce neste ano.
Com estes novos dados, a marca ajusta agora as suas previsões utilizando o modelo bayesiano, antecipando o aumento da procura na atual e possivelmente na próxima temporada de setembro (probabilidade posterior). O negócio de comércio eletrônico pode estocar adequadamente, pronto para atender à demanda inesperada.
Modelo de aprendizado de máquina
Um modelo de aprendizado de máquina utiliza aprendizado profundo e redes neurais para discernir relacionamentos complexos. Estas relações são muitas vezes demasiado complexas e não lineares para serem desvendadas pelas ferramentas estatísticas tradicionais. Parece impressionante, não é?
Visualize-o como um cérebro digital que aprende incessantemente com os padrões que observa, onde, neste contexto, os padrões são os hábitos de compra do consumidor. Da mesma forma que o nosso cérebro reforça a memória através da repetição e da observação, os modelos de aprendizagem automática também se adaptam e refinam a compreensão ao longo do tempo.
Por exemplo, considere uma empresa que vende produtos de beleza para mulheres. Eles poderiam aproveitar uma ferramenta como Solução de IA do Alibaba. Esta plataforma simula e examina a demanda do mercado e, em seguida, pré-processa os dados usando inteligência de dados e algoritmos de previsão de séries temporais.
O modelo de aprendizado de máquina pode identificar tendências emergentes analisando os padrões de compra dos clientes. Por exemplo, pode notar-se um aumento na procura de protetor solar todos os verões. Como outro exemplo, o modelo pode detectar que batons de edição especial são muito procurados sempre que a empresa inicia uma nova colaboração com um maquiador influenciador proeminente.
A previsão de demanda em tempo real revolucionará as cadeias de abastecimento
Quer as empresas decidam utilizar um método qualitativo, como estudos e inquéritos de mercado, ou um método quantitativo avançado, como modelos de aprendizagem automática (ou uma combinação de ambos), é evidente que a previsão da procura está a sofrer mudanças significativas.
A evolução da previsão periódica para a previsão em tempo real é impulsionada por uma disponibilidade crescente de dados instantâneos sobre o comportamento do cliente. Este imediatismo significa que as empresas já não precisam de esperar semanas ou meses para recolher dados e fazer previsões.
Eles podem se ajustar rapidamente, permitindo uma tomada de decisão mais precisa. Ao fazer isto, as empresas são capazes de responder mais rapidamente às mudanças na procura, levando à criação de uma cadeia de abastecimento mais eficiente e reativa. Para mais estratégias e técnicas sobre como entender os clientes e seus comportamentos, confira o centro de blog!
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