Guia rápido sobre previsão de demanda

Desenhar um cenário realista sobre o mercado do seu produto ou serviço traz segurança para o futuro do seu negócio. Conheça mais sobre a Previsão de Demanda e não dependa da sorte para crescer!

Seu negócio já está consolidado no mercado, você já tem um mapeamento sobre todo seu Supply Chain e agora é o momento de colocar as coisas pra funcionar de fato.

Por onde começar?

Uma possível resposta é conhecer melhor sua Previsão de Demanda. Através dela, é possível projetar cenários e entender como sua empresa irá se comportar em um determinado período de tempo – o que influencia a tomada de decisão nos níveis estratégico, tático e operacional.

Criamos um guia rápido para te esclarecer as principais dúvidas por trás desse conceito. Vamos juntos?

O que é previsão de demanda?

Também conhecida como estimativa de demanda, a ideia principal consiste em prever o que acontecerá no futuro.

Longe de ser um exercício de futurologia – afinal, depende de fatores internos e externos à empresa, tais como finanças e movimentações do mercado -, a previsão de demanda dá clareza no momento da tomada de decisão de gestores em grandes momentos, tais como a viabilidade de entrada para um novo mercado, definição de preços e possibilidades de expansão.

É necessário lembrar, entretanto, que a previsão de demanda é apenas uma ferramenta que pode auxiliar a organização em seu nível estratégico.

A tomada de decisão, em si, depende de uma série de outros fatores, tais como cultura empresarial, disponibilidade de caixa e diversificação dos produtos e serviços oferecidos pela companhia.

Aplicações no dia-a-dia

Buscando tangibilizar o potencial da previsão de demanda, separamos algumas atividades que acabam sendo facilitadas quando o conceito já está consolidado na empresa:

• Planejamento do orçamento da produção – e da própria produção em si;
• Planejamento da necessidade de mão-de-obra adicional;
• Realização do orçamento da matéria-prima de maneira mais assertiva, evitando desperdícios;
• Realização de previsões financeiras
• Planejamento de atividades de marketing;
• Assertividade na produtividade, evitando assim subprodução ou superprodução;
• Formulação de estratégia de preços a médio e longo prazo.

Como fazer?

Para entender qual será a previsão de demanda de uma empresa, não existe um procedimento padrão, uma “receita de bolo”.

Entretanto, é possível estabelecer alguns passos essenciais a serem seguidos, a fim de facilitar a vida da pessoa que empreende. São eles:

1. Definição do objetivo: é ele que dará o direcionamento para os próximos passos. Pode somar uma porção temporal (curto, médio ou longo prazo) a uma métrica específica (por exemplo, segmento de mercado, demanda global ou o próprio produto). Como exemplo, podemos citar que um objetivo imaginário pode ser qual será a demanda de carros elétricos pelos próximos dez anos.
2. Horizonte temporal: neste caso, quanto mais específico, melhor. De maneira geral, pode ser dividido em três categorias:
   1. Previsão de curto alcance: estimativa de até 3 meses, podendo chegar até 1 ano. É muito utilizada quando o objetivo da previsão envolve planejamento de compras, programação de produção, níveis de mão-de-obra e produção.
   2. Previsão de médio alcance: estimativa de 3 meses à 1 ano, podendo chegar até 3 anos. É muito útil quando o objetivo da previsão envolve vendas, análise de planos de operação, planejamento de produção e orçamento.
   3. Previsão de longo alcance: estimativa de mais de 3 anos. É muito útil quando o objetivo da previsão envolve o planejamento de novos produtos, expansão de mercado e questões relacionadas à Pesquisa e Desenvolvimento.
3. Modelo de previsão: existem diferentes métodos que podem ser utilizados para realizar uma previsão, sendo divididos por critérios qualitativos – baseados em pesquisas com consumidores para levantamento de informações e opiniões – e quantitativos – utilizados, geralmente, quando o horizonte temporal é maior. O esquema gráfico a seguir traz um breve resumo sobre as possibilidades a serem utilizadas. 

   

   É importante lembrar, contudo, que a utilização de um método não contrapõe a utilização de outro.O que acontece é justamente o oposto: a pesquisa quantitativa contribui positivamente para as percepções obtidas na pesquisa qualitativa, e vice-versa. Na realidade, em condições ideais – onde o tempo e o dinheiro exigidos não são fatores limitantes – a realização de uma pesquisa do tipo mista é a mais indicada, pois possibilita a construção de cenários mais assertivos acerca de possibilidades futuras.

4. Coleta de dados: uma vez definido o método, é hora de “ir à campo” e coletar os dados propriamente ditos. Como exemplo, podemos pensar na intenção de compra de carros elétricos através de um questionário simples.
5. Estimativa e interpretação de resultados: geralmente, essa etapa conta com a ajuda de um especialista da área financeira, pois ele é o profissional capaz de relacionar os resultados coletados com o cenário econômico e social presente no horizonte temporal da pesquisa.

 

Previsão de demanda x previsão de vendas

Uma confusão muito recorrente, que ocorre no momento de calcular a previsão de demanda, é confundir o conceito com a previsão de vendas.

Neste caso, é importante se lembrar: enquanto a previsão de demanda tem como foco a determinação dos interesses de um mercado consumidor – levando em conta fatores econômicos, geográficos, sociais e, muitas vezes, até sazonais -, a previsão de vendas foca apenas na receita gerada por aquilo que será comercializado.

De maneira geral, pode-se dizer que a previsão de demanda permite a leitura de um cenário mais amplo, uma vez que é capaz de analisar o mercado como um todo – inclusive a importância das empresas concorrentes.

Previsão de demanda e tecnologia

Com o uso cada vez mais intenso da tecnologia, é natural que o setor de Supply Chain também se atualize.

Uma das grandes promessas para a previsão de demanda nos próximos anos é a utilização cada vez mais recorrente de ferramentas como Machine Learning, Big Data e Internet das Coisas.

Como a maioria destas tecnologias se baseia na utilização de dados, é essencial que o caminho até sua utilização passe por uma cultura baseada em análises, e não apenas por conhecimento empírico.

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