Como calcular a demanda | Passo a passo e exemplos

Se sua meta é crescer de forma lucrativa, é importante que você saiba como calcular a demanda de forma adequada para sua empresa.

O cálculo da demanda permite que você entenda como seu mercado se comportará, para que, com base nesses dados, você possa alinhe suas áreas estratégicas e ajuste suas operações, desde compras e fornecedores até distribuição para seus clientes.

Aqui, compartilharemos algumas coisas importantes que você deve ter em mente como projetar a demanda por produtos ou serviços.

Qual é o cálculo da demanda em uma empresa?

O processo de cálculo da demanda Analise o número de produtos ou serviços que os consumidores estão dispostos a comprar nas diferentes combinações ou hierarquias de sua empresa, que podem incluir diferentes localizações, canais, preços e outras condições de mercado relacionadas à sua empresa.

Por que é importante calcular a demanda?

Ao coletar informações sobre o comportamento de seus consumidores e calcular a demanda por um produto ou serviço, sua empresa poderá conhecer as necessidades e expectativas de seus clientes, entenda a concorrência, identifique altas e baixas temporadas e entenda quais situações afetam as vendas de um produto específico.

Tipos de demanda

No nível econômico, existem diferentes tipos de demanda no mercado, e aqui estão os mais importantes:

• Demanda direta: refere-se ao tipo mais simples de demanda em que você identifica quantas pessoas estão planejando comprar um produto.
• Demanda indireta: está relacionado a produtos que são necessários para a fabricação de outros. Se a demanda pelo produto final aumentar, o usado para sua fabricação também será afetado.
• Demanda latente: nesse caso, não é possível atender à demanda por um produto ou serviço porque o consumidor não sabe da existência da solução, não pode pagar por ela ou o produto simplesmente não está disponível.
• Demanda conjunta: Se dois produtos se complementam ou estão diretamente relacionados, eles afetam sua demanda.
• Demanda irregular: Isso varia de forma imprevisível ao longo do tempo, seja devido a tendências da moda, eventos ou fatores sazonais.
• Demanda negativa: apresenta-se com produtos ou serviços que seus consumidores em potencial tendem a evitar.
• Demanda total: é quando a demanda é igual ou maior que a capacidade de produção ou fornecimento de um produto ou serviço.
• Excesso de demanda: Ela ocorre quando a demanda é maior do que a oferta disponível em um mercado.
• Demanda excessiva: Nesse caso, a demanda também é maior, mas seu nível não é saudável ou sustentável para a sociedade.

Informações a serem consideradas em uma análise de demanda

Para fazer uma projeção de demanda, há várias variáveis a serem consideradas, pois são buscados resultados claros e confiáveis. Para conseguir isso, é necessário considerar também a oferta.

Portanto, recomendamos que você considere as seguintes informações:

Fatores que afetam a oferta

As principais informações sobre a oferta consistem em 4 aspectos, sobre os quais sua empresa deve sempre ter muita clareza para alcançar um crescimento sustentável:

• Preço: O fator preço é fundamental porque, se aumentar, a oferta do produto ou serviço também aumentará, porque os produtores estarão mais dispostos a participar do mercado.
• Oferta competitiva ou conjunta: Dois casos particulares são apresentados aqui, onde, por um lado, se um concorrente mudar a fabricação de um produto para outro, aquele que foi substituído se tornará menos lucrativo. No caso de uma oferta conjunta, ela ocorre quando o aumento de preço de um produto afeta outro.
• Custo de produção: Se os custos de produção aumentarem, a oferta será reduzida, pois a fabricação será menos lucrativa.
• Variação na disponibilidade de recursos: quando um produto que serve como matéria-prima se torna escasso, ele se torna mais difícil de produzir, então a oferta diminui.

Fatores que afetam a demanda

Quando se trata de fatores que afetam a demanda por um produto ou serviço, há vários aspectos que todas as empresas devem levar em consideração, como:

• Poder de compra do público-alvo: é claro que nem todas as pessoas têm o mesmo nível de renda, nem a capacidade de comprar qualquer tipo de produto ou serviço. Esse aspecto deve estar bem identificado em sua empresa.
• Preferências e gostos do seu público: uma empresa deve entender as necessidades de seus consumidores, isso aproxima você deles.
• Preços de produtos complementares ou similares: A demanda por seu produto será afetada pelos preços dos produtos relacionados ao seu, sejam eles substitutos ou complementares. Isso ocorre porque os consumidores tendem a avaliar o meio ambiente.
• Volume de clientes em potencial: identifique se sua empresa tem produtos de nicho ou se, ao contrário, seu produto é para consumo em massa.

Como calcular a demanda passo a passo

Então compartilharemos com você As etapas que você deve seguir para calcular a demanda de um produto ou serviço, a fim de entender a quantidade desses que os consumidores estariam dispostos a comprar e, assim, entender melhor o mercado para alcançar um crescimento lucrativo.

1. Coleta de dados

Ser capaz de definir quais são suas fontes de dados e como você as acessará para processá-las é a primeira etapa quando você está se preparando para analisar a demanda por um produto.

Dados históricos:

Examine sua demanda histórica por entender padrões e tendências, a quantidade de tempo a ser considerada dependerá da técnica que você deseja usar.

Lembre-se de que a demanda é equivalente à proporção entre os pedidos recebidos e os produtos faturados. Se você não está fazendo O monitoramento adequado de seu pessoal exausto é importante para que você possa encontrar uma maneira de capturar essas informações para um cálculo mais preciso.

Geralmente, a base para o cálculo da demanda por produtos ou serviços pode ser encontrada no ERP (Enterprise Resource Planning).

Outras fontes de dados internas:

A aceleração do processo de transformação digital levou as empresas a adquirir novas ferramentas para suas vendas e cadeia de suprimentos, como WMS (Sistema de gerenciamento de armazém), MRP (Planejamento de requisitos de material), TMS (Sistema de Gestão de Transporte), CRM (Customer Relationship Management), entre outros.

Debes considere as ferramentas que podem ajudá-lo ter um cálculo muito mais preciso da demanda por produtos ou serviços, dependendo de como você define seu processo.

Fontes de dados externas:

É cada vez mais importante que as empresas consigam identificar quais fontes de dados externas podem impactar o comportamento de seu mercado, a fim de obter projeções mais precisas. É fundamental verifique se sua fonte de informação é estável e confiável para poder integrá-lo ao processo de cálculo da demanda.

Se o seu setor exigir, você pode realizar pesquisas de mercado, como pesquisas, entrevistas ou análise de dados secundários relacionados aos seus produtos ou serviços para obter informações sobre preferências e comportamentos do mercado ou do consumidor.

Quanto mais variáveis e fontes de dados você quiser integrar, mais robusto deverá ser o seu método de processamento de informações, pois está modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo ser capaz de obter informações valiosas na análise de dados complexos e uma projeção de demanda mais confiável.

Lembre-se de que a qualidade dos dados e de suas fontes dependerá da qualidade dos resultados obtidos.

2. Identificação de variáveis

Definir as variáveis relevantes para sua empresa o ajudará a estabelecer mecanismos que contribuam para melhorar a precisão no cálculo da demanda por produtos ou serviços.

• Preço: Você tem certeza de que as mudanças de preço afetam a quantidade de produtos em demanda? Quão volátil é o comportamento dos preços de suas matérias-primas e como isso afeta o preço de seus produtos?
• Receita: Você avaliou se existe uma relação entre a renda do consumidor e a demanda por seus produtos?
• Gostos e preferências: Sua demanda é sensível às mudanças nas preferências do consumidor? Como você pode obter essas informações?
• Fatores externos: Variáveis externas, como economia, política, demografia e tendências de mercado, afetam o comportamento de sua demanda? Quais são as variáveis mais representativas em seu setor?

Que outra variável pode afetar a demanda por seus produtos ou serviços e é considerada representativa em seu setor?

3. Selecione o Modelo de Planejamento de Demanda:

Existem vários modelos para projetar sua demanda e selecionar o modelo certo é essencial em empresas que desejam alcançar melhores resultados.

Você percebeu que o mesmo produto pode se comportar de forma diferente dependendo de como você o analisa? Ou seja, se você observar o comportamento de o mesmo produto em diferentes locais, canais ou combinações, cada um deles pode ter um comportamento diferente.

Alguns terão um comportamento mais estável e outros serão mais variáveis, e é por isso que você recomendamos não confiar em um único modelo de previsão de demanda para seus produtos ou serviços.

Métodos causais

Métodos causais são técnicas usadas pelas empresas para projetar a demanda por produtos ou serviços, identificando e analisando as causas que influenciam essa demanda.

• Modelos de regressão linear: as técnicas estatísticas são baseadas na identificação de relações entre variáveis.

y = α + beta x

Por exemplo, imagine que você vai prever a demanda por sorvete (y) com base na temperatura (x). Supondo que você tenha coletado dados e queira calcular a regressão linear.

• y = A variável dependente que você quer prever, quantos sorvetes vou vender?
• x = A variável independente, neste caso será a temperatura
• α = Valor da fonte, que representa o valor das vendas quando a temperatura é igual a zero.
• Β = Inclinação ou variação da variável independente, que indica o quanto as vendas de sorvete mudam para cada mudança unitária na temperatura.

y (Quantidade de sorvete para vender) = α (50) + ß (2) * x (Temperatura)

Isso significa que, dependendo do modelo, para cada grau adicional de temperatura, espera-se que as vendas de sorvetes aumentem em 2 unidades.

• Modelos de regressão múltipla: envolve várias variáveis independentes. A regressão múltipla é útil quando você precisa prever uma variável dependente (como vendas de sorvete) com base em duas ou mais variáveis independentes (como preço, publicidade e temperatura).
  A equação de regressão múltipla pode ser expressa da seguinte forma:
  

y = α + β1 x1 + β2 x2 + β3 x3

Com base no exemplo anterior, a demanda por sorvete (y) será prevista com base no preço (x1), publicidade (x2) e temperatura (x3). Supondo que você tenha coletado dados e queira calcular a regressão linear.

y = α + β1 (Preço) + β2 (Publicidade) + β3 (Temperatura)

y (Demanda de sorvete) = α (1.000) — (Preço de 50) + (20 Publicidade) + (2 * Temperatura)

Isso significa que, com base em nosso modelo, espera-se que as vendas diminuam em 50 unidades para cada aumento no preço, aumentem em 20 unidades para cada unidade adicional de investimento em publicidade e aumentem em 2 unidades para cada grau adicional de temperatura.

Série temporária

Essa é uma série de dados que representa observações coletadas sequencialmente, geralmente em intervalos uniformes.

• Média móvel simples: método estatístico usado para analisar dados temporais e suavizar flutuações de curto prazo a fim de identificar tendências ou padrões de longo prazo em uma série temporal.
  Projetar a demanda com uma média móvel simples requer o cálculo da demanda média por um produto em intervalos de tempo sucessivos, com a seguinte equação:
  

y = X (Demanda)EU)

Onde:

y = Projeção de demanda por sorvete e é equivalente à estimativa da demanda para o próximo período.

N = Número de períodos incluídos na média móvel.

Demanda = soma das vendas no período i.

Para o caso da projeção mensal da demanda por sorvete, será feita uma média simples de 3 meses.

y = Ventast-3 + Ventast-2 + Ventast
3

y (Projeção de demanda de sorvete) = Demanda de janeiro+Demanda de fevereiro+Demanda de 3 de março

y = 50 + 30 + 60 = 46,6 Média de 47 sorvetes/mês
3

A média móvel simples é útil para suavizar as flutuações sazonais e destacar as tendências de médio prazo na demanda ou nas vendas de produtos. Você deve ajustar o valor de N dependendo da qualidade dos dados e da frequência das flutuações que você deseja suavizar.

• Suavização exponencial: É semelhante à média móvel, mas os pesos são atribuídos aos dados históricos para dar maior relevância às informações mais recentes.

Ft+1 = α Yt + (1−α) Ft

• Ft+1 = Demanda estimada para o próximo período.
• Yt = Demanda no período atual.
• Ft = Estimativa de demanda para o período atual
• α = Fator de suavização exponencial. Ele determina a rapidez com que você reage a novas observações, com um valor entre 0 e 1.

Quando α está próximo de 1, mais peso é dado aos dados mais recentes, fazendo com que o modelo reaja rapidamente às mudanças na demanda. Por outro lado, quando α está próximo de 0, o modelo tende a ser mais estável e menos sensível às variações recentes. Aqui está um exemplo:

Se Yt = 100 sorvete e Ft = 90 sorvete para o mês atual, e se α = 0,2 for definido para dar mais peso aos valores recentes, o cálculo seria:

Ft+1 = α (0,2) Yt (100) + (1−α (0,2)) Ft (90) = 20 + 0,8 * 90 = 20 + 72 = 92

Ft+1 = 92 sorvetes são projetados para o próximo período.

• Decomposição de séries temporais: é usado para decompor uma série temporal em seus componentes fundamentais, como tendência, sazonalidade e erro, a fim de obter projeções mais precisas.

Yt = Tt + St + Et

• Yt = Demanda no período T.
• Tt = Representa a direção da demanda ao longo do tempo. (Ascendente, Decrescente, Constante)
• St = Reflete padrões repetitivos no curto prazo.
• Et = Variação entre tendência e sazonalidade.

O caso a seguir servirá como exemplo de cálculo da demanda com decomposição de séries temporais:

• Yt = 100 sorvetes por hora T.
• Tt = 90 Sorvetes como tendência de longo prazo.
• St = 20 sorvetes equivalentes a um padrão sazonal.

Et = Yt — Tt — St = 100 — 90 -20 = -10 Sorvetes que representam o erro residual.

• Previsão colaborativa: busca a colaboração entre diferentes partes interessadas, como áreas internas, parceiros de negócios, fornecedores ou até mesmo clientes estratégicos, para gerar previsões mais precisas com base em diferentes fontes de informação.
  Em áreas internas, isso nos permite alinhar a visão de várias áreas estratégicas dentro da cadeia de suprimentos, como vendas, marketing, operações e finanças, incluindo informações como negociações, restrições de fornecedores, campanhas de marketing e outros fatores.
  

Vejamos um exemplo abaixo que nos fornece os seguintes dados:

1. O marketing sugere que as próximas promoções podem aumentar a demanda em 10%.
2. As vendas fornecem informações sobre as tendências do mercado e esperam um aumento de 5% devido à temporada de Natal.
3. A produção identifica restrições na cadeia de suprimentos que podem afetar negativamente as vendas, estimando uma redução de 3%.

Previsão colaborativa = previsão básica + entrada de marketing + entrada de vendas + entrada de operações

Se partirmos de uma previsão básica de 1.000 sorvetes e levarmos em conta as contribuições de cada departamento, podemos calcular:

Previsão colaborativa = 1.000 sorvetes + (1.000 0,1) + (1.000 0,05) — (1.000 * 0,03) = 1.120 sorvetes

Com parceiros de negócios ou clientes estratégicos, é possível incluir vendas, negociações, participação em campanhas de marketing e outros.

Ele permite que os provedores antecipem ou levem em conta as restrições que possam ter para atender aos níveis de serviço.

Esse cálculo de demanda nos permite levar em consideração, por exemplo, negociações que estão sendo realizadas com clientes, campanhas de marketing e outros fatores que podem afetar a área de operações e os níveis de serviço aos clientes.

Modelos de inteligência artificial

Se você precisa analisar grandes volumes de informações e incluir variáveis complexas, o ideal é recorrer ao uso de modelos de inteligência artificial devido a a velocidade e a precisão com as quais eles podem analisar grandes volumes de informações para projetar cenários prováveis de demanda.

Existem vários métodos de inteligência artificial para processar previsões de demanda que pode incluir aprendizado supervisionado e não supervisionado, como: aprendizado de máquina, redes neurais, aprendizado profundo e inteligência artificial generativa. Permitindo o acesso a novos níveis de análise avançada para empresas, como modelos preditivos, prescritivos ou cognitivos.

Alguns dos mais usados são os modelos de aprendizado de máquina, que são executados aprendizado supervisionado para que, a partir de dados históricos, eles possam aprender com padrões e fazer projeções de demanda futura para empresas.

4. Estabelecimento de cenários

Estabelecer cenários é uma etapa fundamental no processo de cálculo da demanda por produtos ou serviços. Al analisar diferentes situações hipotéticas ou possíveis mudanças, as empresas podem se antecipar e estar preparadas para várias situações que podem afetar a demanda.

• Cenários de preços: analisa como diferentes níveis de preços afetam a demanda.
• Cenários econômicos: considera diversas situações econômicas e seu impacto na demanda.
• Elasticidade de preço da demanda: mede a sensibilidade da demanda às mudanças no preço.
• Cenário de promoções e eventos: avalie o impacto de promoções, descontos ou outros eventos de marketing sob demanda para otimizar as estratégias de negócios.
• Cenário de sazonalidade: considere padrões sazonais para antecipar aumentos ou reduções previsíveis na demanda, como durante temporadas de férias ou eventos específicos.
• Cenário de mudança de tendência: analisa e projeta mudanças nas tendências de demanda, seja devido a fatores externos, mudanças na preferência do consumidor ou inovações no mercado.
• Cenário de introdução de novo produto: projeta a demanda ao lançar novos produtos no mercado, considerando a aceitação do consumidor e a concorrência.
• Cenário de escassez de suprimentos: antecipe o impacto de possíveis interrupções na cadeia de suprimentos na demanda e tome medidas preventivas.
• Cenário de mudanças nas políticas governamentais: avalia como as mudanças nas políticas governamentais, como regulamentações comerciais ou tributárias, podem afetar a demanda.

Conclusões

O cálculo da demanda é um processo dinâmico que requer uma compreensão profunda do mercado e uma adaptação constante às mudanças nas principais variáveis.

Usando ferramentas analíticas e modelos matemáticos, as empresas podem projetar a demanda por um produto ou serviço para tomar decisões com base em dados e, assim, atender às novas necessidades dos consumidores e se manter competitivo no mercado.

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