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Os líderes da empresa enfrentam mercados voláteis e consumidores altamente exigentes. Então a capacidade de estimar a demanda atual do mercado tornou-se um fator central para o sucesso de qualquer empresa.
Anteriormente, as variações na demanda eram mínimas, permitindo erros sem consequências graves. Hoje em dia, flutuações na demanda são significativas e inesperadas, o que se traduz em problemas onerosos, que geram milhões de dólares em perdas.
Neste artigo, exploraremos em detalhes o que a análise de demanda baseada em dados envolve, sua importância no cenário atual, métodos e ferramentas disponíveis para calcular a demanda e como as empresas podem obter uma vantagem competitiva graças a essas informações.
A previsão de demanda se concentra em prever a quantidade ou o valor dos produtos que os consumidores comprarão a curto, médio e longo prazo.
É baseado na análise de dados históricos, informações de campanhas de marketing, produtos fora de estoque e dados exógenos, como indicadores econômicos, feriados, clima, moedas e inflação, entre outros. O uso desses dados internos e externos permite uma compreensão mais ampla e precisa da demanda futura.
Essa análise é crucial para que as empresas otimizem suas estratégias de compra e sua produção, permitindo que elas adquirindo e fabricando as quantidades certas de produtos que evitam o excesso de estoque que afeta o fluxo de caixa da empresa ou a escassez que pode resultar na perda de vendas.
Ter um balanço patrimonial ideal maximiza a lucratividade, garantindo o gerenciamento eficiente de recursos em empresas que buscam antecipar as necessidades do mercado de forma estratégica e com base em dados.
Uma previsão precisa da demanda é essencial, pois permite que as empresas formulem estratégias para maximize os lucros enquanto atende às necessidades de seus consumidores.
Ser capaz de se adaptar rapidamente às mudanças do mercado se tornou uma habilidade indispensável, no entanto, nem todo mundo está pronto para isso.
Precisão na estimativa não só evita perdas, mas também abre oportunidades de crescimento. Por esse motivo, as organizações que conseguem tirar proveito de seus dados históricos e incluir variáveis ambientais em seu planejamento estão posicionadas um passo à frente na competitividade.
Mas, para analisar com precisão a demanda, é importante que as empresas tenham ferramentas avançadas de previsão e não cálculos simples no Excel que levam a erros na previsão. A tecnologia oferece muitas alternativas que facilitarão as decisões em sua empresa.
É comum que as empresas confundam o que é previsão de demanda com estimativa de demanda, por isso, neste artigo, um ponto importante é ajudar você a entender as diferenças.
Na tabela a seguir, você terá uma visibilidade clara de quais são as principais diferenças:
Estimativa de demanda/Previsão/definição de demandaAnálise e quantificação da demanda atual. Previsão da demanda futura.Estrutura temporáriaRetrospectiva, focada na demanda passada. Prospectivo, antecipando a demanda futura.PropósitoEntenda os padrões de demanda existentes. Prepare-se para as condições futuras do mercado.Métodos e dadosAnálise de dados históricos. Técnicas avançadas de previsão, redes neurais, aprendizado de máquina.EscopoVisão mais próxima das condições atuais do mercado. Abordagem mais ampla, focada nas mudanças futuras do mercado.FocoFoto estática que se concentra no modelo dinâmico de demanda atual, focado na previsão de tendências futuras.Diferença entre previsão de demanda e estimativa de demanda
Quando uma análise é necessária, é sempre crucial considerar as variáveis-chave para obter resultados mais confiáveis. Nesse caso, quando abordamos uma medição da demanda, não podemos ignorar o fatores que influenciam a oferta e a demanda mesmo.
Muitas vezes, ao realizar uma análise de demanda, caímos no erro de não considerar os fatores que influenciam a oferta desse produto ou serviço. Isso é de grande importância, porque então você pode entender o Quantidade desse bem que está no mercado e suas variações.
Para isso, os seguintes fatores são relevantes:
Para avaliar a demanda por um produto ou serviço no mercado, é necessário entender os fatores que influenciam as pessoas a decidirem comprá-lo.
Esses são alguns dos métodos mais usados para prever a demanda
Ele usa técnicas estatísticas tradicionais, como análise de regressão, para analisar dados históricos de vendas, considerando fatores como preço, receita e outras variáveis que influenciam a demanda. É útil para identificar relações entre variáveis e estimar a demanda futura com base em padrões históricos.
Eles envolvem diretamente os consumidores por meio de questionários, entrevistas ou grupos focais para coletar informações sobre suas preferências, intenções de compra e percepções. Essas pesquisas fornecem informações qualitativas e quantitativas sobre o comportamento do consumidor.
Ele se concentra na análise dos padrões de demanda ao longo do tempo para identificar tendências, variações sazonais e mudanças cíclicas. Esse método ajuda a prever a demanda futura com base em dados históricos.
Modelos estatísticos complexos que combinam teoria econômica com métodos estatísticos para estimar e prever a demanda. Eles integram várias variáveis para fornecer uma compreensão mais completa das relações de demanda.
Experimentos controlados em mercados específicos ou grupos de teste que nos permitem observar e medir mudanças na demanda devido a mudanças nos preços, promoções ou outras estratégias de marketing.
A grande quantidade de dados impulsionou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais para analisar dados e melhorar as previsões de demanda. Sua capacidade de lidar com informações complexas é fundamental para antecipar dinamicamente as tendências do consumidor e otimizar eficientemente as estratégias de mercado.
Esse método de aprendizado profundo com IA é o modelo que usamos na Datup para ajudar a exigir que as equipes de planejamento tenham previsões com mais de 95% de precisão.
Estes são os 8 tipos diferentes de demanda que podemos encontrar na Cadeia de Suprimentos:
Refere-se à demanda do consumidor por produtos finais, que não depende diretamente da demanda por outros produtos. Por exemplo, a demanda do consumidor por carros.
É a demanda por componentes ou matérias-primas necessárias para produzir um produto final. Essa demanda está diretamente relacionada à demanda pelos produtos finais. Por exemplo, a demanda por pneus depende da demanda por carros.
Ele combina várias demandas individuais ou dependentes em uma única previsão para simplificar o planejamento e a reposição. É útil para o gerenciamento em nível macro na cadeia de suprimentos.
Ela varia de acordo com a época do ano, feriados ou estações do ano, afetando produtos específicos. As empresas devem se antecipar e se adaptar a essas mudanças para atender à demanda com eficiência.
É caracterizada por ser irregular ou imprevisível, geralmente devido a fatores externos inesperados, como mudanças nas tendências do mercado, eventos econômicos ou desastres naturais.
Ocorre quando as empresas produzem ou armazenam produtos em antecipação à demanda futura, com base em previsões ou tendências históricas.
Refere-se às flutuações na demanda que seguem um padrão cíclico, normalmente relacionado ao ciclo de negócios ou às tendências de longo prazo do mercado.
É criado por meio de promoções, descontos ou incentivos de vendas, aumentando temporariamente a demanda por um produto.
Os conceitos de demanda irrestrita e restrita são frequentemente negligenciados e são essenciais na tomada de decisões na cadeia de suprimentos:
A previsão de demanda irrestrita prevê a demanda por um produto assumindo zero limitações operacionais ou externas. Essa abordagem teórica avalia o interesse máximo no mercado a um determinado preço, útil para identificar oportunidades de crescimento sem considerar as barreiras de oferta ou produção.
Em vez disso, a previsão de demanda restrita considera limitações reais, como capacidade produtiva, logística e fatores exógenos (clima, inflação). Esse método antecipa a demanda que pode ser atendida dadas essas restrições, essenciais para um planejamento operacional eficaz.
A inteligência artificial capacita os planejadores de demanda porque eles têm acesso a análises detalhadas e previsões precisas com base no processamento de grandes volumes de dados.
Essa capacidade de identificar tendências e padrões ocultos permite que os planejadores antecipem mudanças na demanda, otimizando assim os principais indicadores de desempenho da organização e melhorando o gerenciamento de inventário.
Além disso, a IA enriquece o processo de tomada de decisão ao permitir a simulação de diversos cenários futuros, oferecendo aos planejadores uma ferramenta poderosa para avaliar as possíveis repercussões de diferentes estratégias da cadeia de suprimentos.
Esse empoderamento com informações relevantes e atualizadas garante que as decisões sejam bem informadas, alinhando as operações aos objetivos estratégicos e se adaptando efetivamente às mudanças do mercado.
Agora que você conhece os fatores que influenciam a demanda por um produto, vamos abordar quais são Os métodos de previsão de demanda mais usados nas empresas, em que consistem e quando podem ser mais adequados para uma necessidade específica.
Ele usa técnicas estatísticas tradicionais, como análise de regressão, para analisar dados históricos de vendas, considerando fatores como preço, renda e outras variáveis que influenciam a demanda. É útil para identificar relações entre variáveis e estimar a demanda futura por um produto ou serviço com base em padrões históricos.
Eles envolvem diretamente os consumidores por meio de questionários, entrevistas ou grupos focais para coletar dados sobre seus preferências, intenções e percepções de compra. Essas pesquisas fornecem informações qualitativas e quantitativas sobre o comportamento do consumidor, o que será uma grande ajuda ao analisar a demanda por um produto ou serviço.
Esse método se concentra na análise de padrões de demanda ao longo do tempo com base em dados que nos permitem identificar tendências, variações sazonais e mudanças cíclicas. Esse método ajuda a prever a demanda futura com base em dados históricos.
Modelos estatísticos complexos que combinam teoria econômica com métodos estatísticos para estimar e prever a demanda. Eles integram várias variáveis de dados para fornecer uma compreensão mais completa das relações de demanda a partir de dados.
Experimentos controlados em mercados específicos ou grupos de teste que nos permitem observar e medir o mudanças na demanda devido a mudanças de preço, promoções ou outras estratégias de marketing.
A grande quantidade de dados impulsionou o uso de algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais, para analisar dados e melhorar as previsões de demanda. Sua capacidade de lidar com informações complexas é fundamental para antecipar dinamicamente as tendências do consumidor e otimizar eficientemente as estratégias de mercado.
Esse método de aprendizado profundo com IA é o modelo que usamos na Datup para ajudar a exigir que as equipes de planejamento tenham previsões com mais de 95% de precisão.
Agora que você conhece os métodos para prever a demanda e os fatores que podem influenciá-la, é hora de abordar os tipos de demanda que podemos encontrar na cadeia de suprimentos.
Refere-se ao demanda por produtos finais por parte dos consumidores, que não são diretamente afetados ou dependentes da demanda por outros produtos. Por exemplo, a demanda do consumidor por carros.
É o demanda por componentes ou matérias-primas necessário para produzir um produto final. Essa demanda está diretamente relacionada à demanda pelos produtos finais. Por exemplo, a demanda por pneus depende da demanda por carros.
Combine dados de vários demandas individuais ou dependentes em uma única previsão para simplificar o planejamento e o reabastecimento. É útil para o gerenciamento em nível macro na cadeia de suprimentos.
Por exemplo, uma empresa de móveis vende X quantidade de produtos para consumidores finais, X quantidade de móveis para empresas e exporta X móveis. A demanda agregada seria a soma do resultado de vendas de cada canal.
É um tipo chave de demanda, porque nos permite identificar variações dependendo da época do ano, feriados ou estações do ano, afetando produtos específicos. As empresas devem se antecipar e se adaptar a essas mudanças para atender à demanda com eficiência. Por exemplo, a venda de bolinhos no Natal.
É caracterizada por ser irregular ou imprevisível, muitas vezes devido a fatores externos inesperados como mudanças nas tendências do mercado, eventos econômicos ou desastres naturais. Por exemplo, o uso de máscaras exigido durante a pandemia.
Ocorre quando as empresas produzem ou armazenam produtos em antecipação à demanda futura, com base em previsões ou tendências históricas, como por exemplo, quando ocorrerá o lançamento do novo modelo de telefone celular da empresa X.
Refere-se às flutuações do demanda por um produto ou serviço que segue um padrão cíclico, normalmente relacionado ao ciclo de negócios ou às tendências de mercado de longo prazo.
Um exemplo de demanda cíclica seria: uma marca de carros de luxo observa uma correlação entre o ciclo de negócios e a venda de seus veículos. Quando há um boom na economia, há maior confiança no consumidor final para investir nesse tipo de veículo. Por outro lado, em ambientes de recessão, as vendas diminuem e os consumidores preferem comprar veículos usados.
É criado por meio de promoções, descontos ou incentivos de vendas, aumentando temporariamente a demanda por um produto, como quando acontecem festivais gastronômicos e vários restaurantes se reúnem para apresentar um prato especial a um preço promocional.
Para que você possa entender melhor como a medição da demanda atual é estabelecida em uma empresa, veremos um exemplo com foco em um tipo de demanda, neste caso, demanda agregada.
Lembre-se de que isso se refere ao total de vendas ou pedidos que uma empresa recebe por seus produtos em um determinado período de tempo, geralmente em um mercado específico.
Você também pode se interessar por: Como calcular a demanda | Passo a passo e exemplos
A demanda agregada de uma empresa é composta pela soma de todas as demandas individuais, como demanda de consumidores, empresas, governo e mercado externo que estão dispostos a comprar os produtos ou serviços oferecidos por essa empresa. Vejamos um caso abaixo:
A empresa “Fine Oak Furniture” fabrica uma grande variedade de móveis, como sofás, mesas, cadeiras, guarda-roupas, etc. A demanda agregada por “Fine Oak Furniture” seria determinada pela soma de todas as solicitações ou compras de seus produtos por consumidores, empresas e pelo governo.
Por um determinado mês, “Fine Oak Furniture” recebe os seguintes pedidos:
Então, com base nesses dados, podemos calcular a demanda agregada por “Móveis de carvalho fino” durante esse mês:
Demanda agregada = pedidos do consumidor + pedidos comerciais + pedidos do governo + exportações
Demanda agregada = (500+300+200+100) + (100+50+200) + (50+50) +50 = 1550+350+100+50 = 2050 unidades de móveis.
Ao aplicar a soma dos pedidos, sabemos que “Fine Oak Furniture” tem uma demanda agregada de 2050 unidades de móveis. Com esses dados, a empresa poderá tomar decisões sobre fabricação, estoque e cadeia de suprimentos.
Os conceitos de demanda irrestrita e restrita são frequentemente negligenciados e são essenciais na tomada de decisões na cadeia de suprimentos:
A previsão de demanda irrestrita prevê a demanda por um produto assumindo zero limitações operacionais ou externas. Essa abordagem teórica avalia o interesse máximo no mercado a um determinado preço, útil para identificar oportunidades de crescimento sem considerar as barreiras de oferta ou produção.
Em vez disso, a previsão de demanda restrita considera limitações reais, como capacidade produtiva, logística e fatores exógenos (clima, inflação). Esse método antecipa a demanda que pode ser atendida devido a essas restrições, essenciais para um planejamento operacional eficaz com base em dados.
Inteligência artificial eEle capacita os planejadores de demanda porque eles têm acesso a análises detalhadas e previsões precisas com base no processamento de grandes volumes de dados.
Essa capacidade de identificar tendências e padrões ocultos permite que os planejadores antecipem mudanças na demanda, otimizando assim os principais indicadores de desempenho da organização e melhorando o gerenciamento de inventário.
Além disso, A IA enriquece o processo de tomada de decisão ao permitir a simulação de diversos cenários futuros, dando aos planejadores uma ferramenta poderosa para avaliar as possíveis repercussões de diferentes estratégias da cadeia de suprimentos.
Esse empoderamento com informações relevantes e atualizadas garante que as decisões sejam bem informadas, alinhando as operações aos objetivos estratégicos e se adaptando efetivamente às mudanças do mercado.
Em um mercado volátil, onde a adaptabilidade é indispensável para qualquer empresa, é considerado crucial alcançar a maior precisão possível na estimativa da demanda, devido à variabilidade significativa e frequente nos padrões de consumo.
É claro que oerros na previsão da demanda, por menores que pareçam, pode ser caro e gerar milhões de dólares em perdas para uma empresa. Portanto, a previsão de demanda deve ser baseada na análise de dados históricos, informações de marketing e dados externos, como indicadores econômicos, a fim de antecipar as necessidades futuras do mercado.
Dessa forma, uma empresa pode otimizar suas estratégias de compra e produção, evitando o excesso de estoque e a escassez, e maximizando a lucratividade e a eficiência no gerenciamento de recursos. Por outro lado, você pode formular estratégias que não apenas ajudem a evitar perdas, mas também que abram oportunidades de crescimento para sua empresa.
A implementação de ferramentas avançadas de previsão baseadas em dados, como algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial, garante uma precisão ainda maior na estimativa da demanda, como é o caso do DATUP, que oferece previsões de +95% de precisão. Isso permite que as empresas tenham uma vantagem competitiva em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico e desafiador.
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