Neste artigo, definiremos a precisão da previsão, por que ela é importante, como usar as métricas certas para cada caso, quais fatores podem influenciá-la e como ela pode ser monitorada.

A precisão da previsão, também conhecida como precisão da previsão, é um processo dentro da cadeia de suprimentos cujo objetivo principal é facilitar a tomada de decisões e a forma como elas afetam os estoques, as compras, a produção, o transporte, as margens financeiras e o atendimento ao cliente.

Seu valor não está na determinação de um número em si, mas em como esse número pode ajudar a tomar decisões importantes. Se uma previsão altamente precisa não ajudar a reduzir as falhas de estoque ou reduzir o excesso de estoque, ela é inútil.

O que é precisão de previsão?

A precisão da previsão mede a precisão das previsões geradas em relação às vendas reais. Esse cálculo nos permite avaliar o quão bem o processo de planejamento está funcionando e nos permite melhorar as decisões futuras de fornecimento e produção.

Sua finalidade não é apenas representativa, mas deve ser útil para a operação. Por exemplo, 90% de precisão pode parecer uma coisa boa, mas se o erro ocorrer em um produto mais vendido (um SKU importante), isso pode causar falhas de estoque, desconforto ao cliente e queda nas vendas. Em resumo, o importante não é o valor absoluto da precisão, mas seu impacto real na operação.

Diariamente, a precisão é medida como um equilíbrio entre a previsão, a realidade e os custos associados ao erro. Uma previsão com um baixo nível de erro que não captura tendências de mercado ou mudanças nas promoções pode ser menos útil do que uma com maior erro absoluto, mas com maior precisão.

‍

Por que a precisão da previsão é importante?

Uma precisão de previsão bem executada pode ser benéfica em diferentes níveis de produção:

1. Um gerenciamento de inventário mais eficiente permite:
   
   • Que as falhas de estoque sejam reduzidas e a disponibilidade garantida.
   • Uma redução no excesso de estoque, a evitação de capital fixo e a redução dos custos de armazenamento.
   • Que haja menos desperdício de produtos perecíveis e de vida curta.
2. Operações mais rígidas favorecem:
   
   • Que o planejamento dos volumes de compra seja mais preciso.
   • Essa produção pode ser adaptada para atender à demanda real.
   • Otimize rotas e planejamento logístico para reduzir a variabilidade
3. O planejamento confiável de suprimentos ajuda a:
   
   • Melhore a coordenação com fornecedores
   • Planeje a capacidade de produção.
   • Reduza os colchões de segurança.
4. A gestão financeira planejada permite:
   
   • Desenvolva orçamentos realistas.
   • Aloque recursos com base na demanda projetada.
   • Limite as superestimações ou subestimativas sistemáticas.
5. Melhorias no atendimento ao cliente:
   
   • Garante a disponibilidade do produto.
   • Isso aumenta a satisfação e a confiança do consumidor.
   • Isso fortalece a fidelidade de clientes e parceiros de negócios.

Ter uma previsão precisa gera eficiência interna, proporcionando competitividade e sustentabilidade. Menos erros de planejamento resultam em menos desperdício de recursos, maior capacidade de resposta e melhor posição no mercado.

‍

Qual é a aparência de uma boa taxa de precisão?

Não existe uma fórmula única que possa ser usada para definir se uma porcentagem de precisão é “boa”. A precisão apropriada dependerá do contexto:

• Nível de agregação. As previsões agregadas (por cadeia, região ou categoria) geralmente são mais precisas e os erros individuais se compensam. Quando a variabilidade é maior e a precisão geralmente é menor.
• Horizonte temporal. As previsões podem ser de curto ou longo prazo. Os primeiros, que consideram dias ou semanas, geralmente são mais precisos do que os segundos, que levam meses e anos. Isso acontece porque a incerteza aumenta com o tempo.
• Volume de vendas. Quanto maior o volume de vendas, menor a variabilidade. Quando o volume de negócios dos produtos é baixo, um pequeno erro pode representar grandes porcentagens.
• Estabilidade do mercado. Negócios mais estáveis permitem previsões mais precisas; em mercados que são naturalmente dinâmicos, a precisão é mais difícil de sustentar.
• Uso da previsão. Nem todas as decisões exigem o mesmo nível de precisão, portanto, o uso da previsão pode variar. Para o reabastecimento diário na loja, é necessária granularidade; para o planejamento semanal da capacidade, uma previsão adicional é suficiente.

Vejamos um exemplo prático:

• Uma categoria de bebida pode mostrar um MAPE de 5% no nível agregado.
• O mesmo cálculo, SKU por SKU, pode dar 30%.

Ambos os cálculos estão corretos, mas o primeiro é para compras de matéria-prima e o segundo para tomar decisões de substituição na loja.

Quais fatores influenciam a precisão de sua previsão de demanda?

Os fatores que não podem ser perdidos de vista no cálculo da previsão podem ser de dois tipos, dependendo da influência que a empresa possa ter sobre eles:

Fatores internos

Esses são os fatores que estão sob o controle da empresa e podem ser monitorados com mais facilidade.

1. Qualidade dos dados.
   
   • A previsão pode ser interrompida por dados incompletos, erros na captura de dados ou falta de registros de estoque adequados.
   • Dados claros, consistentes e atualizados favorecem o processo.
2. Colaboração entre áreas.
   
   • O planejamento da demanda deve considerar todas as partes envolvidas de forma abrangente.
   • Ele deve ser integrado às vendas, marketing, operações, finanças etc. para obter resultados precisos.
3. Métodos de previsão.
   
   • Séries temporais: considerar questões de sazonalidade e tendências.
   • Modelos causais: para incorporar variáveis externas.
   • Previsão colaborativa: considerar a visão das diferentes áreas.
   • Inteligência artificial e aprendizado de máquina: para identificar padrões complexos e promover melhorias.

Fatores externos

A precisão da previsão de demanda também é condicionada por elementos que estão além do controle da empresa. Entre os mais relevantes:

• Sazonalidade e tendências do mercado:
  Os altos e baixos associados às diferentes estações do ano (verão, Natal etc.) ou às tendências de consumo de longo prazo podem gerar desvios na precisão se não forem levados em consideração.
• Condições econômicas:
  Situações macroeconômicas locais, como processos inflacionários, mudanças nas taxas de juros ou no poder de compra dos compradores, têm um impacto direto na precisão da previsão.
• Eventos inesperados:
  Algumas situações, como crises de saúde, fenômenos climáticos ou novas regulamentações, podem afetar a demanda abruptamente, alterando os resultados.
• Variáveis exógenas específicas:
  Ações competitivas, mudanças de produtos ou campanhas de marketing podem afetar o comportamento da demanda e devem ser consideradas na previsão.

Todos esses fatores criam incertezas que não podem ser eliminadas, mas que podem ser gerenciadas com monitoramento constante e ajustes oportunos.

Como calcular a precisão da sua previsão?

A precisão da previsão é geralmente expressa como 1 — erro (%), mas para fazer a medição com precisão, diferentes tipos de métricas específicas são usados. Cada métrica oferece uma forma diferente de visualizar a previsão e deve ser escolhida considerando o objetivo da análise. Vamos ver as fórmulas principais, como elas são calculadas e como seus resultados podem ser interpretados.

‍

MAPE (erro percentual médio absoluto)

• Fórmula:

Essa fórmula mede o erro percentual médio em relação à venda real e é útil para comparar a precisão entre produtos com diferentes escalas de vendas. No entanto, esse cálculo pode aumentar artificialmente o erro em produtos com baixa rotatividade e não funciona se não houver vendas.

Um exemplo representativo pode ser:

• Previsão = 120 unidades, vendas reais = 100 unidades
• Erro percentual = |120 — 100|/100 = 20%
• Esse cálculo deve ser repetido em vários períodos e calculado em média, esse resultado é o MAPE.

WMAPE (erro percentual absoluto médio ponderado)

• Fórmula:
  

Essa fórmula mede o erro como uma porcentagem do volume total de vendas, mas leva em consideração a importância de cada SKU de acordo com o nível de vendas, portanto, é ponderada, pois pesa o nível de vendas de cada produto. Esse cálculo reflete o impacto econômico, pois dá mais relevância aos produtos com maior volume de vendas.

• Baseada no nível de vendas, essa fórmula pode mascarar grandes erros em produtos de baixo volume.

Por exemplo:

• SKU A: Previsão = 120, Real = 100 → Erro = 20
• SKU B: Previsão = 55, Real = 50 → Erro = 5
• Erro total = 25, Total de vendas = 150 → WMAPE = 25/150 = 16,6%

BIAS (Viés de prognóstico)

• Fórmula:
  

Essa fórmula indica se a previsão tende a superestimar ou subestimar a demanda.
É um cálculo útil para identificar vieses sistemáticos no planejamento, mas pode ocultar grandes erros ao compensar (superestimar e subestimar).

Um exemplo pode ser:

• Total previsto = 1.050 unidades, vendas reais = 1.000 unidades
• VIÉS = 1050/1000 × 100 = 105%
• Neste exemplo, a empresa está superestimando consistentemente a demanda em 5%.

MAE (erro médio absoluto)

• Fórmula:
  

Essa fórmula mede o erro médio com base em unidades absolutas; não importa se foi exagerado ou subestimado, é ideal para aplicar a SKUs específicos porque é expresso nas mesmas unidades vendidas, mas não diferencia entre erros grandes e pequenos, todos eles têm o mesmo peso.

Um exemplo desse caso:

• Período 1: Previsão = 120, Real = 100 → Erro = 20
• Período 2: Previsão = 180, Real = 200 → Erro = 20
• Período 3: Previsão = 150, Real = 140 → Erro = 10
• MAE = (20 + 20 + 10) /3 = 16,6 unidades

RMSE (raiz do erro quadrático médio)

• Fórmula:

Esse caso mede a magnitude do erro, dando maior relevância a grandes erros, e é útil quando os erros geram custos muito altos. É muito útil quando se trata de produtos perecíveis ou com armazenamento caro. No entanto, pode ser difícil de interpretar porque não está em porcentagem, mas em unidades.

Exemplo:

• Erros: 20, 20, 10
• RMSE = √ [(20² + 20² + 10²) /3] = √ [(400 + 400 + 100) /3] = √ (900/3) = √300 ≈ 17,3 unidades.
• Neste exemplo, os erros tendem a ser de aproximadamente 17 unidades, mas grandes desvios são mais penalizados.

Nota principal sobre o nível de cálculo

É muito importante ser capaz de definir Em que nível as métricas são calculadas:

• Un MAPE adicionado por categoria Pode dar 3%, mas se você calcular a média Mapas individuais por SKU, o resultado pode ser 30%.
• Ambos os cálculos estão corretos, mas devem ser aplicados de acordo com o objetivo:
  
  • Un MAPE adicionado por categoria trabalha para tomar decisões de compra e produção.
  • Los Mapas individuais por SKU eles trabalham para tomar decisões de reabastecimento e planejar detalhadamente.

É fundamental escolher de forma adequada a fórmula a ser aplicada de acordo com o processo de negócios que você deseja otimizar.

Qual é a melhor maneira de medir a precisão de sua previsão?

A escolha de uma métrica em detrimento de outra dependerá do tipo de produto, do objetivo da previsão e do nível de decisão em que você deseja aplicá-la. Abaixo veremos quais são as principais métricas, como usá-las corretamente e alguns exemplos para entender em quais situações cada uma deve ser usada.

1. Para dar mais importância ao que mais vende = WMAPE

• El EMBRULHAR É o mais apropriado quando se busca avaliar o real impacto econômico dos erros, pois nessa fórmula um erro em um produto de alto volume pesa mais do que em um de baixa rotatividade.
• Quando aplicá-lo:
  
  • Para fazer uma avaliação geral de uma categoria específica.
  • Para acompanhar o desempenho do processo de planejamento.
  • Identificar quais são os itens mais relevantes devido ao seu impacto econômico.
• Exemplo: Se a previsão falhar em um SKU com 1.000 vendas, esse erro deve ser mais importante do que se acontecesse em um com 5 vendas.

2. Para descobrir o erro médio nas mesmas unidades que você vende = MAE

• El FAZER expresse o erro em unidades absolutas, mostrando quantas unidades, em média, são deixadas de fora do cálculo em cada período.
• Quando aplicá-lo:
  
  • Fazer uma análise dos SKUs críticos com impacto operacional.
  • Para comparar modelos de previsão no mesmo produto.
  • Quando você precisa falar sobre unidades e não sobre porcentagens.
• Exemplo: Se o MAE for 25, significa que, em média, a cada semana a previsão se desvia em 25 unidades para um determinado SKU.

3. Para comparar o erro entre produtos com vendas muito diferentes = MAPE

• El MAPE padroniza o erro como uma porcentagem, possibilitando comparar produtos com diferentes escalas de vendas.
• Quando aplicá-lo:
  
  • Quando você quiser comparar categorias diferentes.
  • Quando você quiser comunicar números a outros setores que não estão familiarizados com fórmulas, pois é fácil de entender.
  • Nos casos em que os produtos têm vendas regulares.
• No entanto, pode ser confiável em produtos com poucas vendas ou quando há períodos sem vendas.
• Por exemplo: Um MAPE de 15% em um SKU significa que, em média, a previsão difere em 15% da venda real.

4. Para penalizar fortemente erros grandes e inesperados = RMSE

• El RMSE Erros quadrados grandes, fazendo com que um desvio atípico pese mais no resultado.
• Quando aplicá-lo:
  
  • É ideal para uso com produtos perecíveis, onde o excesso gera desperdício e altos custos.
  • Em logística com armazenamento caro.
  • Nos casos em que um único erro significativo pode prejudicar seriamente a operação.
• Exemplo: Se você normalmente falhar em 10 unidades, mas depois de falhar em 100, o RMSE refletirá esse desvio extremo com mais peso do que o MAE ou o MAPE.

5. Para descobrir se sua previsão é consistentemente otimista ou pessimista = BIAS

• El PRECONCEITO mostra se a previsão está sistematicamente superestimando ou subestimando a demanda.
• Quando aplicá-lo:
  
  • Quando você quiser monitorar a tendência nas equipes de planejamento.
  • Identificar preconceitos crônicos.
  • Para avaliar e fazer ajustes manuais na previsão.
• Exemplo: Um BIAS de 110% significa que, em média, a previsão está sempre 10% acima das vendas reais.

Regras práticas para escolher a métrica correta

• Escolha EMBRULHAR para medir o impacto financeiro.
• EUA FAZER quando você quer falar em “unidades” e facilitar a compreensão.
• Utilize MAPE para comparar os produtos.
• EUA RMSE quando os grandes erros custam mais do que os pequenos.
• Calcule o PRECONCEITO para descobrir preconceitos de superestimação ou subestimação.

O ideal é Não confie em uma única métrica, mas sim combine-os de acordo com seus objetivos. Algumas combinações possíveis incluem:

• Para uma previsão estratégica: WMAPE + BIAS.
• Para uma previsão operacional: FEZ + RMSE.
• Para comparar as categorias: MAPAS.

Erros comuns na precisão da previsão

Muitas vezes, a baixa precisão se deve a Como a previsão é medida, como é interpretada e como está conectada aos processos. Estes são os erros mais comuns:

1. Medindo “números bonitos” desconectados do processo real

Muitas vezes, são calculadas métricas agregadas que mostram uma previsão “muito precisa”, mas que não refletem a realidade diária. Como resultado, há confiança em uma precisão irreal, que favorece a persistência dos erros.

Por exemplo: Um MAPE de 5% no nível da cadeia pode parecer ótimo, mas se os erros por SKU na loja excederem 30%, continuarão ocorrendo falhas de estoque.

2. Fique obcecado com o modelo em vez de revisar os parâmetros operacionais

Às vezes, algoritmos sofisticados são procurados quando o problema está na forma como o sistema está configurado.

Por exemplo: Uma previsão com IA pode prever 1.020 unidades, mas se os lotes mínimos de compra forem 500 e o estoque de apresentação for 200, a precisão do modelo ficará obsoleta.

3. Compare precisões entre empresas ou produtos sem normalizar

Quando comparações diretas de MAPE ou WMAPE são feitas sem considerar o horizonte, o nível de agregação ou a fórmula usada, são obtidos benchmarks enganosos que podem levar a decisões estratégicas inadequadas.

Por exemplo: Dizer que “a empresa A tem uma precisão de previsão de 90% e B de 70%” não significa nada se A medir mensalmente e B diariamente por SKU.

4. Não separe os componentes da previsão

Muitas vezes, a previsão é analisada como um todo, sem distinguir qual parte vem do modelo base, o que corresponde a promoções, o que corresponde a eventos ou ajustes manuais, etc. Isso conclui que os sintomas são corrigidos e não as causas.

Por exemplo: uma promoção que aumenta a demanda em 200% pode fazer parecer que o modelo falhou, quando na realidade o problema era que ele não foi denunciado ou não foi considerado que houve uma promoção.

5. Não considerando a granularidade adequada na medição

Às vezes, é escolhido um nível de cálculo que não corresponde à decisão que precisa ser tomada; portanto, as métricas deixam de ser guias para a operação e se tornam relatórios.

Por exemplo: uma previsão semanal pode mostrar boa precisão para compras de matéria-prima e não servir para reabastecer as lojas no dia a dia.

6. Ignore os efeitos de eventos externos

Se a precisão for avaliada sem contextualizar as mudanças externas, o modelo será sobreajustado para eventos atípicos e o desempenho em condições normais será afetado.

Por exemplo: o modelo não pode ser culpado por um erro de 50% na venda de máscaras durante uma pandemia, quando o desvio se deve a um evento não planejado.

7. Não atualize nem revise os resultados regularmente

Quando as métricas são calculadas uma vez por ano ou esporadicamente, os erros se acumulam e a previsão deixa de ser uma ferramenta confiável.

Por exemplo: Uma precisão de previsão que parecia estável pode se deteriorar lentamente devido a mudanças no mix de produtos, mas não é detectada a tempo porque não há monitoramento mensal.

O que fazer quando a precisão da previsão é baixa?

Mudar o modelo não é suficiente se a previsão não atingir o nível de precisão esperado. O ideal é identificar o que está errado: os dados? , os métodos? , integração com o negócio? , a forma de medir?

É possível corrigir os problemas que essas falhas possam estar causando. As etapas mais eficazes para fazer isso são:

1. Avalie a qualidade dos dados

É importante analisar a integridade, a consistência e a disponibilidade dos dados analisados. Isso pode ser corrigido:

• Incluindo registros de vendas fora de estoque e perdas.
• Aplicação de regras de limpeza para valores extremos.
• Garanta que a captura de promoções e descontos esteja alinhada com as vendas.

2. Diagnosticar fatores internos e externos

É necessário identificar se os erros vêm de variáveis internas (promoções, preços, mudanças no sortimento) ou externas (clima, inflação, crises de saúde). Por exemplo, uma previsão que subestimou a demanda no verão não teve problemas com o modelo, mas a temperatura não foi incorporada como variável. Isso pode ser corrigido fazendo algumas previsões:

• Mapeamento de fatores internos e externos em um calendário de negócios.

3. Avalie métodos e modelos de previsão

A avaliação recorrente é necessária para analisar se os modelos atuais são adequados para o padrão de cada produto. Pode acontecer que um modelo simples funcione para produtos maduros e estáveis e falhe em itens com demanda intermitente.

Isso pode ser corrigido:

• Usando modelos que capturam sazonalidade, tendências e padrões de curto prazo.
• Combinando métodos estatísticos com tecnologia como IA e aprendizado de máquina em cenários complexos.
• Ajustando os modelos de acordo com o produto.

4. Incorpore opiniões de especialistas e dados qualitativos

É importante permitir que a equipe de vendas e operações complemente a previsão com insights não refletidos nos dados.

É por isso que é importante ter procedimentos de caso nos quais as intervenções manuais sejam aplicadas a:

• Evite preconceitos individuais.

• Meça sua influência na precisão.

5. Melhore a colaboração e a comunicação internas

É necessário sincronizar as áreas de vendas, marketing, finanças e operações, etc. para que todas funcionem com a mesma previsão.

Isso evitará que, se a equipe de marketing lançar uma promoção e não informar a equipe de planejamento, a previsão falhe.

Estabelecer reuniões regulares de consenso, alinhar calendários e ter plataformas compartilhadas em tempo real ajudam a corrigir esses erros.

6. Monitore e ajuste a previsão

É necessário manter um ciclo de medição contínuo e agir por exceção, em vez de revisar tudo toda vez.

Como isso é corrigido?

• Definindo métricas.
• Automatizando cálculos regulares.
• Segmentar itens por importância e aplicar diferentes tolerâncias.

Quando a precisão é baixa, não se trata apenas de “melhorar o modelo”, mas de Fortalecer todo o sistema, incluindo dados, métodos, colaboração e medição. Assim, a previsão deixa de ser um número isolado e se torna uma ferramenta de planejamento confiável.

‍

Como monitorar a precisão da previsão em seu planejamento de demanda?

A chave está no monitoramento contínuo e na tradução de métricas em decisões reais. Um sistema de controle funcional não busca números, mas sim detecta desvios relevantes a tempo de corrigi-los.

Algumas das práticas práticas mais eficazes são:

Defina suas métricas e metas

Não há necessidade de medir tudo, é preciso estabelecer indicadores claros de acordo com o objetivo do negócio.

Por exemplo:

• Se sua meta é reduzir as falências de ações, um WMAPE < 20% é mais relevante do que um MAPE baixo.
• Se você deseja eliminar preconceitos, controle o BIAS dentro de uma faixa de 95 a 105%.
• Se erros graves gerarem custos críticos (por exemplo, perecíveis), monitore o RMSE.

2. Estabeleça uma rotina automática

Ter uma rotina automatizada é essencial para obter cálculos de forma recorrente e automática para liberar e reduzir o número de tarefas operacionais. Os valores ideais podem ser definidos e os sistemas de alerta são ativados quando as métricas estão fora desses valores.

Para implementá-lo, você pode:

• Configure relatórios automáticos em seu ERP ou ferramenta de planejamento.
• Use scripts ou painéis para atualizar as métricas sem intervenção manual.
• Alertas de design por exceção: o planejador só atende ao que está fora de controle.

3. Segmente sua análise

Nem todos os produtos exigem o mesmo controle, portanto, o esforço deve ser concentrado onde o erro tem maior impacto.

Como implementá-lo? Crie uma matriz que combine valor e estabilidade e atribua métricas diferentes a cada grupo.

4. Exibir em um painel

Traduzir métricas em gráficos claros permitirá que você identifique tendências e priorize ações. Um gráfico permitirá que você veja rapidamente:

• Desvios.
• Evolução do erro ao longo do tempo com curvas,
• Classificação de erros.
• Mapa do BIAS para ver ou subestimar sistematicamente.
  Para implementá-lo, existem ferramentas ou painéis nativos no software de planejamento.

O monitoramento adequado da previsão promoverá aprenderá e facilitará a tomada de decisões. Isso fará com que os modelos sejam recalibrados, os vieses sejam detectados precocemente e a equipe gaste menos tempo calculando e mais tempo calculando analisar e corrigir.

Conclusão

A precisão da previsão é decisiva no planejamento da demanda, mas não um fim em si mesma. Seu valor está em poder usá-lo ao tomar decisões de estoque, produção, logística, etc.

Perguntas frequentes sobre precisão da previsão de demanda

Qual método torna as previsões de demanda mais precisas?
Os melhores resultados vêm da combinação de séries temporais, modelos causais, técnicas de IA e julgamento especializado das áreas envolvidas.

Como melhorar a precisão das previsões?
Com dados de qualidade, métodos apropriados, inclusão de variáveis externas, colaboração entre áreas e monitoramento contínuo.

Quais são os melhores KPIs para precisão de previsões?
Os mais usados são WMAPE, MAE, RMSE e BIAS, aplicados no nível de agregação apropriado.

Como calcular a precisão da previsão no Excel?
Aplicação das fórmulas MAPE, WMAPE, MAE, RMSE e BIAS por período e SKU, alinhadas com a previsão atual no momento da decisão.

Como a precisão da previsão afeta o gerenciamento de inventário?
Maior precisão reduz falhas de estoque e desperdício. No entanto, se alguns parâmetros forem ignorados, a melhoria poderá ter um efeito limitado.

‍