🇵🇹
A previsão de vendas é uma estimativa antecipada da receita futura de um produto ou serviço. É baseado na análise de dados históricos, estudos do comportamento do cliente e tendências do mercado.
As empresas em sua operação tática estão constantemente revisando a previsão de vendas como ponto de partida para definir estratégias para atingir os objetivos de crescimento; analisando como otimizar recursos nas estratégias de produção, logística e marketing.
Registros anteriores de padrões de vendas e compras que ajudam a entender o comportamento do mercado em que as tendências são encontradas ao longo de um período de tempo.
Período de tempo a ser analisado; pode ser em meses, bimestres, semestres ou anos.
Mudanças que ocorrem no mercado que podem influenciar as vendas, como variações macroeconômicas, avanços tecnológicos e preferências dos clientes e da concorrência.
É a análise de informações sobre clientes em potencial, segmentos de mercado, percepções da marca e fatores externos que podem afetar as vendas.
Elementos fora do controle da empresa, mas que podem afetar as vendas, como condições econômicas globais, regulamentações governamentais, mudanças climáticas e eventos imprevistos.
Hábitos, preferências, necessidades e motivações do consumidor que influenciam suas decisões de compra.
Estudo das estratégias de marketing, preços, produtos e serviços dos concorrentes para avaliar como eles podem afetar as vendas e antecipar possíveis ações competitivas.
Feedback e informações fornecidos pela equipe de vendas, gerentes de contas e outros departamentos da organização que estão relacionados ao gerenciamento de negócios e podem fornecer informações valiosas sobre as tendências do mercado e as expectativas dos clientes.
Ferramentas analíticas e estatísticas usadas para prever vendas futuras, como modelos de regressão, análise de séries temporais, técnicas de suavização exponencial e métodos de inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Existem diferentes tipos de previsões de vendas; a que você deseja usar depende do setor e dos dados de origem que você tem. Vou mostrar as opções que você tem e, em seguida, veremos vários exemplos.
Existem diferentes tipos de previsões de vendas; a que você deseja usar depende do setor, dos dados disponíveis e das ferramentas.
A média móvel permite calcular o valor futuro com base na média dos dados anteriores em um período específico de tempo. É como se tivéssemos uma janela que percorria nossos dados e, a cada momento, calculássemos a média dos valores que estão dentro dessa janela.
A escolha do tipo de média móvel e da duração do período dependerá dos dados e da finalidade da análise. Períodos mais longos suavizarão mais os dados, enquanto períodos mais curtos serão mais sensíveis às flutuações de curto prazo.
Por exemplo: Usando uma média móvel de 3 meses, a previsão para o mês 7 seria: (100 + 110 + 115) /3 = 108,33 (milhares de unidades)
Relações estatísticas são estabelecidas entre as variáveis que afetam as vendas, como preço, publicidade, renda do consumidor etc.
Por exemplo:
Usando uma regressão linear simples, obtemos a equação: Vendas = 70 + 10 Mês A previsão para o mês 7 seria: Vendas Mês 7 = 70 + 10 7 = 140 (milhares de unidades).
Com o advento da inteligência artificial, as previsões podem ser feitas por meio de aprendizado de máquina e aprendizado profundo; formando milhões de cenários; e inserindo variáveis que um modelo estatístico tradicional não consegue ler.
Por exemplo, na Datup, usamos modelos inteligentes de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para prever a demanda, onde inserimos variáveis externas que afetam diretamente cada setor e empresa, combinando dados quantitativos e qualitativos.
Um grupo de especialistas do setor se reúne para discutir e deliberar sobre as condições do mercado e as tendências emergentes. As opiniões individuais são coletadas e combinadas para formar uma previsão consensual.
Por exemplo, depois de considerar fatores externos, como uma mudança na regulamentação do açúcar, você decide ajustar a previsão para baixo em 20%.
Semelhante ao painel de especialistas, o método Delphi envolve reunir e repetir opiniões de especialistas anonimamente. Uma série de rodadas de perguntas e feedback são conduzidas até que se chegue a um consenso sobre a previsão.
O método Delphi aproveita o conhecimento coletivo de especialistas, reduz a influência das personalidades dominantes e permite que todas as opiniões sejam consideradas igualmente. No entanto, dependendo da seleção de especialistas qualificados, isso pode ser demorado e os resultados podem ser tendenciosos se o painel não for representativo ou se houver opiniões extremas.
Modelos computacionais são usados para simular diferentes cenários e avaliar seu impacto nas vendas. Várias condições de mercado e estratégias de negócios podem ser exploradas para identificar as melhores opções para a empresa.
É a média das diferenças absolutas entre as vendas reais e esperadas em um determinado período de tempo. Ele fornece uma medida da precisão geral da previsão, em que um valor menor indica maior precisão.
Essa métrica calcula a média dos erros percentuais absolutos entre as vendas reais e esperadas. Ele fornece uma medida da precisão relativa da previsão, expressa como uma porcentagem do valor real. É útil para avaliar a precisão da previsão em relação ao tamanho das vendas.
Esse é o indicador mais usado, pois inclui pesos de vendas de acordo com o SKU ou a unidade de negócios. É a média ponderada dos erros percentuais absolutos entre os valores previstos e os valores reais.
O viés indica se a previsão tende a superestimar ou subestimar consistentemente as vendas reais. Um viés positivo significa que as vendas estão superestimadas, enquanto um viés negativo indica um eufemismo.
Uma das ferramentas mais comuns é o Excel. A análise realizada é estatística com métodos de regressão linear, séries temporais, entre outros. Essas funções permitem que os usuários realizem análises estatísticas avançadas em conjuntos de dados de vendas para identificar padrões e tendências que podem ajudar na previsão.
É uma plataforma de visualização de dados que permite às empresas analisar intuitivamente suas informações de vendas e gerar previsões de vendas identificando tendências e padrões em dados históricos.
Ferramenta como serviço (SaaS) localizada na nuvem; que executa previsões de demanda e estoque com modelos avançados com inteligência artificial e aprendizado de máquina. Alguns dos algoritmos usados são redes neurais, que analisam diferentes cenários, resultando na previsão com o menor erro após a análise iterativa.
Eles confiam na opinião de especialistas do setor para prever vendas futuras. Os especialistas usam sua experiência e conhecimento do mercado para fazer estimativas subjetivas da demanda, considerando fatores como mudanças nas tendências do mercado, condições econômicas e concorrência. Os métodos qualitativos incluem o método Delphi, pesquisas de opinião e análise de cenários.
Tem a ver com a análise de dados numéricos e técnicas estatísticas para prever vendas futuras. Eles usam dados históricos de vendas e outros fatores quantificáveis para desenvolver modelos matemáticos que identificam padrões e tendências nos dados. Alguns métodos quantitativos comuns incluem análise de séries temporais, modelos de regressão e técnicas de suavização exponencial.
Algoritmos computacionais e modelos preditivos são usados para analisar grandes conjuntos de dados de vendas e prever a demanda futura. Os modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo podem identificar padrões complexos nos dados e ser ajustados continuamente para melhorar a precisão das previsões à medida que mais informações são coletadas.
O método que você decidir aplicar dependerá do tipo de setor. Da mesma forma, para estar na vanguarda e melhorar a produtividade, recomendo técnicas de inteligência artificial, que conseguem combinar informações qualitativas e quantitativas de maneira mais eficiente e com melhores resultados.
Em nossa experiência, tivemos benefícios diferentes em algumas áreas da empresa; falarei mais sobre isso abaixo:
Ao antecipar a demanda futura, as empresas podem gerenciar seus estoques com mais eficiência, evitando tanto a escassez quanto o excesso de estoque. Isso ajuda a reduzir os custos associados ao armazenamento e manutenção de estoques, impactando diretamente no fluxo de caixa.
As previsões de vendas fornecem informações valiosas que apoiam a rápida tomada de decisões em todas as áreas envolvidas, do planejamento da produção à compra e distribuição. Isso ajuda a minimizar os riscos e a aproveitar as oportunidades de crescimento.
Ao antecipar as vendas, as empresas podem garantir que tenham produtos suficientes disponíveis para cobrir seus canais de distribuição. Isso melhora a satisfação do cliente, garantindo uma experiência de compra positiva e evitando a perda de vendas devido à falta de estoque.
Encontramos baixa assertividade nas previsões, porque elas não têm dados históricos suficientes para serem lidos, dificultando o aprendizado de modelos inteligentes em longos intervalos de tempo.
Anteriormente, era um tópico que não era pensado. Agora, com mudanças climáticas, guerras e variações cambiais, é cada vez mais importante considerar essas variáveis nas previsões de vendas. Além de informações específicas da empresa, feriados aplicáveis, descontos comerciais e outros.
Encontramos baixa assertividade nas previsões, porque elas não têm dados históricos suficientes para serem lidos, dificultando o aprendizado de modelos inteligentes em longos intervalos de tempo.
Anteriormente, era um tópico que não era pensado. Agora, com mudanças climáticas, guerras e variações cambiais, é cada vez mais importante considerar essas variáveis nas previsões de vendas. Além de informações específicas da empresa, feriados aplicáveis, descontos comerciais e muito mais.
Não atualize o modelo de previsão com dados reais de vendas à medida que ele é gerado. É crucial incorporar as informações mais recentes para melhorar a precisão do modelo e se adaptar às mudanças nos padrões de vendas.
Use um único método de previsão, como média móvel ou regressão linear, sem considerar outras técnicas que possam ser mais adequadas para o conjunto de dados específico. É aconselhável tentar várias abordagens e compará-las para selecionar aquela que fornece os resultados mais precisos.
Trate todas as categorias de produtos ou regiões geográficas como uma única entidade, em vez de criar previsões específicas para cada segmento. Produtos ou regiões diferentes podem ter padrões de vendas diferentes, por isso é importante adaptar os modelos de previsão a cada segmento para capturar essas diferenças.
Não leve em consideração os padrões sazonais nas vendas, como picos em determinadas épocas do ano (por exemplo, Natal ou férias de verão). Esses padrões devem ser considerados no modelo de previsão para evitar subestimativas ou superestimações significativas.
Falha em estabelecer métricas claras para avaliar a precisão e o desempenho do modelo de previsão. É essencial comparar regularmente as previsões com as vendas reais e calcular métricas como o erro percentual absoluto médio (MAPE) para identificar áreas de melhoria e ajustar o modelo conforme necessário.
Em conclusão, a previsão de vendas oferece benefícios significativos para as empresas. Principalmente em:
Ao antecipar as vendas futuras, as empresas podem tomar ações proativas e não reativas, alocar recursos com eficiência e elaborar estratégias que alinhem as áreas envolvidas para atingir o objetivo corporativo.
Ter ferramentas avançadas e modelos mais inteligentes será essencial para melhorar a assertividade e ser uma empresa competitiva no mercado a partir da cadeia de suprimentos.
In nec dictum adipiscing pharetra enim etiam scelerisque dolor purus ipsum egestas cursus vulputate arcu egestas ut eu sed mollis consectetur mattis pharetra curabitur et maecenas in mattis fames consectetur ipsum quis risus mauris aliquam ornare nisl purus at ipsum nulla accumsan consectetur vestibulum suspendisse aliquam condimentum scelerisque lacinia pellentesque vestibulum condimentum turpis ligula pharetra dictum sapien facilisis sapien at sagittis et cursus congue.
Convallis pellentesque ullamcorper sapien sed tristique fermentum proin amet quam tincidunt feugiat vitae neque quisque odio ut pellentesque ac mauris eget lectus. Pretium arcu turpis lacus sapien sit at eu sapien duis magna nunc nibh nam non ut nibh ultrices ultrices elementum egestas enim nisl sed cursus pellentesque sit dignissim enim euismod sit et convallis sed pelis viverra quam at nisl sit pharetra enim nisl nec vestibulum posuere in volutpat sed blandit neque risus.
Feugiat vitae neque quisque odio ut pellentesque ac mauris eget lectus. Pretium arcu turpis lacus sapien sit at eu sapien duis magna nunc nibh nam non ut nibh ultrices ultrices elementum egestas enim nisl sed cursus pellentesque sit dignissim enim euismod sit et convallis sed pelis viverra quam at nisl sit pharetra enim nisl nec vestibulum posuere in volutpat sed blandit neque risus.
Feugiat vitae neque quisque odio ut pellentesque ac mauris eget lectus. Pretium arcu turpis lacus sapien sit at eu sapien duis magna nunc nibh nam non ut nibh ultrices ultrices elementum egestas enim nisl sed cursus pellentesque sit dignissim enim euismod sit et convallis sed pelis viverra quam at nisl sit pharetra enim nisl nec vestibulum posuere in volutpat sed blandit neque risus.
Vel etiam vel amet aenean eget in habitasse nunc duis tellus sem turpis risus aliquam ac volutpat tellus eu faucibus ullamcorper.
Sed pretium id nibh id sit felis vitae volutpat volutpat adipiscing at sodales neque lectus mi phasellus commodo at elit suspendisse ornare faucibus lectus purus viverra in nec aliquet commodo et sed sed nisi tempor mi pellentesque arcu viverra pretium duis enim vulputate dignissim etiam ultrices vitae neque urna proin nibh diam turpis augue lacus.
Previsão de demanda e otimização de estoque com IA para equipes da cadeia de suprimentos.
