Previsão de Demanda - Definição, Tipos e Exemplos

O que é previsão de demanda?

A previsão de demanda é a técnica de estimar a demanda futura do consumidor durante um período especificado com base em dados passados ​​e outras informações. A previsão de demanda é o processo de estimar a demanda futura de um produto ou serviço. A previsão de demanda é usada no planejamento de negócios para tomar decisões como onde construir fábricas, quantos produtos produzir e quando estocar estoque. A previsão de demanda também é usada na análise econômica e na previsão do comportamento do consumidor.

É o processo de usar dados históricos de vendas para estimar vendas futuras. A previsão de demanda pode ser usada para tomar decisões sobre estoque, produção e marketing.

Prever as necessidades do cliente corretamente é um elemento crucial de qualquer negócio. Ele permite que os executivos tomem decisões sensatas sobre preços, oportunidades de desenvolvimento da empresa e potencial de mercado com base em informações precisas. A previsão de demanda permite que as empresas evitem tomar decisões erradas sobre seus produtos e mercados-alvo – e escolhas desinformadas podem ter consequências negativas de longo alcance para despesas de manutenção de estoque, satisfação do cliente, gerenciamento da cadeia de suprimentos e lucros.

Existem vários métodos usados ​​para prever a demanda, incluindo análise de tendências, análise de regressão e análise de séries temporais. Cada método tem suas próprias vantagens e desvantagens, e a escolha do método depende dos dados disponíveis e da natureza do produto ou serviço que está sendo previsto.

Por que a previsão de demanda é importante para as empresas?

A previsão de demanda é importante para as empresas porque as ajuda a tomar decisões informadas sobre preços, produção e estoque.

Ao prever com precisão a demanda futura, as empresas podem evitar rupturas de estoque, superprodução e perda de vendas. A previsão de demanda também ajuda as empresas a planejar sazonalidade e tendências.

Algumas das razões por trás de sua importância são:

1. Atingindo metas

Sem uma compreensão da demanda futura, é difícil para as empresas definir metas e objetivos. A previsão de demanda pode ajudar as empresas a identificar tendências e padrões sazonais para que possam planejar adequadamente.

2. Decisões de negócios

A previsão de demanda é uma entrada chave em muitas decisões de negócios. Por exemplo, se uma empresa está considerando expandir sua capacidade de produção, a previsão de demanda pode ajudá-la a determinar se há demanda suficiente para justificar o investimento.

3. Crescimento

A previsão de demanda pode ajudar as empresas a identificar oportunidades de crescimento. Por exemplo, se uma empresa está vendo uma demanda crescente por seus produtos, ela pode decidir expandir seus esforços de marketing ou abrir novas lojas para aproveitar a oportunidade.

4. Gestão do capital humano

A previsão de demanda pode ajudar as empresas a planejar suas necessidades de força de trabalho. Por exemplo, se uma empresa espera um aumento na demanda, talvez precise contratar mais funcionários.

5. Planejamento financeiro

A previsão de demanda pode ajudar as empresas a planejar suas finanças. Por exemplo, se uma empresa está esperando um aumento na demanda, pode ser necessário fazer um empréstimo para financiar a expansão de sua capacidade de produção.

Tipos de previsão de demanda

1. Previsão de demanda passiva

A previsão de demanda passiva é um tipo de previsão de demanda que se baseia em dados históricos para prever a demanda futura. Esse tipo de previsão não leva em consideração nenhum fator externo que possa impactar a demanda.

2. Previsão de Demanda Ativa

A previsão de demanda ativa é um tipo de previsão de demanda que leva em consideração fatores externos que podem afetar a demanda. Esse tipo de previsão usa técnicas como pesquisa de mercado e pesquisas para coletar dados.

3. Previsão de demanda de curto prazo

A previsão de demanda de curto prazo é um tipo de previsão de demanda que prevê a demanda em um curto período de tempo, normalmente um ano ou menos. Esse tipo de previsão é usado para tomar decisões sobre estoque, produção e marketing.

4. Previsão de demanda de longo prazo

A previsão de demanda de longo prazo é um tipo de previsão de demanda que prevê a demanda por um longo período de tempo, normalmente mais de um ano. Esse tipo de previsão é usado para tomar decisões sobre oportunidades de desenvolvimento da empresa e potencial de mercado.

5. Previsão de macro e micro demanda

A previsão de demanda macro e micro é um tipo de previsão de demanda que leva em consideração fatores macroeconômicos e microeconômicos. Os fatores macroeconômicos são fatores que impactam a economia como um todo, como taxas de juros e PIB. Fatores microeconômicos são fatores que afetam indústrias ou mercados específicos, como a confiança e os gastos do consumidor.

6. Previsão de demanda interna

A previsão de demanda interna é um tipo de previsão de demanda que se baseia em dados de dentro da empresa para prever a demanda futura. Esse tipo de previsão leva em consideração fatores como vendas anteriores, planos de desenvolvimento de produtos e tendências de mercado.

Etapas da previsão de demanda

1. Declaração de uma teoria ou hipótese

A primeira etapa da previsão de demanda é desenvolver uma teoria ou hipótese sobre como a demanda se comportará. Esta etapa envolve o desenvolvimento de um modelo de como a demanda funciona.

2. Especificação do Modelo

A segunda etapa da previsão de demanda é especificar o modelo. Esta etapa envolve a escolha das variáveis ​​que serão incluídas no modelo e a especificação das relações entre essas variáveis.

3. Coleta de Dados

A terceira etapa da previsão de demanda é coletar dados. Esta etapa envolve a coleta de dados sobre as variáveis ​​que foram escolhidas para o modelo.

4. Estimativa de Parâmetros

A quarta etapa da previsão de demanda é estimar os parâmetros do modelo. Esta etapa envolve o uso dos dados coletados para estimar os valores das variáveis ​​do modelo.

5. Verificação da precisão do modelo

A quinta etapa da previsão de demanda é verificar a precisão do modelo. Esta etapa envolve testar o modelo em relação aos dados reais para ver o quão preciso ele é.

6. Teste de hipóteses

A sexta etapa da previsão de demanda é testar hipóteses sobre o modelo. Esta etapa envolve testar o modelo em relação aos dados para ver se as hipóteses são suportadas.

7. Previsão

A sétima e última etapa da previsão de demanda é usar o modelo para prever a demanda futura. Esta etapa envolve o uso do modelo para fazer previsões sobre a demanda futura.

Métodos de previsão de demanda

1. Método Estatístico

O método estatístico de previsão de demanda usa dados históricos para prever a demanda futura. Este método baseia-se na suposição de que o comportamento passado continuará no futuro.

2. Pesquisa/Pesquisa de Mercado

O método de pesquisa de mercado/surveying de previsão de demanda envolve pesquisar consumidores e empresas para coletar dados sobre seus planos e intenções. Este método é usado para coletar dados sobre tendências atuais e planos futuros.

3. Método Composto da Força de Vendas

O método composto da força de vendas de previsão de demanda envolve a coleta de dados da força de vendas da empresa. Esses dados são então usados ​​para prever a demanda futura. Este método é útil para empresas com uma grande força de vendas.

4. Opinião de Especialista

Ele gira em torno da coleta de dados de especialistas na área para obter sua opinião sobre a demanda futura. Este método é útil quando há poucos dados disponíveis.

5. Método Delphi

O método Delphi de previsão de demanda envolve a coleta de dados de um painel de especialistas. Esses dados são então usados ​​para prever a demanda futura. Este método é útil quando há poucos dados disponíveis.

6. Barometria

O método barométrico de previsão de demanda usa indicadores econômicos para prever a demanda futura. Este método baseia-se na suposição de que as tendências econômicas continuarão no futuro.

7. Método Econométrico

O método econométrico de previsão de demanda usa dados históricos e indicadores econômicos para prever a demanda futura. Este método é útil para prever tendências de longo prazo.

8. Experimentação A/B

O método de experimentação A/B de previsão de demanda envolve testar diferentes versões de um produto ou serviço para ver qual é mais popular. Este método é usado para coletar dados sobre as preferências do consumidor.

Principais métricas de previsão de vendas

1. Prazo de entrega do produto

O lead time do produto é a quantidade de tempo entre quando um produto é pedido e quando é recebido. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

2. Período de vendas

O período de vendas é o período de tempo entre quando um produto é pedido e quando é vendido. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

3. Custos pagos por compra

O custo pago por compra é a quantidade de dinheiro que é gasto em um produto quando ele é comprado. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

4. Dias a pagar

Os dias a pagar são o número de dias que uma empresa leva para pagar seus fornecedores. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

5. Níveis de estoque

Os níveis de estoque são o número de produtos que uma empresa tem em estoque. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

6. Custos de compra

Os custos de compra são a quantidade de dinheiro que é gasto em um produto quando ele é comprado. Essa métrica é usada para prever a demanda futura.

Previsão de demanda automatizada

A previsão de demanda automatizada é o processo de uso de software para prever a demanda futura. Esse método é usado para coletar dados sobre comportamento e tendências anteriores.

Alguns dos softwares usados ​​para esta finalidade incluem:

1. Salesforce Einstein

O software Salesforce Einstein é usado para prever a demanda futura. Este software usa inteligência artificial para coletar dados sobre comportamento e tendências anteriores.

2. Gerenciamento de Demanda Oracle

O software Oracle Demand Management é usado para prever a demanda futura. É útil para gerenciar os níveis de estoque e prever a demanda futura.

3. Planejamento de Demanda SAP

O software SAP Demand Planning é bastante eficaz em dizer qual pode ser a demanda futura. Este software é muito popular entre as empresas.

4. Planejamento de Demanda IBM

O software IBM Demand Planning é usado para prever a demanda futura. Ele tem uma ampla gama de recursos que o tornam útil para as empresas.

5. Demanda

Você pode usar o software Demandworks para ajudá-lo com sua previsão de demanda. Este software é capaz de se integrar com seus sistemas existentes.

Benefícios da previsão de demanda

Alguns dos benefícios da previsão de demanda incluem

1. Melhor tomada de decisão

A previsão de demanda pode ajudá-lo a tomar melhores decisões sobre seus negócios. Você será capaz de tomar decisões com base em dados e não em suposições.

2. Custos reduzidos

A previsão de demanda pode ajudá-lo a reduzir seus custos. Você será capaz de evitar overstocking e understocking.

3. Aumento dos lucros

A previsão de demanda pode ajudá-lo a aumentar seus lucros. Você será capaz de vender mais produtos pelo preço certo.

4. Maior satisfação do cliente

A previsão de demanda pode ajudá-lo a melhorar a satisfação do cliente. Você será capaz de atender às suas necessidades e expectativas.

Exemplos de previsão de demanda

Alguns dos estudos de caso de previsão de demanda incluem

1. Walmart

O Walmart é um gigante do varejo que usa a previsão de demanda para estocar suas prateleiras. A empresa tem uma equipe de analistas que usam dados para prever a demanda futura. A cadeia de suprimentos do Walmart, com mais de 11.000 pontos de venda em 27 países e um estoque médio de US$ 32 bilhões, é sem dúvida sofisticada.

Embora sua logística seja conhecida por ser precisa e tecnologicamente avançada, em 2013 eles ganharam a reputação de ter um grave problema de falta de estoque na loja. A falta de estoque do Walmart nas prateleiras foi atribuída ao estoque mal administrado, o que significa que o estoque estava acessível nos armazéns, mas não havia pessoal suficiente para trazê-lo à loja.

Nesse caso, o corte de custos resultou em uma experiência negativa do cliente para muitos dos clientes, o que poderia ter sido evitado pela previsão de demanda adequada.

2. Coca-Cola

A Coca-Cola é uma empresa de bebidas que usa a previsão de demanda para prever vendas futuras. A empresa tem uma equipe de analistas que usam dados para prever a demanda futura. A principal engarrafadora da Coca-Cola na Índia, a Hindustan Coca-Cola Beverages (HCCB), enfrentava um sério problema. Sua força de vendas de 2.000 pessoas não conseguia acompanhar o mercado de bebidas diversificado e em constante mudança do país, muito menos levar os produtos às prateleiras com rapidez suficiente.

Para resolver isso, a HCCB precisava de uma maneira de entender a demanda do cliente em diferentes regiões para que pudesse prever melhor o estoque e implantar sua força de vendas. A HCCB fez parceria com a Demand Management, Inc. (DMI) para criar um Demand Signal Repository (DSR). O DSR é um data warehouse centralizado que extrai dados de várias fontes, incluindo sistemas de ponto de venda (POS), dados de remessa e perfis de clientes.

Esses dados são então limpos e padronizados para que possam ser usados ​​para gerar previsões de demanda. O DSR ajudou a HCCB a melhorar a precisão das previsões em 30%, o que levou à redução dos níveis de estoque e ao aumento da satisfação do cliente.

3. Procter & Gamble

A Procter & Gamble é uma empresa de bens de consumo que usa a previsão de demanda para prever vendas futuras. A empresa tem uma equipe de analistas que usam dados para prever a demanda futura. A Procter & Gamble (P&G) é a maior empresa de bens de consumo embalados do mundo, com mais de US$ 84 bilhões em vendas. A empresa vende mais de 300 marcas em mais de 180 países.

A P&G estava enfrentando um desafio com sua marca Gillette. A empresa estava perdendo participação de mercado para os concorrentes e precisava encontrar uma maneira de mudar as coisas. A P&G decidiu usar a previsão de demanda para ajudá-los a entender as necessidades e desejos dos clientes. Eles usaram dados de várias fontes, incluindo dados de PDV, pesquisas e grupos focais.

Esses dados foram então usados ​​para gerar previsões de demanda. A previsão de demanda ajudou a P&G a aumentar a participação de mercado de sua marca Gillette. A empresa também viu um aumento nas vendas e lucros.

4. Nike

A Nike é uma empresa de roupas esportivas que usa a previsão de demanda para prever vendas futuras. A empresa tem uma equipe de analistas que usam dados para prever a demanda futura. A Nike é a maior empresa de roupas esportivas do mundo, com mais de US$ 30 bilhões em vendas. A empresa vende seus produtos em mais de 160 países.

A Nike estava enfrentando um desafio com sua marca Jordan. A empresa estava perdendo participação de mercado para os concorrentes e precisava encontrar uma maneira de mudar as coisas. A Nike decidiu usar a previsão de demanda para ajudá-los a entender as necessidades e desejos dos clientes. Eles usaram dados de várias fontes, incluindo dados de PDV, pesquisas e grupos focais.

Esses dados foram então usados ​​para gerar previsões de demanda. A previsão de demanda ajudou a Nike a melhorar a participação de mercado de sua marca Jordan. A empresa também viu um aumento nas vendas e lucros.

5. Motores Gerais

A General Motors é uma empresa automobilística que usa a previsão de demanda para prever vendas futuras. A empresa tem uma equipe de analistas que usam dados para prever a demanda futura. A General Motors (GM) é a maior empresa automobilística do mundo, com mais de US$ 2,5 trilhões em vendas. A empresa vende seus produtos em mais de 150 países.

A GM estava enfrentando um desafio com sua marca Chevrolet. A empresa estava perdendo participação de mercado para os concorrentes e precisava encontrar uma maneira de mudar as coisas. A GM decidiu usar a previsão de demanda para ajudá-los a entender as necessidades e desejos dos clientes. Eles usaram dados de várias fontes, incluindo dados de PDV, pesquisas e grupos focais.

Esses dados foram então usados ​​para gerar previsões de demanda. A previsão de demanda ajudou a GM a melhorar a participação de mercado de sua marca Chevrolet. A empresa também viu um aumento nas vendas e lucros.

Conclusão!

A previsão de demanda ajuda as empresas a melhorar seus produtos e serviços, entendendo as necessidades e desejos dos clientes. Também pode ajudar as empresas a aumentar as vendas e os lucros.

A previsão de demanda adequada é fundamental para as empresas, pois permite que elas planejem seus níveis de produção, estoque e equipe com antecedência, de acordo com a demanda futura do cliente.

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