Estimar a demanda por um produto é complicado, especialmente quando estamos sob forte influência de fatores externos, como a pandemia de Covid-19, por exemplo.
Entretanto, a curto, médio e longo prazo, é a previsão de vendas que garante a sobrevivência de qualquer empreendimento. Para quem deseja crescer, uma previsão assertiva é fundamental.
Para simplificar, podemos dizer que a previsão de vendas é de onde partem todas as decisões significativas da empresa: quanto deve-se produzir, quanto deve-se estocar, quanto deve-se investir no mês seguinte, entre muitas outras. Em cenários inesperados, essa estimativa é ainda mais importante, pois é ela que evita o prejuízo com a superprodução.
Além do controle maior da empresa em todos os setores, a capacidade de prever a demanda também é valiosa quando pensamos em novos negócios e novos produtos. Previsões certeiras tornam os investimentos mais seguros e lucrativos!
Continue a leitura e saiba como uma boa previsão de vendas pode revolucionar a gestão da sua empresa!
Por que prever vendas com maior assertividade?
A previsão de vendas é uma estimativa da quantidade de um produto que será vendido em um período já determinado no futuro e em um local específico.
Ela é uma antecipação das necessidades do cliente e é o ponto de partida para um série de decisões estratégicas da empresa, desde a área de suprimentos até o atendimento ao consumidor final.
Com uma estimativa de demanda assertiva, a empresa consegue gastar menos no armazenamento de produtos, pois ocorre o escoamento rápido da produção. Caso sua previsão seja muito alta e as vendas não ocorram, o que ocorre é o excesso de estoque, que gera custos com armazenamento e manutenção, além da possibilidade de desperdício.
Quando acontece o contrário, sua previsão de vendas é baixa e o produto se esgota, significa que as expectativas do cliente foram frustradas e que a empresa perdeu a oportunidade de vender mais. Ou seja, além de decepcionar o cliente, a empresa deixa de lucrar devido à falta de estoque.
Nas indústrias, o cálculo da quantidade de matéria prima, de mão de obra e de suprimentos necessários se baseia na previsão de demanda. Essa questão se relaciona diretamente ao estoque, pois é necessário produzir a quantidade certa para não gerar desperdício ou falta de produtos no mercado.
Quando ocorrem eventos inesperados, como a pandemia de Covid-19, por exemplo, a produção é adaptada de acordo com a nova previsão de vendas.
Esse é o fator que altera a quantidade de colaboradores envolvidos e a quantidade de material adquirido, para que a empresa não tenha prejuízo.
Para novas empresas, a previsão de vendas é crucial para quantificar investimentos, saber quantas pessoas é necessário contratar ou qual tecnologia será mais adequada, por exemplo.
Caso não haja previsão de demanda, o empreendimento é um tiro no escuro.
A precificação funciona em um ciclo com a previsão de demanda, isto é, uma questão influencia diretamente na outra. Os preços alteram a demanda, mas a demanda também interfere nos preços.
De acordo com a Teoria de Oferta e Demanda, quando a demanda é muito alta, o preço aumenta e quando a demanda é baixa, o preço diminui.
Quando há uma versão limitada de um produto, é possível aumentar o preço e o percentual de lucro, desde que haja demanda. Entretanto, é preciso considerar também os produtos similares da concorrência.
Dessa forma, a previsão de vendas é necessária para que a empresa analise a viabilidade de novos produtos a partir da percepção de valor pelo consumidor, e também para que ela mantenha preços competitivos no mercado.
As estratégias de marketing têm o objetivo de promover marcas e assim aumentar a demanda por seus produtos.
Assim como no caso da precificação, trata-se de uma dependência cíclica, pois a previsão de vendas também considera as campanhas de marketing como fator que gera aumento na demanda.
A estimativa de demanda pode direcionar melhor seu planejamento de marketing ou mudar o posicionamento de um produto.
Por exemplo, a partir da previsão de vendas, a equipe de marketing pode priorizar uma localidade com maior potencial para determinada promoção ou pode arriscar investimentos em um novo mercado.
Nesse caso, ter um sistema de previsão de vendas capaz de realizar simulações é indispensável. Somente assim a equipe de marketing pode prever qual será a demanda sem que a empresa tenha um histórico daquele produto.
A previsão de demanda influencia no relacionamento com o cliente na medida em que a empresa consegue satisfazer seus desejos.
Por exemplo, uma loja roupas que prevê um aumento de demanda para roupas de frio com a chegada do inverno certamente conquistará mais clientes do que a loja que estava despreparada.
Estimar corretamente a demanda significa gerar satisfação para o consumidor, sem que haja prejuízo financeiro para a empresa. Uma indústria com constantes esgotamentos no mercado em pouco tempo deixa de ser procurada e abre espaço para concorrentes que planejam melhor as vendas.
Estimar corretamente a demanda é um indicador sobre a saúde financeira da empresa, pois quando o valor arrecadado é menor que o esperado, significa que haverá problemas.
Quando há excesso de estoque é porque a empresa vai demorar para recuperar o valor investido na produção, diminuindo o capital de giro.
Sem capital de giro, pode ser difícil honrar compromissos com os fornecedores, desgastando o relacionamento e até comprometendo a produção no futuro.
A estimativa incorreta gera problemas financeiros crescentes.
Como melhorar a previsibilidade das vendas?
Especialmente nos segmentos de mercado onde a demanda é mais volátil, é necessário ter uma maneira eficiente de prever as vendas e evitar gastos desnecessários.
Os métodos estatísticos tradicionais são muito usados, mas requerem trabalho manual, levam tempo e não têm toda a precisão que os métodos mais modernos têm.
O sistema mais avançado para gerar previsão de vendas são os softwares que utilizam deep learning, ou seja, sistemas baseados no aprendizado de máquinas. Este é um ramo de Inteligência Artificial (IA) que usa uma grande quantidade de dados, arquitetados em redes neurais com conexões em várias camadas.
O aprendizado das máquinas em deep learning acontece a partir de exemplos, por isso, quanto mais dados são inseridos, melhor é o seu desempenho. São gerados novos modelos sempre que novos dados são inseridos na plataforma.
Trata-se de um sistema que pode ser usado em diversas áreas, desde reconhecimento facial e carros autônomos até análises de comportamento do cliente.
No caso da previsão de vendas, o deep learning se concentra em identificar padrões de consumo utilizando algoritmos de classificação.
Com ele é possível testar hipóteses, inserindo novas variáveis e compreendendo como cada uma delas interfere no comportamento do consumidor. Assim, a empresa consegue determinar em números o impacto de cada variável separadamente.
Por exemplo, o gerente de vendas pode avaliar o efeito futuro de um programa de descontos a longo prazo ou o percentual do aumento de vendas em cada promoção.
Já uma rede de lojas consegue simular se o desempenho dos produtos muda mais a partir do destaque nas vitrines ou de exibições nas redes sociais.
O deep learning faz previsões não lineares
A maior parte das tecnologias utilizadas para estimar demanda trabalha com projeções lineares, ou seja, com condições ideais de mercado.
Isso significa que são considerados o histórico daquele produto e a aplicação de uma variável, tal como uma promoção. Porém, essa representação dificilmente corresponderá à realidade.
O impacto de uma promoção depende de outros fatores, como o alcance da campanha de marketing, a conjuntura econômica e a estratégia da concorrência, por exemplo.
Assim, uma previsão condizente com a realidade não pode ser linear, ela precisa considerar os diferentes fatores que influenciam na demanda e conciliá-los.
O deep learning faz previsões imparciais
Em alguns casos, as previsões de demanda utilizam pesquisas de opinião ou teorias dos especialistas. Isso quer dizer as previsões não são imparciais.
As pessoas tendem a manipular resultados de acordo com expectativas próprias, mesmo sem perceber. Além disso, entrevistados podem mentir em pesquisas, enquanto os dados sobre o comportamento deles não mentem.
Um sistema informatizado não tem opinião ou expectativas, sua programação é composta apenas por parâmetros, dados e fórmulas.
As previsões são confrontadas com dados reais de vendas e assim o sistema aprende sozinho a fornecer previsões cada vez mais precisas.
O deep learning utiliza dados de fontes diversas
Ao usar soluções integradas ao deep learning para fazer previsões de demanda, é possível fazer simulações e testes, ou prever a demanda em condições muito específicas. O motivo é que você pode usar várias fontes de dados diferentes, internas e externas, e realizar inserções manuais.
Utilizar tendências de redes sociais, períodos promocionados e a estratégia da concorrência por exemplo, é fácil e permite reconhecer melhor suas oportunidades.
Sem o deep learning, prever a demanda com dados diversos é trabalhoso e complicado, além de ser um esforço sujeito ao erro humano.
O machine learning — aprendizado de máquinas — abre uma nova gama de possibilidades na hora de fazer projeções de demanda.
A possibilidade de erro humano e de manipulação de resultados é eliminada para dar lugar à resultados confiáveis mesmo em conjunturas nunca antes vistas.
Conhecendo a solução da TEVEC
O software da TEVEC utiliza o deep learning para fazer a gestão de cadeias logísticas de maneira inteligente.
Ele foi desenvolvido para que as empresas consigam fazer o pedido perfeito para seu fornecedores e entreguem quantidades ideais aos distribuidores e consumidores finais.
É uma solução tecnológica incomparável em situações em que ocorrem mudanças repentinas no comportamento do consumidor.
Comparado aos outros softwares, a solução da TEVEC é capaz de processar mais dados em menos tempo, é capaz de identificar padrões ocultos e tem atualizações mais frequentes com dados recentes. Tudo isso faz com que nossas previsões sejam mais corretas e adaptáveis a mudanças externas.
Especialmente no e-commerce, tanto na produção quanto no varejo, as campanhas de marketing impactam não apenas os produtos promocionados, como também todas as categorias relacionadas. Essa questão dificilmente é considerada para a maior parte dos softwares de previsão de vendas.
A TEVEC concebeu um método em duas etapas para solucionar esse problema e tornar todas as previsões de demandas mais realistas.
Em um primeiro momento, o sistema considera fatores como preços, promoções e sazonalidade. Nessa fase, a empresa deve fornecer dados que considera relevantes, como histórico de vendas e períodos promocionados.
Em seguida, a previsão inicial é aplicada em diferentes períodos temporais. Assim são criados muitos modelos que diferem de acordo com as condições externas do período em questão.
A TEVEC insere no software dados externos, desde indicadores econômicos e tendências das redes sociais até o clima do período. O software analisa o impacto que cada fator externo teve na demanda, para então criar estimativas futuras.
É devido à esse método, aliado ao deep learning, que tornou-se possível estimar as vendas em circunstâncias inéditas, como a pandemia por exemplo.
Em comparação com modelos de previsão de demanda que não utilizam inteligência artificial, os resultados da TEVEC são muito mais precisos. Isso significa uma gestão mais eficiente em toda a cadeia logística e a redução de perdas e rupturas no processo.
Mais do que planejar a produção e a distribuição, a previsão de demanda com deep learning também pode auxiliar sua equipe de vendas.
O software da TEVEC conta com análise de padrões de compra, que permite identificar perfis de clientes e assim gerar oportunidades de marketing de nicho.
Com simulações realistas, a direção da empresa consegue tomar decisões mais embasadas. A gestão de estoque eficiente é aquela que garante a disponibilidade do produto sem excessos, enquanto o planejamento de produção é aquele capaz de se adequar rapidamente à necessidade do estoque. Dessa forma, toda a cadeia de produção é sustentada pela previsão de vendas.
É por isso que o aprendizado profundo de máquina revolucionou toda a cadeia produtiva.
A previsão de demanda qualificada ajuda a vender mais e a reduzir os gastos desnecessários. Seu valor está nas mudanças que ela pode trazer para a empresa, gerando maior controle de recursos, garantia de capital de giro e preparo para cenários inesperados.