Você já se perguntou como uma loja parece sempre ter exatamente o que você precisa, no momento certo? Isso não acontece por sorte. Por trás das prateleiras bem abastecidas, existe uma logística complexa que envolve uma série de processos, e um dos mais importantes é a previsão de demanda. Mas o que é isso, exatamente? Dá pra prever tudo? É o que vamos descobrir neste artigo!

O que é previsão de demanda e por que isso é importante?

Previsão de demanda é basicamente a arte (e a ciência) de tentar prever quantos produtos uma empresa vai vender no futuro. Imagine que você tem uma loja de roupas e quer evitar tanto que falte estoque de uma camisa popular quanto que sobre um monte de peças paradas no depósito. A previsão de demanda entra aí: ela te ajuda a saber mais ou menos quantas unidades comprar para não perder vendas e, ao mesmo tempo, evitar custos extras com estoque parado. Se a previsão é muito otimista e a empresa compra mais produtos do que precisa, ela acaba com excesso de estoque, o que gera custos extras (como armazenamento) e pode até levar à perda de produtos. Por outro lado, se a previsão é pessimista e a empresa compra menos do que deveria, ela perde vendas e clientes, que podem acabar comprando em outro lugar.

Como as empresas fazem isso?

Existem várias formas de prever a demanda, e as empresas usam diferentes ferramentas e modelos para acertar o máximo possível. Vamos dar uma olhada em algumas das mais usadas:

Análise de séries temporais: olhando para o passado

Esse é um dos métodos mais simples. A ideia aqui é usar dados históricos, ou seja, olhar para o que já aconteceu para tentar adivinhar o que vem pela frente. Imagine que você tem um histórico de vendas de camisetas de um ano. Se você percebe que, todos os anos, em dezembro, as vendas sobem 30%, você pode se preparar para esse aumento quando o próximo dezembro chegar.

Esse método funciona bem para empresas que já têm alguns anos de operação e padrões de venda previsíveis. No entanto, ele tem suas limitações: a análise de séries temporais depende muito de que o futuro se pareça com o passado. Se ocorrer uma mudança brusca no mercado – como a entrada de um concorrente gigante ou uma pandemia que mude completamente o comportamento dos consumidores – as previsões feitas com base nesse modelo podem falhar. É um método ótimo para manter as coisas sob controle em tempos “normais”, mas precisa ser combinado com outros, quando o cenário muda.

Modelos causais: analisando variáveis externas

Enquanto a análise de séries temporais foca no histórico de vendas, os modelos causais olham para outros fatores que podem influenciar a demanda, como o preço, a economia, ou até mesmo o clima. Uma sorveteria, por exemplo, pode prever um aumento nas vendas durante um verão quente, enquanto uma loja de roupas pode esperar vender mais casacos em épocas de frio intenso. Esses modelos levam em conta variáveis externas que afetam o comportamento do consumidor e são bastante eficazes em mercados dinâmicos.

No mundo dos negócios, esses fatores externos podem ser mudanças na economia, variações climáticas ou até mesmo campanhas de marketing da concorrência. Usando modelos causais, as empresas não apenas observam os números de vendas passados, mas também consideram como fatores como inflação, clima, datas festivas e campanhas publicitárias podem impactar a demanda.

Esses modelos exigem muito mais dados e uma análise mais sofisticada, sem contar que as variáveis externas podem ser imprevisíveis. Um exemplo clássico: você faz toda uma previsão baseada num verão quente e, de repente, o verão vem mais ameno, e as vendas de sorvete ficam abaixo do esperado.

Inteligência artificial e machine learning: o futuro da previsão de demanda

A IA leva a previsão de demanda a um novo nível. Em vez de apenas olhar para dados históricos ou variáveis isoladas, ela analisa grandes quantidades de dados em tempo real, identificando padrões complexos que seriam impossíveis para um humano notar. Os algoritmos de machine learning podem se adaptar e melhorar ao longo do tempo, ou seja, quanto mais dados você tiver, mais preciso o modelo se torna. Além disso, a IA pode identificar tendências e até antecipar mudanças no comportamento do consumidor, permitindo que as empresas ajustem seus estoques com mais eficiência.

Apesar de superpoderosa, a IA precisa de muita informação para funcionar bem. Para pequenas empresas que não têm tantos dados, esse tipo de sistema pode ser caro e complicado de implementar. Além disso, embora a IA seja ótima para identificar padrões, ela não entende “sentimentos”, o que quer dizer que se houver uma alteração no comportamento por causa de algo mais emocional ou de uma tendência cultural inesperada, ela pode não captar essa mudança de forma rápida.

A previsão de demanda não é um “bicho de sete cabeças”, e mesmo que você não tenha um grande negócio, entender o conceito pode te ajudar em diversas áreas. Cada um desses modelos tem seu papel, e a escolha certa depende do tipo de negócio e dos recursos disponíveis. Empresas grandes costumam combinar todos eles, enquanto negócios menores podem começar com algo mais simples, como séries temporais, e ir evoluindo conforme crescem.

Os sistemas de previsão de demanda ajudam as empresas a estarem preparadas, garantem que o cliente encontre o que precisa e evitam desperdício. Desde métodos simples até o uso de inteligência artificial, o segredo está em se antecipar ao comportamento do consumidor e ajustar os estoques na medida certa. Agora, da próxima vez que encontrar exatamente o que queria na loja, já sabe que tem muita tecnologia e estratégia por trás dessa simples conveniência.