Previsão de produção: como atender melhor a demanda do cliente

Publicados: 2022-06-25

A previsão de produção é essencial para o sucesso da sua marca direta ao consumidor (DTC).

A previsão de produção eficaz agiliza seu gerenciamento de estoque e simplifica seu planejamento de produção, mas também melhora a satisfação do cliente ao mesmo tempo.

Continue lendo para saber mais sobre a importância da previsão de produção e se familiarizar com todos os diferentes métodos de previsão que sua marca pode escolher.

O que é previsão de produção?

A previsão de produção é o processo de estimar a demanda futura por produtos de varejo, bem como os recursos necessários para fabricar esses produtos.

Normalmente, esses recursos incluem trabalho manual, dinheiro, maquinário e matérias-primas.

A previsão de produção ajuda as marcas baseadas em produtos a manter níveis de estoque ideais. Dessa forma, eles podem manter os clientes satisfeitos e aumentar sua lucratividade geral.

Como exatamente? Quando bem feita, a previsão de produção ajuda a fazer estimativas mais precisas da demanda futura. Dessa forma, você pode se sentir confiante ao enviar pedidos de compra (POs) para o que precisa para atender à demanda para evitar estoque insuficiente ou excessivo.

Uma previsão adequada pode:

Melhore a eficiência em todas as etapas da cadeia de suprimentos
Prevenir situações de falta de estoque e subsequente perda de vendas
Alcance as quantidades ideais de pedidos que economizam o dinheiro da sua marca
Encante os clientes com uma seleção consistente de produtos
Mantenha o fluxo de caixa em uma trajetória consistente e ascendente

Cada um desses benefícios desempenha um papel no sucesso da sua empresa. Mas o maior benefício de todos? A previsão de produção torna sua marca muito mais resiliente contra incertezas em toda a sua cadeia de suprimentos de comércio eletrônico.

A previsão de produção é mais importante do que nunca

Atualmente, a previsão de produção é mais importante do que nunca – especialmente à luz dos desafios atuais da cadeia de suprimentos e do aumento das expectativas dos clientes.

Veja a escassez de fórmulas para bebês em 2022, por exemplo. A maioria das fórmulas está amplamente indisponível há meses. Mas isso não significa que não houve demanda por esses produtos esgotados (houve).

Com a introdução de ByHeart, a quarta fórmula infantil aprovada pela FDA nos EUA, a escassez deve estar chegando ao fim. A previsão precisa permitirá que os varejistas afetados contornem os problemas da cadeia de suprimentos causados pela escassez, como longos prazos de entrega e excesso de estoque.

Mas, para fazer isso, as previsões dos varejistas precisam levar em conta a demanda que eles não conseguiram atender, além da fórmula infantil que venderam.

Essa escassez em todo o país não é uma exceção após a pandemia do COVID-19. Muitas indústrias enfrentam desafios semelhantes na cadeia de suprimentos (lembra quando não havia papel higiênico?).

Felizmente, a previsão de produção adequada pode ajudar as marcas a superar esses desafios (sem excesso de estoque de segurança), tornando a marca mais resiliente contra futuras interrupções.

Os 3 principais tipos de previsão de produção

Os 3 principais tipos de previsão de produção são a previsão qualitativa, modelagem causal e análise de séries temporais.

Previsão qualitativa

A previsão qualitativa é usada quando os dados históricos são escassos ou inexistentes – por exemplo, ao lançar uma nova marca ou produto.

Sem esses dados, os gerentes de produção precisam usar seu melhor julgamento. Como alternativa, eles podem se apoiar em dados qualitativos de seus clientes e equipes de vendas internas obtidos por meio de pesquisas, enquetes e outros métodos semelhantes.

Ao pesquisar seus clientes, você pode obter insights que não são acessíveis a partir de dados de vendas estáticos, como insights que avaliam a satisfação com sua marca ou avaliam o interesse em um novo lançamento.

A pesquisa de sua equipe de vendas também pode ajudá-lo a prever o quão bem um novo produto será vendido. Dessa forma, você pode criar previsões de produção para atender adequadamente a essa demanda.

Depois de reunir informações qualitativas, você pode transformá-las em estimativas quantitativas para seus produtos acabados e matérias-primas. Isso torna a previsão qualitativa relativamente precisa, embora tenha sido inicialmente baseada em opiniões e julgamentos subjetivos.

Quando usar métodos de previsão qualitativa:

Os varejistas podem implementar ferramentas de previsão qualitativa quando não têm dados históricos para se apoiar. Esse modelo de previsão é mais usado por marcas que estão começando ou que estão se preparando para lançar um novo produto ou linha de produtos.

Modelagem causal

A modelagem causal é quando as marcas tentam prever eventos futuros no mercado de varejo.

Essas previsões consideram variáveis que muitas vezes influenciam o movimento do produto e as tendências do mercado, como disponibilidade de estoque e preferências do consumidor.

A ideia por trás da modelagem causal é determinar o impacto que essas variáveis terão na demanda real e na sua capacidade de atender aos pedidos.

Por exemplo, a falta de disponibilidade de estoque levará a atrasos no atendimento do varejo? Ou um determinado produto se tornará viral nas mídias sociais, causando um aumento na demanda?

De um modo geral, a modelagem causal começa com uma avaliação do mercado atual, incluindo onde sua empresa está posicionada em comparação com seus concorrentes.

A partir daí, você terá que identificar todas as variáveis que podem influenciar a direção em que o mercado pode se mover. Novamente, isso inclui coisas como:

Comportamentos e preferências do comprador
O fluxo da sua cadeia de suprimentos
Se os produtos e materiais estão prontamente disponíveis

Depois de ter uma boa ideia do que acontecerá com o mercado maior, você pode aplicar essas variáveis às suas estimativas de previsão.

Muitas vezes, a modelagem causal analisa as considerações de pipeline, informações de pesquisa de mercado e os resultados de uma análise de série temporal.

Quando usar métodos de modelagem causal:

Os varejistas podem usar a modelagem causal assim que identificarem as variáveis independentes e dependentes que afetam a previsão. Essas variáveis incluirão concorrentes de mercado, forças econômicas e opiniões de consumidores ou tendências de compra.

Análise de séries temporais

A análise de séries temporais é uma estratégia que faz previsões com base em dados com carimbo de data/hora. Mais especificamente, um comerciante coleta esses dados em intervalos consistentes dentro de um período de tempo designado, em vez de gravá-los aleatoriamente.

Sua equipe é então responsável por analisar esses dados, o que pode esclarecer o “porquê” por trás de diferentes resultados de estoque, como por que as vendas da empresa se estabilizaram no terceiro trimestre.

A análise de séries temporais também pode revelar como as variáveis mudam ao longo do tempo – por exemplo, como seus dados variáveis flutuam ao longo de várias semanas, meses, trimestres ou até mesmo um ano de vendas.

No entanto, uma análise de série temporal requer uma grande variedade de pontos de dados.

Poucos dados deixarão lacunas em sua análise, o que pode causar previsões de estoque imprecisas ou não confiáveis. Por outro lado, um extenso conjunto de dados permitirá que você descubra tendências de vendas e elimine discrepâncias, como variação sazonal na demanda.

Quando usar métodos de análise de séries temporais:

Os varejistas podem aproveitar as análises de séries temporais quando têm muitos dados não estacionários, como padrões de compra variáveis. Esse método pode ser útil para ver como determinados ativos de inventário ou pontos de dados mudam e mudam durante um determinado período.

Como prever a produção usando os principais métodos de previsão

A previsão de produção está longe de ser um processo único para os varejistas.

Em vez disso, existem vários métodos de previsão que sua marca pode escolher, dependendo de suas necessidades, recursos, tipos de produtos e dados disponíveis.

Por exemplo, uma empresa lançando seu primeiro produto, sem dúvida, exigirá um método de previsão diferente de uma empresa que está no mercado há vários anos.

Da mesma forma, uma marca que sofre flutuações na demanda devido à sazonalidade terá uma previsão diferente de uma marca com números de vendas consistentes ao longo do ano.

Por isso, você deve sempre definir as necessidades da sua marca antes de escolher um método de previsão ou fazer previsões sobre a demanda futura.

Aqui estão alguns dos métodos de previsão mais comuns.

O método Delphi

O método Delphi é um tipo de previsão qualitativa. Usando o modelo Delphi, os varejistas consultam especialistas em estoque para informar suas previsões de produção. Essas opiniões são coletadas por meio de várias rodadas de questionários que são enviados a cada especialista.

Após cada ciclo, um facilitador terceirizado reúne as respostas, gera um relatório resumido e o distribui a todos os participantes.

A partir daí, os especialistas lêem o relatório e concordam ou discordam das respostas uns dos outros (e possivelmente fazem sugestões adicionais sobre o processo de previsão).

O método Delphi não está completo até que todo o grupo tenha chegado a um consenso.

Embora essa estratégia seja um pouco demorada, ela permite que os varejistas obtenham insights de várias pessoas conhecedoras – e, como não envolve nenhuma discussão pessoal, seus especialistas podem estar localizados em qualquer lugar do mundo.

Com isso dito, os questionários precisam ser preenchidos dentro do mesmo prazo, então tenha isso em mente se você optar por experimentar o método Delphi.

Para que serve este método:	O método Delphi é usado para chegar a uma decisão de previsão pesquisando um painel de especialistas. As aplicações típicas do método Delphi incluem previsões para vendas de longo prazo e vendas de novos produtos (onde não existem dados históricos).
Precisão deste método:	O método Delphi classifica como 'regular a muito bom' em termos de precisão de previsão. Esse nível de precisão se aplica a todos os níveis — para previsões de produção de curto prazo (0 a 3 meses), médio prazo (3 meses a 2 anos) e longo prazo (2 anos ou mais).
Recursos e dados necessários:	O método Delphi requer a ajuda de um painel de especialistas, uma série de questionários e um facilitador terceirizado para revisar todas as informações relevantes (enviadas por meio dos questionários).

O método da analogia histórica

O método de analogia histórica é uma abordagem quantitativa de previsão em que as vendas anteriores de um produto semelhante ajudam a prever as vendas prováveis de um novo SKU. Em sua essência, é uma análise comparativa da introdução e crescimento de itens de estoque semelhantes.

A previsão por analogia histórica pressupõe que dois produtos diferentes têm o suficiente em comum para seguir o mesmo comportamento básico em relação às vendas e à demanda do cliente.

Os varejistas analisam o ciclo de vida do produto e a demanda de estoques anteriores com a suposição de que um novo item na mesma categoria de produto ou similar também seguirá essa trajetória.

Por exemplo, digamos que sua marca esteja lançando um produto em um novo tamanho, cor ou sabor. Usando o método de analogia histórica, você pode usar dados históricos de vendas do produto “original” para orientar suas estimativas de produção.

Também é importante observar o risco de canibalização do produto com o método de analogia histórica. A canibalização acontece quando um novo produto substitui um já existente. Ou seja, seu último lançamento afeta as vendas de um item mais antigo (e potencialmente prejudica seu fluxo de caixa).

A menos que você esteja introduzindo uma categoria totalmente nova, novos produtos provavelmente afetarão seus itens existentes em algum grau. Isso é algo a ser considerado ao criar previsões de produção para novos SKUs e inventários mais antigos.

Para que serve este método:	O método de analogia histórica cria previsões para novos SKUs ou ofertas de produtos. As aplicações típicas da analogia histórica incluem vendas de produtos novos e de longo alcance. Em alguns casos, também é usado para prever margens de lucro.
Precisão deste método:	O método de analogia histórica classifica como “ruim” para previsões de curto prazo (0 a 3 meses). No entanto, é considerado “bom a justo” em sua precisão para estimativas de previsão de médio prazo (3 meses a 2 anos) e longo prazo (2 anos ou mais).
Recursos e dados necessários:	O método de analogia histórica requer vários anos de dados de vendas de um ou mais produtos semelhantes ao seu SKU mais recente. Sem essas informações históricas, você não poderá analisar adequadamente as tendências de vendas ou o comportamento do comprador.

O método da média móvel

O método de média móvel às vezes é chamado de "média móvel" ou "média de execução".

Independentemente do termo que você preferir, esse método analisa um intervalo de pontos de dados criando uma série de médias do conjunto de dados completo. Para marcas DTC, esse conjunto de dados vem de suas informações históricas e é usado para identificar padrões de compra que podem afetar suas estimativas.

A média móvel é um método de previsão estatística geralmente usado para prever tendências de curto prazo e demanda de longo prazo. Muitas vezes, é usado junto com dados de séries temporais para ajudar a suavizar flutuações de curto prazo (como sazonalidade) e destacar ciclos de vendas de longo prazo.

Essa estratégia encontra a média de um conjunto de dados com carimbo de data/hora e aplica essa média à demanda futura de seus produtos.

Mas como esse método está “em movimento”? Está se movendo no sentido de que você pode mudar seu intervalo de dados conforme necessário. Isso torna a estratégia mais flexível do que depender de um conjunto de dados rígido ou modelo de planilha estática.

Para que serve este método:	O método de média móvel identifica tendências de vendas de curto prazo e demanda de longo prazo para seus produtos. É também um método apropriado para manter o controle de estoque de produtos de baixo volume ou baixa venda do seu catálogo.
Precisão deste método:	O método de média móvel é bastante baixo em termos de precisão de previsão. É considerado “ruim” para previsões de curto prazo (0 a 3 meses) e médio prazo (3 meses a 2 anos) e é “muito ruim” para estimativas de longo prazo (2 anos ou mais).
Recursos e dados necessários:	O método de média móvel requer um mínimo de 2 anos de dados históricos e histórico de vendas se ocorrerem flutuações sazonais. Caso contrário, se seus produtos não apresentarem sazonalidade, você poderá optar por usar menos dados conforme necessário.

O método de projeção de tendências

A projeção de tendências é a maneira mais direta de estimar a previsão de produção. Esse método usa os dados de vendas anteriores da sua empresa para prever a produção futura.

A ideia é que os fatores responsáveis por tendências passadas e picos de demanda continuem aproximadamente na mesma proporção. Em outras palavras, supõe-se que a previsão de demanda seguirá padrões históricos.

Dessa forma, você pode estimar rapidamente os cronogramas de produção, pois antecipa que as coisas se parecerão com os meses, anos anteriores e assim por diante.

A projeção de tendências é um estilo quantitativo de previsão que se baseia em dados tangíveis e concretos de suas vendas anteriores. Para usar esse método, sua marca deve ter cerca de 2 anos de dados acumulados e prontos para análise.

Para que serve este método:	A projeção de tendências é usada para marcas DTC que desejam uma maneira simples e descomplicada de previsão. É melhor para previsões intermediárias ou de longo prazo para itens de inventário populares.
Precisão deste método:	A projeção de tendências é classificada como “muito boa” em sua precisão para previsões de curto prazo (0 a 3 meses). Além disso, é uma opção “boa” para estimativas de produção de médio prazo (3 meses a 2 anos) e longo prazo (2 anos ou mais).
Recursos e dados necessários:	A projeção de tendências requer alguns anos de dados de vendas anuais para garantir a precisão. Uma boa regra geral é ter entre 2 e 5 anos de dados para analisar para fins de previsão.

O método do modelo de regressão

A previsão de regressão de vendas é usada para entender como certos fatores dentro do processo de vendas afetam o desempenho do produto e como esses fatores podem prever mudanças nas previsões de vendas ao longo do tempo.

Embora tanto as variáveis independentes quanto as dependentes estejam em jogo no modelo de regressão, a variável dependente – desempenho de vendas – permanece sempre a mesma. O desempenho de vendas pode se estender a qualquer coisa, desde a receita total até o total de produtos vendidos.

Por outro lado, suas variáveis independentes são os fatores que você está examinando e que afetam o desempenho de vendas. Variáveis independentes comuns incluem suas estratégias de marketing, campanhas de mídia social ou o número de mercados onde você vende.

Com a previsão de regressão de vendas, os varejistas podem obter informações sobre como será o futuro com base nas vendas anteriores e no desempenho da produção.

Analisar esse desempenho ajuda a antecipar necessidades futuras e pode revelar mudanças que precisam ser feitas, como expandir onde você vende ou gastar mais dinheiro em marketing.

Para que serve este método:	A previsão de regressão examina variáveis independentes e dependentes que podem afetar seu desempenho de vendas. Esse método ajuda a prever categorias de produtos específicas.
Precisão deste método:	A previsão de regressão é classificada como “boa a muito boa” para precisão de previsão de curto prazo (0 a 3 meses) e médio prazo (3 meses a 2 anos). Por outro lado, as previsões de longo prazo (2 anos ou mais) são conhecidas por terem uma precisão “baixa” com esse método.
Recursos e dados necessários:	A previsão de regressão requer vários anos de histórico de vendas trimestral para observar tendências significativas em seu desempenho de vendas. Também requer que você considere a influência de variáveis independentes e dependentes nos dados.

O método de análise do ciclo de vida

O método de análise do ciclo de vida observa o ciclo de vida de um produto para prever seu potencial de crescimento. Este método descreve o desempenho de um produto dentro de um determinado período de tempo com base em uma análise da curva S. É frequentemente usado para antecipar tendências de compra e identificar necessidades de varejo.

O ciclo de vida de um produto é normalmente dividido em cinco etapas:

Experimentação e desenvolvimento
Introdução ao mercado
Crescimento das vendas de produtos
Maturidade e saturação do produto
Queda de mercado para o produto

Em diferentes estágios desse ciclo, a demanda por seus produtos e produção pode aumentar, estabilizar ou diminuir rapidamente. A análise desse fluxo e refluxo pode orientar sua tomada de decisão para reabastecimento de estoque, reordenação e muito mais.

Usando este método para prever a demanda de um novo produto? Examine o lançamento de um item semelhante para melhorar a precisão de suas estimativas.

Em geral, a demanda começa devagar e depois acelera à medida que suas promoções começam e os produtos ganham mais visibilidade.

A dificuldade está em prever a rapidez com que o ciclo de vida do produto progredirá, e é por isso que é ótimo consultar listagens de produtos semelhantes sempre que possível.

Para que serve este método:	O método de análise do ciclo de vida está enraizado em uma análise da curva S do ciclo de vida do produto. É frequentemente usado para gerar previsões de produção para novos produtos em preparação para lançamento.
Precisão deste método:	O método de análise do ciclo de vida tem uma classificação bastante baixa para a precisão da previsão. Na verdade, é “ruim” em sua precisão para previsões de curto prazo (0 a 3 meses) e apenas “ruim a bom” para previsões de médio prazo (3 meses a 2 anos) e longo prazo (2 anos ou mais) .
Recursos e dados necessários:	O método de análise do ciclo de vida requer dados sobre as vendas anuais do produto que está sendo considerado – ou dados de um produto similar ao introduzir um novo SKU no mercado.

A previsão precisa requer dados precisos

A previsão precisa começa com dados de inventário precisos. Período.

Felizmente, o Cogsy e o ShipBob podem ajudar a eliminar seus obstáculos à precisão do inventário, para que você possa prever a demanda com clareza e confiança.

A importância de ter dados precisos

Não é segredo que dados precisos são a força vital da sua marca DTC. Afinal, quanto mais imprecisões houver com seus dados, mais problemas você provavelmente encontrará.

Dados precisos garantem que você evite a falta de estoque e o excesso de estoque, ao mesmo tempo em que oferece suporte a relacionamentos mais fortes com os fornecedores.

Isso porque os fornecedores ficam frustrados quando seus pedidos de compra estão constantemente incorretos ou exigem muita edição. Afinal, isso cria mais trabalho e dores de cabeça do lado deles.

Enquanto isso, dados precisos são praticamente sinônimos de previsões precisas de estoque. Quando seus registros de estoque são confiáveis, suas previsões de produção também são – e quanto melhores seus registros de estoque, menos trabalho você coloca em seus fornecedores e sua equipe de pedidos.

Por que ter dados precisos é tão desafiador para os varejistas

Reconhecer a importância de dados precisos não alivia os desafios associados à sua coleta e preservação.

Manter a integridade dos dados de produtos e vendas não é fácil para as marcas modernas de DTC, especialmente com contagens de estoque imprecisas sendo um dos maiores gatilhos.

Vários fatores podem causar contagens de estoque imprecisas, incluindo perdas de estoque não documentadas, erros de atendimento, armazéns desorganizados e devoluções mal gerenciadas.

Embora qualquer um desses fatores possa compensar a precisão, lidar com vários de uma só vez aumentará ainda mais seus problemas.

Felizmente, a implementação dos processos e da tecnologia corretos pode dar suporte à precisão — e à facilidade! — em todas as suas operações de varejo.

Como Cogsy e ShipBob ajudam a resolver esses desafios

Quando os varejistas usam o Cogsy e o ShipBob juntos, eles podem enfrentar vários desafios diferentes de comércio eletrônico – especialmente aqueles associados à precisão dos dados.

Com a integração Cogsy x ShipBob, você pode:

Sincronize automaticamente seu histórico de vendas, POs e informações de produtos.
Obtenha insights mais profundos sobre suas tendências de inventário.
Produza previsões de produção precisas com base em vendas históricas e tendências de estoque.
Crie facilmente POs com a quantidade certa de estoque para atender à demanda futura.

Pronto para otimizar sua previsão de produção com a ajuda de soluções de software avançadas? Entre em contato com o ShipBob para começar e saber mais sobre a integração do Cogsy.

Preço de atendimento da solicitação

Perguntas frequentes sobre previsão de produção

Abaixo estão as respostas para perguntas comuns sobre previsão de produção.

Por que a previsão de produção é importante?

A previsão de produção é mais importante do que nunca – especialmente à luz dos desafios atuais da cadeia de suprimentos e do aumento das expectativas dos clientes.

A previsão de produção cuidadosa ajuda você a fazer estimativas precisas para a demanda futura. Dessa forma, você pode enviar suas POs com confiança e pedir exatamente o que precisa para atender à demanda sem excesso de estoque.

Quais são os métodos de previsão mais comuns?

Existem vários métodos de previsão para escolher com base em vários fatores. Os mais comuns incluem o método Delphi, o método de analogia histórica, o método de média móvel, o método de análise de ciclo de vida e o método de projeção de tendências.

Como o Cogsy e o ShipBob permitem os esforços de previsão de produção?

Ao integrar o ShipBob ao Cogsy, sua marca pode acessar dados em tempo real para seu inventário e sua loja online. Os pontos de dados de inventário em tempo real são atualizados 24 horas por dia, para que você possa prever a produção com maior precisão e eficiência.