A implementação de uma rotina de Sales and Operations Planning (S&OP) tem muitos desafios, e um deles é organizar o time para fazer um bom trabalho de previsão de demanda.
Essa fase requer a participação de vários setores da empresa e é uma das mais importantes para o resultado financeiro da companhia como um todo. Afinal, alcançar uma boa previsão de demanda significa ter controle eficiente de estoques e uma operação equilibrada.
“Uma vez que temos um modelo robusto e eficiente de previsão, podemos gerir melhor os nossos processos e encontrar esse equilíbrio. Ele entra como uma das etapas do S&OP para que tenhamos uma informação de mercado segura para poder traçar a estratégia”, explica Daniela Benetti, professora da Live University e Sócia Fundadora da Maena Inteligência Analítica.
Além das implicações financeiras, ter uma operação afinada entre oferta e demanda possibilita também melhor atendimento aos clientes, sejam internos (fornecedores e funcionários) ou externos (empresas e consumidor final).
“A ideia é ter de forma controlada níveis de estoque, com o menor custo parado possível em estoque, e ao mesmo tempo uma maior capacidade de atendimento ao cliente. O que podemos esperar é alcançar uma maior efetividade de entrega. Não vou ter pedido atrasado, pedido faltando, ou perder venda por falta de capacidade. Não vou ter custo alto de estoque nem uma produção excessiva”, explica Daniela.
Como os estatísticos costumam brincar, o forecasting não é uma bola de cristal. O que acontece é a busca por uma lógica de relacionamento entre variáveis para então poder traçar um cenário.
Um dos principais dados usados são o histórico de vendas, o que requer, por exemplo, um ótimo tratamento de dados pela companhia. São usados também variáveis macroeconômicas (como crescimento do PIB, inflação e emprego).
Essa é a parte quantitativa. Do lado qualitativo, podemos ter entrevistas com especialistas, clientes e pessoas envolvidas no mercado. “Algumas variáveis não quantitativas necessariamente devem entrar no modelo. Por exemplo, estou fazendo uma promoção? Estou em período de lançamento? Em campanha de mídia televisiva em algum produto?”, exemplifica Daniela.
Outra coisa importante a ter em mente é que o modelo é vivo. Não é porque hoje se tem um mapeamento das variáveis que amanhã não possa mudar. O modelo precisa ser revisto periodicamente.
De acordo com a professora Daniela, o que pode ser o ponto mais fraco de um modelo de previsão de demanda é a disponibilidade de variáveis escolhidas. Ela explica que um dos grandes desafios para um modelo ter boa assertividade é conseguir encontrar variáveis que de fato influenciam o seu mercado. Ela alerta que em mercados bastante parecidos as variáveis mais importantes para duas empresas podem ser bem diferentes.
Outra armadilha a ser evitada no processo de previsão é o chamado sobreajuste. Ele acontece quando são consideradas variáveis em excesso. É normal que uma amostra apresente alguns desvios causados por erros de dados ou fatores aleatórios. E quanto mais complexo o cenário de variáveis, mais fácil de ocorrer um ajuste do modelo que passe por esses desvios.
Para a professora Daniela, uma boa saída é manter uma relação entre o volume de dados e o volume de variáveis. “O histórico precisa ser 5 vezes maior que o número de variáveis. Por exemplo, se tenho 5 variáveis explicativas, eu preciso de históricos de 25 meses para fazer uma previsão mensal”.
Deu para perceber a importância de uma boa previsão de demanda? Ela é um dos vários pilares do processo de S&OP. Para se aprofundar e conhecer bem todos os passos, conheça a capacitação da Live University “S&OP em 5 etapas” e aprenda como criar esse processo na sua empresa.