Quais são os principais impulsionadores e indicadores da variabilidade da demanda em seu setor?

2 Indicadores de demanda

Os indicadores de demanda são fontes de dados ou sinais que ajudam a medir e monitorar os drivers de demanda e seus efeitos sobre a variabilidade da demanda. Esses indicadores podem ser quantitativos ou qualitativos e vêm de várias fontes, como dados de vendas, dados de mercado, dados de clientes, dados de mídia social e dados econômicos. Por exemplo, os dados de vendas podem incluir informações históricas ou atuais sobre volume, valor, frequência ou distribuição; Os dados de mercado podem cobrir o tamanho, crescimento, participação ou estrutura de um mercado; Os dados do cliente podem estar relacionados ao comportamento, preferências, satisfação, fidelidade ou retenção do cliente; os dados de mídia social podem incluir conversas on-line, avaliações, avaliações, menções ou sentimentos; e os dados econômicos podem se referir a condições macroeconômicas ou microeconômicas, como PIB, inflação, renda do desemprego ou confiança do consumidor.

3 Previsão de demanda

A previsão de demanda é o processo de estimar a demanda futura por seus produtos ou serviços com base em drivers e indicadores de demanda. Isso pode ajudá-lo a otimizar os níveis de estoque, a capacidade de produção e o gerenciamento da cadeia de suprimentos, bem como alinhar suas estratégias de marketing e vendas com as oportunidades e desafios de demanda. Além disso, a previsão de demanda pode ajudá-lo a antecipar e responder a flutuações e incertezas com agilidade e resiliência, melhorando o atendimento e a satisfação do cliente, atendendo ou excedendo suas expectativas e necessidades.

4 Métodos de previsão de demanda

Os métodos de previsão de demanda são as técnicas ou ferramentas utilizadas para gerar previsões de demanda e podem ser divididos em duas categorias: qualitativa e quantitativa. Os métodos qualitativos dependem do julgamento, intuição ou opinião de especialistas, partes interessadas ou clientes, e são úteis quando poucos ou nenhum dado histórico está disponível. Exemplos incluem pesquisas, grupos focais, método Delphi e análise de cenários. Por outro lado, os métodos quantitativos dependem da análise matemática ou estatística de dados históricos ou atuais e são benéficos quando dados suficientes e confiáveis estão presentes. Exemplos incluem análise de séries temporais, análise de regressão, modelos causais e aprendizado de máquina.

5 Desafios de previsão de demanda

Os desafios de previsão de demanda surgem de várias fontes, como qualidade de dados, complexidade de dados, seleção de modelos, validação de modelos e adaptação de modelos. A baixa qualidade dos dados pode ser causada pela falta de disponibilidade, precisão, consistência, integridade ou relevância. A complexidade dos dados pode ser devido ao alto volume, variedade, velocidade ou variabilidade dos dados. A seleção do modelo pode ser difícil ao tentar escolher o método ou modelo de previsão mais apropriado ou eficaz para os dados e o contexto. A validação do modelo também pode ser desafiadora ao avaliar a precisão, confiabilidade ou validade do método ou modelo de previsão. Finalmente, a adaptação do modelo pode ser difícil ao tentar atualizar ou ajustar o método ou modelo de previsão para refletir mudanças ou incertezas nos drivers ou indicadores de demanda.

6 Práticas recomendadas de previsão de demanda

As práticas recomendadas de previsão de demanda são as diretrizes ou recomendações que você deve seguir para superar os desafios de previsão de demanda e melhorar o desempenho e os resultados. Estes podem variar de acordo com o setor, mercado, segmento ou produto, mas alguns gerais são para definir objetivos, escopo e horizonte; coletar e analisar direcionadores e indicadores de demanda; escolher e aplicar métodos ou modelos de previsão; avaliar e comparar previsões com a demanda real; e comunicar e colaborar com stakeholders internos e externos.

7 Veja o que mais considerar

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