What is the best way to forecast demand in a retail environment?

Accurate demand forecasts help retailers maintain optimal levels of inventory. This ensures that products are available to meet customer demand without overstocking, which can lead to increased holding costs and potential waste.

Antes de obtermos mais informações sobre como fazer uma previsão de demanda na prática, é preciso ter em mente o que este conceito realmente significa e qual a sua importância para as empresas. A previsão de demanda é um tipo de análise de dados que usa algoritmos para prever a demanda futura de produtos, vendas ou transações. Para isso, utiliza dados históricos, eventos passados e tendências como sazonalidade, clima, eventos ou competição. Em outras palavras, a previsão de demandas é uma forma de prever as vendas que a empresa terá a cada mês, sendo fundamental para otimizar a tomada de decisão do negócio.

O sistema de gestão integrada pode ser uma ótima solução para ajudar a empresa a prever a sua demanda em médio e longo prazo. Esse sistema centraliza um conjunto de informações corporativas e, com ele, o negócio pode automatizar rotinas e melhorar o fluxo de trabalho e o nível de inovação. Na previsão de demanda, o ERP é utilizado para facilitar o acesso a dados que contribuam para a empresa executar a sua análise. Ele é integrado a aplicativos, como os de análise de dados e de gestão de vendas. Desse modo, a companhia pode encontrar novos insights e avaliar a melhor maneira de se preparar para cada período.

No âmbito do marketing, “demanda” se refere à quantidade de procura por produtos no mercado. Vários fatores podem influenciar a demanda, como necessidade e desejo dos consumidores, sazonalidade, tendências e concorrência. Para melhor compreensão e planejamento estratégico, as demandas são divididas em oito grupos distintos; ao identificar em qual grupo um produto ou serviço se encaixa, é possível desenvolver campanhas de marketing direcionadas.

Forecasting demand is a multifaceted process that requires a combination of historical analysis, market insight, and technological innovation. Businesses that invest in robust forecasting methodologies and adapt to changing market conditions are better positioned to meet customer demand, optimize inventory, and achieve long-term success. By integrating data-driven insights, leveraging advanced technologies, and fostering cross-functional collaboration, organizations can build resilient forecasting systems that contribute to strategic decision-making and sustained growth in an ever-evolving business landscape.

Médias Móveis Um dos métodos mais utilizados é o de médias móveis, que para gerar uma previsão você calcula a média de períodos anteriores. Por exemplo, suponha que uma indústria qualquer teve uma demanda mensal de 100, 120 e 80 nos últimos 3 meses. Para obter uma previsão usando médias móveis, você simplesmente calcula a média desses últimos 3 meses: (100+120+80)/3 = 300/3 = 100. E então, a previsão é 100 para o próximo mês.

Collaborate with suppliers, distributors, and other partners to share information and align forecasting efforts. Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment (CPFR) can lead to more accurate forecasts by leveraging collective intelligence.

Quais são as técnicas de previsão de demanda? Técnicas de Previsão de Vendas: Existem 2 tipos gerais de técnicas de previsão de demanda: Métodos Qualitativos: inclui julgamento, que traduz as opiniões dos gerentes, especialistas, pesquisas de mercado e estimativas das equipes de vendas. Métodos Quantitativos: inclui o método causal e a análise de séries temporais