Previsão da demanda para novos produtos: ferramentas, métodos e melhores práticas

Prever a demanda por novos produtos é como escalar um poste lubrificado, mas também é uma das partes mais desafiadoras e vitais do planejamento da demanda. Se você não prever a demanda futura ou fizer isso incorretamente, isso certamente levará à escassez, excesso de estoque, perda de lucros ou deterioração das relações com os fornecedores. Por outro lado, uma previsão bem organizada pode garantir o sucesso. Não é de se admirar que o mercado global de previsão de demanda esteja crescendo rapidamente e deva atingir US$ 8,4 bilhões até 2025, de acordo com pesquisas de mercado.

Vamos examinar os principais desafios da previsão, métodos comprovados, estruturas práticas e ferramentas necessárias para criar previsões com a máxima precisão.

Principais conclusões

• Prever a demanda por novos produtos nunca será 100% preciso, mas ter uma abordagem flexível faz toda a diferença.

• A principal tarefa do varejista é minimizar a probabilidade de erros de previsão e aprimorar um sistema consistente para garantir o sucesso de cada lançamento.

• Os melhores resultados vêm da combinação de insights de especialistas, dados históricos e tecnologias inteligentes, como IA.

• Os projetos da LEAFIO AI comprovam que as soluções baseadas em IA podem fornecer às empresas a adaptabilidade, flexibilidade e eficiência necessárias na análise de fatores externos e internos.

Existem várias razões pelas quais a previsão de vendas de novos produtos representa um desafio para os varejistas.

Ao prever a demanda por novos produtos, o maior desafio para os especialistas é sempre dispor de uma quantidade suficiente de dados históricos. Isso é especialmente verdadeiro quando se trata de setores com alta taxa de rotatividade de produtos, como artigos infantis ou eletrônicos. O curto ciclo de vida dos produtos e as constantes mudanças no sortimento exigem decisões rápidas com base em previsões precisas da demanda dos clientes. Nesses casos, os métodos clássicos que envolvem a análise manual de dados históricos e opiniões subjetivas baseadas na experiência não conduzem ao resultado desejado.

As reações dos clientes a novos produtos são frequentemente imprevisíveis. Às vezes, o público rejeita novos produtos mesmo quando todos os dados analíticos e cálculos apontam para o contrário. É por isso que a demanda por novos produtos não pode ser prevista com 100% de precisão — sempre há uma chance de erro devido a fatores humanos imprevistos.

Quando um novo produto substitui um produto existente, isso é chamado de canibalização. O novo produto sempre afeta as vendas dos produtos existentes, o que pode prejudicar os resultados financeiros da empresa. Isso não se aplica à introdução de categorias completamente novas que não têm nada a ver com outras.

Felizmente, o software de previsão de demanda baseado em IA pode detectar canibalização e outros problemas, como efeitos halo. O sistema analisa dados de transações e séries temporais no nível do SKU, o que permite identificar padrões e relações problemáticos.

Fatores externos sempre afetarão a precisão da previsão, incluindo tendências dinâmicas do mercado, mudanças econômicas, feriados e outros eventos imprevisíveis (até mesmo condições climáticas e desastres naturais). Para definir a estratégia de vendas adequada para novos produtos adicionados aos produtos existentes, sua abordagem de previsão deve ser abrangente e levar em consideração todos os fatores relevantes possíveis.

Embora existam vários métodos de previsão de novos produtos que os varejistas podem utilizar, os mais populares incluem:

Os métodos de previsão quantitativa utilizam dados históricos e modelos estatísticos para fornecer as informações mais objetivas possíveis. Esses métodos são adequados para empresas com conjuntos de dados abrangentes de vários anos em diferentes regiões, segmentos de mercado e linhas de produtos — esses conjuntos de dados permitem reconhecer padrões e realizar análises comparativas.

No entanto, os métodos quantitativos têm limitações — funcionam em grande escala, mas podem deixar passar sinais precoces de mudança. Por exemplo, não levam em consideração mudanças no comportamento dos clientes e nas ações dos concorrentes.

As técnicas de previsão qualitativa baseiam-se em insights de líderes de mercado, planejadores estratégicos e outros especialistas, bem como no feedback de clientes regulares. Os dados quantitativos coletados nos permitem fazer previsões adaptadas a condições em rápida mudança. Além disso, os métodos quantitativos levam em consideração fatores como tendências de demanda e sazonalidade para melhorar a precisão das previsões.

Na prática, ambos os métodos apresentam muitas desvantagens. No entanto, as empresas frequentemente utilizam uma combinação de métodos qualitativos e quantitativos para criar previsões precisas e flexíveis.

Com o aumento da complexidade dos dados, os métodos tradicionais de previsão estão se tornando menos úteis. Em contrapartida, os modelos baseados em IA e aprendizado de máquina são continuamente treinados em diferentes tipos de dados em tempo real. Usando análise preditiva, a IA identifica tendências do setor, correlações de demanda e anomalias que podem passar despercebidas pelas abordagens tradicionais. De fato, de acordo com a McKinsey Digital, a previsão aprimorada por IA reduz os erros nas redes da cadeia de suprimentos em 30 a 50% e melhora a eficiência da cadeia de suprimentos.

Soluções modernas de previsão de demanda, como o software de planejamento de demanda com inteligência artificial LEAFIO, analisam as características dos produtos e agrupam SKUs com base em perfis de vendas, aumentando a precisão das previsões e reduzindo o volume de processos manuais.

Existem várias etapas importantes que podem ajudar os varejistas a criar previsões precisas de maneira sistemática.

Determine os principais parâmetros do lançamento do novo produto respondendo às seguintes perguntas:

É necessário também determinar o nível em que se planeja fazer a previsão. Por exemplo, empresas atacadistas podem concentrar seus esforços no nível regional, enquanto varejistas podem se concentrar no nível da loja.

Para coletar dados relevantes, os varejistas devem utilizar fontes como interações com clientes em sistemas de ponto de venda (POS), ERP, CRM, informações da equipe de vendas e dados de vendas. Dados externos podem ser baseados em relatórios de mercado, dados da concorrência, tendências de pesquisa e indicadores econômicos relevantes.

Selecione um método e ferramentas de previsão adequados ao produto e aos objetivos da empresa. É necessário avaliar todas as vantagens e desvantagens dos diferentes métodos, as características das diferentes ferramentas e comparar como elas analisam dados de diferentes fontes e outros fatores.

Alinhe as previsões com as partes interessadas: identifique quem precisa das previsões, compreenda suas necessidades e expectativas. Em seguida, comunique a previsão de forma clara para construir confiança e apoio.

É necessário acompanhar as vendas e o feedback qualitativo (avaliações dos clientes, menções na mídia) e coordená-los com os membros do grupo de trabalho. Isso fornecerá dados para treinar seu modelo de previsão e aprimorá-lo. Se apropriado, é possível refazer a previsão diariamente.

A seguir, vamos analisar como prever a demanda por um novo produto para maximizar a eficiência do lançamento do produto.

Sem dados precisos e atualizados sobre vendas, tendências de mercado e preferências dos clientes, não será possível avaliar adequadamente a demanda por novos produtos. É por isso que é importante implementar um processo contínuo e confiável de coleta de dados.

A criação de previsões precisas requer um procedimento mensal no qual você avaliará as previsões anteriores e como elas se comparam ao desempenho real do mercado. Em seguida, você pode avaliar os 20% melhores das previsões e identificar os principais desvios e erros.

Um software eficaz de planejamento da demanda é essencial para empresas que gerenciam o ciclo de vida do produto. Por exemplo, o software de previsão de demanda LEAFIO AI pode reconhecer automaticamente as semelhanças entre produtos novos e antigos, processar rapidamente diferentes tipos de dados, levando em consideração o comportamento do consumidor, a sazonalidade, as tendências do mercado e outros fatores.

Vantagens da previsão de demanda da LEAFIO AI:

• Tomada de decisões baseada em dados. Com base em previsões precisas da demanda, os varejistas podem tomar decisões informadas para expandir seu sortimento e planejar novos produtos, reduzindo o risco de erros e cálculos incorretos e impulsionando o fluxo de caixa.
• Resposta rápida às flutuações da demanda dos consumidores. Os varejistas podem detectar picos sazonais com antecedência, o que lhes permite planejar os níveis de estoque com mais precisão e evitar excessos ou faltas de produtos.
• Aumento das vendas. O sistema garante a máxima disponibilidade dos produtos e gerencia o sortimento com base nas preferências dos clientes, aumentando a probabilidade de compras repetidas.
• Redução de custos. Previsões altamente precisas garantem que o estoque esteja alinhado com a estratégia do seu negócio, reduzem o excesso de estoque, melhoram as operações da cadeia de suprimentos e liberam estoques congelados. Previsões precisas também ajudam a minimizar baixas contábeis.

Quando se trata de prever a demanda por novos produtos, o sucesso começa com uma base sólida: metas claras, dados relevantes e um método de previsão bem escolhido. No entanto, isso não é tudo. Novos produtos são imprevisíveis por natureza, por isso é essencial permanecer atento, adaptar-se rapidamente e refinar continuamente suas previsões com base em feedback em tempo real.

O uso de ferramentas inteligentes, como software de planejamento de demanda baseado em IA, não apenas aumenta a precisão, mas também reduz a carga manual da sua equipe, proporcionando mais tempo para se concentrar no que realmente importa: lançar com confiança e expandir seus negócios.

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