Você já ouviu falar sobre o planejamento de demanda? Se não, está na hora de conhecer essa etapa fundamental do processo de S&OP (Sales and Operations Planning).
O S&OP clássico possui 5 etapas que ajudam a equipe a chegar no centro do processo de planejamento. São elas:
- Indicadores e Dados
- Planejamento da Demanda
- Planejamento da Operação
- Análise de Cenários e Pré-S&OP
- Reunião Executiva
O que é Planejamento de Demanda?
Agora, imagine poder responder a uma pergunta crucial: diante da demanda do mercado, quanto poderemos vender nos próximos meses?
Essa é a chave para desbloquear as principais decisões táticas do seu negócio, desde a produção até o abastecimento.
Mas como fazer isso de forma eficaz? É nesse ponto que entra o planejamento de demanda!
Por meio de técnicas avançadas de previsão, você pode não só antecipar as tendências do mercado, como também, otimizar a eficiência da sua empresa e garantir a satisfação do cliente.
Mas, antes de avançar nos desafios e benefícios do planejamento de demanda no S&OP, vamos compreender, na íntegra, o que configura demanda.
A diferença entre Venda x Demanda
Primeiro, precisamos assentar o conceito de demanda para que possamos prosseguir.
A demanda representa mais do que “aquilo que o mercado espera de nós”. Em síntese, ela representa tudo o que o mercado necessita, deseja e busca vorazmente.
A Venda, por outro lado, é tudo aquilo que conseguimos concretizar, o que efetivamente sai dos estoques e é faturado para os clientes. Nesse ponto, diferenciar um conceito do outro pode ser um divisor de águas para o seu planejamento.
Planejar a demanda, não a venda, é a chave para escapar do ciclo vicioso da escassez. Isso porque, quando enfrentamos uma ruptura nos estoques, nosso histórico de vendas se torna distorcido, mascarando a verdadeira demanda.
Se nos basearmos apenas nesse histórico, corremos o risco de subestimar a demanda futura, o que leva a um ciclo interminável de escassez e insatisfação dos clientes.
Então, qual seria a solução?
Para isso, vamos explicar por que o planejamento deve ser feito a partir da demanda e não das vendas.
Por que planejar a partir da demanda e não das vendas?
Planejar a partir da demanda, em vez das vendas, oferece uma abordagem mais proativa e orientada para o cliente.
Enquanto o planejamento baseado em vendas reage aos números do passado, o planejamento de demanda antecipa as necessidades futuras dos clientes, permitindo que a empresa veja oportunidades potenciais que poderia atender se tivesse mais capacidade.
São esses números que podem justificar decisões mais bem planejadas, como a contratação de um turno extra de produção, a extensão de uma nova linha de produção ou até a construção de uma nova fábrica.
A diferença entre planejamento da demanda e previsão de vendas
A previsão de vendas, previsão da demanda ou o forecast estatístico consiste em um dos pilares do planejamento da demanda.
O Planejamento da demanda é dividido em duas etapas principais: Estatística e Colaboração.
Na primeira parte, é onde pegamos os dados históricos, tratamos eles e rodamos modelos estatísticos para gerar um primeiro número de qual será a nossa demanda futura. A previsão de demanda, nesse caso, corresponde somente a esse primeiro número frio gerado pelos modelos matemáticos.
Em seguida, existe a etapa de Colaboração, onde os times de Comercial e Marketing usam as informações que têm sobre a demanda futura para dar insights de como ela pode se comportar nos próximos meses.
Compreendendo os pilares do Planejamento de Demanda
Previsão estatística
Olhar para o passado é um dos caminhos para tentar prever o futuro! Por meio de algoritmos, a previsão de estatística analisa dados históricos para fornecer uma primeira versão de visão do futuro das vendas. A matemática pode ser complicada, mas com dados precisos e ferramentas adequadas, você estará preparado para o que vier!
Por meio de ferramentas específicas que usam modelos estatísticos, é possível avaliar variáveis como tendência, nível e sazonalidade, até modelos que incorporam elementos de AI/Machine Learning.
O próprio Excel pode ser um bom jeito de começar. Ele já conta com uma funcionalidade de ETS que ajuda a dar um start no forecast melhor do que a média móvel.
Na Plannera, nossa ferramenta consegue identificar e tratar os outliers no histórico, agregando ainda mais qualidade aos seus dados para análise.
Além disso, a plataforma escolhe automaticamente o melhor modelo de previsão para cada família de SKUs a partir de dados históricos, por meio de modelos avançados de Machine Learning.
Colaboração
É nessa etapa que os times de marketing e Vendas executam um papel muito importante.
Essas são as áreas que impactam diretamente na demanda futura dos produtos da empresa e que têm informações mais quentes que o modelo puramente estatístico não consegue pegar, como um cliente grande que está próximo de fechar ou uma campanha publicitária para uma determinada marca.
Como planejar não é papel desses times, é muito importante passar a bola o mais redonda possível para eles.
Busque a colaboração deles nas linhas de plano que eles vão trazer maior impacto. Além disso, ajude-os da maneira mais intuitiva que conseguir a tomar as melhores decisões de qual número eles vão colocar nas linhas de plano.
O Plannera S&OP conta com uma interface extremamente intuitiva desenhada para que os times comerciais e de marketing consigam fazer uma boa colaboração e para que o time de S&OP não se preocupe com o controle e a segurança dos dados.
Fatores que afetam a Demanda
Como falamos antes, o Planejamento de Demanda compõe uma das cinco etapas clássicas do processo de S&OP, e é responsável por responder uma das principais perguntas do processo: quanto o mercado vai demandar de nós no futuro?
É a partir desta resposta que podemos tomar todas as outras decisões importantes do processo, como quanto produzir, quanto comprar, quanto reabastecer etc..
Porém, há fatores externos e para além do controle da empresa que podem afetar a demanda e que são interessantes de se ter em mente. Esses fatores podem estar ligados à sazonalidade, comportamento do consumidor e fatores macro ambientais.
Sazonalidade
A procura pelo produto/serviço pode variar de acordo com período do ano, estação, horário, entre outros. Podemos pensar em alguns exemplos de produtos/serviços que são influenciados pela sazonalidade.
O consumo de sorvetes, por exemplo, tem um maior pico de demanda durante o verão. Já os chocolates têm maior procura durante a Páscoa.
Mais do que mapear datas importantes, a sazonalidade está diretamente ligada à capacidade de planejamento de uma empresa frente a picos de demanda que podem incitar a necessidade de construção de estoque pulmão. Por isso, esse fator é fundamental para o planejamento.
Comportamento do consumidor
O comportamento do consumidor envolve atitudes, impressões, percepções, interpretações e influências que surgem durante a jornada de compra e impactam diretamente na tomada de decisão.
Compreender o comportamento do público-alvo da sua empresa é fundamental para criar experiências individualizadas e personalizadas, e, dessa forma, planejar melhor a demanda. Aqui estão alguns fatores que você precisa conhecer:
Fatores Culturais
Aqui, estamos falando da influência da cultura na maneira como as pessoas compram.
Imagine que você tem uma loja de roupas e percebe que, em certa região, cores vibrantes são mais populares do que tons neutros.
Isso é um reflexo da cultura local, que impacta diretamente nas preferências de seus clientes.
Fatores Sociais
Nós somos, por natureza, criaturas sociais, e isso se reflete inclusive em nossas escolhas de compra.
Considere isso: se um cliente seu tem um grupo de amigos que adora tecnologia, é provável que ele também se interesse por produtos relacionados à temática.
Isso mostra como o ambiente influencia na decisão de compra.
Fatores Pessoais
Cada indivíduo é único, e suas características pessoais influenciam suas decisões de compra.
Por exemplo, uma mãe de dois filhos pequenos provavelmente terá necessidades diferentes de uma jovem solteira.
Conhecer essas diferenças pode ajudar você a oferecer produtos e serviços mais relevantes para cada cliente.
Fatores Psicológicos
Aqui, entram as emoções, traços de personalidade e até mesmo padrões de pensamento.
Por exemplo, uma pessoa extrovertida pode ser mais suscetível a comprar produtos populares, enquanto alguém mais introspectivo pode ser atraído por itens exclusivos.
Fatores Demográficos
Não podemos esquecer do básico: onde as pessoas vivem e quem são. A demografia, como idade e localização, desempenha um papel importante, mas não é tudo.
Para realmente conquistar seu público, é preciso ir além das estatísticas e entender seus hábitos, valores e preocupações individuais.
Momento Econômico
A economia pode impactar nas decisões de compra de forma significativa. Em períodos de crise, por exemplo, os consumidores podem se tornar mais cautelosos com seus gastos.
Lembre-se, entender e se adaptar a esses fatores não é apenas útil, é essencial para construir relacionamentos duradouros com seus clientes.
Esteja sempre atento às mudanças e mantenha-se flexível para acompanhar o ritmo do mercado e das preferências do consumidor.
Fatores macro ambientais
Os fatores macro ambientais representam as variáveis externas que afetam a economia de uma região ou país como um todo. Eles são divididos em fatores: Político-legais, Econômicos, Sociais e Ambientais.
O impacto de cada fator pode variar de setor para setor. Por isso, é preciso orientar a análise do Planejamento de Demanda para os objetivos e a realidade da empresa.
Abaixo, alguns exemplos de como esses fatores podem ser percebidos:
Político-Legal
Envolvem leis e regulamentos que podem afetar a empresa, como questões de importação/exportação ou regulamentações relacionadas às fiscalizações do produto.
Por exemplo, uma empresa de tecnologia precisa estar ciente das leis de proteção de dados em diferentes países onde opera.
No Brasil, podemos pensar na ANVISA e como suas diretrizes impactam em diferentes negócios.
Econômico
Aqui, olhamos para fatores como inflação, taxas de juros e disponibilidade de crédito.
Imagine uma loja de eletrônicos que precisa ajustar seus preços de acordo com a inflação ou as mudanças nas taxas de câmbio ao importar produtos.
Ou uma empresa de eletrodomésticos que vê sua demanda aumentar exponencialmente pela liberação de incentivos monetários por parte de decisões do Governo.
Tudo isso deve estar no radar dos times envolvidos no Planejamento da Demanda.
Sociocultural
Refere-se às mudanças nos comportamentos e culturas da sociedade ao longo do tempo.
Podemos pensar no aumento de jovens da geração Z que estão optando pelo resgate de produtos nostálgicos como as câmeras Cyber Shot.
Ou, pela preferência de um grupo em usar serviços de compartilhamento de veículos em vez de comprar carros.
Tudo isso tem poder de influência nas estratégias dos negócios e, por consequência, no planejamento da demanda.
Meio Ambiente
Este fator considera o os impactos ambientais e de que maneira a sociedade enxerga essas questões.
Além disso, ele pode se relacionar a forma como as operações de uma empresa são feitas e os impactos disso.
Por exemplo, uma empresa de alimentos pode mudar para embalagens mais sustentáveis, por entender que seu público demanda isso.
Gerenciar esses fatores é como montar um quebra-cabeça. Quando feito corretamente, isso pode ajudá-lo a tomar decisões mais informadas, identificar oportunidades de mercado e mitigar riscos.
Compreender o impacto que essas variáveis têm no seu negócio pode ser o ponto chave para construir um Planejamento de Demanda mais estratégico e realizável a longo prazo.
O benefícios de um bom Planejamento de Demanda
Um bom Planejamento de Demanda desempenha um papel essencial para o sucesso de qualquer operação comercial. Aqui estão alguns resultados que ele pode trazer:
Minimização de custos de estoque e maximização da eficiência operacional
Em primeiro lugar, uma boa previsão de vendas permite a minimização dos custos de estoque, garantindo que as empresas tenham os produtos certos, disponíveis no momento certo.
Dessa forma, evitam-se os excessos que poderiam resultar em capital gasto em mercadorias paradas.
Além disso, ao maximizar a eficiência operacional, a previsão ajuda as empresas a otimizarem seus recursos e processos, reduzindo desperdícios e aumentando a produtividade.
Melhoria da capacidade de atendimento ao cliente
Outro benefício crucial no Planejamento de Demanda é a melhoria da capacidade de atendimento ao cliente e, consequentemente, a satisfação do cliente.
Ao antecipar as demandas futuras, as empresas podem garantir que tenham os produtos necessários em estoque para atender às necessidades dos clientes de forma rápida e eficiente.
Isso não apenas fortalece os relacionamentos com os clientes, mas também aumenta a fidelidade à marca e as chances de recompra.
Aumento da competitividade e agilidade no mercado por meio de decisões informadas
Por fim, a previsão no Planejamento de Demanda também impulsiona a competitividade e agilidade no mercado, permitindo que as empresas tomem decisões informadas com base em dados acurados.
Ao entender as tendências do mercado e as preferências dos clientes, as empresas podem adaptar suas estratégias de negócios de forma proativa, aproveitando oportunidades e mitigando riscos.
Isso as coloca em uma posição vantajosa para responder rapidamente às mudanças no ambiente de negócios e se destacar em um mercado cada vez mais competitivo e ágil.
Métodos de previsão
Análise de tendências históricas e padrões sazonais
Uma abordagem fundamental no planejamento de demanda é a análise de tendências passadas e padrões sazonais.
Observar o histórico de vendas e comportamento do mercado ao longo do tempo permite identificar ciclos sazonais, picos de demanda e muito mais.
Por exemplo, se um produto tem vendas aumentadas no verão e diminuídas no inverno, é crucial incorporar essas tendências sazonais nos modelos de previsão.
Essa análise detalhada proporciona insights valiosos para antecipar padrões futuros, adaptando-se às variações do mercado de forma proativa.
Modelos quantitativos, como séries temporais e regressão
Os modelos quantitativos desempenham um papel importante na previsão de demanda, sendo capazes de interpretar dados históricos e projetar futuros cenários.
Entre esses modelos, as séries temporais e a regressão são ferramentas poderosas para analisar e extrapolar padrões de comportamento do mercado.
As séries temporais permitem identificar padrões recorrentes ao longo do tempo, enquanto a regressão quantifica a relação entre variáveis, como preço e demanda.
Esses métodos quantitativos, quando aplicados corretamente, oferecem previsões precisas e essenciais para um planejamento cada vez mais eficaz.
A importância de dados acurados
Os dados históricos de demanda alimentam o seu Planejamento e podem servir de base tanto para modelos estatísticos quanto para a análise de mercado dos times de marketing e vendas e cálculo de indicadores.
Bons dados históricos desempenham um papel crucial no planejamento de demanda. A partir deles, extraímos insights valiosos sobre padrões e variações da demanda histórica.
Um dos maiores benefícios de ter bons dados históricos são as previsões mais assertivas.
Com dados históricos de qualidade, os insights pensados são mais fiéis à realidade.
Podemos estar fazendo a melhor análise possível, mas se estivermos fazendo essa análise em dados incorretos ou incompletos, estaremos apenas analisando certo a realidade errada.
Isso causa um impacto gigante no processo de S&OP, pois sabemos que o plano de demanda serve como base para todas as outras etapas do processo.
Sendo assim, se não temos dados históricos completos e confiáveis, podemos sofrer com aumento do custo de capital em estoque, perda de novas oportunidades, má alocação de recursos etc.
Como aprimorar os dados históricos
Uma boa maneira de melhorar a qualidade dos dados históricos é por meio da detecção de outliers. Ao identificar outliers, conseguimos entender se eles são erros de medição ou se estamos deixando informações relevantes passarem.
Chamamos de outliers os pontos que se desviam significativamente do padrão geral dos dados e distorcem nossa análise.
Para identificá-los, podemos utilizar métodos estatísticos como desvio padrão, z-score, intervalo interquartílico (IQR) e gráficos de dispersão.
Correção de outliers
Após a detecção de outliers, devemos tomar medidas para corrigir essas variáveis.
Quando os outliers são resultados de erros de extração ou problemas nos dados é recomendável que esses valores sejam removidos do conjunto de dados.
Podemos também substituir os outliers por valores válidos como a média ou até mesmo a previsão estatística com base nos dados anteriores.
Essa abordagem pode ser útil se desejarmos manter a integridade geral dos dados para facilitar previsões estatísticas futuras, mas, ao mesmo tempo, suspeitarmos que os outliers sejam resultados de erros.
Reincorporando a perda de vendas na demanda
Além de lidar com outliers, é importante considerar a reincorporação de perdas de vendas em seus dados históricos de demanda.
Muitas vezes, existem diferenças entre os pedidos feitos pelos clientes e os produtos que foram efetivamente faturados.
Essas diferenças podem ser causadas por falta de produtos em estoque, devoluções ou outros fatores que afetam a disponibilidade real dos produtos.
Para melhorar a qualidade dos nossos dados históricos de demanda, devemos ajustar nossos registros para refletir essas perdas de venda, somando vendas faturadas com vendas potenciais. Dessa forma, conseguimos obter uma visão mais realista da demanda do mercado.
Aprimorar nossos dados históricos de demanda deve ser um processo contínuo, e os tópicos discutidos acima ajudarão a aumentar a confiança nas informações que foram usadas como base para o Plano de Demanda.
Conclusão
O planejamento da demanda proporciona uma visão de médio prazo do que está por vir, permitindo que as empresas se preparem adequadamente para atender às necessidades dos clientes, otimizar recursos e minimizar custos.
Sem um plano sólido, as organizações correm o risco de enfrentar problemas como falta de estoque, excesso de inventário, perda de vendas e insatisfação do cliente.
Por isso, esse processo é uma fundamental para indústrias minimizarem custos e aumentarem o seu nível de serviço sem sacrificar capital de giro.
