O que é Previsão de Demanda e como calcular?

Produzir em excesso pode gerar perdas e encalhe de estoque. Produzir de menos pode significar rupturas, clientes insatisfeitos e perda de vendas. É justamente aqui que entra a Previsão de Demanda (Forecast): um processo estratégico que ajuda empresas a planejar com mais precisão e reduzir riscos.

Neste artigo, vamos explicar o que é Forecast, por que ele é tão importante e como calcular de forma prática.

O que é Previsão de Demanda?

A Previsão de Demanda é a prática de estimar as vendas futuras de um produto ou serviço em determinado período, usando dados históricos, variáveis externas (como sazonalidade e promoções) e, cada vez mais, inteligência artificial.

Ela responde a perguntas essenciais como:

• Quanto vou vender no próximo mês?

• Quais produtos terão maior procura?

• Qual será o impacto de uma promoção ou de uma ação de marketing?

Ou seja, prever a demanda é antecipar o comportamento do mercado para tomar decisões mais assertivas sobre produção, compras, estoques e distribuição.

Por que a Previsão de Demanda é tão importante?

Imagine um supermercado que compra menos leite do que deveria para a semana. No sábado, as prateleiras ficam vazias, clientes não encontram o produto e buscam o concorrente. O resultado? ruptura de estoque, perda de vendas e insatisfação.

Agora pense em uma indústria que produz muito mais do que o necessário. O estoque lota, a empresa precisa dar desconto para escoar o produto e o capital de giro fica comprometido.

Nos dois casos, a origem do problema está na falta de uma previsão confiável. Uma previsão de demanda bem feita permite:

• Reduzir rupturas → garantindo que o produto esteja disponível para o cliente.

• Evitar excessos de estoque → reduzindo custos de armazenagem e perdas.

• Apoiar decisões de produção e compras → equilibrando oferta e demanda.

• Melhorar o fluxo de caixa → usando capital de giro de forma mais eficiente.

Como calcular a Previsão de Demanda?

Existem diferentes métodos de cálculo, que podem variar do simples ao avançado. Vamos a alguns exemplos práticos:

1. Métodos estatísticos básicos

São cálculos feitos a partir de médias e tendências dos dados históricos.

• Média Móvel: soma das vendas de X períodos dividido por X.

• Tendência Linear: projeção de crescimento ou queda com base no histórico.

Exemplo:

Se uma padaria vendeu 100, 120 e 130 pães nos últimos três dias, a média móvel prevê que amanhã serão vendidos 116 pães.

2. Modelos com Inteligência Artificial

Aqui, o sistema analisa milhares de variáveis (histórico de vendas, preço, promoções, clima, feriados, canais de venda etc.) e gera previsões muito mais assertivas, se ajustando a cada novo dado.

É o caso do Colecta Forecast, que combina IA + estatística + integração de dados da cadeia para entregar previsões com alta acuracidade.

Como medir se a previsão está correta?

Não basta prever. É preciso avaliar se a previsão foi boa. Para isso, usamos métricas de acuracidade, como:

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) → mede o erro percentual médio entre previsto e realizado.

• WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) → parecido com o MAPE, mas pondera pelo volume vendido, dando mais peso aos produtos mais importantes.

• WMAPE (Weighted MAPE) → outra forma ponderada, muito usada no mercado.

Exemplo simples:

Se você previu 100 vendas e realizou 90, o erro é de 10%.

Quanto menor o erro, maior a confiabilidade do forecast.

A Previsão de Demanda é o coração do planejamento de uma empresa. Ela ajuda a equilibrar produção, compras e estoque, evitando perdas e garantindo que o produto certo esteja disponível na hora certa.

Existem métodos simples que podem ser usados em planilhas, mas quanto mais complexa a operação, maior a necessidade de tecnologia. Com soluções como o Colecta Forecast, é possível aumentar a acuracidade das previsões, reduzir rupturas e transformar o planejamento em um diferencial competitivo.

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