Previsão de demanda em cenários inesperados: o que aprendemos com a Covid-19 e o deep learning

A pandemia de Covid-19 certamente não era esperada pelos empresários, que estão precisando se adaptar com rapidez à nova realidade do mercado consumidor.

A previsão de demanda dos mais diversos produtos e serviços tornou-se mais complicada, fazendo com que todo o planejamento empresarial seja desafiador.

É por meio de estimativas de demanda que as empresas conseguem criar estratégias eficazes de vendas e de produção, por isso é muito importante compreender o momento atual e descobrir como prever os próximos passos do consumidor. 

Continue a leitura e saiba como o deep learning pode solucionar as dificuldades da sua empresa em momentos atípicos do mercado!

Como a pandemia alterou os padrões de consumo

A pandemia causada pelo novo coronavírus causou o que chamamos de evento cisne negro, um acontecimento imprevisível e desafiador para gestores de empresas.

Trata-se de um fenômeno que surpreende os empresários e tem impacto mundial, aumentando o consumo em alguns setores e diminuindo em outros. Quando a recuperação começa, ela também é desigual.

Com a Covid-19 a demanda por produtos relacionados à saúde foi a primeira a crescer, com vendas de álcool gel disparando e também de itens como máscaras descartáveis, termômetros, entre outros.

Produtos para limpeza doméstica e alimentos congelados e de longo armazenamento também tiveram picos de vendas, especialmente comparando à anos anteriores. 

A população estocou provisões e buscou formas de se proteger contra o vírus, para em seguida mudar ainda mais o padrão de consumo.

Com as pessoas em isolamento social, as vendas online aumentaram muito. Por exemplo, no Brasil as vendas online de salgadinhos e chocolates aumentaram em 722%. As compras online de supermercado, de aparelhos de ginástica e de eletrônicos, também dispararam. 

Entretanto, a alta demanda não se estende a todos os setores. Roupas e acessórios estão vendendo menos, como consequência do isolamento social. Ou seja, quando a rotina da população é alterada bruscamente, seus hábitos de consumo também mudam. 

O pós-pandemia

As indústrias e lojas — virtuais ou não — precisaram se adaptar à nova realidade de consumo, algumas lucraram mais que o esperado e outras tiveram prejuízo. Mas o desafio ainda não acabou.

Os consumidores estão comprando mais na internet e mudaram seus hábitos alimentares e de higiene, o que deve gerar mudanças também no consumo pós-pandemia. 

Assim como a Covid-19 teve consequências, o “novo normal” também terá reflexos inesperados. Quando o isolamento social acabar, a previsão de demanda das empresas continuará se modificando de acordo com o comportamento do cliente. 

A relevância da previsão de demanda 

A partir da pandemia do novo coronavírus, muitas pequenas empresas foram obrigadas a fechar as portas, enquanto muitas multinacionais precisaram fazer demissões. O impacto econômico é grande e a resposta dos gestores precisa ser rápida e eficiente, especialmente no que diz respeito à previsão de demanda.

É a partir da demanda que uma série de decisões são tomadas em todos os tipos de empresas. Sem demanda, não existem transações. Sem previsão de demanda, não existe planejamento interno. Os gastos com produção, suprimentos, funcionários e marketing, são baseados em demanda, assim como vários outros.

É claro que o prognóstico de demanda não será 100% exato, mas quanto mais precisa for, melhor para a empresa.

Enquanto a previsão de vendas se refere às receitas que a empresa espera receber, a previsão de demanda se refere ao interesse do consumidor em adquirir determinado produto ou serviço. Dessa forma, estimar a demanda exige avaliar variáveis econômicas e sociais.

As consequências da demanda estimada incorretamente

Em uma indústria, a previsão de demanda influencia no orçamento da produção, desde a matéria prima até a mão de obra, nas previsões financeiras, na precificação, no controle de estoque, na cadeia de suprimentos e até no plano de marketing. 

Quando a demanda é maior que o esperado, ocorre a falta de estoque e os clientes podem ficar frustrados pela não disponibilidade do produto desejado. A falta recorrente de um produto pode facilmente fazer com que o consumidor troque de marca ou de ponto de venda, causando redução nos lucros a longo prazo.

Já quando a demanda é superestimada, há excesso de estoque. Nesse caso pode ocorrer desperdício ou aumento nos custos de manutenção de inventário. Além disso, o estoque cheio representa baixa liquidez, significa que a empresa arcou com os custos de produção e vai demorar para recuperar esse investimento.

Compreender bem sua demanda significa controlar seu fluxo de caixa e garantir as condições de liquidar todos os seus compromissos. É uma reação em cadeia: se você não vende o que produziu, pode não conseguir pagar aos fornecedores e em seguida pode acabar não recebendo o serviço ou a matéria-prima deles, sendo, assim, impedido de produzir no ciclo seguinte.

Quando ocorrem eventos inesperados como a pandemia de 2020, não há tempo para repensar todo o seu planejamento. A empresa precisa fazer previsões de demanda certeiras e se ajustar à nova realidade.

Como usar o deep learning para melhorar as previsões de demanda

Acontecimentos imprevistos acontecem mais vezes do que imaginamos. Basta a entrada de um novo produto no mercado ou então uma mudança no cenário econômico do país para observarmos uma rápida mudança no comportamento dos consumidores.

Mas, ainda assim, é possível criar previsões de demanda bastante seguras. A demanda depende de comportamento humano, mas nem por isso deve ser analisada de perspectiva humana. 

A tecnologia deep learning utiliza sistemas informatizados e análise de dados para fazer previsões, inclusive sobre o comportamento humano.

É claro que um sistema que utiliza apenas dados históricos não está preparado para fazer previsões sobre circunstâncias inesperadas, como a pandemia atual, por isso devem ser utilizados modelos atualizados e adaptados à realidade.

Além de coletar apenas os dados mais recentes das vendas, é preciso processar notícias, índices de preços e diversos fatores econômicos.

Ao aplicar o data mining e usar a modelagem de informações em cascata, os sistema será capaz de identificar padrões e tendências de comportamento. O ideal é utilizar a linguagem PNL, que permite detectar até questões subjetivas, como sentimentos e desejos do cliente a partir de comentários online.

Por exemplo: devido à alta instabilidade econômica causada pela Covid-19, os consumidores tornaram-se mais sensíveis aos preços, o que impacta diretamente nas vendas. Com uma previsão de demanda que leve em conta essa informação, é possível elaborar melhores promoções e estratégias de marketing ou até de precificação.

Outro comportamento interessante gerado pela pandemia é a compra de mais unidades de um mesmo produto, com o objetivo de postergar um retorno ao supermercado. Uma análise apressada poderia concluir que o consumo aumentou, o que não é verdade. 

As pessoas fizeram estoque de vários itens, mas isso não reflete necessariamente em lucro para as empresas. As compras ocorrem em intervalos maiores e são em maior volume, mas a quantidade consumida pode ou não aumentar. Fato é, que esse comportamento exige adaptação no abastecimento dos mercados.

Quando o que ocorre é um verdadeiro aumento da demanda, é preciso atualizar suas expectativas diariamente. É o caso das vendas de álcool em gel, por exemplo, que subiram muito, inicialmente, mas já estão estáveis.

Nesse caso, o que precisa ocorrer é o controle da produção, desde a obtenção de matérias primas até a disponibilização dos produtos acabados.

Com um bom sistema de previsão de demanda em deep learning, torna-se possível prever com clareza as consequências de qualquer situação atípica no mercado.

Dessa forma, a empresa pode identificar oportunidades de expandir os negócios ou o momento de investir menos e assim não ter prejuízo. Ao ser pega de surpresa, dificilmente conseguirá se adaptar a tempo.

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