Hoje, empresas de qualquer porte conseguem realizar a previsão de demanda e tomar decisões mais embasadas. Com a tecnologia atual, é perfeitamente possível analisar dados presentes na internet e no ambiente digital para identificar cenários.
É o caso da inteligência artificial aplicada à previsão de demanda. A tecnologia já tem sido empregada para melhorar a tomada de decisão nas empresas, no gerenciamento de estoque e no corte de desperdícios.
Confira o post sobre a ligação entre a previsão de demanda e a inteligência artificial!
O que é a previsão de demanda?
Também conhecida como estimativa de demanda, ela está relacionada à capacidade de prever o que acontecerá no futuro — e entender o que impactará a área produtiva de um negócio. O objetivo desse tipo de previsão é analisar a demanda de uma empresa para que gestores consigam tomar decisões precisas.
Assim, líderes terão um conhecimento maior dos processos da empresa, o que os ajudará a tomar decisões mais embasadas em relação a preços, potencial de mercado e a possibilidade de expandir as atividades, ao explorar novos mercados.
Caso uma empresa descubra que a demanda por um determinado produto aumentará, ela poderá elaborar um plano de ação para lidar com o fenômeno da maneira mais lucrativa possível. Desse jeito, ela elimina riscos que comprometam a sua competitividade no mercado.
Com a transformação digital cada vez mais presente nas organizações, ficou mais fácil realizar esse trabalho de previsão. Confira a seguir!
Quais os principais impactos que erros na previsão de demanda podem causar?
Conheça os principais erros de uma previsão de demanda mal feita.
Excesso de desperdícios
Para combater os desperdícios dentro do negócio, nada melhor do que gerir os recursos da maneira adequada.
Uma das maneiras que a previsão de demanda utiliza para alcançar esse objetivo é por meio da análise e do armazenamento de informações úteis, que farão com que a empresa tome decisões mais precisas em relação aos seus gastos e à gestão dos seus materiais.
Afinal, a previsão da demanda projeta o interesse dos consumidores por determinados produtos no mercado. Com essa informação em mãos, os gestores saberão o quanto gastar para produzir os itens de acordo com o que os clientes esperam — o que melhora as chances de aumentar o ticket médio.
Ociosidade no estoque
Quando estamos falando de demanda, é importante entender o seu papel na operação das empresas. Isso porque todos os elementos da rotina de um empreendimento giram em torno da quantidade de produtos que será consumida pelos clientes.
Assim, a ociosidade no estoque se refere não só às mercadorias, mas também às matérias-primas e insumos que acabam se perdendo. Com o corte de elementos ociosos, será mais fácil obter uma redução de custos significativa.
Do mesmo modo, uma gestão errônea do estoque, que não esteja alinhada à previsão, significa custos maiores e menos lucratividade. A empresa que tem uma boa ideia da sua demanda terá a oportunidade de gastar dinheiro de forma mais focalizada.
Erros de precificação
Sem contar com os métodos adequados para realizar a previsão de demanda, gestores não terão dados para tomar decisões embasadas. Uma delas é a precificação adequada, que leva em conta as matérias-primas, o processo de produção dos itens e os valores praticados pelos concorrentes.
A demanda pelos produtos influencia no preço final deles. As empresas precisam ter a certeza de que estão oferecendo a melhor oferta sem perder lucratividade. Por isso, sem a previsão adequada, os negócios perdem dinheiro e espaço no mercado para seus concorrentes.
Quais os desafios da previsão de demanda?
O principal desafio é realizar esse trabalho de previsão de maneira precisa. Um erro é tentar fazê-lo de forma manual, com o simples registro de produtos mais demandados. A melhor maneira de lidar com a demanda é por meio de tecnologias.
Afinal, elas são capazes de prevenir o erro humano na previsão e evitar o retrabalho de uma tarefa que passou com alguns erros. Por isso, os desafios da previsão de demanda se baseiam em processos obsoletos para lidar com o mercado.
Como a IA pode ajudar nesse processo?
Para lidar com o desafio da realização de uma previsão de demanda bem-sucedida, a inteligência artificial é a melhor solução. Conheça os benefícios da sua aplicação.
Melhoria na logística
A logística envolvida na previsão da demanda se beneficia muito do uso de inteligência artificial. A tecnologia utiliza a análise de dados e as previsões em tempo real para reduzir custos e prazos, assim como agregar valor aos produtos.
Um exemplo é a utilização de Machine Learning, um dos subcampos da IA, para identificar rotas de entrega com tráfego menos intenso. Assim, a empresa que conta com pessoas entregadoras reduz o tempo para que o produto chegue ao destinatário e também economiza com combustível.
Automação de tarefas
Outro benefício relevante da aplicação da IA é a capacidade de automatizar processos repetitivos ou volumosos, o que reduz o retrabalho e o erro humano.
É possível automatizar tarefas do processamento de dados dos funcionários, realizado pelo setor de Recursos Humanos, até a automação da linha de produção de uma fábrica. A empresa otimiza os processos, melhora a produtividade geral e lida melhor com a demanda.
Interpretação adequada de dados
A inteligência artificial é capaz de melhorar as capacidades analíticas que tecnologias como o Big Data já promoviam. Ela conta com uma capacidade superior de interpretação de dados, o que faz com que a solução gere mais inteligência e conhecimento relevante por meio das análises.
Nesse sentido, a empresa se beneficia da identificação de padrões de consumo e da análise de dados estratégicos para ter novos insights em relação a produtos e serviços.
Informações úteis para a tomada de decisão
A frase “O mercado é imprevisível” é um clichê, mas descreve bem a volatilidade do meio corporativo. Com sistemas inteligentes baseados em IA, capazes de analisar dados em tempo real, os negócios conseguem informações úteis para lidar com essa imprevisibilidade.
A análise preditiva, por exemplo, proporciona às empresas identificar situações mais prováveis no mercado e análise das oportunidades mais vantajosas, o que favorece a previsão da demanda.
Otimização do estoque
A utilização de uma tecnologia como Deep Learning, uma das ramificações da inteligência artificial, possibilita a otimização do estoque do seu negócio. Isso é feito pela combinação de informações como a periodicidade da compra de insumos e dos principais produtos para o funcionamento da empresa.
Assim, é possível reduzir os desperdícios e o mau gerenciamento do estoque. O uso do Deep Learning também é interessante para prever demandas em potencial por produtos específicos, com sugestões de compras para o reabastecimento do estoque.
Desse modo, a empresa evita adquirir insumos acima da demanda e também combate a falta de reabastecimento de produtos queridos pelos consumidores.
A previsão de demanda é uma estratégia fundamental para que a empresa possa combater os desperdícios e também entender as tendências que se formarão no mercado. Felizmente, a tecnologia é uma aliada poderosa para alcançar esses objetivos.Aproveite a visita e leia o artigo sobre o risco reputacional e as maneiras de proteger a sua empresa!
