PRINCIPAIS DIFERENÇAS ENTRE A PREVISÃO E A PREDIÇÃO DE DEMANDA

Uma previsão de demanda é um prognóstico do que acontecerá com as vendas de produtos de sua empresa ou, pelo menos, o que se espera acontecer num certo horizonte de tempo. Podem ser classificadas como: previsões e predições ou prognósticos.

Previsões

As previsões estão mais relacionadas com a projeção de dados passados no futuro e as predições trabalham com estimativas do que se espera acontecer no futuro. Há diversas situações no macro-ambiente das empresas que podem tornar incorretas a extrapolação dos dados históricos para se inferir algo sobre o futuro, exemplo: instabilidade de natureza econômica ou política.

As previsões são mais aplicáveis quando se possuem dados históricos suficientes, que permitam uma descrição estatística do fator considerado, e quando o ambiente que influencia esse fator apresenta características razoavelmente estáveis e conhecidas, exemplo: situações estáveis de mercado no caso do fator “demanda esperada de produtos fabricados”. As previsões são obtidas através de métodos quantitativos.

As técnicas quantitativas envolvem a análise numérica dos dados passados, isentando-se de opiniões pessoais ou palpites. Empregam-se modelos matemáticos para projetar a demanda futura.

Existem dois tipos de modelos de previsão: o modelo de séries temporais e o modelo causal. Uma série temporal é um conjunto de informações numéricas, distribuídas uniformemente, obtida pelas respostas dadas em um período regular de tempo. No modelo de séries temporais, a previsão é baseada somente em valores anteriores e assume que os fatores influenciando as vendas de seus produtos no passado, presente e futuro continuarão.

Por outro lado, o modelo causal utiliza uma técnica matemática, conhecida como análise de regressão, que relaciona uma variável dependente (por exemplo, demanda) a uma variável independente (por exemplo, preço, publicação etc.) em forma de uma equação linear. Os métodos de previsão de séries temporais mais utilizados são descritos a seguir:

Abordagem simplista: Presume que a demanda no próximo período é igual à demanda do período mais recente; o padrão de demanda nem sempre é estável. Exemplo: se em julho as vendas tiverem sido de 50, então em agosto as vendas também serão de 50.

Médias móveis: uma média móvel simples utiliza a demanda média de uma seqüência fixa de períodos e é ideal para uma demanda estável sem padrões comportamentais evidentes.

Aproximação exponencial: método de nivelamento no qual o impacto das mudanças recentes na demanda por meio da atribuição de uma constante de aproximação aos dados mais recentes e significativos é maior. Muito útil se as mudanças recentes nos dados forem os resultados da mudança real (por exemplo, padrão sazonal) em vez de apenas flutuações aleatórias.

Predições

As predições são mais utilizadas em problemas de longo prazo e de natureza estratégica, tais como projetos de unidade de produção (definição de capacidade, localização e características de processos e equipamentos de produção) decisões relacionadas com a introdução de novos produtos no mercado e etc. Predições são geralmente obtidas através de métodos qualitativos.

As técnicas qualitativas privilegiam principalmente dados subjetivos, os quais são difíceis de representar numericamente. Estão baseadas na opinião e no julgamento de pessoas chaves, especialistas dos produtos ou nos mercados onde estes produtos são comercializados. A seguir um exemplo de um consagrado método de predição:

      

Método Delphi

Consiste em um painel de especialistas em um determinado assunto que responde a uma série de questionários, as respostas dadas são sumarizadas e colocadas a disposição do painel para servir de base ao processo de definição de respostas para o próximo questionário da série. O processo global é projetado de tal forma que a série de resposta converge para um consenso que as constitui na predição desejada. As aplicações mais usuais são para problemas de longo prazo, predição do comportamento futuro a médio/ longo prazo de fatores em situações influenciadas por aspectos novos, exemplo: estimativa do comportamento futuro da demanda de novos produtos. Os custos relativos desse método tendem a ser altos.

Vantagens do método de predição Delphi

ØÓtimo método para lidar com aspectos inesperados de um problema;

ØPrevisões com carência de dados históricos;

ØInteresse pessoal dos participantes;

ØMinimiza pressões psicológicas;

ØNão exige presença física.

Desvantagens

ØO processo é lento e leva em média 6 meses para conclusão;

ØDependência dos participantes;

ØDificuldade de redigir o questionário;

ØPossibilidade de consenso forçado.

Análise de cenários

ØSituações muito complexas;

ØGeralmente utilizado para o longo prazo;

ØAplicado quando não há parâmetros que permitam uma previsão segura.

 Três possíveis cenários

ØCenário base: é aquele sem surpresas

ØCenário alternativo 1: otimista

ØCenário alternativo 2: pessimista

Outro método de predição utilizado é a pesquisa de mercado: trata-se do estudo de mercado (comportamento de consumidores) através de questionários, painéis de consumidores, relatórios e estimativas de vendedores, testes com produtos lançados provisoriamente, etc. As aplicações mais usuais são as mesmas do método Delphi e o custo relativo também é alto.

Pode-se utilizar também a analogia histórica e análise de ciclo de vendas: Este método é baseado na análise de dados históricos de demanda e do ciclo de vendas de produtos semelhantes. A aplicação mais usual é para a predição de demanda futura de produtos novos, semelhantes a produtos já existentes. Seu custo tende a ser menor que o dos dois métodos anteriores.

Prof. Geraldo Cesar Meneghello