O Forecast no varejo, ou previsão em português, refere-se a estimativas sobre o que pode ocorrer; não é uma previsão exata, mas sim uma estimativa geral do futuro. No contexto empresarial, é definido como um processo analítico que busca estimar a demanda, as vendas ou o estoque necessário para um futuro próximo de um ou mais produtos/serviços, utilizando diversos métodos para alcançar o maior nível de precisão possível.
No varejo, o forecast é utilizado para:
- Estimar a demanda
- Avaliar os resultados de um investimento ou compra em processos de tomada de decisão
- Manter um nível ideal de disponibilidade ou abastecimento
- Reduzir incertezas e gerenciar o risco de futuros negócios
Quais são os benefícios do Forecast?
A metodologia utilizada depende dos dados disponíveis. Esse método de previsão é fundamental para o desenvolvimento de novas linhas de produtos ou lançamentos, pois ajuda a decidir se o produto pode ter sucesso, evitando desperdício de tempo e dinheiro em produtos que possam falhar.
Segundo um estudo da PriceWaterhouseCoopers, os benefícios do forecast incluem:
- Redução de vendas perdidas
- Redução de estoque de segurança
- Melhoria nas negociações com fornecedores
- Melhor planejamento
- Otimização da gestão de pedidos com demanda controlada
- Melhoria no atendimento ao cliente
- Controle da gestão financeira
Quais metodologias e técnicas existem para realizar um Forecast corretamente?
- Método qualitativo: usa julgamento, intuição, pesquisas ou técnicas comparativas para fazer estimativas sobre o futuro. É um método intangível e subjetivo, geralmente mais adequado para previsões de curto prazo.
- Método de projeção histórica: utiliza dados históricos e tendências sazonais quando essas são estáveis e bem definidas para fazer projeções a curto prazo (menos de 6 meses), assumindo que o futuro será quase uma réplica do passado.
- Método quantitativo: também conhecido como causal, baseia-se em que o nível da variável prevista deriva de outra variável relacional. Este método é eficaz para antecipar mudanças a médio prazo, com modelos estatísticos como regressão, econométricos e descritivos, utilizando padrões históricos para associar variáveis de previsão e projeção.
Como usar o Forecast?
Muitas empresas, inclusive clientes da Storecheck, usam o forecast para definir objetivos de vendas para o próximo ano (ou 12 meses), adaptando-o às diferentes áreas da empresa.
Outras empresas utilizam dados do ano anterior ou meses passados para definir, mês a mês, o crescimento esperado e o planejamento de estoque. No entanto, essa abordagem pode ser imprecisa ao desconsiderar mudanças contextuais de um ano para o outro, como a variação na demanda em diferentes períodos.
O que é um Rolling Forecast?
A pandemia trouxe desafios às previsões e objetivos, aumentando a necessidade de estabelecer previsões com mais dados e em períodos mais curtos, embora mesmo estas possam não ser completamente exatas.
Um Rolling Forecast, por exemplo, é uma ferramenta de gestão que permite realizar previsões contínuas em um horizonte de tempo variável, sendo particularmente útil para o departamento financeiro e outras áreas da empresa.
Como funciona um Rolling Forecast?
O Rolling Forecast colabora diretamente com a gestão de estoque para os próximos meses e facilita a identificação e criação de tarefas para as equipes de campo. Francisco García, Data Science Manager da Storecheck, explica que, com dados de vendas, é possível orientar o layout da prateleira e fornecer informações úteis para o marketing em relação à criação e avaliação de promoções.
Esse tipo de forecast é mais preciso, especialmente nos primeiros meses de vendas, e integra variáveis macroeconômicas, como taxa de câmbio e movimentos do mercado, que podem impactar nas vendas.
É essencial considerar o crescimento dos negócios e a volatilidade do mercado. A dinâmica constante dificulta a compreensão qualitativa do futuro, mas com a gestão correta dos dados, é possível manter uma visão clara e confiável da posição da marca ou produto no mercado.
O importante não é apenas ter muitos dados, mas saber gerenciá-los para obter insights que levem a empresa a um novo patamar.
