Como prever o inventário: 3 métodos comuns e qual escolher

A previsão de estoque é o processo de estimar a demanda futura por produtos ou serviços de uma empresa e determinar o nível de estoque necessário para atender a essa demanda.

Uma previsão precisa permite que as empresas tomem decisões informadas sobre produção, compras e níveis de estoque, o que pode ajudar a melhorar a eficiência e a lucratividade gerais.

Existem vários métodos diferentes que podem ser usados ​​para prever o estoque, e a abordagem mais apropriada geralmente dependerá do tipo de negócio e dos dados disponíveis. Neste post, abordaremos alguns dos métodos mais comuns usados ​​para previsão de estoque, incluindo:

1. Análise de tendências (médias móveis e linhas de tendência)
2. Análise de regressão
3. Suavização exponencial

Veremos os prós e os contras de cada um desses métodos, as fórmulas exatas que você precisa para configurá-los e quais escolher para o seu negócio específico.

Também apresentaremos algumas práticas recomendadas de previsão de inventário e armadilhas comuns a serem evitadas.

Com tudo isso dito, vamos nos preparar para um pouco de matemática e pular direto!

A importância da previsão precisa

A previsão de estoque imprecisa pode ter várias consequências negativas para as empresas, incluindo:

Falta de estoque: se a demanda for subestimada e os níveis de estoque forem muito baixos, as empresas podem se ver incapazes de atender à demanda do cliente, o que pode levar à perda de vendas e a uma queda subsequente na satisfação do cliente.

Excesso de estoque: Por outro lado, se a demanda for superestimada e os níveis de estoque forem muito altos, as empresas podem acabar retendo estoques em excesso, o que limita os recursos financeiros e ocupa um valioso espaço de armazenamento.

Métodos comuns para previsão de estoque

Como mencionamos acima, existem vários métodos diferentes que podem ser usados ​​para previsão de estoque. Nesta seção, examinaremos mais de perto alguns dos métodos mais comuns, incluindo análise de tendência, análise de regressão e suavização exponencial.

Análise de tendências

Um dos métodos mais simples e comuns para previsão de estoque é a análise de tendências. Essa abordagem envolve o uso de dados históricos de vendas para identificar quaisquer tendências subjacentes na demanda, que podem ser usadas para fazer previsões sobre a demanda futura.

Existem várias maneiras diferentes de realizar análises de tendências, mas uma das mais comuns é usar uma média móvel. Essa abordagem envolve calcular a demanda média em um determinado período de tempo (por exemplo, 3 meses, 6 meses etc.) e usar esse valor para prever a demanda para períodos futuros.

Outro método popular é usar linhas de tendência. Isso envolve traçar pontos de dados históricos em um gráfico e, em seguida, desenhar uma linha de melhor ajuste entre os dados. A inclinação da linha de tendência pode então ser usada para estimar a demanda futura.

Como calcular uma média móvel

A fórmula para calcular uma média móvel é:

MA = (Soma dos pontos de dados nos últimos n períodos) / n

onde MA é a média móvel e n é o número de períodos.

Por exemplo, se quiséssemos calcular a média móvel de 3 meses para janeiro, fevereiro e março, usaríamos a seguinte fórmula:

MA = (janeiro + fevereiro + março) / 3

Digamos que as vendas no primeiro trimestre foram de 100, 150 e 200 para cada mês consecutivo.

Isso nos daria uma MA de (100 + 150 + 200) / 3, ou 150.

Podemos então usar essa média móvel para prever a demanda para períodos futuros. Por exemplo, se quiséssemos prever a demanda para abril, simplesmente usaríamos o valor da média móvel de 150.

Fórmula de análise de tendências

A fórmula para análise de tendências é:

Tendência = (Valor final - Valor inicial) / Número de períodos

Por exemplo, se as vendas no primeiro trimestre fossem 100, 150 e 200 para cada mês consecutivo, a tendência seria calculada da seguinte forma:

Tendência = (200 – 100) / 3

Isso nos daria uma tendência de 100/3, ou 33,33.

Essa tendência pode ser usada para prever a demanda para períodos futuros. Por exemplo, se quiséssemos prever a demanda para abril, simplesmente usaríamos o valor de tendência de 33,33 e o adicionaríamos ao valor de vendas de março (200). Isso nos daria uma demanda prevista de 233,33 para abril.

Quando usar análise de tendências versus média móvel para previsão de estoque

Há algumas coisas a serem consideradas ao decidir usar a análise de tendências ou uma média móvel para a previsão de estoque.

O primeiro é o período de tempo durante o qual você deseja prever a demanda. Se você precisar apenas prever a demanda por um curto período de tempo (por exemplo, 1-2 meses), usar uma média móvel geralmente é suficiente. No entanto, se você precisar prever a demanda no futuro (por exemplo, 3-6 meses), usar a análise de tendências fornecerá uma imagem mais precisa da demanda futura.

A segunda coisa a considerar é a natureza dos dados. Se os pontos de dados estiverem espaçados uniformemente e houver uma tendência clara, a análise de tendências será a melhor abordagem. No entanto, se os pontos de dados forem mais erráticos ou não houver uma tendência clara, usar uma média móvel geralmente é uma opção melhor.

Análise de regressão

A análise de regressão é um método estatístico que pode ser usado para identificar relações entre diferentes variáveis. Essa abordagem é frequentemente usada na previsão de estoque para identificar relações entre vendas e outros fatores que podem afetar a demanda, como sazonalidade, publicidade e mudanças de preços.

Uma vez que essas relações tenham sido identificadas, elas podem ser usadas para fazer previsões sobre a demanda futura.

Fórmula de análise de regressão

A fórmula para análise de regressão é:

Y = a + bX

onde Y é a variável dependente (ou seja, demanda), X é a variável independente (ou seja, gastos com publicidade), a é a interceptação e b é a inclinação da linha.

Para colocar isso em contexto, digamos que queremos usar a análise de regressão para prever a demanda de um produto com base nos gastos com publicidade.

Se tivermos dados históricos sobre gastos e demanda de publicidade, podemos usar esses dados para calcular os valores de a e b.

É possível calcular os valores de a e b manualmente, mas se você quiser economizar algum tempo, o HubSpot tem um tutorial detalhado sobre como você pode usar fórmulas do Excel ou do Planilhas Google para reduzir toda a matemática.

Depois de ter os valores de a e b, você pode inseri-los na fórmula para prever a demanda para qualquer nível de gastos com publicidade.

Por exemplo, digamos que calculamos que a = 100 e b = 0,5. Isso nos daria a seguinte equação:

Y = 100 + 0,5X

Se quiséssemos prever a demanda para um mês em que planejamos gastar US$ 10.000 em publicidade, simplesmente inseriríamos esse número na equação:

Y = 100 + 0,5(10.000)

Isso nos daria uma demanda prevista de 5.100 unidades.

Quando usar a análise de regressão

A principal vantagem da análise de regressão é que ela pode ajudá-lo a identificar relacionamentos entre diferentes variáveis. Isso é útil se você deseja prever a demanda com base em outros fatores além do histórico de vendas, como sazonalidade ou alterações de preço.

No entanto, a análise de regressão tem algumas desvantagens. Primeiro, pode ser demorado configurar, especialmente se você não estiver confortável com métodos estatísticos.

Em segundo lugar, a análise de regressão é tão precisa quanto os dados que você usa para calcular os valores de a e b. Se seus dados estiverem imprecisos ou incompletos, suas previsões também serão imprecisas.

Por fim, a análise de regressão só funciona se houver uma relação linear entre as variáveis ​​dependentes e independentes. Se não houver uma relação clara ou a relação não for linear, a análise de regressão não será precisa.

Suavização Exponencial

A suavização exponencial é um método de previsão que atribui pesos exponencialmente decrescentes a observações passadas. Essa abordagem é frequentemente usada quando não há uma tendência clara nos dados ou quando há uma quantidade significativa de variação aleatória.

Existem várias variantes de suavização exponencial, mas a mais comum é a suavização exponencial simples. Essa abordagem envolve o uso de uma média móvel ponderada para prever a demanda, em que os pesos diminuem exponencialmente à medida que você retrocede no tempo.

Fórmula de suavização exponencial

A fórmula para suavização exponencial simples é:

Ft = αyt + (1-α)Ft-1

onde Ft é a previsão para o período t, yt é a demanda real para o período t e α é a constante de suavização.

O valor de α pode variar de 0 a 1, e quanto maior o valor, mais peso é dado às observações recentes.

Escolhendo o valor certo para α

O valor de α terá um grande impacto na precisão de suas previsões, por isso é importante escolher um valor que faça sentido para seus dados.

Se você escolher um valor muito alto, suas previsões serão muito sensíveis às observações recentes e não levarão em consideração as tendências de longo prazo.

Por outro lado, se você escolher um valor muito baixo, suas previsões serão lentas e não refletirão mudanças de curto prazo na demanda.

Não há resposta certa ou errada quando se trata de escolher o valor de α. A melhor abordagem é experimentar valores diferentes e ver qual oferece as previsões mais precisas.

Você também pode usar métodos estatísticos, como o erro percentual médio absoluto (MAPE), para comparar a precisão de diferentes valores de α.

Depois de selecionar um valor para α, o processo de previsão é relativamente simples.

Você simplesmente precisa inserir os valores reais de demanda para cada período e resolver a equação para obter a demanda prevista.

Digamos que queremos usar a suavização exponencial para prever a demanda de um produto nos próximos seis meses.

Se nossos dados mostrarem que a demanda esteve relativamente estável nos últimos meses, podemos escolher um valor de α = 0,5. Isso nos daria a seguinte equação:

F1 = 0,5y1 + (1-0,5)F0

F2 = 0,5y2 + (1-0,5)F1

…

F6 = 0,5y6 + (1-0,5)F5

Para prever a demanda para o primeiro mês, simplesmente inserimos o valor de y1 (ou seja, a demanda real para o primeiro mês).

Para prever a demanda para o segundo mês, devemos inserir o valor de y2 e a demanda prevista para o primeiro mês (ou seja, F1).

E assim por diante.

Como escolher o método certo para o seu negócio

A escolha do método de previsão de estoque certo para sua empresa dependerá de vários fatores, incluindo o tipo de empresa, os produtos que você vende e os dados disponíveis.

Se você estiver vendendo produtos com um padrão sazonal claro, a análise de tendências ou a análise de regressão podem ser a melhor opção. Se você estiver vendendo produtos que não são afetados pela sazonalidade, a suavização exponencial pode ser uma escolha melhor.

Também é importante considerar os dados disponíveis ao escolher um método de previsão. Se você tiver apenas alguns meses de dados de vendas, uma simples análise de tendências pode ser a melhor opção. Se você tiver um longo histórico de dados de vendas, métodos mais sofisticados, como análise de regressão, podem ser mais apropriados.

Em última análise, a melhor maneira de escolher um método de previsão é experimentar diferentes métodos e ver qual deles fornece as previsões mais precisas para o seu negócio.

Não importa qual método você escolha, é importante lembrar que a previsão de estoque é uma ciência inexata. Sempre haverá alguma incerteza ao prever a demanda futura, por isso é importante ter alguma flexibilidade em seu planejamento.

Uma maneira de fazer isso é criar vários cenários de previsão usando diferentes métodos ou suposições. Isso lhe dará uma ideia melhor da gama de resultados possíveis e o ajudará a tomar decisões mais informadas sobre os níveis de estoque.

Considere o lead time de inventário em suas previsões

Outra consideração importante é o tempo de espera para seus produtos. Lead time é a quantidade de tempo que leva para receber um pedido do seu fornecedor.

Se você tiver um longo prazo de entrega, precisará fazer pedidos com mais antecedência, o que significa que precisará ser mais preciso em sua previsão. Se você tiver um prazo de entrega curto, terá mais flexibilidade em seu pedido.

Para contabilizar o lead time, você pode ajustar sua previsão para refletir o tempo que levará para receber um pedido ou pode criar níveis de estoque para cobrir o lead time.

Aumentar os níveis de estoque pode ser caro, por isso muitas vezes é preferível ajustar suas previsões. Isso significa que você precisará fazer seus pedidos mais cedo, mas economizará o custo de manter o excesso de estoque.

Erros comuns a serem evitados na previsão de estoque

Existem alguns erros comuns que podem levar a previsões de estoque imprecisas. Esses incluem:

Não levando em conta a sazonalidade: os padrões sazonais podem ter um grande impacto na demanda, por isso é importante considerá-los ao prever os níveis de estoque.

Confiar demais em dados históricos: Os dados históricos são uma ferramenta valiosa, mas é importante lembrar que eles refletem apenas a demanda passada. A demanda futura pode ser diferente, por isso é importante considerar outros fatores, como tendências de mercado e comportamento do cliente, ao prever o estoque.

Deixar de levar em conta as mudanças nos negócios: os negócios mudam ao longo do tempo, por isso é importante ter isso em mente ao prever o estoque. Se você estiver introduzindo novos produtos ou fazendo alterações em sua estratégia de marketing, isso afetará a demanda e deve ser levado em consideração ao prever o estoque.

Fazendo suposições sem dados: é importante basear suas previsões em dados e não em suposições. Se você não tiver dados suficientes para apoiar sua previsão, é melhor esperar até que tenha em vez de adivinhar.

Falha ao revisar e atualizar sua previsão: a demanda por seus produtos pode mudar ao longo do tempo, por isso é importante revisar e atualizar sua previsão regularmente. Isso ajudará você a permanecer preciso e responsivo às mudanças no mercado.

Ao evitar esses erros, você pode melhorar a precisão de suas previsões de estoque e tomar melhores decisões sobre os níveis de estoque.

Como a previsão de vendas se correlaciona com a previsão de estoque?

A previsão de vendas é uma entrada chave na previsão de estoque. Ao prever vendas futuras, você pode estimar o nível de estoque necessário para atender à demanda.

A previsão de vendas pode ser feita usando vários métodos, como análise de tendência ou análise de regressão. É importante escolher um método apropriado para seus negócios e dados. Depois de ter uma previsão de vendas, você pode usá-la para estimar o nível de estoque necessário para atender à demanda.

Usando software para gerenciar suas previsões de estoque

O SkuVault é um poderoso software de gerenciamento de estoque que pode ajudá-lo a prever a demanda de estoque (além de muitas outras facetas de um bom controle de estoque).

O SkuVault fornece recursos como histórico de vendas e análise de tendências, que podem ser usados ​​para prever vendas futuras.

O SkuVault também permite configurar pontos de reabastecimento para que você possa fazer pedidos automaticamente quando os níveis de estoque atingirem um determinado ponto. Isso elimina a adivinhação do pedido e ajuda a manter os níveis ideais de estoque.

Além disso, o SkuVault fornece recursos como rastreamento e relatórios de inventário em tempo real, que podem ajudá-lo a manter o controle de seu inventário e tomar decisões informadas sobre pedidos futuros.

Se você está procurando uma maneira de melhorar seu gerenciamento de estoque, adoraríamos mostrar como o SkuVault pode ajudá-lo a parar de trabalhar em seu negócio e começar a trabalhar em seu negócio.

Para obter mais informações, clique no botão nesta página para agendar uma demonstração ou confira nossa página de recursos aqui .