Como as suas previsões podem estar ligadas como as dos seus consumidores?

Se suas previsões se basearem nos dados de ontem, você não atenderá ao consumidor de amanhã. Descubra como as empresas estão melhorando sua precisão.

À medida que canais, mercados e segmentos de consumidores se tornam mais complexos e mudam rapidamente, vemos que as empresas são cada vez mais desafiadas a apresentar estimativas que fazem com que o estoque certo chegue ao local certo no momento certo.

Infelizmente, a precisão de prognósticos das empresas de bens de consumo e varejo hoje é extremamente baixa, com taxas de erros que podem chegar a até 50%. (1) Quando você aposta no resultado de um sorteio, você estará certo na metade do tempo; Por isso, não é de se admirar que as empresas estejam cada vez mais procurando por métodos de previsão melhores e mais confiáveis.

Para empresas de alto desempenho, a resposta é adotar o planejamento e a previsão orientada pela demanda (DDPF), um método que monitora e interpreta a demanda em tempo real, molda-a ativamente e encontra a melhor resposta. Os benefícios podem ser significativos, tanto em termos de poupança de custos como de receitas. A precisão da previsão pode aumentar em 30% a 35%, o estoque pode reduzir em 20% a 25% e a receita pode aumentar em 3% a 5%.(2)

O planejamento e previsão orientada pela demanda (DDPF) é um método que monitora e interpreta a demanda em tempo real, molda-a ativamente e encontra a melhor resposta.

(3) Sessenta e um por cento das melhores empresas de PCs e de varejo citam a previsão de demanda como uma capacidade de mudança de jogo, enquanto 85% acreditam que essa capacidade está crescendo em importância.(4)

Como a DDPF pode ajudar a sua empresa?

As empresas que utilizam DDPF tornam-se muito mais estreitamente ligadas ao mercado e impulsionadas pela força de atracção. Podem posicionar correctamente as existências, reagir rapidamente aos níveis de consumo reais e apoiar o êxito da sua estratégia, melhorando a precisão das previsões a curto prazo. O DDPF também melhora a capacidade das empresas de moldar a demanda.

Do ponto de vista do marketing, eles podem comparar melhor o retorno sobre o investimento das diferentes atividades propostas, pois podem segregar a demanda de linha de base da forma como a demanda se comporta durante as promoções e eventos. Eles também têm uma visão muito mais clara de quais resultados se devem a diferentes facetas de uma promoção (10% ou 20% de desconto; corredor frontal ou loja central; publicidade na TV ou campanha nas mídias sociais) e quais se devem a fatores externos (ofertas rivais; condições climáticas).

A DDPF está a fazer previsões sobre esteróides. Em vez de utilizar uma fonte de dados - transportes passados - o usuário utiliza nove ou dez.
Matthew Burton
Parceiro, Centro Consultivo EMEIA

Do ponto de vista da oferta, DDPF significa que quando as empresas têm demasiados produtos podem pressionar proativamente o mercado para reduzir o estoque, e quando têm muito poucos podem remover promoções para evitar criar falsas expectativas e desapontar os clientes.

Os sistemas de gestão de armazéns podem prever quais as encomendas que os clientes ou consumidores podem estar prestes a colocar fora de determinados centros de distribuição. O picking proativo pode ser empregado para trazer o estoque que é mais provável que seja necessário para a frente do centro de distribuição antes do tempo, o que pode economizar até dois dias na resposta aos pedidos.

Os principais benefícios do DDPF incluem:

  • Diminuição dos custos de inventário à medida que a procura é prevista com maior precisão
  • Melhor atendimento ao cliente, pois o estoque está disponível quando necessário
  • Melhoria das relações com os fornecedores devido a um padrão de procura mais suave
  • Maior precisão de previsão com uma perspectiva integrada
  • Maior alinhamento com a estratégia
  • Diminuição dos custos operacionais, uma vez que a necessidade de combate a incêndios é reduzida
  • Redução de estoque, obsolescência, baixas contábeis e perda de vendas
  • Disponibilidade melhorada na prateleira
Em vez de ter muitos planos diferentes para o ano seguinte, toda a atividade proposta é colocada em um sistema abrangente. Isto é imensamente valioso na tomada de decisões estratégicas, como quando e como lançar novos produtos.
Caillet Tanguy
Director Executivo, EMEIA Serviços de Consultoria

Comparação das melhores empresas de PC da categoria utilizando DDPF e todas as outras

l261 how can your forecasts be as connected as your consumers 3840x

Porque não estão mais empresas a fazer isto?

As empresas que utilizam DDPF ainda são poucas e distantes entre si. Apenas 20% das empresas de PCs estão confiantes de que podem rapidamente alinhar a atividade da cadeia de suprimentos com as mudanças na demanda.(5) E apenas 10% dizem que são capazes de sentir e moldar a demanda.(6)

Porquê isto? Algumas razões incluem:

  • Falta de consciência do valor dos dados que possuem
  • Dificuldade em analisar e utilizar a vasta massa de dados coletados e armazenados
  • Incapacidade de combinar dados internos e externos - agravada pela utilização de sistemas informáticos diferentes e frequentemente incompatíveis
  • Falha em entender o viés - se a empresa sempre superou ou subestimou os níveis de demanda.

Empresas que utilizam DDPF

5x

O mercado de Sensação muda cinco vezes mais rápido

Empresas que utilizam DDPF

3x

Alinhar suas redes de valor três vezes mais rapidamente às mudanças na demanda

Como funciona o DDPF?

Em vez de confiar nas vendas históricas como a principal fonte de dados, a DDPF coleta muitos tipos diferentes de dados, incluindo:

  • Dados do ponto de venda
  • Entregas solicitadas pelos varejistas
  • Situações de estoque em depósitos individuais
  • Tendências nas redes sociais sobre produtos ou marcas específicas
  • Dados baseados em eventos, como promoções, merchandising ou condições meteorológicas

A análise de demanda monitora os sinais de entrada para qualquer tipo de desvio do que é esperado, interpreta o que significa esse desvio e, em seguida, desenvolve uma resposta adequada. Técnicas como o reconhecimento de padrões e a autoaprendizagem permitem ao sistema identificar padrões e correlações: picos ou quedas de demanda que acontecem todas as segundas-feiras, ou na última semana de cada mês, por exemplo.

Quando você tem um sinal de demanda mais confiável, pode segmentar e sincronizar adequadamente a cadeia de suprimentos, reduzir o trabalho manual e gerenciar o fluxo de mercadorias e serviços de maneiras muito mais precisas.
Matthew Burton
Parceiro, Centro Consultivo EMEIA

Muitos dos dados podem ser recolhidos e introduzidos no sistema por robôs, enquanto o seu processamento é rápido e acessível, graças aos avanços tecnológicos. As equipes de vendas, marketing, trade marketing, supply chain e finanças ganham a capacidade de colaborar em vez de trabalhar em silos - compartilhando os mesmos dados e trabalhando em um único "ponto de verdade".

Planos promocionais e de marketing, planos de clientes e planos de demanda podem ser tratados em um processo contínuo, com análises preditivas avançadas mapeando os resultados prováveis. Os números também são integrados e alinhados entre os planos estratégicos, de negócios e financeiros, em diferentes níveis de detalhe. Todas as partes do negócio e toda a rede de parceiros, incluindo fornecedores e clientes, têm mais confiança no processo.

Mudança de jogo

61%

das melhores organizações de CP da categoria citam a previsão de demanda como uma capacidade de mudança de jogo

Alta demanda

85%

das empresas CP acreditam que a previsão de demanda está crescendo em importância

À medida que mais e mais dispositivos vestíveis e aparelhos inteligentes forem entrando em linha, as empresas poderão ver padrões de consumo reais nas casas e nas vidas das pessoas, e usar essas informações para tornar o DDPF ainda mais sensível.

Como mudar para o DDPF

Embora a tecnologia de ponta e a análise avançada sejam vitais, elas são apenas facilitadoras: uma empresa também precisa ter as pessoas certas, processos e mentalidade para colher todos os benefícios do DDPF. Em particular, deve investir num repositório de dados ou num lago de dados capaz de comunicar dados complexos de uma forma convivial e proporcionar formação e apoio a todos os intervenientes no processo de planeamento e previsão da procura.

Sete passos para DDPF:

  1. Incorporar a propriedade da DDPF nas funções de vendas e marketing, impulsionada por TI
  2. Desenvolver planos orientados para o consumidor através da integração de dados de liquidação e liquidação
  3. Aumentar a colaboração entre vendas, marketing, operações, finanças e TI, introduzindo um banco de dados comum
  4. Desenvolver relações profundas e estratégicas com os clientes para apoiar o planejamento conjunto de negócios
  5. Implementar um conjunto único de dados baseados em eventos, cobrindo áreas como promoções, mudanças de preços, previsões meteorológicas e atividades da concorrência.
  6. Introduzir a segmentação de produtos, demanda e clientes para permitir o planejamento agregado e de SKU
  7. Criar um centro de excelência para análise de demanda, empregando as mais recentes tecnologias e nomeando um campeão de gestão de demanda interna
  • Mostrar referências#Ocultar referências#Ocultar referências

    1. "Why Demand Forecast Sensing Has Hit a Teiling", Gartner, 2016.
    2. EY, com base na média dos resultados reportados pela CP e pelas empresas de varejo que utilizam DDPF, 2016.
    3. Chase, Charles W., Next Generation Demand Management: Pessoas, Processo, Análise e Tecnologia, Wiley e SAS Business Series, Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2016.
    4. Castellina, Nick, "Integrated Planning for Consumer Products: A Centralized Approach to Demand, Supply Chain, and Operations Planning", Aberdeen Group, abril de 2016.
    5. Baseado em entrevistas da EY com 212 executivos seniores globais em produtos de consumo, 2016.
    6. Baseado em entrevistas da EY com 212 executivos seniores globais em produtos de consumo, 2016.

Resumo

Ao utilizar o planejamento e a previsão orientados pela demanda (DDPF), as empresas são capazes de alcançar métodos colaborativos e orientados pelo consumidor que lhes permitem prever e controlar melhor os resultados de sua cadeia de suprimentos.