Como Dominar a Previsão de Demanda de IA no Varejo

A previsão de demanda no varejo é uma parte integral do processo de planejamento de qualquer marca ou varejista, antecipando as necessidades dos consumidores para se alinhar com seu comportamento futuro de compra. No passado, isso se traduziu em marcas e varejistas esperando ter navegado adequadamente pela miríade de variáveis, como clima, eventos e tendências emergentes, enquanto mantinham um olhar atento sobre o que os concorrentes estavam fazendo. Isso se baseia em uma mistura de conhecimento da indústria – frequentemente referido como uma arte, embora hoje isso não seja mais suficiente.

Previsões não surgem do nada, no entanto. Os previsores geralmente analisam uma variedade de pontos de dados para estimar a combinação certa de inventário, incluindo onde estocar e em que quantidade. Mas, para obter um alto retorno de margem bruta sobre o investimento (GMROI), há uma necessidade cada vez maior de gerar uma previsão mais precisa para a demanda de cada SKU em cada canal e localização, e isso requer mais do que alguns pontos de dados.

O inventário é o investimento mais significativo que uma marca ou varejista fará a cada temporada, e não é uma despesa única. Uma previsão de demanda imprecisa pode levar a consequências caras para os negócios.

Uma consequência do erro na previsão de demanda é o estoque indesejado, que acaba se tornando estoque morto e gera custos de armazenamento e manutenção, comprometendo o precioso fluxo de caixa . Para evitar tal resultado desfavorável, aqueles que cometeram um erro em sua previsão de demanda frequentemente recorrem a estratégias pesadas de desconto e markdowns indiscriminados para esvaziar as prateleiras. No entanto, descontos excessivos podem resultar na diminuição de margens, além de projetar uma imagem prejudicial aos consumidores de uma marca que inevitavelmente recorre à redução de preços. Se isso se tornar uma ocorrência regular, os clientes simplesmente esperam por promoções antes de comprar itens pelo preço total.

A previsão de demanda não apenas ajuda a evitar excesso de estoque, mas, feita corretamente, também pode evitar a falta de itens populares. Nenhuma marca quer perder vendas por causa de itens fora de estoque ou lidar com as repercussões de clientes insatisfeitos que não conseguem encontrar os produtos que estão procurando quando desejam. Isso rapidamente levará os consumidores a migrarem para marcas concorrentes. Em suma, a precisão da previsão de demanda é crucial para alinhar seu suprimento com a demanda dos clientes.

A previsão de varejo combina múltiplas funções comerciais para criar uma estratégia orientada por dados que funcione tanto na pré-temporada quanto na temporada. Essa estratégia permite que as equipes de merchandising respondam rapidamente às mudanças com agilidade. Em geral, a previsão de varejo combina quatro áreas principais.

Previsão de vendas

Os dados históricos de vendas passadas geralmente são usados para prever vendas futuras. Os dados de vendas anteriores analisam as tendências, sazonalidades e flutuações de mercado para melhor prever a demanda futura dos clientes. No entanto, como todos sabem, as mudanças acontecem e os dados passados por si só não são mais suficientes para refletir com precisão a demanda futura.

Previsão de demanda

A previsão de demanda concentra-se em prever a popularidade dos produtos para que haja a quantidade certa de estoque para atender ao interesse sem acabar com estoque restante no final da temporada. Aproximar-se da quantidade certa de unidades por produto que os clientes provavelmente comprarão proporciona às marcas e varejistas o maior retorno de margem bruta sobre o investimento.

Gestão de inventário

Como você equilibra a quantidade de estoque que precisa comprar para satisfazer os clientes versus não manter muito estoque e incorrer em custos excessivos? Isto é, especialmente para varejistas omnichannel que precisam manter um estoque ágil e variado para atender às expectativas cada vez mais exigentes dos consumidores. Focar nas quantidades de SKUs é uma parte essencial do processo de planejamento. O planejamento de estoque impulsionado por IA analisa diversas complexidades para determinar a alocação correta de mercadorias entre países, regiões e lojas individuais para otimizar o estoque e fornecer suporte aos comerciantes com o controle do estoque.

Planejamento de promoção

As promoções são uma parte essencial de qualquer ciclo de vendas. No entanto, elas requerem uma abordagem de planejamento precisa para ajudar efetivamente a impulsionar as vendas nos lugares certos e no momento certo. Executar promoções nos itens errados, no momento errado, pode ser um erro custoso. Saber quais produtos precisam do impulso de um ajuste de preço para criar demanda – até mesmo na cor e tamanho específicos – é fundamental para aumentar a margem. Isso requer análise de dados precisa e oportuna para tomar decisões informadas.

À medida que as coleções se tornam maiores, com algumas empresas carregando dezenas de milhares de SKUs, torna-se mais desafiador considerar centenas de variáveis que desempenham um papel na previsão precisa da demanda. Alguns dos principais fatores a serem considerados ao visar a previsão precisa da demanda incluem:

Sazonalidade e tendências/padrões de demanda

Alguns elementos são previsíveis. Todos sabem que as temporadas de férias precisarão ser planejadas, mas e quanto a eventos globais especiais que têm um grande impacto, como a Copa do Mundo ou as Olimpíadas? Menos impactantes, mas ainda importantes de considerar, são os eventos locais. Será que uma determinada cidade é um destino para concertos de verão, onde os consumidores exigirão que as prateleiras sejam abastecidas com roupas para festivais? Ou talvez um local de praia popular entre os turistas precise garantir que os itens essenciais de verão, como protetor solar, chapéus e sandálias, estejam facilmente disponíveis e prontamente reabastecidos?

Os planejadores também devem ficar atentos às previsões do tempo a curto prazo, pois uma mudança inesperada no clima pode alterar dramaticamente a demanda dos consumidores, especialmente na indústria do varejo de moda. E se houver um outono tardio inesperado, os consumidores podem demorar a comprar itens mais quentes de uma nova coleção de outono/inverno a preço integral enquanto ainda desfrutam das temperaturas de verão. Ou um verão chuvoso fará com que os consumidores evitem chapéus e óculos de sol, mas exijam capas de chuva e guarda-chuvas.

Embora existam algumas tendências sazonais gerais, há muitos outros fatores para uma equipe humana considerar ao analisar milhares de SKUs. A IA pode preencher essas lacunas.

Fatores externos

Qual é a última tendência do consumidor, ou quais tendências os concorrentes tiveram sucesso ou fracassaram? Olhar para fatores externos, desde interesses regionais até tendências nacionais, é importante, mas no mundo digital, tais fatores se movem mais rapidamente do que algumas marcas podem acompanhar.

Outro fator externo essencial na previsão precisa da demanda é o que os concorrentes estão fazendo. Como estão traduzindo as tendências em sua gama de produtos, quando e quais itens estão sendo descontados e em que porcentagem. Todos esses fatores são incrivelmente importantes ao tentar construir previsões precisas para cada item em sua própria linha de produtos.

Decisões de negócios

Tomar as decisões comerciais corretas tem sido muito mais desafiador em um universo omnicanal, onde os clientes esperam uma ampla variedade de produtos. Tentar manualmente levar todos esses variáveis em consideração resulta em uma sobrecarga de dados e só levará a projeções imprecisas.

IA oferece uma nova solução para as armadilhas comuns que sabotaram os esforços de previsão bem-sucedidos. Ela permite que as equipes antecipem melhor a demanda futura dos clientes para se manterem à frente da concorrência.

Com tanto em jogo, as empresas devem estar empregando a IA para lidar com as crescentes complexidades e prever com precisão, mas não é uma solução a ser temida. A IA combinada com uma abordagem liderada por humanos, que combina arte e ciência, promete automatizar e acelerar muitas tarefas para milhares de SKUs, trazendo maior eficiência e precisão a um processo normalmente assolado por suposições e imprecisões.

Quais são os recursos de previsão de demanda de IA?

• Obter insights acionáveis: Modelos preditivos permitem às equipes identificar padrões de demanda que normalmente passam despercebidos pelos esforços manuais das equipes. Isso significa que uma enorme quantidade de dados pode ser analisada e transformada em ação em apenas um curto período de tempo.
• Tornar-se proativo em vez de reativo: Isso é incrivelmente importante quando se trata de facilitar a rápida adaptação às tendências do mercado e às preferências do consumidor.
• Ser mais eficiente: A inteligência artificial permite que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de ficarem sobrecarregadas com tarefas manuais.
• Tornar-se proativo em vez de reativo: Isso é incrivelmente importante quando se trata de facilitar a rápida adaptação às tendências do mercado e às preferências do consumidor.
• Ser mais eficiente: A inteligência artificial permite que as equipes se concentrem em iniciativas estratégicas em vez de ficarem sobrecarregadas com tarefas manuais.
• Melhor prever a demanda: Quando você pode prever a demanda, pode planejar melhor os reabastecimentos, gerenciar rapidamente o estoque existente e tomar decisões de estoque mais precisas e eficientes.
• Melhorar a satisfação do cliente: Com a previsão de demanda baseada em inteligência artificial, marcas e varejistas podem garantir que os itens certos estejam disponíveis no local certo e no momento certo para atender melhor aos clientes.
• Aumentar os lucros: Uma maior precisão na previsão de demanda permite que as equipes gerenciem eficazmente o fornecimento e a demanda e evitem erros custosos, como subestimar ou superestimar os produtos.

A Centric Software® oferece soluções que permitem que as equipes deixem para trás a tomada de decisão baseada em suposições e olhem para o futuro com uma análise mais precisa e focada em dados, utilizando as capacidades de inteligência artificial para impulsionar decisões informadas e baseadas em dados.

Centric Planning™ permite que as equipes prevejam eficientemente os requisitos de estoque, tomem decisões comerciais melhores com análises detalhadas e evitem manter altos níveis de inventário para maximizar a lucratividade.

Enquanto o Centric Pricing & Inventory™  utiliza a inteligência artificial para automatizar e otimizar as decisões de preços e inventário para cada SKU, independentemente da localização ou canal.

Prever e influenciar melhor a demanda, vender mais com menos inventário, reduzir os descontos e acelerar o crescimento e as margens, alinhando melhor a demanda do cliente com um fornecimento preciso. Saiba mais sobre as soluções de previsão e planejamento de demanda da Centric Software.