A importância de um planeamento inteligente como resultado de decisões mais eficazes
A previsão de sinais de procura ou outras séries temporais faz-se pela utilização de técnicas de forecast estatístico, combinadas com outras técnicas analíticas para uma maior assertividade

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João Amaral, Retail Senior Account Manager, e Luis Graça, Retail Business Developer Manager da SAS
Diria que nunca foi tão fácil planear ou antecipar possíveis variações nas necessidades dos compradores, remessas e possíveis interrupções nas cadeias de fornecimento do retalho. Na verdade, acertar – ou errar – na procura pode ter um impacto significativo nas perceções do cliente sobre a sua marca, principalmente nesta era de gratificação imediata.
Hoje, graças aos avanços tecnológicos em analítica, é possível prever os sinais de procura, onde, como e quando as vendas irão acontecer e obter recomendações relativas aos planeamentos comerciais de vendas, de modo que sejam mais equilibrados e lucrativos em todas os canais de abordagem aos clientes.
A previsão de sinais de procura ou outras séries temporais faz-se pela utilização de técnicas de forecast estatístico, combinadas com outras técnicas analíticas para uma maior assertividade. Para isso, basta ter um histórico razoável de ocorrências da variável em análise, combinada com outras estatisticamente correlacionadas, como, por exemplo, o tempo. Depois e de forma automática, as ferramentas identificam o algoritmo mais adequado à série temporal, sem que seja necessário conhecimento avançado em matemática aplicada. E fazem-no para um artigo, uma gama, uma zona geográfica, garantindo coerência nas previsões de toda a hierárquica da estrutura mercadológica. Ao decisor final basta analisar os dados numa interface gráfica e intuitiva, e incorporar a sua experiência quando a previsão não estiver alinhada com a sua experiência.
Há que salientar que em determinadas situações (ex.: Covid), poderá haver disrupções na cadeia de distribuição que interessa ter em conta, mas a simulação de cenários pode isolar estes efeitos de disrupção da tendência de consumo de um determinado produto. Este comportamento bastante comum na indústria da moda, onde todas as coleções são disruptivas e não possuem histórico, é contornado pela análise de atributos (exemplo: tipo de vestuário, cor, tipo de moda), cuja prevalência se mantém entre coleções, podendo aí ser aplicadas as mesmas técnicas referidas anteriormente.
No fundo, através dum planeamento e previsão inteligentes e totalmente automatizados, podemos obter melhores análises e aconselhamentos para solucionar problemas de negócios.
Para esse efeito, poderá ser necessária infraestrutura adicional. Sendo esta a razão por que, hoje em dia, as empresas apostam em soluções de software como um serviço (SaaS). Para além do SaaS eliminar os problemas de manutenção de hardware e armazenamento de dados, fornece uma solução de software completa, chave na mão, que uma empresa poderá adquirir com base no pagamento conforme o uso, através de um fornecedor de serviços na nuvem.
E aqui é interessante perceber as principais vantagens dum SaaS na nuvem, mas isso ficará para o próximo artigo.
Hoje, retenhamos que é muitíssimo importante esta capacidade de prever quando haverá mais procura, pois isto garantirá, por um lado, que as empresas sejam mais competitivas e, por outro, que os clientes fiquem mais satisfeitos!