A Previsão da Procura

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Nunca a previsão da procura fez tanto sentido. O nosso feeling já não chega, e grande parte dos dados estão errados!

Terá sido o Covid-19 o grande impulsionador da transformação digital das nossas casas, das nossas empresas e da nossa sociedade? Talvez nos tenha apenas dado a entender o quão longe estávamos e que o caminho para a transformação continua a ser gigante. De facto, os dados históricos de consumo, de preferências, de tendências, as análises de mercado e os modelos previsionais utilizados pelas várias empresas estão incorretos, enviesados ou mal calibrados. Não por incompetência de quem os recolheu ou construiu, mas porque a realidade mudou e muito!

Sem aviso e sem possibilidade de escolha, tanto as marcas como os retalhistas tiveram de se adaptar a uma pandemia que ninguém previu. Como resultado direto do Covid-19, muitas lojas físicas não consideradas essenciais foram forçadas a fechar até novo aviso. A grande maioria dos estabelecimentos que permaneceram abertos foram muito impactados pelas várias alterações que sofreram. Desde logo, devido à necessidade de distanciamento social, à diminuição da procura de uma vasta gama de produtos e à falta de disponibilidade de produtos tendo em conta a falta de capacidade de entrega de vários fornecedores.

As empresas e marcas que já forneciam uma experiência online informativa e contínua estavam mais preparadas para este período desafiador. Ainda assim, todos os outros rapidamente perceberam que teriam de fazer uma aposta forte no comércio eletrónico.

Alguns estudos sugerem que, antes da pandemia, as principais prioridades dos consumidores passavam pela qualidade, preço e marca. Agora, o foco está essencialmente na disponibilidade e só depois é que vem o preço e a qualidade, com a marca a ficar ainda mais longe.

A grande maioria das empresas e marcas tem trabalhado arduamente para melhorar a experiência de cliente

A grande maioria das empresas e marcas tem trabalhado arduamente para melhorar a experiência de cliente – seja na melhoria dos tempos de entrega através da utilização de shoppers para recolha e entrega de produtos, seja na atualização das descrições dos produtos em páginas da web, com mais imagens e vídeos que melhor ilustrem o produto, permitindo até a classificação e avaliação dos seus produtos. No entanto, poucas têm conseguido resolver bem o problema da disponibilidade que é, pelos vistos, aquela que os clientes mais valorizam e o grande calcanhar de Aquiles das marcas, que por vezes são substituídas sem intenção prévia dos seus clientes mais fiéis.

Existem vários fatores que contribuem para a falta de disponibilidade de produtos, mas apontaria como principal razão para este insucesso a inadequação dos modelos preditivos de procura de que as empresas dispõem. Algumas destas nem distinguem a previsão de procura da previsão de vendas, conforme tenho tido oportunidade de perceber e discutir com algumas empresas nacionais e internacionais de grande dimensão. Não me querendo alongar muito sobre o tema, a previsão de vendas tem em consideração a previsão da procura, as disponibilidades, as capacidades de entrega, entre outros fatores. A previsão da procura não pode ser, com efeito, enviesada por fatores internos, nomeadamente pelas vendas do passado sem as devidas correções, já que alguns produtos podem não ter sido vendidos por falta de disponibilidade e não por falta de procura.

Estes modelos previsionais de procura (demand forecasting) são essenciais quer para “alimentar” o stock das lojas – onde não queremos falhar na falta de disponibilidade nem queremos ter stock a mais -, quer também do lado das marcas, nomeadamente na indústria de manufatura. É precisamente aqui que é essencial para a otimização do planeamento da produção perceberemos o que produzir, quando e com que prioridade. De facto, nunca a previsão da procura foi tão relevante!

De facto, nunca a previsão da procura foi tão relevante!

Em suma, quando estes modelos falham escolhemos mal as quantidades e que produtos devemos produzir e/ou que devemos mandar para cada loja.

Num período conturbado como este, com hábitos de consumo em constante mutação, as empresas estão com muita dificuldade, de facto, em prever o que os clientes pretendem comprar. Importa realçar o aspeto de que a mudança é contínua, sendo que os hábitos de consumo não são variáveis discretas que mudaram de x para y – mudam os clusters, mudam de cluster, está tudo em ebulição.

Os dados, as abordagens e os algoritmos usados nos modelos atuais não servem e a experiência, o conhecimento acumulado e o feeling dos gestores não são suficientes. Serão, no entanto, o fator chave para a criação de heurísticas, enriquecendo os modelos de Data Science que terão de ser construídos.

Uma vez superado o Covid-19, não tenho dúvidas de que os consumidores continuarão a comprar online, mesmo que muitos – e no que se refere a determinados tipos de produtos – voltem a comprar em lojas físicas.

A experiência de cliente mudou, mas amanhã será igualmente diferente.
Em que medida? Ninguém sabe!