Empresas que fazem um bom forecast conseguem ser mais assertivas, diminuem os custos, aumentam suas vendas e se tornam mais ágeis para lidar com as mudanças do mercado
Um dos grandes desafios da gestão do varejo é aumentar a previsibilidade de vendas do negócio. Esse é um ponto importantíssimo para as empresas, por várias razões. Em primeiro lugar, fazer uma previsão de vendas correta leva a compras mais assertivas e diminui a possibilidade de ter rupturas (que significam vendas perdidas) ou excesso de estoque (levando a demarcações e perda de margem).
Ter uma boa previsibilidade de vendas também é muito importante para definir investimentos em expansão, aquisição de sistemas e melhorias na operação logística. Afinal de contas, previsibilidade de vendas gera previsibilidade de fluxo de caixa e ajuda a planejar passos mais ousados, até mesmo impulsionando a transformação digital dos negócios e aumentando a competitividade do varejo.
Evidentemente, nem toda previsão de vendas será 100% correta o tempo todo. É impossível prever com antecedência, por exemplo, o impacto de uma pandemia que mantém lojas fechadas por um período indefinido. Eventos chamados de “cisnes negros” – inesperados, que mudam os paradigmas do mercado – são, por definição, imprevisíveis. Afinal de contas, a previsibilidade das vendas depende diretamente do volume de dados disponíveis e do quanto padrões passados podem se repetir no futuro.
É por isso que o uso de modelos estatísticos baseados em automação, analytics e machine learning gera mais confiança a respeito da qualidade dos números e tendências. Ainda mais especificamente quando o período a ser previsto não é tão longo assim, como acontece no varejo. Com frequência, o que queremos é saber como abastecer as lojas para a próxima temporada promocional, a partir de uma janela de tempo de no máximo 9 meses.
Obstáculos para melhores previsões
Em um mundo cada vez mais incerto, em que as transformações ocorrem com mais velocidade, é muito mais difícil alinhar toda a cadeia de distribuição para garantir que a previsibilidade das vendas resulte em um melhor desempenho dos negócios. Isso acontece por alguns motivos importantes:
· Falta de entendimento sobre o valor dos dados disponíveis;
· Dificuldade de organizar e analisar os dados que são coletados e armazenados;
· Impossibilidade de conectar dados internos e externos, devido ao uso de sistemas de TI incompatíveis;
· Dificuldade de entender o viés embutido em análises, que fazem a empresa sub ou superestimar os níveis de demanda.
Para superar esses obstáculos que limitam a previsibilidade de vendas do varejo, as empresas precisam acelerar sua transformação digital e partir do princípio de que é preciso quebrar as barreiras para a adoção de inovações tecnológicas e para novos paradigmas de gestão de dados.
A importância de contar com previsões conectadas
Trabalhar com uma base sólida de dados é um passo fundamental para aumentar a previsibilidade de suas vendas. Com o aumento da complexidade no uso de vários canais de relacionamento com os clientes, segmentação do público e digitalização da jornada de compras, tem sido cada vez mais difícil desenvolver previsões que acertem os volumes e a localização correta dos estoques.
É aqui que a Inteligência Artificial (IA), o uso de algoritmos e o machine learning desempenham um papel fundamental. Como já dissemos anteriormente, quem não usar IA para entender melhor seus clientes e gerenciar melhor seus negócios terá sérios problemas. Em uma jornada que envolve curadoria de produtos, personalização para o consumidor, recomendações de produtos e serviços, previsão do comportamento dos clientes, automatização de tarefas repetitivas e até mesmo análise de emoções, é muito difícil obter algum nível significativo de precisão sem o uso de recursos tecnológicos avançados.
Infelizmente, em várias categorias e produtos a previsibilidade de vendas ainda é extremamente baixa, às vezes abaixo de 50% – o que significa que é mais provável acertar no cara ou coroa. Isso acontece porque nem sempre os dados passados refletem fielmente o comportamento futuro. E é por isso que as soluções de planejamento precisam usar bases de dados mais complexas, que também levem em conta os sinais que os consumidores emitem e que apontam para mudanças de comportamentos.
Segundo um estudo da consultoria EY, a previsibilidade das vendas pode aumentar entre 30% e 35% com a análise de dados em tempo real, levando a uma redução entre 15% e 20% no volume de estoques e em um aumento de até 5% nas receitas. Isso acontece porque a análise de dados em tempo real permite detectar mudanças de mercado 5 vezes mais rápido, e faz com que seja possível responder 3 vezes mais rapidamente a essas mudanças, na comparação com métodos tradicionais de previsão de demanda.
Como a Propz pode ajudar na previsibilidade de vendas?
As soluções da Propz combinam Inteligência Analítica, CRM e big data para analisar o desempenho das cestas de compras dos clientes, com visão por SKU, categorias, preço médio e composição de receita. Assim, a partir de dados não-identificáveis dos consumidores, o varejo aumenta sua capacidade de prever vendas, melhorar suas compras e níveis de estoques, definir ofertas e campanhas e realizar ações de relacionamento que geram resultados.
A partir de um motor de decisão analítica com o uso de Inteligência Artificial, estratégias de CRM e aplicação de algoritmos e machine learning, o varejo passa a poder oferecer, para cada cliente, as ofertas que podem gerar melhores resultados a cada momento, pelos canais corretos.
Com isso, o varejo passa a dominar a captura e análise de dados, automatizar a tomada de decisões e compreender seus clientes cada vez melhor. O resultado é um melhor desempenho das vendas e o aumento das margens do negócio.
O uso de Inteligência Artificial abre novas possibilidades para as empresas de varejo, viabilizando a tomada de decisões estratégicas em tempo real para oferecer aos clientes o produto certo, na hora certa, ao melhor preço. Cada vez mais, é impossível ter uma gestão eficiente do negócio sem o uso intensivo de tecnologia, a partir de estratégias bem definidas, foco nos clientes e flexibilidade na integração de dados.
