O desafio de muitas empresas durante o processo de Sales and Operations Planning (S&OP) é a construção do plano de demanda. Este é o resultado das etapas iniciais do ciclo mensal de S&OP e, geralmente, envolve algumas atividades, tais como a utilização de modelos estatísticos para projetar as vendas do passado para o futuro, o ajuste dos números por um analista, a revisão pela área comercial e uma reunião de consenso entre várias áreas da empresa em busca de um número que seja suportado por todos. Todas estas atividades consomem tempo e recursos, mas nem sempre o retorno é o desejado. Para facilitar a identificação das etapas que agregam valor ao processo de construção do plano de demanda, muitas empresas adotaram um indicador conhecido como Forecast Value Added ou simplesmente FVA.
O FVA utiliza um método de cálculo simples para determinar como as etapas do processo e os participantes influenciam na precisão da previsão e é usado em conjunto com indicadores tradicionais de medição da acuracidade da previsão, como MAPE, MPE e MAD. A Figura 1 mostra um exemplo do cálculo do FVA.
Figura 1 – Exemplo de cálculo de FVA
Fonte: ILOS
Suponha que uma empresa tenha vendido 1.000 unidades de um produto no mês passado e, finalizado o período, ela foi medir o quão perto da realidade chegou a sua previsão. Em nosso exemplo, o processo de previsão começa por uma previsão naïve, que nada mais é do que o estabelecimento de um número simples de calcular e que exige mínimo esforço, tal qual a repetição do número de vendas do mês anterior ou a replicação da demanda do mesmo período no ano anterior. Em nosso exemplo, esse número foi 800 e gerou um MAPE de 20%. Por se tratar da primeira atividade do processo, não há FVA atrelada a ela.
Em seguida, uma ferramenta computacional, capaz de testar diversos modelos estatísticos nas bases históricas de venda da empresa e identificar aquele com maior precisão, retornou uma previsão de 910 unidades, mais próximo do que ocorreu na realidade. Esta etapa, portanto, agregou ao processo e o resultado disso é um FVA de 11%, que é a diferença entre o MAPE da etapa 1 e o da etapa 2. Como o MAPE mede o erro, quanto menor for o seu valor, melhor, e por isso o FVA neste caso é positivo.
Após o ajuste do analista, que examinou a previsão gerada pela ferramenta em busca de inconsistências na base histórica de vendas e conseguiu reduzir em 1% o erro, quem revisou os números foi a área comercial. Por se tratar da área da empresa mais próxima do cliente e capaz de ajustar a demanda aos recursos disponíveis, é fundamental que o comercial revise as previsões considerando o seu conhecimento sobre planos promocionais, lançamento de produtos e ações do concorrente. Em nosso exemplo, o comercial elevou sensivelmente a previsão, contribuindo de maneira negativa para o processo.
Em empresas com equipe de vendas menos engajada com o processo, não é incomum uma revisão que acarrete no aumento dos números previstos, seja por conta de um otimismo característico da área ou por um receio de que a área de operações faça um corte no plano e não atenda a 100% todos os pedidos. Para evitar situações como essa, uma alternativa é atrelar o FVA à uma parcela pequena da bonificação dos líderes comerciais. Com este artificio, a expectativa é que a equipe comercial, além de correr atrás da meta de vendas, preocupe-se também com a precisão do plano de vendas, incentivada pela obtenção de uma remuneração maior.
O cálculo e apresentação dos indicadores de FVA no processo de S&OP permitem identificar quais etapas estão agregando ao processo e com que magnitude. No exemplo anterior, apesar do analista ter melhorado o número da previsão, o seu FVA foi muito pequeno. Suponha que a Figura 2 ilustre a contribuição mensal deste analista no ano passado. Em alguns meses, é possível observar um FVA positivo, enquanto em outros a contribuição foi nula ou prejudicial. Será que a revisão que este analista faz dos números é mais valiosa para a empresa do que o custo do seu salário?
Figura 2 – Evolutivo mensal do FVA ilustrativo
Fonte: ILOS
Este é um exemplo de que nem sempre um FVA positivo significa que a etapa deva ser mantida no processo, pois certas vezes o esforço gasto com a atividade é maior do que o seu benefício. Em situações como essa, é fundamental que a empresa calcule se vale mais para ela alocar o analista em outra atividade na qual ele possa agregar mais valor ou mantê-lo na atividade para obter um aumento na acuracidade da previsão, mesmo que mínimo, por conta do custo do erro associado ao seu processo de planejamento.
Por conta desta busca pela identificação de desperdícios e aumento da produtividade do processo de previsão de vendas, o FVA é considerado um indicador “Lean”. Através de um acompanhamento constante deste indicador, é possível melhorar a acuracidade da previsão sem fazer nenhum investimento adicional. Parece bom, não é mesmo?
Referências
<https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/whitepaper1/forecast-value-added-analysis-106186.pdf>
<http://analytics-magazine.org/value-added-analysis-business-forecasting-effectiveness/>
Fernanda Monteiro
Mais de 11 anos de experiência em projetos de capacitação e consultoria, com foco em Logística e Supply Chain. Em consultoria, realizou projetos como Plano Transformacional de Logística, Diagnóstico das operações logísticas, Estratégia e Calendarização da Operação de Transporte, Mensuração do Custo de Servir, Estudo de Mercado, Mapeamento de Oportunidades de Redução de Inventário, Revisão do Processo de S&OP, Plano de Capacitação e Implementação de Processos Comerciais em empresas como Nestlé, Raia Drogasil, Ipiranga, Lojas Americanas, B2W, Coca-Cola, Andina, Embraco, Martins Atacado, Loja do Mecânico, Santo Antônio Energia, Ecoporto e Silimed. Atualmente é uma das professores do Curso de Gestão de Estoques ministrado semestralmente pelo ILOS. Atuou no desenvolvimento e gerenciamento dos Cursos Online de Logística e Supply Chain, Processos de Suprimentos, Planejamento da Demanda, Gestão de Estoques e Gestão Industrial. Ainda na área de capacitação, foi responsável por aplicar os jogos empresariais do ILOS em empresas como Raia Drogasil, Fibria, NEC, Novartis e Moove.
