HomePublicaçõesInsightsImpacto da crise econômica na demanda: como melhorar a previsão de vendas?

Impacto da crise econômica na demanda: como melhorar a previsão de vendas?

O aprofundamento da crise econômica, evidenciado pelos dados de contração de 1,7% do PIB no terceiro trimestre de 2015, está atingindo diretamente o consumo das famílias e, consequentemente, o volume de vendas do varejo. Se até o início deste ano, a crise era mais evidente na indústria, agora já é possível identificá-la com clareza nas séries de vendas de bens de consumo no varejo.

Além dos desafios inerentes a própria queda de demanda, as empresas precisam lidar com o aumento do erro na previsão de vendas. Apesar de não ser possível mitigar completamente este efeito, uma vez que os dados históricos não permitem antever o movimento de queda, pode-se amenizá-lo com o uso de métodos de previsão de vendas que sejam capazes de “reagir” mais rapidamente ou que considerem o impacto do ciclo econômico na série.

Apresentamos, nos exemplos abaixo, os resultados da previsão para as séries de vendas de veículos automotores da Anfavea (dezembro/2011 a novembro/2015) e do índice de vendas no varejo do IBGE (dezembro/2011 a setembro/2015), utilizando os métodos da Decomposição Clássica (com cálculo do ciclo econômico), de Holt-Winters e um terceiro mais simples, onde a previsão é dada pelas vendas do mesmo mês no ano anterior mais a correção realizada pelo crescimento/decrescimento (tendência) médio do último ano, muito utilizado no dia a dia das empresas, conforme pesquisa do ILOS.

Venda de Veículos Novos

Figura 1 – Análise dos Métodos de Previsão de Vendas para Veículos Novos. ILOS.

Figura 1 – Análise dos Métodos de Previsão de Vendas para Veículos Novos

Fonte: ANFAVEA e Análise ILOS

Quando se analisa a série de vendas de veículos novos da Anfavea, observa-se que a queda de demanda tem se acentuado a cada ano. A drástica redução observada nas vendas entre 2014 e 2015, de 22,55% até novembro, é reflexo da retirada dos incentivos fiscais, na figura da redução do IPI, a partir de janeiro deste ano.

Esta queda mais forte na demanda provocou um aumento considerável no erro da previsão de vendas, apontado pelo MAPE, pelos métodos da Decomposição Clássica e do Ajustamento com Tendência. No entanto, observamos uma melhora no resultado do erro pelo método de Holt-Winters, que é capaz de responder mais rapidamente a mudanças bruscas de comportamento no padrão histórico das vendas. Ainda assim, a Decomposição Clássica com o cálculo do ciclo econômico foi o método com menor erro.

Índice de Vendas nos Supermercados

Figura 2 – Análise dos Métodos de Previsão de Vendas para o Índice de Vendas do Varejo. ILOS

Figura 2 – Análise dos Métodos de Previsão de Vendas para o Índice de Vendas do Varejo

Fonte: IBGE e Análise ILOS

Quando analisamos a série histórica do índice de vendas em supermercados do IBGE, vemos que a queda da demanda começa a ser observada apenas em 2014 e se acentua bastante em 2015. Aqui, a inversão do sinal, de crescimento nas vendas em 2013 para decrescimento em 2014, provocou um efeito prejudicial para a previsão de vendas mais intenso do que a acentuação da queda em 2015. Os métodos da Decomposição Clássica com análise do ciclo econômico e de Holt-Winters melhoraram sua capacidade preditiva em relação ao ano passado, com destaque para este segundo método, que com sua capacidade de rápida adaptação tornou-se o mais assertivo.

Os resultados aqui observados em séries de vendas agrupadas valem, de maneira similar, para a previsão de famílias de produtos e mesmo de SKUs em uma empresa. Ou seja, a prática de ajustar os valores do ano anterior com base no crescimento/decrescimento de curto prazo para obter uma previsão de vendas, muito comum no mercado brasileiro, tende a apresentar erros significativamente maiores do que aqueles obtidos com o uso de métodos capazes de considerar o efeito do ciclo da economia na série de vendas e, em momentos de mudança brusca no comportamento do mercado, de métodos que consigam se adaptar mais rapidamente a estas mudanças.

 

Referências

<http://seriesestatisticas.ibge.gov.br/lista_tema.aspx?op=0&no=2&de=3>

<http://www.anfavea.com.br/tabelas.html>

<https://ilos.com.br/web/analise-de-mercado/relatorios-de-pesquisa/planejamento-no-supply-chain/>

 

https://ilos.com.br

Sócio Executivo do ILOS. Graduado em Engenharia de Produção pela EE/UFRJ, é Mestre em Administração de Empresas pelo COPPEAD/UFRJ com extensão na EM Lyon, França, e doutor em Engenharia de Produção na COPPE/UFRJ. Tem diversos artigos publicados em periódicos e em revistas especializadas, sendo um dos autores do livro: “Previsão de Vendas: Processos Organizacionais & Métodos Qualitativos e Quantitativos”. Suas áreas de pesquisa são: Planejamento da Demanda, Serviço ao Cliente no Processo Logístico e Planejamento de Operações. Atuou durante 8 anos no CEL-COPPEAD/UFRJ, ajudando a organizar a área de Ensino em Logística. Em consultoria, realizou diversos projetos na área de logística, como Diagnóstico e Plano Diretor, Previsão de Vendas, Gestão de Estoques, Planejamento da Demanda e Plano de Capacitação em empresas como Abbott, Braskem, Nitriflex, Petrobras, Promon IP, Vale, Natura, Jequití, entre outras. Como professor, ministrou aulas em empresas como Coca-Cola, Souza Cruz, ThyssenKrupp, Votorantim, Carrefour, Petrobras, Vale, Via Varejo, Furukawa, Monsanto, Natura, Ambev, BR Distribuidora, ABM, International Paper, Pepsico, Boehringer, Metrô Rio, Novelis, Sony, GVT, SBF, Silimed, Bettanin, Caramuru, CSN, Libra, Schlumberger, Schneider, FCA, Boticário, Usiminas, Bayer, ESG, Kimberly Clark e Transpetro, entre outras.

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