Prever a demanda e antecipar cenários é o desejo de qualquer gestão envolvida com vendas e operações. Mas, quando se tem um vasto portfólio de SKUs e múltiplos pontos de reposição, esse é um grande desafio. Como então aprimorar a assertividade na previsão de demanda e garantir que ela seja atendida de forma eficiente?
Essa foi a realidade que levou a Viveo a buscar uma solução mais inteligente para sua previsão de demanda. Líder na distribuição de produtos e soluções para o setor da saúde, a empresa gerencia um portfólio de quase 6 mil SKUs (que são os códigos usados para identificar cada produto) distribuídos em aproximadamente 10 Centros de Distribuição (CDs). Ou seja, quase 60 mil pontos de reposição.
Os dados eram armazenados em planilhas do Excel dentro da rede da empresa, o que tornava as análises morosas e sujeitas a erros, especialmente porque os SKUs variavam a cada ciclo. A complexidade tornava inviável um controle manual eficiente. Foi então que a Viveo encontrou no Prognos, solução de inteligência artificial (IA) da UniSoma, a ferramenta ideal para previsão de demanda com maior acurácia e eficiência.
Índice:
- 1) Os desafios e a jornada da Viveo na previsão de demanda
- 2) Resultado: mais previsibilidade e acurácia
- 3) O futuro da Viveo com IA no planejamento
- 4) O Prognos: diferencial e impacto no mercado
Desafios na previsão de demanda: a jornada da Viveo
Desde 2012, quando ainda era Cremer, a Viveo investe em um planejamento estruturado. Em 2019, a empresa evoluiu seu processo de S&OP para IBP (Integrated Business Planning), adotando uma abordagem mais estratégica e financeira.
> Aqui, explicamos como é a evolução do S&OP para o IBP.
Com essa maturidade crescente, dois fatores impulsionaram a busca por uma ferramenta analítica robusta:
1º) Capacidade operacional
A empresa já contava com um time experiente e um modelo consolidado, mas o volume de dados era grande demais para ser gerenciado sem automação. “Nosso time já era maduro, o processo já estava bem estabelecido, mas faltava uma ferramenta que nos levasse ao próximo nível”, conta Carlos Schiavo, Gerente de Planejamento Integrado da Viveo.
2º) Estabilidade da demanda pós-pandemia
A pandemia trouxe uma flutuação na demanda, principalmente no setor da saúde. A Viveo precisava distinguir o que era uma tendência sustentável e o que era apenas um efeito momentâneo. “Muitos produtos tiveram um boom de vendas, mas sabíamos que isso não se replicaria no futuro. Precisávamos entender melhor nosso histórico para tomar decisões mais assertivas”, explica Schiavo.
Foi nesse contexto que a Viveo escolheu o Prognos, solução de IA da UniSoma, já parceira da empresa em outros projetos.
Resultado: mais previsibilidade e acurácia na previsão de demanda
A implementação do Prognos trouxe melhorias significativas.
“Quando começamos o projeto, nossa acurácia era de 45% a 48%, um índice baixo. Com um ano de projeto, ganhamos quase 15 pontos percentuais, atingindo cerca de 60% de acerto”, conta Schiavo.
O gerente de planejamento integrado da Viveo se refere ao nível SKU/CD, quando a análise é feita para cada SKU dentro de cada CD específico. Já no nível SKU/fechado, que considera os SKUs somados em todos os CDs, a acuracidade da empresa ultrapassa os 70% — o que significa ainda mais precisão na previsão do que se compra e se produz.
Além da melhoria na acurácia, a ferramenta também permitiu otimizar a gestão dos SKUs, garantindo que o tempo antes gasto com previsões manuais fosse direcionado para análises estratégicas. Agora, a empresa consegue focar nos itens de maior valor agregado, aqueles que realmente fazem diferença no resultado.
O futuro da previsão de demanda da Viveo com IA
Hoje, a Viveo já conquistou quase 15% de acuracidade adicional ao olhar apenas para modelos matemáticos e granularidade de dados. Com esses bons resultados iniciais, a empresa planeja expandir ainda mais o uso do Prognos. E isso envolve três passos:
1) Variáveis exógenas
A partir de 2025, a Viveo começa a incorporar variáveis externas ao modelo. Ou seja, tudo aquilo que não representa apenas histórico e volume de vendas — como câmbio, ações da concorrência e investimentos promocionais. O objetivo é entender como esses fatores impactam a demanda e aprimorar ainda mais a previsibilidade.
2) Transformação dos dados em data analytics
A empresa já utiliza bem os dados, mas há espaço para aprofundar as correlações e insights. A ideia é integrar melhor essas informações ao Prognos, tornando a análise mais estratégica e preditiva.
3) Geração de cenários em tempo real
Com as variáveis exógenas e um modelo mais robusto de data analytics, a Viveo quer evoluir para um planejamento mais dinâmico. Hoje, o ciclo de planejamento (IBP) é mensal, mas a velocidade das mudanças no mercado exige ajustes mais rápidos. A meta é que, ao longo do mês, o sistema consiga prever se os resultados seguirão conforme o planejado e permitir ações corretivas antes do fechamento do período.
“A organização dos dados é fundamental. Antes, os dados estavam dispersos e a análise ficava comprometida. Agora, temos um processo mais estruturado e podemos evoluir para uma previsão cada vez mais inteligente”, conclui Schiavo.
E a parceria com a UniSoma foi essencial para essa jornada, trazendo a tecnologia do Prognos, o conhecimento do seu time e um olhar estratégico para transformar desafios em oportunidades reais de negócio.
O Prognos: diferencial e impacto no mercado
O Prognos se destaca por sua flexibilidade, permitindo que as empresas alinhem seus processos de S&OP/IBP à lógica da ferramenta. Isso significa que é possível estruturar o ciclo comercial e ajustar as previsões dentro da realidade específica da empresa.
Para organizações com um grande número de SKUs, como a Viveo, essa adaptabilidade é essencial, pois viabiliza um modelo de previsão mais preciso, equilibrando volume de dados e relevância.
Outro ponto-chave é a governança do processo. O Prognos armazena todas as informações, decisões e variáveis utilizadas, garantindo rastreabilidade e aprendizado contínuo. Além disso, sua interface intuitiva e integração direta com bancos de dados eliminam a necessidade de manipulação manual, reduzindo erros e otimizando a experiência do usuário.
Mesmo para organizações que ainda não têm um time dedicado de data science, o Prognos permite testes e ajustes, possibilitando encontrar as melhores correlações e variáveis de impacto. Com isso, a ferramenta acelera o amadurecimento do processo de planejamento, permitindo que as empresas evoluam sua estratégia preditiva conforme avançam.
Se sua empresa também enfrenta desafios no planejamento de demanda e/ou busca mais previsibilidade como a Viveo, é hora de conhecer o Prognos. Entre em contato com a UniSoma e descubra como a IA pode transformar a sua gestão de planejamento integrado!
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