Quem atua em um determinado mercado há muitos anos já tem bastante experiência – e até um certo sentimento – a respeito dos períodos de mais e menos demanda de alguns produtos. Com base no histórico, dá para prever que flores são mais procuradas no dia dos namorados, que brinquedos são um sucesso de vendas no dia das crianças e que chocolate vende bem na Páscoa. Os exemplos são óbvios, mas para quem atua nesses segmentos, mais detalhes costumam ser conhecidos, como marcas, modelos, cores e outras características que fazem a diferença no lucro.
Ainda assim, o mundo em que vivemos é bastante volúvel e mudanças inesperadas podem ocorrer do dia para a noite – a Covid-19 está aí para não deixar mentir. Por isso, contar com a inteligência artificial para ajudar na previsão de demanda e na tomada de decisão é fundamental para alcançar os melhores resultados – inclusive com um entendimento mais claro do percentual de crescimento mais provável.
Neste artigo, vamos percorrer quais as datas comemorativas que mais se beneficiam da IA na hora de fazer a gestão de estoque, quais aquelas que ainda dependem de um acompanhamento mais detalhado e como tirar o melhor proveito possível da tecnologia – especialmente machine learning – para se dar bem nas vendas.
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O que são períodos sazonais?
Os períodos sazonais são aqueles que ocorrem em ciclos, sendo os períodos mais comuns. O termo pode ter diferentes significados, dependendo da linha de trabalho e do mercado sobre o qual se está falando. Mas para quem atua no comércio de forma mais geral, pode-se trazer como principais exemplos os dias das mães e dos pais, a Páscoa, o Natal, entre outras datas comemorativas que movimentam as lojas.
É preciso estar atento a estes períodos, pois geralmente é neles que estão como maiores oportunidades, e nem sempre a experiência é suficiente para compreender o cenário de forma completa. Cada vez mais, a inteligência artificial, o machine learning e as tecnologias preditivas proveendo mais dados e proporcionando aos empresários resultados mais provados.
Previsão de demanda para períodos sazonais
Os desafios variam de acordo com o mercado. Por exemplo, no segmento agrícola, de acordo com o tipo de cultivo e baseando-se em algumas informações históricas, de mercado e clima, os algoritmos de inteligência artificial capaz de prever com boa assertividade, qual será a demanda por fungicidas e fertilizantes.
O cenário é bastante semelhante no período tradicional de volta às aulas, quando a procura de material escolar – lápis, canetas, borrachas, mochilas e outros itens – também tem um aumento significativo na demanda. Aqui, porém, as diferentes variáveis afetam a previsão de demanda, como uma taxa de desemprego, por exemplo.
Desafios da inteligência artificial na previsão de demanda para períodos sazonais
Além disso, há uma série de datas comemorativas que proporcionam a oportunidade de usar dados e a Inteligência Artificial para compreender melhor como agir. Desde a gestão de estoque até a contratação de pessoal e investimento em marketing para ter sucesso em cada período sazonal.
É importante destacar aqui, que estas datas, tradicionalmente, são períodos de muitos lançamentos de produtos – dia das crianças, Natal, dia das mães, etc. Portanto, o desafio da previsão de períodos sazonais é ainda maior. O histórico de vendas é um insumo vital para os algoritmos preditivos e para os novos produtos, temos que usar itens similares ou outras aproximações que trazem desafios mais interessantes para a inteligência artificial.
O nível de pleno emprego de um país, conforme os dados em que os feriados vão ocorrer (por exemplo, quando o Natal cai num domingo e não há feriado prolongado, as viagens tendem a diminuir), entre outros pontos, impactam a quantidade de ea previsão de demanda para essas datas.
No entanto, há outras datas em que o desafio da previsão de demanda é maior ainda. Black Friday é uma delas. E mesmo com o apoio da inteligência artificial e outras tecnologias, conseguir prever com antecedência as vendas dessa data, pode ser uma tarefa ingrata. Isso porque há uma série de fatores incontroláveis que podem influenciar “muito” os resultados.
Tudo depende muito dos preços, das ações dos concorrentes, do tipo de produto para os quais as ofertas são direcionadas. Por ser um cenário um tanto volátil, esse tipo de previsão ainda é mais difícil de fazer. Ainda assim, uma inteligência artificial pode ajudar a trazer um cenário um pouco mais claro do que se nenhum tipo de análise feita. Mas é preciso ter mais cuidado e observar que as respostas não serão tão exatas quanto em outras sazonalidades mais definidas.
Cuidado com cenários voláteis
Outro exemplo são as promoções de forma mais instantânea, lançadas e finalizadas em questão de horas – como as ocorrências via mídias sociais. O aumento ou diminuição da demanda flutua com base no que está sendo dito pelas pessoas, na marca das marcas em função de determinadas ocorrências e em acontecimentos que fogem do controle das empresas.
Esperamos que tenha ficado claro o quanto os períodos sazonais são importantes para a gestão de estoque. E também para a tomada de decisão, especialmente no comércio. A previsão de demanda impacta tanto no espaço físico necessário para armazenar produtos, na logística para entrega e na quantidade de equipes disponíveis para atendimento aos clientes.
Porém, há datas comemorativas em que a complexidade das variáveis podem trazer desafios mais intensos para a inteligência artificial. É preciso ficar atento a cada uma delas para potencializar os ganhos. Quer saber mais sobre o assunto? Que tal ler nosso artigo sobre como a IA ajuda a vencer desafios de logística para e-commerce ?
