Muitos proprietários de e-commerce veem suas vendas aumentarem em diferentes épocas do ano. Esses picos tendem a coincidir com determinados feriados ou eventos, como Black Friday, Natal ou Dia das Mães. Embora as vendas sazonais sejam uma adição bem-vinda ao seu saldo bancário, é importante que você consiga atender à demanda quando ela surge.
A previsão básica de demanda sazonal ajuda a tomar decisões estratégicas, como definir o momento certo para atualizar equipamentos ou fazer pedidos no atacado. Esse é o tipo de decisão que deve ser tomada com confiança, e a previsão de demanda é uma das melhores ferramentas para isso.
O que é previsão de demanda sazonal?
A previsão de demanda sazonal é amplamente utilizada por lojistas de e-commerce para estimar quantas vendas podem ocorrer em diferentes épocas do ano. Como as necessidades dos consumidores podem variar significativamente entre as estações, prever o volume de vendas ajuda a manter níveis adequados de estoque e a gerenciar o fluxo de caixa com mais eficiência.
Por que a previsão de demanda sazonal é importante
- Ajuda a manter as finanças sob controle
- Facilita investimentos no negócio
- Melhora o preparo para a alta temporada
- Apoia decisões estratégicas
- Contribui para a satisfação dos clientes
- Reduz riscos e imprevistos
Há meses em que parece que você está nadando em dinheiro, e outros em que a conta bancária lembra um deserto, vazio até onde a vista alcança.
Isso acontece porque a maioria das empresas passa por picos e quedas sazonais. Alguns meses do ano sustentam o negócio nos períodos mais lentos, e é comum que a baixa temporada seja aproveitada para reinvestir em melhorias e preparar a próxima fase de crescimento.
Por isso, prever a demanda é fundamental, especialmente para negócios sazonais que dependem fortemente das vendas em um único período de alta.
Ajuda a manter as finanças sob controle
Administrar um negócio nunca é simples, mas lidar com as finanças tende a ser mais fácil quando a receita é previsível. Por exemplo, uma empresa que fatura cerca de R$ 25 mil por mês e tem despesas mensais de R$ 7,5 mil consegue planejar suas operações com mais tranquilidade.
A situação muda quando grande parte do faturamento se concentra em poucos períodos do ano. Imagine um negócio que fatura cerca de R$ 250 mil em apenas dois meses e enfrenta custos que variam ao longo do ano. Nesse cenário, a previsão de demanda se torna essencial. Ela ajuda a planejar gastos, evitar decisões impulsivas nos períodos de maior receita e garantir recursos suficientes para atravessar os meses de menor movimento.
Facilita investimentos no negócio
Se você realmente precisa de um notebook novo ou equipamento atualizado, uma previsão pode ajudá-lo a descobrir quando poderá pagar por essas grandes compras.
A previsão de demanda sazonal também pode ajudar a decidir se buscar financiamento para custear uma compra é uma boa decisão.
Melhora o preparo para a alta temporada
Manter o estoque abastecido antes dos períodos de maior demanda é essencial. Por isso, é importante garantir com antecedência a disponibilidade de produtos, embalagens e materiais de envio para datas de grande movimento, como a Black Friday. Esse planejamento se torna ainda mais importante para negócios que concentram grande parte das vendas em uma única época do ano. Nesses casos, é necessário investir em estoque, suprimentos e estrutura antes que a demanda aumente.
Apoia decisões estratégicas
Talvez este seja o ano em que você finalmente decide contratar ajuda sazonal ou obter financiamento empresarial adicional. Tomar essas decisões é muito mais fácil quando você tem uma ideia de como será seu ano, com o que já está comprometido a gastar e quanto acha que vai vender.
Contribui para a satisfação do cliente
Não deixe os compradores desapontados com avisos de "fora de estoque". A previsão de demanda sazonal estima quantas unidades você precisará para a alta temporada, o que significa que há menos chance de ruptura de estoque. Resultado: clientes mais felizes que voltam.
Reduz riscos e imprevistos
Depender de vendas sazonais sem um bom planejamento pode trazer riscos para o negócio. A previsão de demanda sazonal ajuda a evitar rupturas de estoque ao garantir a disponibilidade de produtos nos períodos de maior procura. Além disso, reduz as chances de compras excessivas antes de datas importantes do varejo, contribuindo para o controle dos custos com estoque parado e mercadorias excedentes.
Desafios da previsão de demanda no e-commerce
- Atrasos na cadeia de suprimentos
- Dados imprecisos
- Mudanças no cenário competitivo
- Custos de envio
- Evolução das preferências do consumidor
Pode ser complicado tentar prever variações sazonais. Mas depois de alguns anos no mercado, você começará a identificar padrões no comportamento de compra a partir de dados de vendas anteriores. Com esses dados em mãos, fica mais fácil tomar decisões estratégicas, mas ainda existem desafios que podem complicar o processo.
1. Atrasos na cadeia de suprimentos
Não há como prever quando um incidente climático inesperado ou a falta de pessoal prejudicará sua cadeia de suprimentos. Isso pode impactar a previsão de demanda porque ninguém tem uma bola de cristal. Não dá para saber com antecedência se um contêiner ficará preso no Canal de Suez novamente ou se outro imprevisto afetará a cadeia de suprimentos.
2. Dados imprecisos
Os dados são a base da previsão de demanda sazonal. Sem eles, não há como utilizar insights passados e projetá-los em suas previsões futuras. Mesmo os conjuntos de dados mais bem organizados estão sujeitos a falhas, seja por erros de inserção de dados, instabilidades na conexão com a internet ou registros duplicados.
3. Mudanças no cenário competitivo
O e-commerce está em expansão, o que significa que há uma nova onda de concorrência para enfrentar a cada ano. Novas marcas podem surgir rapidamente e conquistar parte da sua base de clientes. Talvez a última temporada de festas tenha sido excelente porque a concorrência era limitada. Neste ano, porém, o cenário pode ser bem diferente, e esse tipo de mudança nem sempre é fácil de prever.
4. Custos de envio
Os custos de envio costumam aumentar nos períodos de maior movimento para acompanhar a demanda. Incorporar essas variações ao planejamento pode ser desafiador, especialmente quando não há informações precisas sobre preços e prazos de entrega.
5. Evolução das preferências do consumidor
As preferências do consumidor mudam com as estações. O que foi um sucesso total no ano passado pode não ser novamente este ano, e vice-versa. Isso tende a dificultar a previsão do que vai acontecer na próxima alta temporada.
Como construir uma previsão de demanda sazonal confiável
1. Defina metas
Antes de começar a mergulhar nos dados e começar a fazer previsões, pense no que você quer alcançar durante a próxima temporada. Use o histórico de vendas e os padrões observados em anos anteriores para estabelecer metas realistas e mensuráveis. Sempre que possível, elas devem seguir os critérios SMART:
- Específicas
- Mensuráveis
- Atingíveis
- Relevantes
- Temporais
Por exemplo, "Aumentar as vendas da temporada de festas de dezembro em 10% em relação ao ano passado" é uma meta melhor do que "Aumentar as vendas da temporada de festas".
2. Colete dados
Depois de definir o que se espera alcançar, é hora de mergulhar nos dados. Quanto mais informações estiverem disponíveis, mais fácil será elaborar previsões precisas.
Principalmente, observe:
- Dados de vendas. Quantos produtos você vendeu no ano passado? Quais produtos foram os mais vendidos? Quanta receita de vendas você obteve?
- Dados de estoque. Você ficou sem estoque no ano passado? Quantos produtos você tem atualmente em seu estoque?
- Dados de clientes. Quem são seus melhores clientes? Quanto cada cliente normalmente gasta em sua loja?
- Dados sobre sua concorrência. Quem são seus maiores concorrentes? Quantas vendas eles fizeram no ano passado?
3. Preveja a demanda futura
O objetivo não é prever exatamente quantas vendas ocorrerão daqui a um ano, mas sim construir uma estimativa realista que sirva de base para o planejamento.
Mas como fazer isso? Existem diferentes formas de projetar a demanda futura. Uma das mais comuns é analisar:
- Estatísticas do setor. Existe uma taxa de crescimento consistente em seu setor? Os analistas previram uma taxa de crescimento específica para os próximos anos?
- Pares do setor. Converse com outros proprietários de negócios. Em quais épocas do ano eles costumam vender mais? Qual é o volume de vendas anual, em média?
- Seu próprio histórico de vendas. Se você está no mercado há algum tempo, quanto suas vendas crescem a cada ano? Quanto elas cresceram no ano passado e quanto você vendeu no ano passado?
- Contratos assinados. Se já houver contratos de atacado firmados para o próximo ano, é possível contar com esse volume mínimo de vendas na previsão sazonal.
Se o negócio ainda está começando ou se há planos de lançar novos produtos sem histórico de vendas, use o conhecimento sobre o mercado e a base de clientes para criar estimativas mais precisas. Afinal, você é o especialista no que faz.
Agora é hora de trabalhar com os números.
Comece pelos produtos. Quantos fazem parte do catálogo? Se houver menos de cinco ou dez produtos principais, pode ser útil criar previsões sazonais individuais para cada um deles. Já em catálogos maiores, agrupar os itens por categorias ou linhas de produtos costuma tornar a análise mais prática e organizada.
Na planilha, crie uma linha para cada produto ou linha de produtos na seção “Vendas de unidades por produto”. É nesse espaço que serão registradas as estimativas de vendas para o próximo ano, indicando quantas unidades devem ser vendidas e em quais meses essas vendas devem ocorrer.
Use o modelo da Shopify para fazer previsões sazonais: baixe sua própria cópia do modelo de planilha de previsão (em inglês). Acesse Arquivo > Fazer uma cópia para salvar uma versão no Google Drive ou no computador e manter suas previsões privadas.
Em seguida, insira os preços de venda previstos para cada produto ou linha de produtos ao longo do ano. Caso haja planos de reajustar preços em determinados períodos ou de realizar promoções que reduzam o preço médio de venda, como costuma acontecer em novembro, essas variações já devem ser consideradas. Registre os preços previstos para cada mês na planilha.
Role um pouco para baixo e pronto: você tem uma previsão de vendas. O modelo calculará automaticamente sua previsão.
4. Monitore e faça ajustes
Fique de olho em seus números conforme a temporada avança. A previsão de demanda sazonal não é uma atividade para configurar e esquecer. Em vez disso, você deve verificar regularmente se está atingindo os números que previu ou se há algum ponto de atrito.
Quanto mais as previsões forem acompanhadas e comparadas com os resultados reais do negócio, mais fácil será ajustar a estratégia para atender a aumentos inesperados na demanda ou enfrentar imprevistos, como um contêiner retido no Canal de Suez.
Técnicas avançadas de previsão
Modelos ARIMA e SARIMA
ARIMA significa Média Móvel Integrada Autorregressiva. Ele combina três elementos:
- AR: Padrões em que valores passados influenciam os futuros, como quando um produto que vende bem geralmente continua vendendo bem.
- I: Tornar seus dados mais estáveis removendo tendências gerais.
- MA: Observar erros de previsão passados para melhorar os futuros.
SARIMA (ARIMA Sazonal) adiciona um quarto superpoder. Ele pode lidar com padrões regulares que se repetem, como picos de vendas da Black Friday ou quedas no verão.
Pense neles como especialistas em detectar padrões, capazes de analisar tendências passadas, variações sazonais e oscilações aleatórias nos dados. Embora não sejam tecnicamente modelos de aprendizado de máquina, eles ajudaram a estabelecer as bases dos sistemas modernos de previsão baseados em machine learning.
Redes neurais
As redes neurais usam algoritmos sofisticados de machine learning chamados "aprendizado profundo" para descobrir quais fatores são mais importantes para suas previsões.
Elas são boas em lidar com dados confusos do mundo real, onde múltiplos fatores afetam suas vendas, como clima, eventos locais e condições econômicas acontecendo todos de uma vez.
O interessante é que as redes neurais continuam aprendendo e se ajustando conforme novos dados chegam, então suas previsões ficam mais precisas ao longo do tempo.
Random Forest
As Random Forest, ou florestas aleatórias, são como ter uma multidão inteira de modelos de aprendizado de máquina fazendo previsões juntos.
Elas fazem parte de uma família de técnicas de machine learning chamada aprendizado em conjunto (ensemble learning), que consiste em combinar vários algoritmos para obter resultados mais precisos. Em vez de confiar em um único método de previsão, criam centenas de árvores de decisão e utilizam o conjunto dessas análises para chegar à previsão mais provável.
Impacto de fatores externos na previsão
Fatores externos desempenham um papel enorme na formação de padrões de demanda. Compreendê-los pode ajudá-lo a construir previsões sazonais mais precisas.
Aqui estão os cinco mais comuns a considerar:
- Efeitos climáticos: o clima impacta diretamente o comportamento do consumidor e a demanda por produtos. Um inverno mais quente do que o normal pode derrubar as vendas de roupas para clima frio, enquanto uma estação chuvosa prolongada pode impulsionar produtos de entretenimento indoor.
- Condições econômicas: durante crises econômicas, os consumidores normalmente mudam para alternativas de preço mais baixo, enquanto períodos de crescimento geralmente veem aumento de gastos em produtos premium.
- Concorrentes: grandes eventos de vendas ou lançamentos de novos produtos podem criar flutuações inesperadas de demanda. Quando um concorrente anuncia uma grande promoção, isso geralmente antecipa ou atrasa compras em seu período de previsão.
- Tendências sociais: tendências do TikTok e momentos virais podem fazer produtos específicos voarem das prateleiras da noite para o dia, interrompendo completamente os padrões sazonais normais. Esses picos repentinos são cada vez mais comuns e mais difíceis de prever.
- Mudanças regulatórias: novas regulamentações podem restringir a disponibilidade de produtos ou mudar o acesso do consumidor. Embora menos frequentes do que outros fatores, mudanças regulatórias podem forçar ajustes significativos em seus modelos de previsão.
Boas práticas para aprimorar sua previsão de demanda sazonal
- Identifique os segmentos de clientes mais ativos
- Analise os padrões sazonais de vendas
- Inicie o planejamento com antecedência
- Mantenha níveis adequados de estoque de segurança
- Utilize um sistema de gestão de estoque
- Monitore de perto a cadeia de suprimentos
Identifique os segmentos de clientes mais ativos
Divida sua base de clientes em grupos claros com base nos padrões de compra ao longo do ano. Por exemplo, alguns clientes podem gastar muito durante os feriados, enquanto outros compram consistentemente o ano todo.
Procure padrões como:
- Quais grupos gastam mais durante o verão?
- Quem compra cedo para vendas sazonais?
- Certos segmentos de clientes sempre compram itens sazonais específicos?
Combinar esses padrões com seus dados de vendas ajuda a prever a demanda e evitar os erros clássicos de excesso ou falta de estoque. Também auxilia você a atender cada segmento de clientes de forma mais eficaz durante suas temporadas de pico.
Analise os padrões sazonais de vendas
Antes de tudo, a melhor forma de prever as vendas é entender o histórico do negócio e como os períodos de pico costumam se comportar ao longo dos anos. Por isso, se as vendas são registradas em um sistema, vale a pena gerar relatórios para identificar tendências e padrões.
Compare os resultados de um ano para outro e procure identificar valores atípicos, como aumentos ou quedas nas vendas que não estejam relacionados a fatores sazonais.
Se possível, crie relatórios segmentados por tipo de cliente e analise as vendas e o crescimento de cada grupo ao longo do último ano ou dos anos anteriores. Há uma boa chance de alguns clientes serem mais rentáveis ou consistentes do que outros, permitindo direcionar esforços para fortalecer esses relacionamentos e incentivar novas compras.
Inicie o planejamento com antecedência
Quanto mais cedo o trabalho de previsão começar, mais tempo haverá para elaborar estimativas precisas e se preparar para os períodos de maior demanda.
Use os modelos acima para prever suas necessidades de estoque sazonal e maximizar seu fluxo de caixa, para que você esteja preparado para todos os cenários de previsão que puder imaginar.
Mantenha níveis adequados de estoque de segurança
Negócios sazonais são mais propensos do que outros a experimentar problemas de estoque. Isso ocorre porque a gestão de estoque é difícil quando suas vendas variam tanto entre as estações.
Esse problema pode ser evitado com um planejamento adequado de estoque. Manter uma reserva entre as temporadas ajuda a garantir a continuidade das operações até a chegada do próximo pedido. Como referência, vale considerar um estoque mínimo equivalente a cerca de 70% do nível normalmente mantido para os períodos de maior demanda.
Utilize um sistema de gestão de estoque
Falando em planejamento e gestão de estoque, vale a pena investir em um software de gestão de estoque para ajudar a automatizar a previsão.
Além de monitorar os níveis de estoque de todos os produtos, essas ferramentas podem ser integradas a sistemas de gestão financeira e a plataformas de e-commerce. Dessa forma, as informações são atualizadas automaticamente, facilitando o acompanhamento do estoque e a identificação de produtos que podem ficar indisponíveis em breve.
O aplicativo da Stocky, disponível na Shopify App Store, é uma ótima ferramenta de gestão de estoque que ajuda você a ter melhor visibilidade da cadeia de suprimentos e saber quais itens deve pedir com base no desempenho do produto e na sazonalidade.
Monitore de perto a cadeia de suprimentos
Previsões sazonais eficazes dependem de uma cadeia de suprimentos bem estruturada. É importante entender todas as etapas envolvidas e identificar possíveis gargalos antes que eles afetem as operações. Para isso, vale monitorar continuamente cada fase do processo e verificar se tudo está funcionando conforme o planejado.
Por exemplo, ao identificar um problema na etapa de fabricação, é possível agir rapidamente para corrigi-lo antes que ele gere atrasos em outras partes da cadeia de suprimentos.
Como prever a demanda sazonal para sua loja
A previsão não é um documento definitivo, e uma das práticas mais importantes é atualizá-la à medida que novas informações surgem.
Nos estágios iniciais, pode ficar claro que algumas despesas variáveis não ocorrerão nos períodos previstos, exigindo ajustes no planejamento. Mais adiante, conforme as vendas e os pedidos começam a se concretizar, talvez seja necessário revisar as projeções de vendas e os custos associados para refletir a realidade do negócio com mais precisão.
Você pode até perceber que, sim, precisa garantir algum financiamento empresarial, e terá uma boa ideia de como vai usar o dinheiro, já que já definiu um orçamento.
E isso não é um problema.
Na verdade, essa flexibilidade é uma das maiores vantagens de ter uma previsão anual para um negócio sazonal. Poder ajustar o planejamento à medida que o cenário muda é muito mais eficaz do que simplesmente reagir aos acontecimentos. Com previsões atualizadas, fica mais fácil tomar decisões com confiança e manter as finanças do negócio sob controle ao longo de todo o ano.
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Perguntas frequentes sobre previsão de demanda sazonal
O que é o método de previsão de sazonalidade?
A previsão de sazonalidade é um método que analisa e prevê padrões recorrentes em dados de séries temporais que ocorrem em intervalos regulares. Ela identifica variações cíclicas na demanda ou atividade que acontecem durante períodos específicos, como aumento nas vendas de sorvete no verão ou maiores vendas no varejo durante os feriados.
O que são previsões sazonais?
Previsões sazonais são previsões que levam em conta flutuações regulares relacionadas ao calendário em atividades comerciais ou fenômenos naturais. Elas ajudam as organizações a antecipar e se preparar para mudanças previsíveis na demanda, padrões climáticos ou outras variáveis que seguem ciclos sazonais.
O que é previsão de demanda sazonal?
A previsão de demanda sazonal é a prática de prever a demanda do cliente levando em consideração variações sazonais regulares que afetam as vendas ou requisitos de serviço. Envolve analisar dados históricos para identificar padrões que se repetem em épocas específicas do ano e usar esses insights para fazer previsões mais precisas.
Qual é a fórmula para a previsão sazonal?
A fórmula básica de previsão sazonal é: Previsão Sazonal = Demanda Base × Índice Sazonal, onde o índice sazonal representa o desvio típico da demanda média para um período específico. O índice sazonal é calculado dividindo a demanda real de um período pela demanda média em todos os períodos.
*Os empréstimos do Shopify Capital devem ser pagos integralmente dentro de um máximo de 18 meses, e dois pagamentos mínimos se aplicam nos primeiros dois períodos de 6 meses. A duração real pode ser inferior a 18 meses com base nas vendas.
*Verifique a disponibilidade do Shopify Capital em sua região.
