Métodos de previsão de cadeia de suprimentos: prepare-se para 2026

A previsão da cadeia de suprimentos se assemelha à previsão do tempo em mais de um aspecto. Ambas analisam informações passadas e presentes para estimar eventos futuros, combinando dados concretos com intuição, com diferentes níveis de precisão. Em ambos os casos, algo inesperado pode pegar você de surpresa: seja esquecer o guarda-chuva em um dia de chuva ou não ter estoque suficiente para atender a um pedido.

Saber como prever corretamente as necessidades da sua cadeia de suprimentos é essencial para o sucesso de um e-commerce. Um planejamento de demanda eficiente melhora o relacionamento com fornecedores, aumenta a satisfação do cliente e gera capital para expandir e escalar o negócio.

Aprenda com especialistas em gestão da cadeia de suprimentos, processamento e logística para entender como uma previsão eficiente pode impactar o próximo trimestre da sua loja e descubra estratégias para se manter à frente da demanda.

O que são métodos de previsão da cadeia de suprimentos?

Métodos de previsão da cadeia de suprimentos envolvem a análise de dados históricos de demanda para orientar decisões sobre planejamento, orçamento e gestão de estoque. Esse processo ajuda a reduzir perdas, especialmente em períodos de alta demanda, como as festas de fim de ano.

Embora o foco principal esteja na análise da oferta, a demanda do cliente também é determinante. Elementos como sazonalidade, tendências da cadeia de suprimentos, condições econômicas e eventos globais podem gerar picos ou quedas nas vendas, impactando diretamente o controle de estoque.

Por que a previsão da cadeia de suprimentos é importante?

A previsão da cadeia de suprimentos influencia diretamente a capacidade de sua empresa de atender à demanda dos clientes, preservar a lucratividade e equilibrar os níveis de estoque. Previsões precisas ajudam a evitar problemas custosos, como rupturas de estoque ou excesso de produtos.

Entre os principais benefícios da previsão da cadeia de suprimentos estão:

Atender melhor à demanda do cliente

Uma previsão eficaz da cadeia de suprimentos garante que os produtos certos estejam disponíveis no momento em que os clientes desejam. Como ressalta Kristina Lopienski, diretora de Marketing de Conteúdo da ShipBob, 

"Para entregar pedidos de forma rápida e econômica, é essencial ter estoque disponível. Monitorar a rotatividade dos produtos ao longo do tempo significa acompanhar os itens mais vendidos e antecipar a produção, mesmo diante de variações na demanda.”

Ao prever a demanda com precisão, você pode:

• Manter níveis de estoque adequados
• Reduzir o risco de falta de produtos
• Melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente

Otimizar os níveis de estoque

A previsão também auxilia a equilibrar de forma eficaz a gestão de estoque:

• Evitar a falta de produtos: reduz vendas perdidas e protege o relacionamento com os clientes
• Prevenir o excesso de estoque: diminui custos de armazenamento e evita imobilizar capital em produtos não vendidos
• Gerenciar ciclos de vida dos produtos: especialmente relevante para itens com prazo de validade curto

Nicholas Daniel-Richards, cofundador da ShipHero, alerta sobre as consequências de uma previsão inadequada: "Estoque obsoleto permanece no armazém acumulando poeira e gerando custos. A única forma de lidar com isso é vendendo a preço de custo, oferecendo grandes descontos ou negociando lotes com casas de liquidação."

Manter a lucratividade

Previsões precisas impactam diretamente os resultados financeiros de uma empresa. Leandrew Robinson, gerente geral de Logística da Auctane, ressalta: "Se a previsão da cadeia de suprimentos não for precisa em um intervalo de algumas semanas, podem surgir efeitos em cascata que geram custos e comprometem a lucratividade de um trimestre ou semestre inteiro."

Uma previsão adequada ajuda a manter a lucratividade ao:

• Reduzir custos de armazenamento para estoque excessivo
• Minimizar vendas perdidas devido à falta de produtos
• Otimizar custos de produção e logística

Preservar a reputação da marca

A previsão da cadeia de suprimentos é essencial para manter uma imagem de marca positiva. Quando a previsão falha:

• Entregas atrasadas podem prejudicar a reputação da marca
• A falta de produtos em períodos de alta demanda pode frustrar clientes e levá-los à concorrência
• Os custos de aquisição de clientes (CAC) podem aumentar devido à incapacidade de atender à demanda

Adii Pienaar, fundador da Cogsy, revela: "Muitas marcas ficam sem estoque durante suas maiores promoções do ano. Elas investem em anúncios para gerar demanda, mas depois não conseguem atendê-la, o que aumenta o CAC e prejudica a afinidade com a marca

Cinco métodos quantitativos de previsão

1. Previsão por média móvel
2. Suavização exponencial
3. Média móvel integrada autorregressiva (ARIMA)
4. Algoritmo de previsão por agregação múltipla (MAPA)
5. Previsão ascendente (bottom-up) 

A previsão quantitativa baseia-se em dados históricos para estimar vendas futuras. Esses métodos partem da premissa de que padrões passados se repetirão e geralmente envolvem fórmulas matemáticas complexas, executadas por softwares especializados.

1. Previsão por média móvel

A previsão por média móvel é um dos métodos mais simples, baseada na análise de pontos de dados por meio de médias calculadas a partir de subconjuntos de dados históricos.

Por depender apenas de médias passadas, esse método não considera que dados recentes podem refletir melhor a demanda futura e, portanto, deveriam ter mais peso. Também não leva em conta sazonalidade ou tendências, sendo mais indicado para itens de baixo volume ou vendas constantes.

Por exemplo, uma livraria pode usar uma média móvel de três meses para estimar a demanda de um livro com vendas regulares, calculando a previsão de cada mês a partir das vendas dos três meses anteriores. Porém, esse método não funciona para produtos sazonais, como calendários, que apresentam picos de venda em períodos específicos.

• Prós: fácil
• Contras: não considera sazonalidade ou tendências
• Melhor para: itens de baixo volume

2. Suavização exponencial

Esse método vai além da previsão por média, analisando dados históricos com maior ênfase nas observações mais recentes. Ele se aproxima da previsão adaptativa, pois também considera padrões sazonais.

Variações da suavização exponencial incluem o modelo de previsão de Holt (às vezes chamado de suavização exponencial ajustada por tendência ou suavização exponencial dupla) e o método de Holt-Winters (também conhecido como suavização exponencial tripla), que consideram tanto tendências quanto sazonalidade.

Por exemplo, um varejista de moda rápida pode utilizar a suavização exponencial para prever vendas de roupas, focando nas últimas tendências e adaptando-se rapidamente às mudanças nas preferências dos consumidores.

• Prós: fácil; considera dados históricos e recentes
• Contras: pode ser suscetível a atrasos, causando previsões defasadas
• Melhor para: previsões de curto prazo ou itens não sazonais

3. Média móvel integrada autorregressiva (ARIMA)

A média móvel integrada autorregressiva (ARIMA) analisa séries temporais com base no desempenho histórico, permitindo compreender melhor os dados e prever tendências futuras. Embora seja um método preciso, ele é mais custoso e demorado, sendo mais adequado para previsões de até 18 meses.

Por exemplo, uma marca de e-commerce pode usar ARIMA para estimar vendas com base nos 18 meses anteriores a um grande lançamento de produto, possibilitando planejar gastos de marketing e preparar a cadeia de suprimentos de forma mais eficiente.

• Prós: muito precisa
• Contras: custosa, demorada
• Melhor para: prazos de menos de 18 meses

4. Algoritmo de previsão por agregação múltipla (MAPA)

O método MAPA é uma abordagem relativamente nova, desenvolvida especificamente para lidar com a sazonalidade. Ele suaviza tendências, ajudando a evitar superestimações ou subestimações da demanda. Embora ainda não seja tão popular quanto os métodos de Holt ou Holt-Winters, pesquisas indicam que o MAPA pode apresentar um desempenho superior (link em inglês).

Sua capacidade de lidar com múltiplos padrões sazonais o torna especialmente útil para prever vendas de moda, que são impactadas por coleções de primavera/verão, outono/inverno e tendências cíclicas.

• Prós: prevê superestimações e subestimações
• Contras: ainda relativamente novo, não tão comprovado
• Melhor para: itens sazonais

5. Previsão ascendente (bottom-up)

Esse método projeta o desempenho futuro de uma empresa a partir de dados operacionais detalhados, construindo estimativas de receita com base em informações concretas. Ele leva em consideração elementos como cronogramas de produção dos fornecedores, principais premissas de crescimento e planos de marketing, resultando em uma previsão mais precisa do que abordagens descendentes (top-down).

Com essa abordagem, uma marca consegue operar de maneira mais estratégica, por exemplo, encomendando apenas o estoque que será efetivamente vendido e evitar o bloqueio desnecessário de capital.

“As marcas podem usar essa previsão para negociar com os fornecedores preços unitários mais baixos ou condições mais vantajosas de fornecimento contínuo”, afirma Adii. “Quanto mais previsibilidade as marcas oferecem aos fabricantes, maior é seu poder de negociação. Isso reduz o custo das mercadorias vendidas e o gasto necessário para gerar cada dólar de receita, aumentando a lucratividade sem precisar elevar os preços.”

• Prós: previsão mais precisa em comparação com a abordagem tradicional top-down (que não otimiza a economia unitária)
• Contras: erros em nível micro podem ser amplificados ao se aproximarem do nível macro
• Melhor para: comerciantes em crescimento

Quatro métodos qualitativos de previsão

1. Previsão por analogia histórica
2. Previsão composta da força de vendas
3. Pesquisa de mercado
4. Método Delphi

A previsão qualitativa da cadeia de suprimentos consiste em estimar tendências e demandas futuras com base no julgamento de especialistas. Trata-se de uma abordagem que utiliza métodos não numéricos para antecipar necessidades, riscos e desafios da cadeia de suprimentos.

1. Previsão por analogia histórica

A previsão por analogia histórica antecipa vendas futuras assumindo que um novo produto seguirá um padrão de vendas semelhante ao de um produto existente, seu ou de um concorrente comparável. Trata-se de uma análise comparativa que tende a ter baixa precisão no curto prazo, mas pode oferecer resultados mais confiáveis no médio e longo prazo.

Por exemplo, ao lançar um novo jogo de videogame, um editor pode comparar o desempenho com um título anterior de temática similar e lançado em condições de mercado parecidas. Isso fornece uma estimativa inicial de vendas, embora não considere mudanças na dinâmica do mercado ou nas preferências dos consumidores.

• Prós: pode ser mais precisa no médio a longo prazo
• Contras: baixa precisão no curto prazo
• Melhor para: itens semelhantes

2. Previsão composta da força de vendas

Conhecida também como “opinião coletiva”, essa abordagem baseia-se nas percepções e experiências de gerentes e funcionários, geralmente reunidas em exercícios de grupo. Painéis desse tipo costumam apresentar precisão de baixa a média.

Por exemplo, ao lançar uma nova linha de produtos, a equipe de vendas pode utilizar suas interações diretas com os clientes para fornecer insights que os dados quantitativos não revelam. No entanto, esse método é suscetível a vieses e pode variar significativamente conforme a perspectiva de cada integrante da equipe.

• Prós: relativamente fácil de coletar
• Contras: baixa a média precisão
• Melhor para: quando métodos quantitativos não são viáveis

3. Pesquisa de mercado

Para avaliar o potencial sucesso de um produto ou recurso futuro, uma empresa de e-commerce pode realizar pesquisas online ou analisar o feedback de clientes anteriores. Obter informações diretamente do público-alvo ajuda a ajustar as ofertas de produtos, atendendo de forma mais eficaz às suas necessidades.

Esse tipo de pesquisa pode incluir questionários, enquetes ou grupos focais voltados ao público-alvo.

• Prós: fornece insights sobre seu público-alvo
• Contras: pode ser intensiva em tempo e/ou dinheiro
• Melhor para: lançamentos de novos produtos

4. Método Delphi

Nessa técnica, questionários individuais são enviados a um painel de especialistas. Após cada rodada, as respostas são agregadas e compartilhadas com o grupo, repetindo-se o processo até que se alcance um consenso. Como os especialistas não interagem diretamente, o risco de vieses é minimizado.

Esse método é considerado um dos mais eficazes e confiáveis para previsões qualitativas de longo prazo.

• Prós: isento de viés
• Contras: processo lento e longo, levando ao risco de especialistas desistirem
• Melhor para: planejamento de cadeia de suprimentos a longo prazo

Qual é o melhor método de previsão da cadeia de suprimentos?

Se você depende de planilhas do Excel, Adii recomenda usar uma média móvel, priorizando a velocidade de vendas recente. Já se utilizar software especializado, as metodologias de séries temporais se mostram mais adequadas, com destaque para ARIMA, CNN-QR, Deep-AR e Prophet.

“A precisão da previsão depende do tipo de dado de varejo analisado”, explica Adii. “O ideal é comparar a significância estatística e os níveis de confiança de cada algoritmo e escolher aquele que apresenta melhor desempenho para seus dados.”

Independentemente do método utilizado na previsão da cadeia de suprimentos, sempre haverá margem de erro devido às suposições envolvidas, tornando impossível atingir 100% de precisão. De maneira geral, previsões de curto prazo tendem a ser mais confiáveis do que as de longo prazo, de forma semelhante ao que ocorre com a meteorologia.

Os especialistas concordam em um ponto: métodos qualitativos dependem da opinião de consumidores e especialistas do mercado ou da indústria, sendo, portanto, subjetivos e menos precisos.

“O método mais robusto de previsão da cadeia de suprimentos é o quantitativo, baseado em dados concretos e análise de tendências”, afirma Nicholas.

Desafios da previsão da cadeia de suprimentos

• Mudanças nas regulamentações
• Devoluções de produtos
• Evolução das tendências e padrões de demanda
• Sazonalidade dos produtos
• Tempo de entrega de fornecedores ou fabricantes
• Dados isolados
• Dados distorcidos
• Dados históricos não suficientes 

Mudanças nas regulamentações

Eventos recentes confirmaram o que especialistas em cadeia de suprimentos já sabiam: a rede logística global é altamente sensível à instabilidade política, desastres naturais e mudanças regulatórias, ocorrendo com frequência e intensidade crescentes.

Adii observa que, em resposta, as marcas passaram a diversificar suas cadeias de suprimentos, operando tanto em operações locais quanto internacionais.

“Construir uma cadeia de suprimentos capaz de atender à demanda descentralizada será essencial para o crescimento”, analisa Adii, ressaltando que muitos comerciantes não vendem apenas no Shopify — eles também atuam em marketplaces como Amazon e Etsy, além de vender diretamente em plataformas de rede social.

Haverá uma transição de ‘gestão da cadeia de suprimentos’ para ‘gestão da cadeia de demanda’, prevê ele, acrescentando que “a Cogsy está desenvolvendo uma ferramenta para oferecer aos fabricantes maior visibilidade e previsibilidade sobre como a marca gera demanda e vendas.”

Devoluções de produtos

As devoluções gratuitas passaram a ser consideradas parte dos custos operacionais e também mudaram o comportamento de compra dos clientes. Não é incomum que consumidores online peçam múltiplos tamanhos, cores ou modelos, escolham o item ideal e devolvam o restante.

Facilitar devoluções melhora o atendimento ao cliente, mas também complica a previsão de estoque. A taxa de devolução dos produtos pode variar significativamente dependendo do tipo de produto e de sua sazonalidade.

Evolução das tendências e padrões de demanda

Tendências e modismos mudam rapidamente e, sem estoque suficiente, é fácil perder picos de demanda.

Para comerciantes de e-commerce com lojas físicas, gerenciar essas variações pode ser ainda mais complexo, já que os clientes podem alternar repentinamente entre canais de compra, dificultando a previsão de onde concentrar o estoque. Flutuações econômicas e padrões sazonais também devem ser considerados para evitar desalinhamentos entre oferta e demanda.

Matt Warren, CEO da Veeqo — plataforma que auxilia comerciantes de e-commerce na gestão de estoque omnichannel — explica que essa é a razão pela qual varejistas estão adotando cada vez mais uma abordagem híbrida online/offline. Ele compartilha o exemplo de um grande varejista de moda dos Estados Unidos, com forte presença física:

“Eles usaram a Veeqo para transformar cada loja em um mini centro de atendimento, otimizando os prazos de entrega para clientes online”, revela Matt. “Além disso, integraram os dados de estoque com todas as vendas online e offline, permitindo uma previsão de demanda mais precisa. É o tipo de abordagem híbrida inovadora que a indústria vem discutindo há algum tempo.”

Sazonalidade dos produtos

“Um dos maiores erros que observo em comerciantes de e-commerce é não levar em conta a sazonalidade e os eventos atuais na previsão da cadeia de suprimentos”, afirma Leandrew. “É complicado reagir a um pico nas vendas de fim de ano com apenas algumas semanas de antecedência.”

Tempo de entrega de fornecedores ou fabricantes

Antes de fundar a Veeqo, Matt gerenciava um varejista online de relógios de luxo, experiência que mostrou que prever a demanda é apenas metade do desafio.

“Cada fornecedor — e às vezes cada SKU individual — possui um tempo de entrega distinto”, explica ele. “Também é essencial considerar os prazos de armazéns e transporte, que podem ser impactados por feriados em outros países.”

Por exemplo, o Ano Novo Chinês pode atrasar entregas vindas da China, enquanto outros períodos de feriados podem gerar congestionamentos em portos, retardando o transporte. Nesses casos, manter relacionamentos sólidos e uma comunicação clara com os fornecedores é essencial.

Dados isolados

Matt também alerta que dados fragmentados podem comprometer a precisão da previsão da cadeia de suprimentos.

“Muitos comerciantes utilizam softwares distintos para diferentes áreas do negócio. Quando se adiciona o trabalho em múltiplos sites, marketplaces e locais de atendimento, fica claro de onde surgem as dores de cabeça”, revela. “Vale a pena investir em um software integrado que unifique dados de vendas e estoque ou se dedicar a consolidar tudo manualmente via planilhas.”

Dados distorcidos

“As marcas não conseguem gerar previsões precisas com dados distorcidos”, afirma Adii. “Os comerciantes podem incorporar dados em tempo real ao processo de previsão para ter uma visão mais clara de onde estão e onde podem chegar no futuro. Com informações mais confiáveis, é possível traçar estratégias que garantam esse progresso.”

Para Adii, garantir a precisão dos dados exige atenção a erros comuns de previsão de estoque. Para isso, devem:

1. Reduzir o tempo necessário para atualizar dados em seus sistemas
2. Evitar alterar os códigos SKU dos produtos
3. Levar em conta os níveis de estoque ao completar a previsão de demanda
4. Identificar produtos de edição limitada para interpretar seus dados corretamente
5. Agrupar a demanda de todas as variações de um mesmo produto
6. Analisar cada canal separadamente

Dados históricos não suficientes

“Métodos quantitativos baseados apenas em dados históricos não são confiáveis em ambientes de crescimento rápido ou hiper-crescimento, onde a maioria dos nossos clientes de e-commerce atua”, explica Kristjan Vilosius, CEO e cofundador da Katana, empresa que fornece software de gestão de cadeia de suprimentos para fabricantes. Ele ressalta que tendemos a compreender melhor os eventos depois que já aconteceram.

“Investir em sistemas de rastreamento e alertas antecipados, além de tornar a gestão da cadeia de suprimentos mais eficiente e menos dependente dos níveis de estoque, muitas vezes é mais vantajoso do que focar apenas nos métodos de previsão”, revela ele.

Adii concorda, destacando que muitas marcas enfrentam dificuldades devido ao tempo necessário para elaborar planos operacionais, o que pode atrasar decisões e comprometer a capacidade de aproveitar oportunidades ou reduzir riscos.

“O desafio de utilizar metodologias de previsão de séries temporais é que os dados históricos frequentemente estão defasados, especialmente em ambientes de rápido crescimento”, diz Adii. “Na Cogsy, acreditamos em complementá-los com planos futuros que considerem eventos de marketing, suposições e modelagem de crescimento, além de uma previsão baseada em dados históricos. Isso oferece uma visão mais completa e precisa da demanda futura.”

Tendências em métodos de previsão da cadeia de suprimentos

Gestão assistida por IA

Essa tendência refere-se à utilização da IA como uma aliada na tomada de decisões, indo além da simples análise de grandes volumes de dados. A tecnologia aprende com decisões anteriores para aprimorar resultados futuros, tornando-se um apoio estratégico.

A Gartner (link em inglês) denomina isso de “IA acionável”, definida como o uso de inteligência artificial para orientar decisões com base na análise de problemas e soluções passadas, combinadas com condições em tempo real. Nesse contexto, a IA atua de maneira contextualizada, quase como um copiloto na gestão da cadeia de suprimentos, em vez de ser apenas uma ferramenta de análise de dados.

Visibilidade de “torre de controle”

A IA também está sendo aplicada para aumentar a visibilidade em toda a cadeia de suprimentos, funcionando como uma verdadeira “torre de controle” das operações, conforme aponta a KPMG Global (link em inglês).

Ter visibilidade em tempo real significa enxergar além da própria empresa, alcançando toda a rede de fornecedores, parceiros e operações logísticas. Com recursos de previsão preditiva e maior agilidade, ferramentas de visibilidade baseadas em IA permitem antecipar problemas, reagir rapidamente a mudanças e colaborar de maneira mais eficiente.

Com essas ferramentas, é possível rastrear remessas, antecipar possíveis atrasos e propor soluções logísticas alternativas de forma proativa. Além disso, elas facilitam a colaboração com fornecedores ao compartilhar previsões de demanda e níveis de estoque, aumentando a eficiência de toda a cadeia de suprimentos.

Análises avançadas

Uma pesquisa da IDC sobre cadeia de suprimentos (link em inglês) destacou que análises avançadas e inteligência artificial serão as tecnologias mais importantes para os próximos três anos. Cadeias de suprimentos modernas são complexas e geram grandes volumes de dados, e a IA é capaz de processar essas informações, analisá-las e extrair insights valiosos.

Ferramentas de previsão de demanda com suporte de IA podem antecipar padrões de vendas com base em tendências de mercado, indicadores econômicos e dados históricos, permitindo ajustes precisos nos cronogramas de produção, níveis de estoque e logística de transporte.

Próximos passos na previsão da cadeia de suprimentos

Quando se trata de determinar os melhores métodos de previsão da cadeia de suprimentos, você precisará considerar uma série de fatores:

• Qual é a vida útil dos produtos? Eles são perecíveis ou podem permanecer nas prateleiras de um armazém indefinidamente?
• Com que frequência os produtos são vendidos?
• Como as vendas são afetadas por diferentes estações, meses e eventos de vendas especiais?
• Quais são as taxas de armazenamento associadas a um item específico?
• Até que data você precisa reordenar o estoque para cada produto?
• Quais são os seus pontos de reordenação padrão?
• Você precisa de estoque de segurança?

“Nunca se deve fazer previsão da cadeia de suprimentos apenas por palpites, mas, para muitos comerciantes de e-commerce, essa ainda é a realidade. É fundamental compreender o impacto que dados em tempo real e integrações de aplicativos podem ter na capacidade de reabastecimento de estoque”, afirma Nicholas.

“Esses recursos fazem a diferença entre estar em estoque ou fora dele, entre ter estoque obsoleto ou não, e, em última instância, entre operar uma cadeia de suprimentos bem-sucedida ou não”, acrescenta.

Trabalhar com especialistas em cadeia de suprimentos, estoque, logística e processamento pode manter a operação segura em períodos desafiadores e tornar esse processo mais simples.