COMO DETECTAR PROBLEMAS NO PLANEJAMENTO COLABORATIVO DA DEMANDA COM MÉTRICAS SIMPLES

Por que planejar? Para que tentar antever o futuro, se o mercado é tão volúvel e imprevisível? Por que não apenas atender aos pedidos à medida que aparecem em nosso sistema? Se nem os clientes sabem o que vão pedir, como nós vamos saber? Deparamo-nos constantemente com perguntas como estas ao implantar processos de planejamento, principalmente das áreas comerciais. E não poderia ser diferente – tempo é um recurso escasso, e é de se esperar questionamento quando pedimos algumas horas por mês para ajudar a equipe de planejamento integrado (ou S&OP, IBP, POVE, etc.) a montar um plano de demanda.

A resposta curta é: planejar é importante porque reduz a incerteza. Incerteza gera tempo de espera na cadeia de suprimentos, e tempo de espera gera custos. Para citar apenas alguns: um produto esperando para ser vendido (estoque) tem custo de oportunidade do capital investido e risco de obsolescência/perecibilidade; uma máquina aguardando uma ordem de produção tem custo de ociosidade; um cliente desistindo de esperar por um produto e comprando o da concorrência tem o custo da margem perdida.

Figura 1. Pizza da Incerteza

Figura 1. Pizza da Incerteza

Um bom processo de planejamento integrado tenta, entre outras coisas, reduzir a incerteza e balancear os custos associados, equilibrando serviço ao cliente, nível de estoque, e produtividade da cadeia de suprimentos. E como todo processo precisa de boas métricas para guia-lo na direção da melhoria contínua, vamos explorar neste artigo algumas formas de medir o processo de planejamento da demanda (vamos deixar de fora métricas de nível de serviço e planejamento operacional), associando-as a problemas comuns enfrentados pela equipe de planejamento.

O PROCESSO

Em processos de planejamento integrado de operações e vendas (S&OP), o planejamento da demanda é o primeiro e mais importante input. A divisão das diversas etapas do processo e seus nomes variam de autor para autor. Para este artigo, adotaremos os nomes da figura abaixo.

Figura 2. Etapas do Planejamento Integrado

Figura 2. Etapas do Planejamento Integrado

Adotamos um processo que divide a etapa da Demanda em quatro fases: Estatística, Plano do Analista, Colaborações e Demanda Irrestrita. Existem outras formas igualmente válidas de organizar o processo, como a previsão base zero e bottom-up dos vendedores até os gerentes regionais, mas, em nossa experiência, estas quatro etapas trazem um bom balanço entre precisão, esforço investido e utilidade do plano.

Estatística

Nesta etapa, modelos matemáticos são aplicados para tentar detectar padrões do passado e extrapolá-los para o futuro. Existem diversos modelos possíveis para diferentes casos, e esta etapa é facilmente agilizada através de mecanismos de seleção automática de modelos. Este primeiro número gera a base sobre a qual as próximas etapas serão discutidas.

Plano do Analista

Nem tudo é explicável por um modelo matemático. O papel do analista de demanda[1] é fundamental para enriquecer o plano com informações externas à série histórica de demanda – como um lançamento de novo produto ou a falta do produto concorrente no mercado – e para fazer ajustes na própria série, como é o caso com vendas fora do normal. Ele deve investir seu tempo com parcimônia, analisando os principais produtos e regiões e deixando a cargo da Estatística as demandas mais estáveis e menos importantes.

Colaborações

Coletar todas as informações relevantes ao plano de demanda dos próximos meses não é um trabalho simples, e dificilmente o analista conseguirá tê-las todas à mão para incluir no plano do analista. A colaboração das áreas mais próximas ao mercado é fundamental para garantir a inclusão de todas as premissas de planejamento, e para gerar comprometimento com o número. O analista monta o melhor plano que consegue com as informações que tem à mão, e sugere este plano aos colaboradores, que podem acatá-lo ou fazer ajustes de acordo com suas impressões do mercado.

Demanda Irrestrita

Com todas as colaborações em mãos, é necessário chegar a um consenso, um único número que será usado para o planejamento de todas as funções da operação e do financeiro. Este consenso é frequentemente alcançado em uma reunião, onde as principais divergências entre os planos são discutidas e um número final é alcançado.

Cada uma destas etapas traz um valor distinto ao processo, e enfrentam problemas distintos de implantação e manutenção, que podem ser detectados e prevenidos com as métricas certas.

MÉTRICAS BÁSICAS

Existem diversas métricas para medir a aderência de planos à realidade. Escolhemos três métricas básicas que, em nossa experiência, atendem perfeitamente às necessidades da esmagadora maioria das empresas. São relativamente fáceis de entender e implantar, livres de escala (o que quer dizer que podemos comparar um produto que vende mil unidades por mês com outro que vende cem mil) e facilmente agregáveis para níveis gerenciais.

A primeira é o MAPE – Mean Absolute Percentage Error, ou Erro Percentual Absoluto Médio. Ele nos diz quanto, em média, estamos errando no nível de agregação de cálculo[2], sem compensar erros negativos com erros positivos. Ou seja, se vendermos mil unidades acima do plano do produto A no Rio de Janeiro, e mil unidades abaixo do mesmo produto em Manaus, estes erros não são compensados. Afinal, uma falta de produtos no centro de distribuição do Rio de Janeiro dificilmente seria compensada por um excesso de estoque em Manaus. Como erramos duas vezes (pelo excesso de estoque em Manaus, e pela possível ruptura de estoque no Rio de Janeiro), temos que contabilizar os dois erros.

Produto Localidade Planejado Real Erro Absoluto MAPE
A RJ 9 10 10% 35%
B RJ 5.000 2.500 100%
C RJ 22 20 10%
A SP 3.000 4.500 33%
B SP 0 0
C SP 400 500 20%

 

A segunda é o WAPE, ou WMAPE – Weighted Mean Absolute Percentage Error, ou Erro Percentual Absoluto Médio Ponderado. Este nos diz algo parecido com o MAPE, porém leva em consideração a importância relativa de cada produto/local no cálculo. Esta importância (ou “peso”) pode ser o volume de vendas, a receita, a margem total de contribuição, ou até mesmo notas de 1 a 10. Isto ajuda a evitar, por exemplo, que produtos de baixo volume distorçam o indicador para cima ou para baixo. Um produto que tenha a venda planejada de 5 unidades e venda 10 unidades tem erro de 100%, mas o impacto operacional e financeiro deste erro é muito menor do que um erro de 20% em um produto que venda 5.000 unidades.

Produto Localidade Planejado Real Erro Absoluto Peso WMAPE
A RJ 9 10 10% 10 54%
B RJ 5.000 2.500 100% 2.500
C RJ 22 20 10% 20
A SP 3.000 4.500 33% 4.500
B SP 0 0
C SP 400 500 20% 500

Figura 4. Exemplo de Cálculo do WMAPE, usando a demanda real como peso

 

A terceira e última métrica deste artigo é o MPE – Mean Percentage Error, ou Erro Percentual Médio. Diferentemente dos dois anteriores, o MPE considera erros negativos e positivos, indicando se o plano tem um viés mais pessimista ou otimista. No exemplo abaixo, o MPE negativo indica que, em média, estamos sendo otimistas com nosso plano.

Produto Localidade Planejado Real Erro Perentual MPE
A RJ 9 10 10% -9%
B RJ 5.000 2.500 -100%
C RJ 22 20 -10%
A SP 3.000 4.500 33%
B SP 0 0
C SP 400 500 20%

Figura 5. Exemplo de Cálculo do MPE

 

Todas as análises que vamos mostrar se utilizam destes três indicadores simples, com pequenas variações de cálculo.

PROBLEMAS DE PROCESSO

Com estas três métricas simples implantadas, a empresa pode então medir a precisão de seu plano de demanda e saber se está acertando no mix de produtos, no balanceamento entre as regionais, se o erro está concentrado em produtos de grande importância, e se existe um viés geral de otimismo ou pessimismo. Mas o que fazer se o erro estiver muito alto, ou em tendência de crescimento? Obviamente, existe uma componente de aleatoriedade no erro que é impossível de controlar e inerente ao mercado em que a empresa opera, mas pode haver componentes do erro trazidas por falhas no próprio processo de planejamento.

Compilamos abaixo alguns dos principais problemas que já encontramos em processos que implantamos e acompanhamos. Estes exemplos podem ser encontrados em processos de planejamento com níveis de maturidade diversos, e em empresas de todos os portes.

Tempo de análise mal investido

Frequentemente, é inviável percorrer e analisar o plano para cada produto, local e mês do horizonte de planejamento. Por isso, é fundamental que o analista de demanda saiba priorizar seu caminho de análise e alocar seu tempo nos pontos mais frágeis do plano. Este problema normalmente tem duas facetas: ou o analista não prioriza e tenta abarcar todo o plano, o que o leva a análises rasas, ou prioriza pelos vetores errados, e acaba deixando de lado pontos críticos.

A primeira pergunta a se fazer é se o tempo do analista está sendo de fato investido para melhorar a Estatística, ou se estamos acabando com um Plano do Analista de precisão pior aos números gerados automaticamente pelos modelos. A resposta vem da simples comparação dos MAPEs e WAPEs destes dois planos contra a demanda nos últimos meses.

Figura 6. Análise Comparativa entre Estatística e Plano do Analista

Figura 6. Análise Comparativa entre Estatística e Plano do Analista

A segunda pergunta é se este problema é localizado, ou generalizado. A análise do MAPE por família e por regionais ajuda na busca da causa raiz do problema. Outra análise útil para este propósito é o gráfico de Pareto do erro absoluto do Plano do Analista comparado à demanda real, o que pode indicar uma concentração do erro em um produto ou local. Podemos encontrar grande concentração de erros em previsões baseada em premissas de ações de marketing que não se realizaram, ou não tiveram a performance esperada.

Finalmente, podemos comparar o WAPE com o MAPE para avaliar se o analista está acertando mais (e logo, provavelmente, investindo mais tempo de análise) nos produtos e regionais mais importantes para a empresa.

Falta de comprometimento com o plano

Como dissemos na introdução, conseguir o comprometimento das áreas comerciais com o processo de planejamento não costuma ser uma tarefa fácil. Raramente o erro de previsão figura entre as metas destas áreas, e quando está lá, é com um percentual pouco significativo. Os colaboradores normalmente investem pouco tempo na análise do plano, o que reflete diretamente na qualidade do mesmo.

Guardar os planos de cada colaborador separadamente e comparar seus MAPEs de alguns meses com os do Plano do Analista é uma excelente maneira de encontrar sintomas de baixo comprometimento. Com a análise em mãos, o analista de demanda pode conversar com os colaboradores individualmente, e tentar sensibilizá-los quanto à importância de um bom plano. Conectar o erro de planejamento com casos de baixo nível de serviço ao cliente é sempre um ótimo argumento. Em último caso, as análises podem também ser levadas para a reunião executiva para ganhar apoio político junto à diretoria.

Colaboradores otimistas ou pessimistas

Metas agressivas existem para desafiar e motivar a equipe comercial, e são uma ferramenta válida e eficaz para aumentar o volume de vendas. Entretanto, geralmente trazem um efeito colateral negativo no planejamento: é difícil separar o número que gostaríamos de vender do número que achamos que provavelmente vamos vender. Nenhum vendedor quer apresentar um plano abaixo do orçamento para sua diretoria, a tendência geral é que estes números venham praticamente iguais. Existe ainda o efeito contrário, quando as metas de vendas são derivadas do próprio plano, o que cria um incentivo para subestimar o plano.

A análise do MPE dos últimos meses dos planos dos colaboradores pode mostrar estes vieses.

Figura 8. Viés da Colaboração de Vendas que utiliza sua Meta como Plano

Obviamente, não estamos dizendo que o orçamento e as metas não devem ser perseguidos. Mas quando sabemos que o cenário mais provável é o não atingimento e aumentamos o plano mesmo assim, só estamos inflando os estoques e piorando o ciclo financeiro da companhia. Cabe à equipe de S&OP negociar os cenários de atendimento da meta com o comercial e a operação, para que os riscos sejam balanceados com os custos associados.

 

Influência hierárquica no processo

A equipe de planejamento integrado, incluindo o analista de demanda, frequentemente tem de cobrar prazos e planos de ação de pessoas com nível hierárquico acima dos deles próprios. Isto é mais evidente em empresas de médio porte, que raramente investem em uma vaga de gerente sênior ou diretor para a função de planejamento, mas acontece igualmente em empresas maiores. Muitas vezes vemos bons analistas de demanda simplesmente acatarem, sem questionamento, os planos de colaboradores na etapa de consenso (Demanda Irrestrita), por sentirem-se constrangidos em questionar os números de gerentes regionais de vendas e gerentes de canal, mesmo sabendo que a precisão destes planos não é boa.

O principal sintoma de que isto pode estar acontecendo é um WAPE da demanda irrestrita constantemente maior que o do plano do analista. Caso isto esteja ocorrendo, recomendamos duas análises. A primeira é a análise do MAPE comparativo entre todos os planos, que pode mostrar se o plano dos colaboradores de fato é menos preciso que o do Analista. Podemos usar o MAPE da Estatística como baliza de referência, e mostrar o MAPE relativo dos outros planos mês a mês no período de análise.

Figura 9. Análise de Influência e Comprometimento com o Processo

A segunda é a análise de influência da colaboração sobre a Demanda Irrestrita, ou seja, sobre o consenso final do processo. Para usar as mesmas métricas, podemos calcular o MAPE entre o plano dos colaboradores e a demanda irrestrita no lugar da demanda real. Um MAPE baixo indica que os dois planos estão bem próximos. Podemos ainda comparar este com o MAPE entre o plano do analista e a demanda irrestrita, comparando as influências.

Figura 10. MAPE Comparativo para Análise de Influência Hierárquica no Planejamento Colaborativo de Demanda

Figura 10. MAPE Comparativo para Análise de Influência Hierárquica no Planejamento Colaborativo de Demanda

CONCLUSÃO

Processos de planejamento integrado geralmente representam mudanças culturais significativas, e são consequentemente muito frágeis e suscetíveis ao fracasso. São muitas vezes vistos como apenas mais um conjunto de reuniões improdutivas, e um desperdício de tempo. Saber quais são os problemas mais comuns e como detectá-los rapidamente é fundamental para reagir antes que o processo perca credibilidade, e caia por terra.

Como a aleatoriedade do erro é, na média, igual para todos os planejadores, podemos descobrir muitas falhas de processo comparando os planos entre si. Para isto, manter as etapas de planejamento bem definidas e separadas é fundamental.

Finalmente, na busca pela melhoria do processo é importante evitar criar um clima de acusações. A mensagem principal deve ser sempre a da colaboração por um objetivo maior.

[1] Estamos usando o termo “analista de demanda” para designar a função de planejamento de demanda. Esta função pode ser exercida por mais pessoas, de diferentes níveis hierárquicos, dependendo da escala da empresa.

[2] O nível de agregação do cálculo é função do nível de detalhe que a operação precisa. Em nossas tabelas de exemplo, caso não fizesse diferença estocar/vender/produzir em SP ou no RJ, deveríamos ter calculado os erros de previsão para os produtos como se houvessem sido planejados para o mesmo local. Deve-se medir apenas no nível que impacta de forma significativa a operação da empresa. Lembre-se do trade-off Utilidade x Esforço x Recursos.

Autores:
Diego de Souza, sócio diretor da Plannera
Daniel Silveira, Especialista em Planejamento da Plannera