Como realizar ajustes no planejamento da demanda no pós-pandemia

O planejamento da demanda, em tempos de Covid-19, sofreu um impacto gigantesco. Muitas empresas que perceberam variações não esperadas em suas demandas, ora para cima (produtos sanitizantes, alimentos prontos), ora para baixo (passagens aéreas, turismo), tiveram que desligar seus algoritmos e repensar o processo de planejamento, tentando “olhar para o futuro” e esquecer um pouco os dados históricos. Ao fim da quarentena, o processo de planejamento deve retornar ao “novo normal”, e ajustes nos dados históricos serão necessários.

Figura 1 – Durante a pandemia, o planejamento de demanda teve que ser ajustado, visto que os dados passados de vendas não refletem os efeitos durante a pandemia. Após a crise, ajustes precisarão ser feitos nos dados históricos para o retorno do processo normal. Imagem: Jan Vašek por Pixabay

Para lidar com essa mudança sem precedentes no comportamento da demanda, nós do ILOS fizemos uma Live no início de maio para discutir quais ajustes no processo de planejamento da demanda precisariam ser feitos durante e após a pandemia e as tendências prevalentes para o futuro. Um ponto discutido e fundamental é: em que momento devemos considerar o retorno ao processo tradicional de planejamento? E quais ajustes precisam ser feitos nas séries históricas, para podermos retornar ao uso dos algoritmos de previsão?

Para saber em que momento devemos retornar ao processo mensal de planejamento da demanda, sugerimos o cálculo e acompanhamento do coeficiente de variação (CV) diário (ou semanal) das curvas de demanda dos produtos. O coeficiente de variação é a razão entre o desvio padrão médio e a demanda média, de maneira que é um indicador da variabilidade da curva de demanda. Durante a pandemia, o CV aumentou muito, visto que houve grande variabilidade na demanda, portanto é de se esperar que, com o fim da pandemia, este indicador retorno aos valores anteriores. Este, portanto, é um indicativo que o retorno ao processo original pode ser realizado (Figura 2).

Figura 2 – O cálculo do CV das séries históricas indica o momento de retornar ao uso dos algoritmos de previsão de vendas. Fonte: ILOS

Para o ajuste das séries históricas, é importante entender os componentes das séries de vendas (nível, tendência, ciclo e sazonalidade) e analisar qual será o comportamento futuro da série, de acordo com as expectativas e aferições de mudança no padrão de consumo de determinados produtos, categorias e segmentos. Por exemplo, no caso de papel higiênico, em que houve um aumento momentâneo nas vendas, porém com o padrão de consumo mantido, um ajuste na sazonalidade da série deve ser suficiente. Comparar o índice sazonal do mês em anos anteriores com o fator sazonal de março/20 é uma forma de definir qual o fator multiplicativo deverá ser aplicado nos dados ao longo da crise. Este mesmo procedimento pode ser aplicado para demandas que sofreram quedas abruptas, em que se espera o retorno ao patamar anterior de vendas após a crise do coronavírus.

Já para produtos sanitizantes, também ocorreu um aumento abrupto nas vendas pela necessidade de higienização constante, porém é de se esperar um patamar de vendas superior àquele visto antes da pandemia, pois as pessoas passarão a se preocupar mais com limpeza e higiene. Neste caso, será necessário fazer, além do ajuste da sazonalidade para tratar deste pico de vendas durante a crise, uma correção no nível na série de vendas, pois o padrão de consumo levará a uma maior utilização do produto, de maneira perene (Figura 3).

Figura 3 – Ajuste de baseline para produtos cuja demanda foi afetada pelo novo coronavírus. Fonte: ILOS

Acompanhar o coeficiente de variação das séries históricas para definir em qual momento devemos retornar ao processo de planejamento tradicional, identificar o comportamento da demanda na nova realidade e realizar os ajustes necessários será fundamental para sair da crise com um processo de planejamento da demanda regularizado. Vale conferir a nossa live para entender quais tendências são esperadas para a demanda no futuro, e como reavaliar o processo de planejamento ao longo da crise.