Cinco ferramentas para gerenciamento de risco orientado pela demanda

Ao analisar o risco da cadeia de suprimentos, os gerentes de logística tendem a se concentrar em interrupções generalizadas, como desastres ambientais e pandemias. Na verdade, são esses eventos que impactam mais diretamente o consumidor final e chamam a atenção da mídia de notícias mainstream.

Existem, no entanto, mudanças menos visíveis, mas não menos poderosas, que podem, da mesma forma, inviabilizar uma cadeia de suprimentos despreparada. Entre eles, está a interrupção da cadeia de suprimentos impulsionada pela demanda, ditada por mudanças repentinas no comportamento do consumidor. Em nossa economia da cadeia de suprimentos impulsionada pela demanda, esse tipo de interrupção é tão importante quanto o planejamento.

Embora de natureza diferente, o risco impulsionado pela demanda pode ser afetado pelo risco de oferta. Como resultado da pandemia COVID-19, por exemplo, os mercados de consumo viram um influxo de máscaras faciais de designers, purificadores de ar HEPA e desinfetantes para as mãos.

A forma como os consumidores comem e de quem compram seus alimentos também mudou como resultado dos bloqueios. De acordo com um estudo recente do EIT, os hábitos alimentares mudaram em 2020, com mais pessoas comendo em casa, fazendo pedidos de entrega ou comprando mantimentos online. Aqueles que comiam fora nas cidades escolheram restaurantes locais independentes em vez de redes maiores. Para compras em pessoa, muitos optaram por lojas menores em vez de supermercados.

Muitos gerentes de logística estão bem familiarizados com os riscos apresentados às fontes de abastecimento na esteira de desastres ambientais. O que eles podem estar negligenciando é o efeito que tais eventos estão tendo na demanda do consumidor de longo prazo. Diante da realidade das mudanças climáticas, muitos compradores estão optando por produtos e serviços mais sustentáveis. Os clientes hoje estão se perguntando se há uma versão mais sustentável do produto que desejam, se eles realmente precisam desse item amanhã ou se realmente precisam do produto.

Uma das maneiras mais rápidas pelas quais a demanda pode mudar é por meio da cultura popular. Os influenciadores das celebridades podem mudar os tipos de roupas ou cosméticos que os consumidores desejam por um centavo, quando fotografados na rua ou em um evento no tapete vermelho. Se a marca que se beneficia com essa exposição não planejou com antecedência um aumento nas vendas, ela pode enfrentar atrasos e perder negócios para seus concorrentes mais preparados.

Embora essas tendências nem sempre sejam fáceis de prever - quem diria que os spinners de fidget iriam decolar? - certos membros do setor aprenderam a ler o mercado e podem ver as mudanças chegando mais cedo do que a maioria.

Felizmente, o risco gerado pela demanda é mais fácil de prever do que o risco de fornecimento, devido à ampla seleção de fontes de dados disponíveis e à tecnologia analítica projetada para processar esses dados. Dependendo da maturidade de sua cadeia de suprimentos, você pode precisar fazer mudanças em seus processos e pessoas para utilizar essas ferramentas de forma eficaz. A seguir estão cinco abordagens essenciais para incorporar em sua estratégia de mitigação de risco.

Captura de novas entradas de demanda. As previsões de demanda normalmente são feitas em 30-90 dias. Mas uma janela tão grande é muito ampla para capturar insights úteis. Ao rastrear o histórico de vendas de curto prazo e as causas de demanda relacionadas, as empresas podem obter insights quase em tempo real durante o mês para fazer previsões mais relevantes.

As empresas também devem maximizar o volume e a variedade das fontes de dados que coletam. Detalhes como sentimento social, ponto de venda (POS), estoque e disponibilidade na prateleira ajudam a melhorar a visibilidade da demanda de curto prazo.

Modelagem de demanda. Um modelo de demanda ajuda a prever o comportamento futuro do cliente com base na experiência anterior. Quanto mais fontes externas você incorpora em seu modelo, mais preciso e preditivo ele se torna. Fontes externas podem incluir feeds de mídia social, informações competitivas, previsões do tempo e dados de PDV. Juntamente com fontes de dados internas, como histórico de vendas, promoções e lançamentos de novos produtos, essas informações podem pintar uma imagem muito mais precisa do comportamento passado e tendências futuras.

Previsão probabilística . Quando a previsão é baseada em múltiplas variáveis, a antiga abordagem determinística de “um número” é muito simplista. Em contraste, um processo de previsão probabilístico ou estocástico leva a incerteza em consideração para ajudar a gerenciar o risco. Com a previsão probabilística, algoritmos avançados analisam várias variáveis ​​de demanda para calcular a probabilidade de cada resultado possível e, em seguida, determinar qual é a mais provável de ocorrer. Isso oferece uma maneira muito mais confiável de fazer previsões quando os padrões de demanda são variáveis, o histórico de pedidos é limitado (como, por exemplo, com novos produtos) ou fatores como sazonalidade entram em jogo.

Software de previsão de demanda . Escolher o software certo é a chave para analisar com eficácia os dados que você coleta. O software de previsão de demanda que emprega uma abordagem probabilística modela automaticamente a demanda de baixo para cima para itens individuais. Ele analisa as linhas de pedido para modelar quantidades históricas de demanda e frequência de demanda, para fornecer uma estimativa precisa da volatilidade. O sistema certo compreenderá a diferença entre fazer um pedido em massa de 20 unidades e vender 20 unidades únicas do mesmo produto. Ele também lida com a demanda intermitente de “cauda longa” para produtos de movimentação mais lenta, que são difíceis de prever. Ele planeja fatores de mercado, como tendências ou sazonalidade, bem como fatores organizacionais, como promoções de modelagem de demanda, novos produtos, viés de previsão e o efeito chicote.

Visão humana e planejamento multifuncional. Depois de gerar uma previsão de probabilidade de linha de base, você precisa que as pessoas da empresa refinem-na adicionando seu conhecimento e experiência. Fatores de demanda complexos, como contradições no comportamento do consumidor, são melhor resolvidos por uma equipe inteira de analistas humanos.

Veja um exemplo da indústria da moda. Os compradores da Geração Z tendem a priorizar a sustentabilidade e preferem roupas de segunda mão “recicladas”. Eles também são o grupo demográfico mais provável de comprar de empresas de "moda rápida" para acompanhar as tendências em constante mudança. Para entender essas contradições, os compradores de moda que analisam as tendências precisam comparar as observações com os comerciantes que estão mais próximos dos números reais de vendas. Em qualquer cadeia de suprimentos, quanto mais pessoas você envolver no refinamento das previsões de demanda em finanças, marketing, vendas, operações e seus parceiros de canal, mais precisas essas previsões se tornarão com o tempo.

Como o guru da cadeia de suprimentos Martin Christopher disse uma vez:“As empresas individuais não competem mais como entidades autônomas, mas sim como cadeias de suprimentos”. Nunca esse sentimento foi mais verdadeiro do que hoje. As empresas cujas cadeias de suprimentos são mais capazes de sentir e reagir à variabilidade da demanda não serão apenas as mais resistentes ao risco; eles também serão capazes de garantir os melhores resultados gerais de negócios.

David Barton é gerente geral para as Américas da ToolsGroup.