Top 5 Ferramentas para Gerenciar Riscos de Cadeia de Suprimentos Orientada pela Demanda

Ao analisar risco na cadeia de suprimentos, gerentes de logística tendem a focar em disrupções generalizadas como desastres ambientais e pandemias. De fato, são esses eventos que mais impactam diretamente o consumidor final e capturam a atenção da mídia mainstream.

Existem, no entanto, mudanças menos visíveis mas não menos poderosas que podem igualmente descarrilar uma cadeia de suprimentos despreparada. Entre estas está a disrupção da cadeia de suprimentos orientada pela demanda, ditada por mudanças repentinas no comportamento do consumidor. Em nossa economia de cadeia de suprimentos orientada pela demanda, este tipo de disrupção é tão importante para planejar.

Embora diferente na natureza, risco orientado pela demanda pode ser afetado por risco de oferta. Como resultado da pandemia de COVID-19, por exemplo, mercados de consumo viram uma influxo de máscaras faciais de designer, purificadores de ar HEPA e álcool em gel.

Como consumidores comem, e de quem compram sua comida, também mudou como resultado de lockdowns. Segundo um estudo recente da EIT, hábitos alimentares mudaram em 2020, com mais pessoas comendo em casa, pedindo delivery ou comprando mantimentos online. Aqueles que comiam fora nas cidades escolheram restaurantes locais independentes em vez de grandes redes. Para compras presenciais, muitos optaram por lojas menores em vez de supermercados.

Muitos gerentes de logística são bem versados nos riscos colocados às fontes de suprimento após desastres ambientais. O que podem estar negligenciando é o efeito que tais eventos estão tendo na demanda do consumidor a longo prazo. Diante das realidades da mudança climática, muitos compradores estão escolhendo produtos e serviços mais sustentáveis. Clientes hoje estão se perguntando se há uma versão mais sustentável do produto que querem, se realmente precisam daquele item amanhã, ou se precisam do produto de qualquer forma.

Uma das maneiras mais rápidas de a demanda mudar é através da cultura popular. Influenciadores celebridades podem mudar que tipos de roupas ou cosméticos consumidores querem num piscar de olhos, quando fotografados na rua ou em evento de tapete vermelho. Se a marca beneficiada por essa exposição não planejou antecipadamente para um pico de vendas, pode enfrentar backlogs e perder negócios para concorrentes mais preparados.

Embora essas tendências nem sempre sejam fáceis de prever — quem sabia que fidget spinners decolariam? — certos insiders da indústria aprenderam a ler o mercado e podem ver mudanças chegando antes da maioria.

Felizmente, risco orientado pela demanda é mais fácil de prever que risco de oferta, devido à ampla seleção de fontes de dados disponíveis e a tecnologia de analytics projetada para processar esses dados. Dependendo da maturidade da sua cadeia de suprimentos, você pode precisar fazer mudanças nos seus processos e pessoas para utilizar efetivamente essas ferramentas. Seguem cinco abordagens essenciais para incorporar na sua estratégia de mitigação de risco.

Capturando novos inputs de demanda

Previsões de demanda tipicamente olham adiante cerca de 30-90 dias. Mas uma janela tão grande é ampla demais para capturar insights utilizáveis. Ao rastrear histórico de vendas de curto prazo e causais de demanda relacionados, empresas podem obter insights quase em tempo real dentro do mês para fazer previsões mais relevantes.

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

Modelagem de demanda

Um modelo de demanda ajuda a prever comportamento futuro do cliente baseado em experiência passada. Quanto mais fontes externas você incorporar no seu modelo, mais preciso e preditivo ele se torna. Fontes externas podem incluir feeds de mídia social, informação competitiva, previsões meteorológicas e dados POS. Acoplado com fontes de dados internos como histórico de vendas, promoções e introduções de novos produtos, esta informação pode pintar um quadro muito mais preciso de comportamento passado e tendências futuras.

Previsão probabilística

Quando a previsão é baseada em múltiplas variáveis, a velha abordagem determinística de "um número" é simplista demais. Em contraste, um processo de previsão probabilístico, ou estocástico, leva incerteza em conta para ajudar a gerenciar risco. Com previsão probabilística, algoritmos avançados analisam múltiplas variáveis de demanda para calcular a probabilidade de cada resultado possível, então determinam qual é mais provável de ocorrer. Isso oferece uma maneira muito mais confiável de fazer previsões quando padrões de demanda são variáveis, 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 chave para analisar efetivamente os dados que você coleta. Software de previsão de demanda que emprega abordagem probabilística modela automaticamente demanda bottom-up para itens individuais. Ele analisa linhas de pedido para modelar tanto quantidades de demanda históricas quanto frequência de demanda, para dar uma estimativa precisa de volatilidade. O sistema certo entenderá a diferença entre pedido em massa de 20 unidades e venda de unidades únicas do mesmo produto 20 vezes. Também lida com demanda intermitente de "cauda longa" para produtos de movimento mais lento, que são difíceis de prever. Planeja fatores de mercado como tendências ou sazonalidade, bem como fatores organizacionais como promoções de moldagem de demanda, novos produtos, viés de previsão e efeito chicote.

Insight humano e planejamento multifuncional

Uma vez que você gerou uma previsão de probabilidade de baseline, precisa de pessoas no negócio para refiná-la adicionando seu conhecimento e expertise. Fatores complexos de demanda, como contradições no comportamento do consumidor, são melhor desempacotados por uma equipe inteira de analistas humanos.

Pegue um exemplo da indústria da moda. Compradores Gen Z tendem a priorizar sustentabilidade e preferem roupas secondhand "upcycled". Eles também são o grupo demográfico mais provável de comprar de empresas "fast-fashion" para acompanhar tendências em mudança. Para dar sentido a tais contradições, os compradores de moda que analisam tendências precisam comparar notas com merchandisers que estão mais próximos dos números reais de vendas. Em qualquer cadeia de suprimentos, quanto mais pessoas você puder envolver no refinamento de previsões de demanda através de finanças, marketing, vendas, operações e seus parceiros de canal, mais precisas essas previsões se tornarão ao longo do tempo.

Como o guru da cadeia de suprimentos Martin Christopher uma vez disse, "Empresas individuais não competem mais como entidades autônomas, mas sim como cadeias de suprimentos." Nunca este sentimento foi mais verdadeiro do que hoje. Aquelas empresas cujas cadeias de suprimentos são melhores para sentir e reagir à variabilidade de demanda não apenas serão as mais resilientes a risco; também serão capazes de garantir os melhores resultados de negócios gerais.

David Barton é gerente geral, Américas, na ToolsGroup.