Cadeia de Suprimentos: Processos e Evolução

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Cadeia de Suprimentos de uma Empresa
Aula 05
Plano
Estrutura
Operações Táticas
Adquirir
Produção
Converter Entregar
Dar 
Suporte Cumprir
Gestão de 
Suprimentos Logística Pós-venda
Gestão de 
Demanda
De acordo com a figura,
observam-se cinco processos
genéricos desenvolvidos numa
cadeia de suprimentos:
Gestão de Suprimentos:
responsável pela aquisição de
materiais e serviços
Produção – responsável por
converter materiais em bens e
serviços
Logística – Responsável pela entrega de materiais e produtos acabados
Serviço de Pós-Venda – responsável por dar suporte à entrega de bens
e serviços
Gestão da Demanda – responsável por prever, receber e cumprir pedidos
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Gestão da Cadeia de Suprimentos
Para uma boa compreensão da gestão da cadeia de suprimentos, é
importante avaliar a evolução da logística, desde a gestão baseada em
funções, passando pela prática de processos, até alcançar o atual
estágio de gestão da cadeia de suprimentos. Essa evolução, com os
detalhes, pode ser avaliada por meio da ilustração mostrada a seguir:
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Visões de processos de uma Cadeia de Suprimentos
Visão cíclica: Os processos são divididos em ciclos, cada um realizado
nas interfaces entre dois estágios sucessivos da cadeia.
Cada ciclo ocorre na interface entre dois estágios sucessivos:
▪ o ciclo de pedido do cliente (cliente/varejista);
▪ o ciclo de reposição (varejista/distribuidor);
▪ o ciclo de produção (distribuidor/fabricante);
▪ o ciclo de aquisição (fabricante/fornecedor).
A visão cíclica define claramente os processos envolvidos e os
responsáveis por cada um. Além disso, especifica os papéis, as
atribuições de cada membro e o resultado desejado em cada processo.
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Visões de processos de uma Cadeia de Suprimentos
Visão empurrar/puxar: Os processos são divididos em duas categorias:
se são executados em resposta a um pedido do cliente (puxar) ou em
antecipação a um pedido do cliente (empurrar).
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Evolução da Cadeia de Suprimentos
Os conhecimentos logísticos acumulados e desenvolvidos no período
posterior à Segunda Guerra Mundial deveriam proporcionar mudanças
significativas na produtividade industrial no Brasil. Isso acabou não
ocorrendo em função da pouca atenção dada ao controle de custos. A
razão principal era que a economia crescia, a partir dos anos 70 e, ao
mesmo tempo, ocorria o mesmo com a inflação. As características da
economia eram de inelasticidade, vendia-se tudo o que era produzido. A
inflação crescente atingiu seu auge nos anos 80 de modo que as
indústrias preocupavam-se mais em negociar preços com base em
planilhas de custos do que em controlá-los.
O cenário no Brasil mudou com a implantação do Plano Real, em 1994,
que estabilizou a moeda e provocou mudanças nas empresas, que
passaram a se preocupar com o controle de custos.
No resto do mundo, o comportamento gerencial era outro, com
preocupação em modernizar a gestão empresarial, particularmente o
uso dos recursos de produção.
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Evolução da Cadeia de Suprimentos
Os seguintes princípios eram gradativamente implantados:
▪ integração de marketing, pesquisa e desenvolvimento, engineering,
design, produção e distribuição, para oferecimento de produtos ao
mercado, com rapidez;
▪ respostas rápidas às mudanças de demandas, com pequenos lotes
de produção e minimização do setup;
▪ redução do número de fornecedores, com maior qualificação e
envolvimento dos mesmos em cada fase do processo de produção; e
▪ maior delegação de responsabilidade operacional para os setores de
design e de fabricação.
Esses princípios podem ser considerados como fundamentos para a
gestão da cadeia de suprimentos. Entretanto, isso foi conquistado, passo
a passo, vencendo barreiras de sistemas antigos e desconectados dos
objetivos das empresas.
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Evolução da Cadeia de Suprimentos
Evolução da cadeia de suprimentos, com base em cinco abordagens ou
focos
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Integração
Logística
Integração
Corporativa
Parceria
Colaborativas
Colaboração 
na Cadeia de 
Valor
Rede Total 
Conectada
Função
Processo
Intra
Empresa
Inter
Empresa
Relações
Externas
Sistema Total 
de Negócios
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Resposta eficiente ao consumidor (ERC)
O ECR é considerado uma inovação dentro da cadeia de suprimento.
Com o objetivo de aumentar a eficiência e reduzir o ruído (de
comunicação e de trabalho) entre fabricantes, distribuidores e varejistas,
o Efficient Consumer Response está ganhando mais adeptos no Brasil.
Sua origem foi na década de 90 que foi marcada por uma transformação
do cliente, que passou a ser mais exigente ao que compra.
Essa mudança passa pela procura por produtos, preços e
estabelecimentos alternativos, além da valorização do serviço prestado
com qualidade.
Assim, para melhor atender esse novo tipo de cliente surgiu o ECR.
O Efficient Consumer Response foi desenvolvido nos EUA em 1992 e
rapidamente chegou na Ásia, Europa e América Latina.
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Resposta eficiente ao consumidor (ERC)
Antes do desenvolvimento da Resposta Eficiente ao Consumidor havia
muitos problemas de comunicação entre fabricantes, distribuidores e os
varejistas.
Isso prejudicava a cadeia de suprimento dos estabelecimentos, gerando
produtos, preços e serviço sem nenhuma preocupação com o cliente
final.
Empresas de todos os portes podem adotar o ECR, mas alguns fatores
podem dificultar sua implementação:
▪ Inflexibilidade para mudanças de processo
▪ Processos centralizados
▪ Falta de controle de estoque e fiscal
▪ Profissionais sem qualificação
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Resposta eficiente ao consumidor (ERC)
Vale reforçar que o Efficient Consumer Response não é exclusivo de
supermercados, conseguindo impactar positivamente os processos de
outros tipos de negócios.
A implementação do ECR transforma as rotinas internas e externas das
empresas. Mas este esforço vale a pena! Uma das principais vantagens
de implementar a Resposta Eficiente ao Consumidor é:
▪ Redução de custos operacionais,
▪ Maior colaboração entre os membros da cadeia
▪ Reduzir retrabalhos (internos e externos, quando uma tarefa similar é
executada mais de uma vez por parceiros dentro da cadeia)
▪ Otimização de processos
▪ Melhoria no controle e mitigação de ruptura de estoque.
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Resposta eficiente ao consumidor (ERC)
Segundo a ECR Brasil, com a adoção do Efficient Consumer Response,
supermercados do mundo todo conseguem ter uma redução média de
6% a 10% dos custos dentro do volume total de negócios na cadeia de
suprimento, isso apenas com a eliminação de processos ineficientes.
Toda essa eficiência só é possível graças a uma melhor gestão aplicada
pelo ECR dentro da cadeia de suprimento. Assim, os resultados são
repassados para o shopper (comprador) na forma de melhores preços,
qualidade dos produtos e atendimento exemplar.
No Brasil, esse modelo de gerenciamento de supermercados
proporcionou ótimos dados para os empresários. Ainda segundo a ECR
Brasil:
▪ Estoques reduzidos de 25 dias para apenas 15 dias;
▪ Redução da 15% para 4% na falta de produtos dentro dos estoques;
▪ Redução de 69% no tempo de carregamento das entregas entre
indústria e varejo. Isso, apenas com a aplicação da entrega agendada
e de programas de entrega noturna.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
O emprego de modernas técnicas de redução de estoques, lastreadas
na tecnologia da informação e na filosofia JIT, é essencial para a gestão
econômica das empresas. A despeito disso, os estoques são
necessários, porque há um descompasso entre demanda e oferta de
produtos nos setores industriais, comerciais e, também, no setor público,
um grande cliente de produtos.
Comefeito, ainda é válido o conceito de que gerir estoques compreende
o planejamento e a programação das necessidades e o controle de
materiais que são acumulados para utilização próxima, com vistas a
atender regularmente aos usuários quanto a quantidades, prazos,
valores e qualidade requeridos.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
A gestão dos estoques compreende, em termos gerais, os seguintes
pontos:
▪ previsão de demandas;
▪ métodos de controle de estoques;
▪ técnicas alternativas para a redução dos estoques;
▪ uso de recursos físicos para racionalizar o custo dos estoques;
▪ indicadores de desempenho.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
Previsões, em qualquer área do conhecimento, têm sido objeto da
humanidade, como um todo.
São as mais diversas, envolvendo questões pessoais, econômicas,
meteorológicas e muito mais. Poucos ou ninguém previu, com exatidão,
a crise financeira que atingiu os Estados Unidos em 2008 e que ainda
hoje permanece e se expandiu para a Europa.
Economistas explicam, com grande propriedade, o passado, possíveis
causas de crises, mas não conseguem prever o que vai, de fato,
acontecer. Isso não é privilégio dos economistas, ocorre igualmente com
administradores, médicos e outros profissionais.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
Nas empresas e, particularmente, nas áreas relacionadas diretamente
com a produção de bens e de serviços, é essencial que se busque
alguma forma de prever demandas, mesmo que estas sejam
decorrentes de variáveis complexas e muitas vezes aleatórias.
Realizar previsões para planejar operações é atividade essencial,
mesmo que se saiba, de antemão, que erros irão ocorrer. Aí reside uma
diferença entre as previsões em geral, comentadas no início desse texto,
e as previsões operacionais.
Nessas, já sabemos que erros ocorrerão e, para minimizá-los,
empregamos recursos, tanto subjetivos, como, principalmente, os
objetivos, com o auxílio matemático.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
O desenvolvimento da tecnologia tem proporcionado à gestão de
estoques instrumentos para controlar um dos ativos mais valiosos de
qualquer organização, seja pelo valor ou pela criticidade.
Se for considerada uma empresa comercial – uma cadeia de
supermercados, por exemplo –, esse é o principal gerador das receitas,
devendo ser gerido da maneira mais racional possível.
Por outro lado, se considerarmos uma empresa de serviços –
eletricidade, por exemplo –, os estoques de peças de manutenção,
mesmo sem representarem um grande ativo, em termos de valores
envolvidos, passam a ser críticos, porque a confiabilidade do sistema de
distribuição de energia elétrica dependerá da capacidade de resposta às
demandas.
Situação semelhante ocorre com hospitais, onde não pode ocorrer falhas
no suprimento de medicamentos ou de serviços essenciais como
eletricidade, oxigênio e outros assemelhados.
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Métodos e técnicas de precisão de demanda
A despeito desses novos recurso, o erro continua sendo o grande
desafio dos previsores de demandas.
Chopra e Meindl (2010) discorrem sobre as características das
previsões, dividindo-as em quatro categorias:
▪ previsões são sempre imprecisas e assim devem incluir seu valor
esperado e uma medida de seu erro;
▪ previsões de longo prazo são, em geral, menos precisas que as de
curto prazo;
▪ previsões agregadas são mais precisas que as desagregadas;
▪ em geral, quanto mais à montante uma empresa estiver na cadeia
de suprimentos (longe do consumidor final), maior será a distorção
percebida por ela (efeito chicote).
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Previsão de demanda
Existem dois tipos básicos de demandas: dependente e independente.
A demanda dependente está presente nos casos em que um
determinado produto exige um número conhecido de itens para sua
montagem.
Exemplo: indústria automobilística – os carros possuem uma lista de
materiais e o planejamento estabelece a quantidade de veículos de
determinado modelo que serão produzidos durante um certo tempo. Está
relacionada à produção puxada.
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Previsão de demanda
A demanda independente é aquela que está ligada a ocorrências de
natureza aleatória e, por essa razão, é objeto de estudos que têm
produzido diversos métodos, estatísticos ou não, voltados para sua
previsão.
Exemplo: indústria de alimentos, que depende de fatores passados e
futuros, estes relacionados à economia, à capacidade financeira dos
consumidores, a políticas tributárias e a outros fatores aleatórios. Está
relacionada à produção empurrada.
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Previsão de demanda
O principal objetivo de qualquer método aplicável à previsão de
demandas é o de reduzir incertezas, portanto não existe um método
infalível de prever o futuro de vendas, de preços, de consumo, de
tempos de ressuprimento (lead time) ou de qualquer outra forma de
necessidade. Para simplificar, sem nos aprofundarmos em tantas teorias
a respeito, consideramos como de duas naturezas as principais técnicas
de previsão:
Qualitativas (qualiquantitativas)
Envolvem intuição, experiência e julgamento, feitos individualmente ou
por um grupo de pessoas. Em muitas situações, sofisticadas e
dispendiosas técnicas baseadas em dados objetivos podem ser
substituídas, muitas vezes com vantagens, por processos que
consideram a experiência acumulada de profissionais atuantes em
determinada área. Em situações em que ocorram mudanças frequentes
de tecnologia, por exemplo, a intuição baseada em experiência poderá
ser a vantagem competitiva, na medida em que se admita correr riscos
calculados.
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Previsão de demanda
Um exemplo de previsão feita em base subjetiva é a compra de
mercadorias no mercado futuro, quando se faz uma previsão de
ocorrência de um certo preço ou uma demanda no futuro e, com base
nisso, aceita-se o risco de que isso não ocorra.
Base subjetiva não significa ausência de técnica, pelo contrário, é
necessário usar métodos adequados para extrair conhecimentos dos
especialistas.
Na realidade, consideramos mais adequado o termo qualiquantativo,
porque muitas variáveis assumidas são de origem ou transformadas em
dados numéricos.
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Previsão de demanda
Um desses métodos é o Delphi, que tem sido empregado como uma das
mais poderosas ferramentas subjetivas para realizar previsões.
Consiste em reunir um grupo de pessoas especializadas no objeto cuja
previsão deverá ser feita, e aplicar ao mesmo um processo não
identificado de iteração controlada. Cada componente é submetido a
uma entrevista estruturada (baseada em um questionário-padrão) sem
que possa comunicar-se com os demais integrantes do grupo. As
informações recebidas são tabuladas, sintetizadas e retornam para
conhecimento de cada componente. Cada integrante do grupo é
estimulado a comparar as suas previsões com o que seria a opinião
média do grupo. Poderá, então, modificar (ou não) a sua previsão inicial.
O processo poderá ser repetido uma ou mais vezes até que um
resultado próximo ao consenso seja alcançado.
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Previsão de demanda
Quantitativas
São aquelas baseadas em Estatística, ainda utilizadas intensivamente
para a realização de previsões.
Estas dependem, primordialmente, de dois fatores: os intrínsecos e os
extrínsecos.
Os primeiros estão relacionados ao comportamento usual dos itens de
material em relação às operações regulares da organização.
Os fatores extrínsecos são aqueles que modificam o comportamentodas
demandas em função de ocorrências externas, tais como regulação
governamental, guerras, retaliações comerciais, mudanças cambiais,
variações climáticas, efeitos de moda, etc.
Em geral, são de natureza aleatória ou, no máximo, dependentes de
cenários que possam ser desenhados com antecedência. As técnicas
objetivas serão detalhadas a partir deste ponto.
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Previsão de demanda
A previsão de demandas, por meio de recursos estatísticos, é realizada
pela projeção de dados históricos para um futuro predeterminado.
Como regra geral, isso é realizado ajustando-se graficamente os dados
em relação a uma variável independente (o tempo, por exemplo),
extrapolando-se a curva obtida para um período futuro desejado.
Em situações estatisticamente estáveis, essa técnica poderá ser
utilizada com sucesso.
Na prática, entretanto, isto não ocorre com a frequência que seria
desejável, razão por que instrumentos estatísticos mais sofisticados
devem ser empregados.
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Principais componentes associados à previsão de demandas
▪ demanda média;
▪ tendência da média;
▪ grau de correlação;
▪ graus de sazonabilidade e de ciclicidade;
▪ variações estocásticas, caracterizadas pela média, desvios,
tendência, sazonabililidade e ciclicidade.
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Principais componentes associados à previsão de demandas
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Demanda regular, sem as
variações decorrentes de
tendência, sazonabilidade ou
variações outras.
Este gráfico representa um
item com crescimento
(tendência) a partir da semana
5. Não se percebe a presença
de características sazonais.
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Principais componentes associados à previsão de demandas
O gráfico representa um item que deve, em princípio, ser caracterizado
por uma variação sazonal, caracterizada por picos e vales, além de
tendência
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Previsão de demandas
Existem dezenas de métodos para previsão de demandas, alguns
redundantes. A escolha do método estatístico mais adequado dependerá
da contribuição de cada um dos componentes citados para o caso
considerado. Com base nessa avaliação, deverá ser tomada a decisão
aplicável à previsão das demandas necessárias para a programação de
compras, de produção e de vendas de uma empresa. Para cada um dos
casos, poderá ser empregado um método diferente.
Os métodos mais comuns no mundo real das empresas, dependendo de
tamanho e complexidade, são:
▪ média aritmética;
▪ média móvel;
▪ média ponderada exponencialmente;
▪ regressão;
▪ modelos econométricos (Box-Jenkins).
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Média aritmética
É o processo mais comum, dada sua simplicidade de conceituação e
cálculo. Ainda é muito empregado, mesmo considerando-se a distorção
que, em geral, apresenta. Trata-se de uma medida de tendência central
obtida a partir de uma massa dispersa de dados.
O grau de confiabilidade da média aritmética é baixo por não levar em
conta a dispersão dos dados considerados. É obtida a partir de uma
certa quantidade de dados dispersos. Por exemplo, dois conjuntos de
dados – um com os números 3, 9 e 18, e outro com 8, 9 e 13 – têm a
mesma média, 10, e são, obviamente, completamente diferentes. O
primeiro é menos uniforme, com maior dispersão de dados, enquanto o
segundo é menos disperso.
A média aritmética somente deverá ser empregada em situações 
que apresentem pequeno grau de variação, de tendência e de 
sazonabilidade.
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Média aritmética
Exemplo: Determine a média aritmética do consumo semanal de fraldas
infantis durante o primeiro trimestre do ano, em semanas (13).
Dados:
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ഥ𝒙 =
σ𝒙
𝒏
ҧ𝑥 =
2000 + 1800 + 2100 + 1900 + 2400 + 2300 + 2500 + 2200 + 2400 + 2600 + 2500 + 2400 + 2100
13
ഥ𝒙 =
𝟐𝟗. 𝟐𝟎𝟎
𝟏𝟑
= 𝟐. 𝟐𝟒𝟔
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Média aritmética
No Excel: Utilizaremos a função =MÉDIA()
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Média Ponderada
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ഥ𝒙 =
σ𝒇𝒙
𝒏
ഥ𝒙 =
𝟒𝟎𝟎 + 𝟕𝟓𝟎 + 𝟏𝟓𝟎𝟎 + 𝟑𝟏𝟓𝟎 + 𝟏𝟐𝟎𝟎 + 𝟗𝟎𝟎 + 𝟓𝟎𝟎
𝟐𝟓
ഥ𝒙 =
𝟖𝟒𝟎𝟎
𝟐𝟓
= 𝟑𝟑𝟔
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Média Móvel Simples
É uma outra forma de calcular médias, com maior precisão. Trata-se de
uma média aritmética, calculada período a período, de uma série de
dados, com a substituição, a cada período, do dado mais antigo,
substituído pelo mais recente. O número de dados para a determinação
da média móvel é constante. O conceito pode ser representado,
matematicamente, pela fórmula a seguir:
xm = média móvel, calculada no período t
t = período atual, o mais recente
n = número de períodos considerados para o cálculo da média móvel
xt-n+1 = consumo (demanda) mais antigo
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ഥ𝒙𝒎 =
ഥ𝒙𝒕 + ഥ𝒙𝒕−𝟏 + ഥ𝒙𝒕−𝟐……+ ഥ𝒙𝒕−𝒏+𝟏
𝒏
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Média Móvel Simples
Exemplo: Uma empresa, fabricante de peças WR, teve neste ano, o
seguinte volume de vendas de seu produto AM. Determine a previsão
para agosto, considerando método da média móvel n=3:
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Mês Quantidade
Janeiro 4.100
Fevereiro 3.800
Março 3.800
Abril 4.000
Maio 4.100
Junho 4.200
Julho 4.900
𝑀𝑀𝑆 =
4.900 + 4.200 + 4.100
3
=
13.200
3
= 4.400
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Média Móvel Simples
Exercício: Pelo método da média móvel simples (n=4), uma
determinada empresa que fazer sua previsão de demanda para os
meses de Janeiro, Fevereiro e Março. Abaixo as demandas do ano de
2.019:
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Mês Quantidade
Janeiro 3.500
Fevereiro 3.675
Março 3.859
Abril 4.052
Maio 4.254
Junho 4.467
Julho 5.003
Agosto 5.603
Setembro 6.276
Outubro 7.029
Novembro 7.872
Dezembro 8.817
𝐽𝑎𝑛 =
8.817 + 7.872 + 7.029 + 6.276
4
= 7.499
𝐹𝑒𝑣 =
7.499 + 8.817 + 7.872 + 7.029
4
= 7.804
𝑀𝑎𝑟 =
7.804 + 7.499 + 8.817 + 7.872
4
= 7.998
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Média móvel ponderada exponencialmente
É um método semelhante ao da média móvel, com cálculos simples,
apesar de um conceituação matemática complexa. A vantagem do
ajustamento exponencial é que ele pode ser ampliado, considerando-se,
por exemplo, situações de demandas com tendência e mesmo
demandas sazonais.
A formulação se baseia na última previsão realizada (xt-1), na demanda
atual (Dt) e em um coeficiente  ( com valor entre 0 e 1) semelhante ao n
da média móvel, porém com valor inverso. O cálculo da nova média xt
consiste em aplicar esses valores, de acordo com a seguinte equação:
Aula 05
Seção 4
 
1)1( −−+= ttt xDx 
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Média móvel ponderada exponencialmente
A equação apresentada para o ajustamento exponencial pode ser
interpretada assim:
Para se calcular a média no período atual, válida como previsão para o
próximo, é necessário conhecer apenas a demanda (consumo) mais
recente (Dt) e a previsão feita no período imediatamente anterior (xt-1).
Com esses dados, mais o coeficiente , pode-se calcular qualquer
média, para qualquer número de termos, dependendo do valor de  que
for escolhido.
Assim, o coeficiente  é quem determina o nível de ponderação da
média a ser calculada. Quando  for igual à unidade, significa que 100%
de ponderação estarão sendo dados ao dado mais recente, não
havendo, portanto, determinação da média e, sim, a repetição da
demanda mais recente como previsão para o próximo período. Na
prática, o valor de  está situado entre 0,10 e 0,40.
Aula 05
Seção 4
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Média móvel ponderada exponencialmente
Como afirmado anteriormente, há uma relação entre n e , estabelecida
pelas seguintes equações:
Aula 05
Seção 4
 

-2
=n
 
1
2
+
=
n

A tabela a seguir estabelece a relação entre os dois coeficientes.
 

-2
=n 𝑛 =
2 − 0,40
0,40
= 4
𝛼 =
2
𝑛 + 1
𝛼 =
2
5 + 1
= 0,33
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Exemplo: Considerar que a demanda a longo prazo para um certoproduto é relativamente estável, e a constante de ajuste (Suavização
Exponencial) igual a 0,30 é a satisfatória.
Se o método de média ponderada com suavização exponencial foi
utilizado, como uma prática contínua, uma previsão teria que ter sido
feita para o período anterior. Considerando que a previsão para o
período anterior foi de 1100 unidades, e que 1000 unidade foi a
demanda real, em vez de 1100 unidades, qual a previsão para esse
mês?
𝑀𝑀𝑃𝐸 = 𝐶𝑅𝑒𝑎𝑙 × 𝛼 + 1 − 𝛼 × 𝑃𝑎𝑛𝑡
Onde:
𝐶𝑅𝑒𝑎𝑙 = Consumo Real
𝑃𝐴𝑛𝑡= Previsão anterior
𝑀𝑀𝑃𝐸 = 1.000 × 0,30 + 1 − 0,30 × 1.100 = 1.070
Aula 05
Seção 4
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Ciclo de vida do produto
O ciclo de vida do produto são as fases de que um produto passa.
Desde seu lançamento até o momento que é descontinuado.
Ter o ciclo de vida do produto bem definido capacita a empresa a
identificar em qual momento um produto está.
Se ele já alcançou seu pico de lucratividade, quando é necessário fazer
um novo lançamento e da importância de investir em Pesquisa e
Desenvolvimento para desenvolver novos produtos.
A administração do ciclo de vida do cliente envolve o estudo de várias
métricas importantes para se definir o estágio em que um produto está e
qual ação tomar frente a isso. As métricas que devem ser
essencialmente observadas são:
▪ Número de vendas;
▪ Custo do investimento;
▪ Concorrência;
▪ Lucro.
Aula 05
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Ciclo de vida do produto
O ciclo de vida do produto pode ser dividido em 4 fases: introdução no
mercado, estágio de crescimento, estágio de maturidade e estágio de
declínio.
Aula 05
42 de 45 MFP – 01/2020 – v1
Ciclo de vida do produto
Fase de introdução no mercado
A introdução no mercado é o momento em que o produto é lançado.
Essa é a etapa mais cara do ciclo de vida de um produto. Os
investimentos de marketing para alcançar os primeiros clientes são
elevados.
Como é um momento de “criar” a demanda pelo produto é comum que o
número de vendas seja baixo e não haja lucratividade na operação.
Os esforços são focados em visibilidade e distribuição.
Aula 05
Fonte: Google Imagens
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Ciclo de vida do produto
Estágio de crescimento do produto
Neste estágio o investimento no lançamento começa a dar resultados. O
produto já é reconhecido pelos clientes, as vendas por indicação
começam a crescer e a taxa de recompra por um mesmo cliente são
maiores.
É importante reforçar que na fase de introdução o Custo de Aquisição
(CAC) tende a ser bem maior, esses primeiros clientes, que gostam do
produto, recompram e indicam aos amigos e familiares, fazem com que
essa conta estabilize sem novos gastos.
Também é na fase do crescimento que surgem a maioria dos
concorrentes. Com o sucesso do produto lançado outras empresas
naturalmente aproveitam a oportunidade, com mais opções de escolha a
tendência é uma baixa nos preços.
Por exemplo: a redução de preços da Uber quando a 99 começou a se
popularizar.
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Ciclo de vida do produto
Estágio de maturidade
No estágio de maturidade existe um grande volume de vendas, mas a
taxa de crescimento começa a estagnar. O produto está conhecido no
mercado, os custos está estáveis com o aumento das vendas e a
redução do preço.
Esse é o momento em que o mercado é quase 100% atendido e está
cheio de concorrentes. É comum que nessa fase comece a “guerra por
participação de mercado”.
As promoções começam a surgir, os preços são ainda mais reduzidos e
se a empresa se descuidar acaba sendo empurrada para a quarta etapa
do ciclo de vida do cliente de forma precoce.
Aula 05
Fonte: Google Imagens
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Ciclo de vida do produto
Estágio de declínio
O declínio é o fim do ciclo de vida de um produto. Nessa fase as vendas
começam a cair, seja por pressão dos concorrentes ou pelo surgimento
de novas tecnologias.
O declínio também pode ser causado pela inercia, os clientes
simplesmente se cansaram daquele produto e estão procurando por
uma experiência nova.
No declínio o mercado se torna “oceano vermelho“. Existem muitos
concorrentes, o preço de venda do produto despenca e é o momento da
empresa reduzir os investimentos em marketing e comercial.
Nesse cenário a empresa pode tomar algumas atitudes:
▪ Fazer o lançamento de novas funcionalidades no produto ou
variações (sabores diferentes, aplicações em outros mercados, etc)
buscando prolongar o ciclo de vida do produto.
▪ Ativar a equipe de pesquisa e desenvolvimento e lançar um novo
produto e reiniciar o ciclo.
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