Aula 6 –Previsão e Mensuração da Demandaem Marketing

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Aula 6 – Previsão e Mensuração da Demanda em Marketing 
1- Identificar o conceito e as características da previsão e mensuração da demanda; 
2- Reconhecer os requisitos da previsão e mensuração da demanda; 
3- Relacionar a classificação dos métodos de previsão e mensuração da demanda; 
4- Verificar os requisitos básicos para a elaboração da previsão de demanda. 
 
Conceituação e características: 
O planejamento do processo de distribuição depende da visão que você já tem (bagagem que 
possui) da forma como a demanda dos produtos vai evoluir no futuro. 
O varejista precisa definir um plano de pedidos aos fornecedores e, estes, precisam programar 
as encomendas de matéria-prima e de componentes necessários à fabricação de seus 
produtos. 
 
ATENÇÃO: 
É necessário também prever a mão de obra necessária, instalações fixas, depósitos, recursos 
financeiros e um sem-número de variáveis que exigem tempo para serem concretizadas. 
Assim, projeções da demanda bem elaboradas e robustas podem significar ganhos 
competitivos, econômicos e financeiros para a empresa e para a cadeia de suprimento em que 
ela se insere. 
Sistemas de previsão de demanda 
Embora extremamente necessária, a previsão da demanda, por envolver desdobramentos 
futuros que dependem de aspectos políticos, econômicos e sociais, não só do país, como 
também do exterior, está necessariamente sujeita a erros. 
Por outro lado, dependendo dos objetivos da organização, as projeções da demanda podem 
envolver prazos (ou horizontes) variados. 
Requisitos Ross (1998) indica 6 requisitos básicos para a elaboração de uma previsão 
satisfatória da demanda: 
1. Horizonte da previsão: os executivos de uma empresa ou organização precisam definir 
linhas de ação cobrindo períodos variáveis, dependendo da natureza das decisões: 
estratégicas, táticas ou operacionais. Dessa forma, não tem sentido adotar uma projeção de 10 
anos para apoiar as decisões operacionais diárias do gerente de uma loja de supermercado. 
Por outro lado, as projeções para balizarem decisões estratégicas (construir novas lojas, por 
exemplo) não devem cobrir alguns poucos meses, sendo necessárias previsões envolvendo 
vários anos. 
2. Nível de detalhe dos dados: muitas vezes o analista encontra dados em um nível de 
desagregação inadequado para seus objetivos. Por exemplo, para defin ir em que bairros a 
empresa vai implantar novas lojas de supermercado em uma determinada cidade, é necessário 
ter informações sobre densidade populacional, distribuição espacial da renda etc. Mas, se os 
dados disponíveis são apresentados tão somente no âmbito municipal, as informações mais 
desagregadas, para o bairro, precisam ser estimadas indiretamente. A renda familiar, por 
exemplo, está correlacionada com o consumo de energia elétrica domiciliar, que é um tipo de 
dado disponível por região e que pode ser conseguido através da concessionária. A 
desagregação da renda por bairro pode então ser feita indiretamente, com base no consumo 
de energia. 
3. Tamanho da amostra: normalmente o analista, ao fazer suas previsões, se depara com a 
falta parcial de dados, que cobrem muitas vezes um período de tempo insuficiente para dar 
consistência às projeções. Outras vezes se observam mudanças de critérios no registro dos 
dados ou na forma de classificá-los. Por exemplo, uma grande empresa supermercadista, que 
agrupa as lojas de acordo com distritos previamente definidos e que, em certo momento, 
resolve mudar os limites desses distritos, altera assim a forma de agregação das informações. 
Por ocasião da elaboração das projeções, haverá dificuldade em homogeneizar os dados. Mas 
há também situações com excesso de informações, e então o analista deve lançar mão de um 
processo estatístico de amostragem. De uma maneira geral, quanto mais variáveis forem 
utilizadas nas projeções, maior o número de elementos (valores amostrais) a serem 
incorporados na análise. 
4. Controle das previsões: as previsões da demanda vão cobrir um horizonte mais ou menos 
longo e, como estão sujeitas a erros, é necessário controlá-las periodicamente, modificando-as 
quando necessário. Por exemplo, uma empresa projeta as vendas de um determinado produto 
com base nas informações disponíveis no momento. Após 1 ano de operação, observa-se que 
a matéria-prima básica utilizada na fabricação do produto sofreu um ajuste de preço 
inesperado, o que vai obrigar a um aumento no seu preço. É feita então uma revisão das 
projeções de vendas para os próximos anos, e assim sucessivamente. 
5. Grau da estabilidade: a demanda por alguns tipos de produtos é bastante estável ao longo 
do tempo, como é o caso do consumo de gêneros alimentícios básicos, entre outros, o sal, o 
açúcar, o pão. Para outros produtos, o consumo varia muito em função de variáveis exógenas 
diversas. É o caso de bebidas alcoólicas, roupas, eletrodomésticos, automóveis etc. que 
dependem da situação econômica do país, da evolução da moda e de outros fatores. Pode-se 
afirmar como principio básico associado a este fator que, quanto mais variáveis aleatórias 
explicarem a evolução da demanda de um determinado produto, maior peso deverá ser 
atribuído a eventos recentes. Por outro lado, quanto mais estável se mostrar a variação da 
demanda ao longo do tempo, maior peso deverá ser atribuído aos dados históricos. 
6. Planejamento organizado: muitas empresas improvisam o processo de previsão da 
demanda, adotando métodos diversos de projeção ao longo do tempo, mudando os técnicos 
que elaboram as analises e não mantendo registros históricos da evolução do processo nem 
tampouco dos dados utilizados. O ideal, na empresa, é organizar a estrutura de planejamento 
escolhendo os métodos de previsão com critério e mantendo a memória metodológica e 
informacional do processo. As mudanças não justificadas na sistemática de elaboração das 
previsões acabam criando resistências dentro da organização. Não é incomum diretores e 
gerentes adotarem, nesses casos, suas próprias previsões, gerando desacertos, estoques 
excessivos ou falta de insumos e produtos. 
Projeções e decisões estratégicas 
Quando se trata de decisões estratégicas, as projeções são normalmente de longo 
prazo. 
Por exemplo, uma montadora de automóveis que pretende instalar uma nova fábrica 
no país precisa estimar os níveis de venda de veículos por alguns anos. 
Há também as decisões táticas, que envolvem prazos de alguns meses, normalmente 
menores do que 1 ano. 
Por exemplo, o gerente do depósito de uma cadeia varejista precisa determinar a mão 
de obra necessária para operá-lo em função dos fluxos de mercadoria, para isso 
necessitando de projeções mês a mês, durante um determinado período. 
Finalmente, há o planejamento operacional, feito em nível semanal ou mesmo diário. 
Por exemplo, o encarregado do transporte no depósito tem que definir as 
necessidades diárias de veículos para a distribuição física, acionando transportadores 
autônomos sempre que necessário, para que se apresentem ao serviço no momento 
programado. 
Resultados das Previsões 
Ao se fazer previsão da demanda não se pode esperar resultados precisos, pois tudo 
que envolve decisões humanas (comprar ou não comprar um produto, por exemplo), 
está sujeito a muitos fatores, como variação na renda dos indivíduos, preços, linhas de 
credito, mudanças de hábitos, propaganda etc. 
Importante: 
 As previsões estão sujeitas a erros. Assim, sempre que possível, o analista deve 
estimar o valor esperado de projeção (valor medido) e uma medida de erro. 
 
 As projeções de longo prazo são usualmente menos precisas do que as de curto 
prazo. Isso ocorre porque a economia, os hábitos do consumidor, os efeitos 
políticos internos e externos etc. normalmentesofrem mudanças em um ritmo 
mais lento ao longo do tempo. 
 
 Quando se fazem projeções de dados mais agregados, os resultados são 
normalmente mais precisos. 
 
 
 
Obs. Isto, claro, se a agregação for feita de forma lógica. 
Exemplo: Por exemplo, a projeção das vendas de automóveis, com dados agregados 
ano a ano para todo o Brasil, vai mostrar um erro relativo muito menor do que a 
previsão realizada separadamente, estado a estado. 
Classificação dos métodos de previsão: 
Os métodos de previsão são classificados de formas diversas, dependendo de aspectos 
básicos caracterizando a demanda. 
Listamos, a seguir, as principais classificações, para depois analisá -las com mais 
detalhe, com a inclusão de exemplos. 
ATENÇÃO: 
As classificações discutidas e analisadas neste texto não são exclusivas entre si, 
podendo haver técnicas que se enquadrem simultaneamente em mais de uma 
categoria. 
 Métodos qualitativos de previsão: em contraposição a métodos quantitativos. 
Técnicas endógenas de previsão: em contraposição a técnicas exógenas. No 
primeiro caso, são utilizados dados históricos da própria empresa. No segundo, 
são utilizados dados externos à empresa. 
 
 Comportamento estável versus comportamento dinâmico da demanda: a 
demanda nunca é representada por um valor determinístico, pois, como 
dissemos, está sujeita a variações de diversos tipos. 
 
 Demanda dependente e demanda independente: o consumo de pneus ilustra 
bem a diferença entre esses 2 tipos de demanda. O consumo de pneus na 
fabricação de automóveis caracteriza uma demanda dependente, pois cada 
auto sempre recebe 5 unidades. É, assim, uma variável nitidamente 
dependente da fabricação de veículos.