Previsão da procura
Prever a procura futura com base em dados históricos, sinais do mercado, sazonalidade e mudanças no comportamento dos clientes, para aumentar a precisão do planeamento.
TECNOLOGIA E IA
Previsão e Analítica Avançada
Informação preditiva para melhorar o planeamento e a tomada de decisão
PREVISÃO COM BASE EM DADOS
Ver o que está para vir antes de acontecer
A previsão e a analítica avançada ajudam as organizações a antecipar o que deverá acontecer, ao identificar padrões, prever a procura futura e avaliar potenciais riscos e cenários. Ao combinar dados históricos, sinais externos e modelos preditivos, oferecem uma base de factos mais sólida para as decisões de planeamento, capacidade, inventário, preços e outras áreas do negócio.
No Kaizen Institute, desenvolvemos capacidades de previsão e análise de
RESULTADOS DA ANALÍTICA PREDITIVA
Um planeamento que acompanha a mudança
Com previsões precisas, o planeamento deixa de reagir e passa a antecipar. Quando as previsões estão diretamente ligadas às decisões de inventário, de gestão de pessoal e de preços, as equipas agem mais cedo e com mais confiança, mesmo quando as condições mudam.
- Melhor alocação de recursos
- Decisões bem fundamentadas
- Resposta mais rápida às mudanças de contexto
APLICAÇÕES DAs ferramentas de PREVISÃO
Desenhamos soluções de previsão e analítica avançada adaptadas ao seu negócio
Cada contexto de negócio tem os seus próprios padrões, restrições e ciclos de decisão. Desenvolvemos modelos de previsão em função do seu processo real de planeamento, seja para decisões de inventário, de gestão de pessoal, de preços ou de investimento.
FAQ SOBRE PREVISÃO E ANALÍTICA AVANÇADA
Perguntas frequentes
O reporting histórico descreve o que já aconteceu. A previsão e a analítica avançada utilizam esses dados, juntamente com sinais externos e modelos estatísticos ou de machine learning, para antecipar o que deverá acontecer a seguir. Assim, o planeamento deixa de reagir aos acontecimentos e passa a preparar-se para eles.
FALTA RESPOSTA CORRETA NO EN
A confiança ganha-se com transparência e com um historial de resultados comprovados, ao mostrar como foi gerada cada previsão, ao compará-la com os valores reais ao longo do tempo e ao permitir que os responsáveis pelo planeamento a ajustem em função de fatores conhecidos que o modelo não consegue captar. Normalmente, numa fase inicial, utilizamos as previsões em paralelo com os métodos existentes, para que as equipas as possam validar antes de confiarem totalmente nelas.
A precisão depende da qualidade e do histórico dos dados, da estabilidade dos padrões subjacentes e do grau de variação imprevisível que o negócio enfrenta. Definimos expetativas realistas desde o início e, quando se justifica, quantificamos a incerteza das previsões através de intervalos de previsão ou de outras medidas de incerteza, em vez de apresentarmos todas as previsões como igualmente certas.
No mínimo, dados históricos suficientes sobre a variável a prever, além de informação de contexto, como a sazonalidade, as promoções ou os sinais do mercado. Muitas vezes, é possível desenvolver um modelo sólido com os dados de que as organizações já dispõem.
Sim. Os modelos voltam a ser treinados periodicamente com novos dados e os pressupostos são revistos sempre que há uma mudança significativa, como uma nova linha de produtos, a entrada num novo mercado ou uma disrupção.