Análise de demanda: o que é, os benefícios e como realizar

Análise de demanda: o que é, os benefícios e como realizar

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A análise de demanda é indispensável na gestão de logística. Ela ajuda, por exemplo, a entender as necessidades dos clientes e prever vendas futuras. Lateralmente, favorece os esforços de otimização de processos, redução de custos e eficiência operacional.

Agora, analisar demanda de uma maneira eficaz? 

É isso que vamos te mostrar aqui. Continue lendo com atenção os seguintes tópicos:

O que é análise de demanda e por que ela é essencial?

Análise de demanda é o processo de entender, medir e explicar como a procura por produtos varia no tempo e no território. Ela também permite projetar demanda futura com base em dados internos e sinais externos. 

Na prática, conecta vendas, abastecimento e distribuição a decisões objetivas – um encadeamento que reduz improvisos e aumenta a previsibilidade operacional.

Quanto à relevância dessa análise, ela cresce porque a demanda muda por região, canal e perfil de ponto de venda. Ao mesmo tempo, a adoção de previsões com Inteligência Artificial (IA) se acelera: 70% das grandes organizações adotarão previsões com IA até 2030, projeta a Gartner.

Conceitos-chave e definições

Para evitar ambiguidades, vale ancorar os termos centrais em torno da análise de demanda. Assim, a equipe alinha linguagem e métricas desde o início.

Eis o glossário básico:

  • Demanda: quantidade que o mercado compra, em determinado preço e período. Ela pode ser lida por SKU, categoria, canal e região.
  • Oferta: capacidade de atender essa demanda, via produção, estoque e disponibilidade logística.
  • Curva de demanda: relação entre preço e quantidade demandada, mantendo outros fatores constantes.
  • Elasticidade da demanda: sensibilidade da quantidade às variações de preço. Isso orienta ajustes de preço e promoções.
  • Previsão de demanda: projeção do consumo futuro, baseada em histórico e variáveis explicativas.

É útil também reconhecer tipos de demanda já no começo, pois eles mudam o modelo e a decisão. Por exemplo: demanda elástica versus inelástica, sazonal versus tendência, e demanda afetada por promoções, rupturas e substitutos – detalharemos mais adiante.

Além disso, cresce a demanda capturada por dados comportamentais e modelos de IA, que ampliam a granularidade por território.

Impactos práticos na logística e no atendimento

Quando a análise de demanda é consistente, ela melhora o planejamento de estoque e reduz excesso e falta de produto. Ademais, sustenta decisões de transporte e distribuição, ao ajustar rotas, frequências e níveis de serviço. 

Estamos falando, portanto, de um encadeamento que diminui o custo total ao mesmo tempo que melhora a experiência do cliente. 

Basicamente, o efeito aparece com nitidez em três frentes:

  • Estoque: previsões melhores reduzem obsolescência e capital empatado
  • Capacidade: a operação se prepara para picos e vales, evitando gargalos
  • Atendimento: disponibilidade “no lugar certo e na hora certa” reduz ruptura e retrabalho.

Por fim, há um ganho direto de eficiência quando as previsões viram rotinas de decisão. 

Neste sentido, já foi mapeado que o uso de IA pode reduzir os estoques em 20% a 30%. Além disso, os custos logísticos caem entre 5% e 20%, sobretudo ao melhorar o planejamento e a segmentação dinâmica, conforme levantamento da McKinsey.

Quais tipos de demanda devem ser analisados com frequência?

Em análise de demanda, quando se fala em “tipo”, não se está falando de maneira teórica. Nela, o tipo de demanda define a previsão de demanda e quais decisões priorizar. 

Além disso, o tipo direciona o planejamento de demanda para preço, sortimento e nível de serviço, entre outras frentes.

Dito isso, confira, a seguir, quais são os tipos de demanda relevantes.

Demanda elástica vs inelástica

A elasticidade da demanda indica o quanto o volume reage a mudanças de preço. 

Se a demanda é inelástica, o volume varia pouco, mesmo com reajustes. Se é elástica, pequenas variações de preço mexem no volume, sobretudo quando há substitutos.

Na prática, isso altera o desenho de promoções e margens. 

Para itens elásticos, o foco tende a ser otimizar preço e mix por canal. Já para SKUs inelásticos, o risco maior é ruptura, pois o consumidor “não substitui” com facilidade.

Demanda sazonal e tendência

A demanda sazonal se repete em janelas previsíveis do ano, semana ou mês. Por sua vez, a tendência desloca o patamar de consumo ao longo do tempo. Por isso, modelos de séries temporais precisam separar “padrão” de “mudança estrutural”.

Em termos operacionais, a sazonalidade pede antecipação de estoque e capacidade. Em contrapartida, a tendência pede revisão de sortimento e cobertura logística, pois o consumo pode migrar entre regiões e canais.

Demanda impulsionada por IA e dados de comportamento 

Aqui, a demanda é afetada por sinais que aparecem antes do pedido. 

Entram buscas, navegação, interações, resposta a campanhas e gatilhos regionais. Esses dados alimentam modelos de previsão com aprendizado de máquina, que capturam padrões complexos e geram previsões mais granulares.

E é importante ressaltar que a demanda impulsionada por IA e dados comportamentais é um movimento cada vez mais prático. Tanto que 91% dos líderes de cadeia de suprimentos planejam usar IA em forecast de demanda nos próximos dois anos.

Quais fatores influenciam a demanda e, portanto, devem ser considerados no processo analítico?

Na análise de demanda, os resultados dependem das variáveis escolhidas. Por isso, antes de rodar modelos de previsão, vale mapear o que realmente desloca volume.

  • Identificação das variáveis-chave: preço, renda, preferências e expectativas do consumidor. Além disso, considere tendências de mercado e comportamento da concorrência.
  • Elasticidade da demanda: mede a sensibilidade do volume a mudanças de preço. Ela orienta promoções, ajustes de margem e decisões de mix.
  • Fatores macroeconômicos e sazonalidade: inflação, juros, emprego e ciclos afetam consumo. Em paralelo, datas, clima e eventos movem a demanda sazonal.
  • Promoções e ações comerciais: campanhas, descontos e verbas por canal mudam a curva de demanda. Por isso, registre “o que foi feito” para explicar picos.
  • Concorrência, substitutos e complementares: entrada de um concorrente, mudança de portfólio e preços relativos deslocam demanda. O mesmo vale para produtos que substituem ou complementam.
  • Disponibilidade e nível de serviço: ruptura, lead time e cobertura logística mascaram demanda real. Logo, “venda” pode não refletir “procura”.
  • Tecnologia e canais: mudanças no canal (marketplace, loja física, atacado) e novas experiências alteram intenção e conversão. Isso exige granularidade por território.
  • Ambiente regulatório: regras e restrições podem alterar preço final, disponibilidade e timing de compra. Isso precisa entrar no planejamento de demanda. 

Como fazer uma análise de demanda? Confira o passo a passo

Confira agora o passo a passo recomendável para conduzir uma análise de demanda.

Passo 1: Defina o objeto de estudo

A sua análise de demanda começa quando você define exatamente o que será medido. Logo, delimite produto, serviço, família, SKU e categoria, além de canal, região e tipo de cliente.

Em seguida, explicite a decisão que a análise vai sustentar. Pode ser gestão de estoque, cobertura logística, atendimento, preço ou sortimento. 

Dessa forma, a análise já nasce orientada ao planejamento de demanda.

Passo 2: Colete dados de mercado

Você também precisa reunir dados internos e externos, no nível de detalhe certo. 

Colete vendas, pedidos, preço, descontos, devoluções, ruptura, estoque e prazos, separando sell-in e sell-out, quando existir. Depois, complemente com indicadores econômicos, calendário sazonal, ações da concorrência e sinais do canal. 

Certifique-se de organizar os dados por território e período, pois isso reduz médias que escondem padrões locais.

Passo 3: Identifique determinantes

Os determinantes são as variáveis que movem a demanda de mercado. 

Comece por preço, promoções, sazonalidade, tendência, sortimento e disponibilidade, pois eles costumam explicar boa parte do volume. Na sequência, separe o que é controlável do que é externo. 

Isso acelera decisões no planejamento de demanda. Principalmente quando o cenário muda rápido e exige ajuste operacional.

Passo 4: Estabeleça elasticidade da demanda

Quanto à elasticidade da demanda, ela mostra o quanto o volume reage a mudanças de preço. 

Dentro disso, estime a elasticidade por segmento. Faça isso evitando misturar canais e regiões, porque a sensibilidade varia por contexto. 

Ademais, controle efeitos de ruptura e promoção antes de estimar a elasticidade. Caso contrário, você atribui ao preço o que foi falta de produto ou efeito pontual de campanha.

Passo 5: Analise a curva de demanda

Seu próximo passo é olhar para a curva de demanda. Ela vai te ajudar a visualizar como preço e quantidade se relacionam. 

Trace a curva por canal e região, para que ela seja útil em decisões de preço e mix.

Depois, monitore deslocamentos da curva ao longo do tempo. Eles indicam mudanças estruturais, como substitutos mais fortes, novos hábitos e migração de consumo entre canais.

Passo 6: Avalie a concorrência

Tenha em mente que a concorrência influencia a demanda mesmo quando você não muda preço. 

Mapeie quem disputa seu volume por preço, sortimento, disponibilidade e experiência, sempre por canal. Em seguida, considere substitutos e complementares, além da presença territorial do concorrente. 

Não perca de vista que, em análise de demanda na logística, essa leitura é crítica. Isso porque a disputa costuma ser regional.

Passo 7: Estude a demanda histórica

O histórico mostra padrões recorrentes e anomalias relevantes. 

Sendo assim, analise tendência, ciclos e demanda sazonal, marcando eventos que distorcem a série, como lançamentos e mudanças comerciais.

Também trate outliers com critério e registro. Essa higiene melhora a análise de dados de demanda e reduz erros persistentes que contaminam a previsão de demanda.

Passo 8: Use modelos de previsão

Escolha modelos de previsão adequados ao comportamento da série. 

Comece com séries temporais, quando houver estabilidade; e avance para Inteligência Artificial na previsão, especialmente quando existir complexidade relevante.

Depois disso, valide por janela de teste e por segmento, comparando erro e viés. Se o modelo piorar em itens críticos, simplifique ou reespecifique variáveis e recortes.

Passo 9: Realize pesquisas de mercado

Faça pesquisas para completar o que os dados não explicam sozinhos. 

Use entrevistas e questionários para medir intenção, percepção de preço, barreiras e substituição. Sobretudo em mudanças de cenário.

Se você atua em B2B2C, inclua distribuidores e varejistas no diagnóstico. Esse insumo eleva a qualidade da previsão de vendas e da previsão de demanda em mercados voláteis.

Passo 10: Sintetize os resultados

Uma boa análise de demanda termina em decisão acionável. 

Converta achados em recomendações para cadeia de suprimentos: estoque mínimo, cobertura regional, prioridades de reposição e metas de atendimento.

Por fim, institucionalize o processo com rotina, responsáveis e recalibração contínua. Assim, o planejamento de demanda vai além do esforço pontual; vira disciplina operacional.

→ Leia também:

Ferramentas, modelos e boas práticas para análise de demanda

Ferramentas: do básico ao escalável

Você pode fazer análise de demanda com ferramentas simples, desde que o processo seja disciplinado. Planilhas, por exemplo, funcionam bem para começar, sobretudo em portfólios menores. No entanto, elas perdem força quando há muitos SKUs, canais e regiões.

Para ganhar escala, você pode combinar três camadas:

  • Primeiro, sistemas transacionais, como ERP e CRM, para histórico de pedidos, preços e condições. 
  • Por fim, plataformas que cruzam dados de mercado e execução comercial, para transformar previsão em priorização por ponto e rota – como Cortex Reach.

Modelos: escolha pelo tipo de demanda

Não existe “o melhor modelo” para todo cenário. 

Em séries estáveis, modelos de séries temporais costumam entregar boa precisão com baixa complexidade. Aqui entram média móvel, suavização e decomposição de tendência e sazonalidade.

Quando a demanda depende de variáveis explicativas, use modelos causais. 

Regressões ajudam a medir impacto de preço, promoção, calendário e concorrência. Se você precisa estimar sensibilidade a preço, a elasticidade da demanda entra como insumo de decisão, não só como indicador.

Já em cenários com muitos sinais e relações não lineares, o aprendizado de máquina tende a capturar padrões mais complexos. Ainda assim, ele exige qualidade de dados, governança e validação. Do contrário, aumenta o ruído e reduz a confiança operacional.

Boas práticas: o que sustenta precisão e uso

A previsão falha, na maioria das vezes, por processo, não por modelo. Portanto, aplique boas práticas que tornam a previsão de demanda acionável:

  • Separe demanda de venda observada: ruptura, devolução e antecipação promocional distorcem a série.
  • Padronize o dicionário de dados: defina fontes, conceitos e responsáveis por cada variável.
  • Valide por erro e viés: acompanhe erro por SKU, canal e região, além de tendência de superestimar ou subestimar.
  • Trabalhe por segmentação: não trate como iguais itens críticos e itens de cauda.
  • Conecte ao planejamento de demanda: transforme previsões em regras de reposição, cobertura e nível de serviço.
  • Feche o ciclo com execução: monitore a aderência no território e ajuste rapidamente quando o mercado muda.

Aplicação prática: como usar a análise de demanda?

Veja, nos tópicos que seguem, como aplicar a análise de demanda para diferentes objetivos.

Planejamento de estoque com base na demanda

Comece convertendo a previsão de demanda em compras, estoque mínimo e janelas de reposição. Para isso, detalhe o forecast por produto, canal e região. Em seguida, considere variações sazonais, promoções e rupturas anteriores.

Depois, transforme a projeção em política de estoque. 

Defina estoque de segurança a partir da variabilidade da demanda e do tempo de reposição. Também estabeleça o ponto de reposição somando demanda no lead time e estoque de segurança. Por fim, simule cenários para evitar excesso e falta.

Gestão de capacidade e recursos

Use a análise de dados de demanda para ajustar produção, armazenagem e transporte. 

Quando o forecast indicar pico, antecipe turnos, contratação e capacidade de expedição. Quando indicar queda, reduza custos fixos e evite ocioso. Essa disciplina reduz gargalos na cadeia de suprimentos.

Além disso, conecte capacidade ao nível de serviço prometido. 

Se a demanda crescer por campanha, alinhe Marketing, Compras e Operações no mesmo calendário. Se houver produto novo, complemente o forecast com pesquisa e sinais de mercado. Assim, você dimensiona orçamento e mão de obra com menos risco.

Integração com ERP/BI e dashboards

Para escalar, integre demanda ao sistema ERP e ao BI. 

Centralize vendas, estoque, preços, calendário promocional e restrições operacionais. Em seguida, publique dashboards por papel: compras, logística e comercial. A diferença está na granularidade e na cadência de atualização.

Então, governe os indicadores que movem decisão. 

Monitore erros de previsão, ruptura, giro, cobertura e nível de serviço. Inclua alertas de desvio e trilha de auditoria do dado. 

→ Em abordagens como a da plataforma Cortex Reach, a inteligência pode chegar ao campo por PDV/SKU, acelerando a execução.

4 estudos de casos em análise de demanda

1. Identificação de potencial de mercado inexplorado por PDV

Contexto: a empresa conhece o sell-out, mas o crescimento estagnou em rotas maduras. Portanto, a análise de demanda precisa olhar além do mercado efetivo e estimar o “quanto ainda cabe” em cada PDV. 

Como aplicar: 

  • Cruze histórico de vendas com potencial por região, canal e PDV. 
  • Em seguida, derive oportunidades de cobertura, venda cruzada (cross-sell) e venda adicional (up-sell) por SKU. 
  • Por fim, converta isso em lista priorizada de alvos por rota, para execução no campo.

2. Calibragem de metas pelo potencial da rota

Contexto: metas baseadas apenas em histórico confundem capacidade do território com habilidade do vendedor. Assim, a previsão de demanda vira um número igual para todos e desengaja.

Como aplicar: 

  • Estime demanda e potencial por rota e carteira, separando “o que a rota permite” do “que o vendedor entrega”. 
  • Depois, calibre metas mais justas e comparáveis, mantendo o desafio factível. 
  • Em paralelo, use mapas para evitar sobreposição e identificar áreas subcobertas. 

3. Rotina do vendedor orientada por oportunidade

Contexto: a execução falha quando a inteligência fica no escritório e o vendedor opera “de memória”. Isso aumenta a perda de oportunidade e reduz a presença do produto no PDV. 

Como aplicar: 

  • Transforme a análise de demanda em recomendações simples por PDV e SKU. 
  • Em seguida, entregue prioridade de abordagem, pedido sugerido e argumentos de negociação no canal que o vendedor já usa.

4. Conexão indústria–distribuidor com governança de performance

Contexto: indústria e distribuidor operam com visões diferentes de potencial e, por isso, divergem sobre foco, metas e investimento. Consequentemente, o planejamento de demanda fica desalinhado.

Como aplicar: 

  • Estabeleça uma visão unificada de potencial inexplorado e pactue metas de captura de forma transparente. 
  • Monitore mensalmente engajamento e conversão das oportunidades, por território e carteira. 
  • Ajuste o plano quando a demanda deslocar por canal ou região.

FAQ – Perguntas frequentes sobre análise de demanda

1. Qual é a diferença entre previsão de demanda, previsão de vendas e planejamento de demanda?

A previsão de demanda estima o que o mercado tende a pedir. Já a previsão de vendas traduz o que sua empresa acredita que conseguirá vender, considerando restrições e estratégia. E o planejamento de demanda usa as previsões para decidir compras, produção, estoques, capacidade e metas.

2. Qual granularidade é a “certa” para análise de demanda: SKU, família, canal, região, semanal ou mensal?

A granularidade “certa” é a que sustenta decisão. Se você repõe por SKU e por PDV, precisa chegar nesse nível. Se decide por família e por região, não faz sentido descer demais. 

Em geral, quanto maior a granularidade, maior o ruído. Portanto, comece pelo nível decisório e só aprofunde onde houver impacto.

3. Como analisar demanda de produtos novos, sem histórico?

Para fazer análise de demanda de produtos novos, use três pilares. Primeiro, produtos análogos e curvas de adoção similares. Depois, sinais do canal, como pré-pedido, intenção e interesse. Por fim, teste controlado por praça.

Além disso, registre as premissas: produto novo exige revisão curta e frequente, sobretudo nas primeiras semanas.

4. Como tratar promoções, ruptura e devoluções sem contaminar a série histórica na análise de demanda?

O histórico de vendas não é igual à demanda real. A ruptura reduz venda observada. A promoção antecipa compra e distorce a base. E a devolução infla e depois corrige.

Por isso, marque eventos e crie variáveis de ajuste. Se possível, separe demanda atendida de demanda perdida.

5. Quais métricas devo usar para avaliar a qualidade da previsão na análise de demanda?

MAPE é comum, mas pode enganar em itens de baixa base. Em operações, WMAPE ajuda porque pondera pelo volume. Já viés mostra se você tende a superestimar ou subestimar.

Além das métricas de erro, acompanhe métricas de negócio. Dentro disso, nível de serviço, ruptura e giro conectam a previsão ao resultado.

6. Com que frequência devo recalibrar modelos e premissas em análise de demanda?

Depende do ciclo do negócio e da volatilidade. Itens de alta rotatividade e promoções pedem revisão semanal. Já itens estáveis podem ser mensais.

O ponto central é ter gatilhos. Neste sentido, mudança de preço, campanha, ruptura e concorrência devem disparar revisão extraordinária.

7. Quando faz sentido calcular elasticidade da demanda?

Quando preço é alavanca relevante e você decide promoções com frequência. 

Elasticidade ajuda a prever impacto de mudança de preço no volume. 

Ainda assim, evite estimar elasticidade com dados “sujos”. Tenha em mente que ruptura e promoções precisam estar controladas, senão o coeficiente fica inválido.

8. Como combinar métodos quantitativos e pesquisa de mercado em análise de demanda?

Use modelos quantitativos para itens com histórico consistente. Use pesquisa para capturar intenção, preferências e aceitação, sobretudo em lançamentos e mudanças de posicionamento. 

Na prática, a pesquisa não substitui o modelo. Ela ajusta premissas e reduz risco de decisão.

9. O que é Forecast Value Added e por que ele melhora a governança?

Forecast Value Added mede se cada etapa do processo melhora ou piora a previsão. Ele ajuda a separar “ajuste que agrega” de “ajuste por opinião”.

Com isso, você racionaliza reuniões, define responsabilidade e melhora o processo continuamente.

10. Como ligar análise de demanda ao S&OP e ao plano comercial, sem conflito de números?

Defina uma fonte oficial de demanda, um calendário único e regras de exceção. Depois, conecte o número a decisões: compra, produção, abastecimento e metas por território.

Por fim, trate “consenso” como processo, não como média. 

Quando houver divergência, documente premissas e escolha o cenário que melhor protege o nível de serviço e a margem.

A análise de demanda traz previsibilidade e facilita otimização operacional

Com ela, as decisões ganham critério, e não dependem de urgências do dia. Além disso, a organização consegue separar ruído pontual de movimento estrutural. Consequentemente, a previsibilidade se torna um ativo de gestão.

Esse ganho se traduz em otimização operacional porque direciona recursos para onde há maior impacto. Assim, investimento, esforço comercial e capacidade deixam de competir entre si. Em paralelo, o time passa a trabalhar por exceções, e não por volume de retrabalho. 

Em suma, toda a operação fica melhor quando há uma rotina de análise de demanda. O que se traduz na redução de desperdícios invisíveis, como replanejamentos e desalinhamentos entre áreas.

Sobre a Cortex

A Cortex é a empresa líder em Inteligência Aumentada aplicada a Go-to-Market. Tenha inteligência para identificar novos mercados não explorados e PDVs com maior potencial de compra. Encontre leads qualificados, gerencie territórios e distribua sua equipe para vender mais, melhor e mais rápido com a nossa solução Cortex Reach. 

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