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:
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.
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:
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.
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Confira agora o passo a passo recomendável para conduzir uma análise de demanda.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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:
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.
A previsão falha, na maioria das vezes, por processo, não por modelo. Portanto, aplique boas práticas que tornam a previsão de demanda acionável:
Veja, nos tópicos que seguem, como aplicar a análise de demanda para diferentes objetivos.
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.
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.
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.
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:
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:
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:
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:
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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