Por que a previsão de demanda é importante: um guia completo para encontrar sua própria ferramenta de previsão

Nos negócios, é costume fazer previsões e estimativas de eventos futuros, pois mudanças constantes afetam a maneira como os negócios são executados o tempo todo. As empresas que usam a previsão de demanda geralmente tomam decisões informadas e precisas sobre os planos de crescimento da empresa.

A previsão de demanda ajuda as empresas a prever a demanda do cliente por um produto ou serviço. E quanto mais precisamente você puder prever a demanda, mais satisfeitos ficarão os clientes.

O que é previsão de demanda?

A previsão de demanda é o processo de planejamento e avaliação preliminar da demanda de bens e materiais, que permite às empresas manter a máxima rentabilidade. A previsão é baseada no estudo de padrões na dinâmica do mercado, relações causa-efeito e principais tendências. Este é um componente chave necessário para a gestão de estoques, formação de pedidos a fornecedores e, em geral, para o funcionamento da cadeia de suprimentos de qualidade.

O planejamento de demanda é o processo de planejar operações futuras com base em uma previsão feita anteriormente. Esta atividade tem um duplo propósito:

• estimular a demanda do consumidor;
• para aumentar a capacidade da empresa de atender à crescente demanda.

À medida que a demanda por bens ou serviços cresce, as empresas devem mover mercadorias rapidamente pela cadeia de suprimentos para atender à demanda e buscam aumentar os lucros e reduzir os custos por meio do planejamento da demanda. Você pode usar vários softwares e instrumentos para analisar a demanda, como APIs de web scraping, se fizer negócios online. Mas sobre isso falaremos um pouco mais adiante.

Sem previsão de demanda e planejamento precisos que levem em consideração as necessidades, preferências e intenções dos clientes, as empresas correm o risco de quantidades significativas de produtos superfaturados ou perder oportunidades de vendas adicionais.

Importância da previsão de demanda e por que você também precisa dela

A capacidade de prever com precisão a demanda pode ter um enorme impacto em seus negócios e traz muitos benefícios. Esses benefícios podem melhorar uma infinidade de funções, aumentando a confiança dos negócios e ajudando uma empresa a realizar suas ambições.

Aqui estão alguns dos benefícios que você pode obter ao implementar a previsão de demanda.

Ajuste de preços

Para administrar seu negócio com sucesso, você precisa determinar a margem de lucro certa para a situação, dada a atividade do mercado e a demanda pelo produto. Com a previsão, você pode determinar exatamente quando os produtos serão mais populares, ajustar preços, configurar vendas e aproveitar ao máximo as oportunidades quando a demanda é alta e a oferta é baixa no mercado.

Entender quando e em que volumes os produtos serão vendidos pode levar a um aumento significativo na receita.

Orçamento

A previsão de demanda desempenha um papel importante no planejamento orçamentário. Para as empresas, ter um fluxo de caixa estável e alocar recursos de forma eficiente é uma das principais prioridades. A prática da previsão de demanda pode ajudar na compreensão de como aproveitar as oportunidades de crescimento e os principais problemas. Isso é especialmente verdadeiro quando a demanda é baixa e você precisa alocar recursos para sobreviver a quedas de receita.

Assim, você pode reduzir o risco e tomar decisões financeiras eficazes que afetam as margens de lucro, fluxo de caixa, alocação de recursos, oportunidades de expansão, pessoal e assim por diante.

Infraestrutura de fornecimento aprimorada

A previsão de alta e baixa demanda ajudará você a estabelecer uma infraestrutura de fornecimento. Isso melhorará o gerenciamento da cadeia de suprimentos, otimizando a capacidade, reabastecendo o estoque e otimizando o gerenciamento de pessoal do armazém.

Otimização de inventário

Uma boa compreensão das necessidades de estoque é uma forma de maximizar o uso dos recursos disponíveis.

O melhor atendimento de pedidos pode ser equiparado a um alto suporte ao cliente de longo prazo, pois mais mercadorias necessárias estarão disponíveis com mais frequência. O atendimento de pedidos por meio da previsão de demanda pode incentivar referências repetidas de clientes e recomendações boca a boca, o que aumentará sua receita e sua base de clientes.

Reduzindo a Incerteza

A incerteza é um fator negativo e dificulta muito a tomada de decisões, causa atrasos e afeta a confiança das partes interessadas. A previsão de demanda pode eliminar a incerteza e garantir que as funções da cadeia de suprimentos tenham recursos adequados e os gerentes sejam mais bem treinados para tomar decisões eficazes.

Web Scraping para previsão de demanda

Para obter a imagem certa da demanda, as empresas precisam acompanhar o interesse em um produto e em diferentes níveis de mercado, do local ao global.

Ao prever a demanda, as empresas podem usar o web scraping para rastrear a intenção do produto e otimizar a cadeia de suprimentos analisando a demanda em tempo real. Especialmente desde a pandemia, as empresas têm sido ativas no uso de extração automatizada de dados na previsão de demanda.

A raspagem para previsão contribui para uma série de benefícios ao extrair conteúdo em tempo real e identificar constantemente novos padrões. Como essa opção de coleta de informações permite a análise dos desejos e preferências do usuário, é possível uma análise detalhada de previsão orientada por dados. Esse recurso permite que as empresas respondam rapidamente às tendências em mudança e tomem as medidas apropriadas.

Em contraste, as abordagens tradicionais de previsão de demanda exigem constantes atualizações e ajustes manuais nos resultados da previsão.

Estratégias de Web Scraping para uma Análise de Demanda

Construir estratégias de desenvolvimento usando web scraping pode revelar o tipo de informação que fornece os insights necessários para avaliar o movimento do mercado. O web scraping, por exemplo, ao coletar informações de sites com palavras-chave específicas em um local específico, ajudará a construir uma imagem da demanda e contribuirá para a criação ou desenvolvimento de novos produtos para os quais há demanda.

1. Para uma análise de demanda mais aprofundada, o web scraping pode coletar os dados necessários do Google Trends e do Google Keyword Planner. Essas ferramentas mostram o quanto os usuários estão interessados ​​em determinados produtos.

Não se esqueça de pesquisar também tópicos populares não apenas globalmente, mas também em regiões específicas. A análise das palavras-chave e consultas mais precisas fornecerá os dados necessários para tomar decisões.

2. Siga os tópicos de tendências nas mídias sociais, como Facebook ou Instagram. Ao coletar dados e analisar as mídias sociais, você pode acompanhar o que as pessoas estão dizendo sobre um determinado produto ou marca.

3. Você também pode estudar consultas de pesquisa comuns na Amazon, itens vendidos com frequência no Shopify, Aliexpress, eBay e outros mercados e analisar itens dos mais vendidos para determinar as tendências do consumidor.

Com esses dados você pode construir gráficos que mostrarão a partir de quando o produto começou a ganhar popularidade, comparar dados de diferentes sites, lojas e com base nas informações resultantes fazer análise e previsão de demanda.

4. O software de previsão facilita e reúne todos os dados sobre vendas, relatórios, tendências que podem ajudá-lo a ficar no topo do mercado. Para previsão, você pode usar softwares como o Quantics, que podem ajudá-lo a criar rapidamente previsões estatisticamente válidas, combinando todos os dados necessários para análise em uma única plataforma.

O futuro da previsão de demanda com Web Scraping

Como você sabe, a previsão de demanda usando métodos tradicionais requer uma quantidade significativa de recursos e pessoal experiente. Erros e imprecisões geralmente levam a prateleiras vazias nas lojas, ou vice-versa, a balcões superlotados com mercadorias desnecessárias, custos e insatisfação do cliente.

Portanto, o uso de tecnologias avançadas de coleta de dados e a implementação de sistemas inteligentes permitem interpretar textos não estruturados, analisá-los quase em tempo real e fazer previsões sobre as preferências dos clientes.

Uma pesquisa da Mckinsey descobriu que 55% das organizações vão investir em inteligência artificial. Os programas baseados em IA e ML podem aprender obtendo dados de previsões, relatórios de tendências ou pesquisas de mercado, por exemplo. Algoritmos então estudam os dados, ajustando parâmetros para criar previsões. É assim que a tecnologia deve ajudar a liberar os trabalhadores do monitoramento de SKUs em favor de trabalhar em tarefas mais complexas.

Claro, esses dados precisam vir de algum lugar. A raspagem da Web, como mencionamos anteriormente, reúne as informações necessárias da Internet. Mas a extração automatizada de dados também usará a IA em seu trabalho no futuro, facilitando ainda mais a vida das empresas. A IA ajudará a identificar padrões específicos para extração de dados e coletar apenas dados estruturados de forma rápida e eficiente.

A inteligência artificial também será capaz de aprender e se adaptar facilmente a atualizações e mudanças nas estruturas dos sites. E como a IA coletará informações em um formato estruturado, ela acelerará o processo de extração de dados várias vezes da maneira como os dados são coletados agora.

Esses recursos avançados de coleta de informações tornarão ainda mais rápido coletar dados para análise e previsão de demanda.

Como selecionar o software de raspagem da Web que atenda às suas necessidades e orçamento?

Os programas de raspagem da Web basicamente se dividem em 2 tipos:

• Programas que funcionam na nuvem com acesso por meio de navegadores e extensões.
• Programas instalados e executados em seu computador.

Como cada área de negócios tem necessidades diferentes, existem alguns fatores comuns a serem considerados ao escolher uma ferramenta de raspagem de site, se você quiser apenas obter dados atualizados e relevantes. Aqui estão os critérios para escolher o software certo de web scraping para previsão de demanda:

Custo

A raspagem da Web é um processo que consome muitos recursos porque, para extrair dados de sites corretamente, o software de raspagem da Web executa um navegador virtual para carregar corretamente as páginas e realizar a extração. Isso tudo é muito caro em termos de memória e poder de processamento.

Portanto, o custo é um dos primeiros fatores que você deseja saber ao escolher um produto de extração de dados. Vale a pena escolher um software ou um serviço com preços claros onde você veja exatamente o que está pagando.

Ignorando as proteções anti-raspagem

Embora o web scraping não seja ilegal, existem sites que possuem medidas anti-scraping em vigor. Portanto, uma boa ferramenta de raspagem da web deve ser capaz de evitar a detecção. Esses obstáculos podem ser contornados com modificações do raspador.

Suporte de proxy

Um dos principais problemas do web scraping é evitar o bloqueio por servidores web. Como as soluções de web scraping baseadas em nuvem executam tarefas para muitos usuários a partir de um único servidor, existe a possibilidade de bloqueio de IP. Por isso, vale a pena procurar uma ferramenta com servidores proxy para ajudar a evitar bloqueios por sites.

Renderizando Javascript

Se uma ferramenta de web scraping puder renderizar Javascript, o pool de sites se tornará muito maior, pois será possível coletar informações de sites dinâmicos, por exemplo. Ser capaz de trabalhar com renderização de Javascript aumenta a qualidade e quantidade do conteúdo resultante.

Escalabilidade

É melhor escolher uma ferramenta escalável, pois suas necessidades de coleta de dados só aumentarão com o acompanhamento constante da demanda. Ao escolher um bom software de raspagem que não fique lento à medida que o volume de dados aumenta, você pode executar mais tarefas de recuperação de informações em paralelo.

Possibilidades de uso

A raspagem da Web deve ser acessível a todos, portanto, o software ou a ferramenta que você escolher deve ser claro e fácil de entender para usá-lo. Veja se existem tutoriais ou artigos de treinamento oferecidos sobre o assunto.

Se você for solicitar serviços de coleta de dados, lembre-se de que há um limite de uso no plano de assinatura escolhido. Pode haver um limite no número de consultas e tarefas de recuperação, bem como no número de dias de coleta de conteúdo. Vale a pena estudar os serviços e ferramentas que você escolher e possivelmente consultar especialistas que oferecem seus serviços para saber mais sobre os recursos de seu software.

Conclusão

A previsão de demanda é uma das tarefas mais importantes que as empresas enfrentam para prever vendas futuras e tomar decisões que lhes permitam competir no mercado. É um método eficaz de otimização de negócios que reduz o desperdício, melhora a alocação de recursos, aumenta as vendas e lida com mudanças constantes na demanda da maneira mais econômica possível. Dessa forma, as organizações podem estar sempre no lugar certo, na hora certa, com a oferta certa.