O custo de não prever a demanda é brutal. A Nike, por exemplo, no início dos anos 2000, perdeu mais de US$ 100 milhões por falhas no sistema de previsão de vendas, acumulando excesso de alguns modelos e falta de outros. No Brasil, o Carrefour sofreu com rupturas e estoques desbalanceados durante a pandemia, quando a procura por itens básicos disparou de forma inesperada. O impacto foi direto: perda de clientes em um momento de alta demanda e necessidade urgente de rever processos. Esses casos mostram que ter uma previsão simples pode até evitar improvisos, mas não basta. O mundo moderno não tolera erros desse porte: custos crescentes e margens cada vez mais pressionadas exigem modelos preditivos robustos, capazes de transformar dados em vantagem competitiva.
A diferença está em como se prevê. Enquanto previsões tradicionais se baseiam quase exclusivamente em históricos de vendas e intuição, os modelos estatísticos e de machine learning exploram centenas de variáveis simultâneas: sazonalidade, promoções, clima, comportamento digital e até efeitos externos inesperados. Para simplificar: o ARIMA projeta padrões repetidos do passado; o Prophet (Meta) funciona como um calendário inteligente que capta datas sazonais; e o LSTM aprende sequências e prevê oscilações mais complexas. Esses modelos, já consolidados no mercado, atingem níveis de precisão inalcançáveis pela análise humana isolada. Mas aqui está o ponto crucial: a tecnologia não substitui o julgamento humano, ela o potencializa. Cabe ao gestor interpretar o que os algoritmos revelam e aplicar sua visão estratégica para tomar a decisão final.
Os resultados são claros: empresas que utilizam essas soluções já alcançaram redução de até 20% no capital imobilizado em estoques, melhoria superior a 15% no nível de serviço e queda expressiva nas rupturas, transformando previsões em ganhos reais.
Dar os primeiros passos não exige uma revolução. As empresas que avançam nessa jornada começam com quatro ações práticas: mapear históricos de vendas e estoques, incluir variáveis externas no radar, capacitar equipes para interpretar previsões e monitorar indicadores como acurácia e nível de serviço. São movimentos simples, mas que criam a base para que a tecnologia entregue seu real poder: transformar dados em decisões antecipatórias.
Casos de sucesso reforçam essa visão. Um atacadista do setor de construção civil do Nordeste reduziu em 12% seus custos logísticos ao integrar modelos preditivos ao planejamento de estoques, mesmo enfrentando resistência cultural. Já a Unilever ajustou sua produção em mercados emergentes, reduzindo em 15% o capital imobilizado. E a Amazon levou a previsão a um nível prescritivo: seus algoritmos não apenas antecipam compras, mas sugerem ações proativas, como redistribuir produtos entre centros de distribuição antes mesmo do clique do cliente.
Além disso, o Aquila desenvolveu uma solução gerencial própria para apoiar essa jornada: o Box da Demanda. Essa metodologia parte da integração entre estratégia comercial e força de vendas para antecipar o mercado e garantir previsibilidade. Os resultados falam por si: aumento de 10% nas vendas pela redução de rupturas, redução de 5% nos custos de transformação e de aquisição, e menor obsolescência dos estoques.
- Aumento de 10% nas vendas pela redução de rupturas;
- Redução de 5% nos custos de transformação e aquisição;
- Estoques mais inteligentes – Menor obsolescência, mantendo os produtos certos, na quantidade certa e no tempo certo
Fonte: P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) Aquila
Erros de previsão podem custar bilhões, enquanto modelos estatísticos e metodologias de gestão como o Box da Demanda ampliam a capacidade de decidir e já provaram ganhos concretos. O futuro é incerto, mas a incerteza não pode ser desculpa para a inação. Em um mundo de margens estreitas e clientes impacientes, usar tecnologia para prever e agir antes da concorrência deixou de ser obrigação. Afinal, gerenciar é antecipar o futuro e quem não o fizer estará condenado a reagir tarde demais.
Autor: Victor Minelli
victor.minelli@aquila.com.br
O Aquila é uma empresa internacional de origem brasileira de consultoria e tem como missão a implementação de estratégias com foco na geração de resultados, por meio da consultoria em gestão, capacitações, formações, treinamentos e tecnologia.
