Porque é que o seu modelo de previsão está certo, mas os seus níveis de stock não.

Construir um bom modelo de previsão é uma coisa. Gerar impacto é outra. O código está correto, os resultados parecem bons e, ainda assim, um produto esgota-se ou o armazém fica cheio. O que está a falhar?

O valor da previsão não está no modelo em si, mas no que faz com ele. Três elementos determinam se consegue gerar impacto:

1. identificar a procura real,
2. alinhar interesses dentro da organização,
3. e melhorar continuamente.

1. Está a identificar a procura real?

Muitas organizações medem apenas as vendas. Assim, não captam a procura real, a unconstrained demand, ou seja, a procura sem limitações de stock. Por exemplo: a marca X esgota-se e as vendas da marca Y sobem de repente. Parece uma tendência, mas, na realidade, trata-se de um comportamento de substituição. Sem estes dados, a previsão não reflete o que os clientes realmente querem. Uma abordagem prática: mostrar “sem stock” apenas quando um cliente clica num produto. Assim, sabe que havia procura e pode oferecer logo uma alternativa. O resultado: informação sobre a procura real e uma previsão mais fiável.

2. Porque é que ninguém concorda com a previsão?

As equipas de vendas, finanças e cadeia de abastecimento olham para os números de formas diferentes. A equipa de vendas quer crescimento, a de finanças olha para o passado e a da cadeia de abastecimento privilegia a segurança. Sem um ponto de partida comum, surgem discussões.

A solução: uma previsão orientada por dados como ponto de partida comum. Combine-a com o conhecimento das equipas de negócio, o judgemental forecasting, para acrescentar contexto aos números. Assim, cria-se um equilíbrio entre dados e experiência, e aumenta a confiança no resultado.

3. A previsão não termina com a entrega de um modelo

Entregar um modelo é apenas o início. A questão é: acrescenta valor? Os produtos ficam esgotado com menos frequência? Os riscos diminuem? Pode medir isso com o Forecast Value Added (FVA). Melhorar continuamente exige estrutura. É aqui que entra o MLOps: a área que garante que os modelos continuam a funcionar de forma fiável e a aprender com novos dados. Da implementação automática à monitorização e aos ajustes perante o data drift, é assim que a previsão se mantém relevante e preparada para o futuro.

Do modelo ao impacto

O valor da previsão da procura não está em fazer fine-tuning sem fim, mas em organizar bem o processo. Meça a procura real, alinhe os interesses e melhore continuamente. É assim que passa de um bom modelo ao impacto no negócio.

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