O verão se estende. O frio chega antes do esperado. Ou, então, uma mudança de clima altera completamente o comportamento de compra em poucos dias.

Nesse cenário, uma pergunta importante surge: seu sistema de compras consegue acompanhar essa mudança ou continua olhando principalmente para o que já aconteceu?

Quando o planejamento depende de históricos lineares e médias recentes, a resposta pode chegar tarde demais.

O resultado aparece na operação: falta de produtos sazonais, perda de vendas e consumidores procurando alternativas na concorrência.

Esse é um dos desafios do planejamento sazonal no varejo.

O que é o histórico linear e por que ele pode falhar na virada de estação?

Muitos processos de planejamento utilizam médias históricas recentes como uma das referências para projetar a demanda.

Essa abordagem pode funcionar bem em cenários de comportamento estável. Porém, mudanças bruscas de estação criam um problema.

Quando o clima muda rapidamente, o comportamento passado pode deixar de representar o comportamento esperado para os próximos dias.

Imagine uma operação que passou semanas registrando vendas de produtos associados ao calor.

De repente, uma frente fria chega.

A demanda por determinadas categorias pode acelerar rapidamente, enquanto outras desaceleram.

Se a projeção continuar baseada apenas no comportamento recente, existe o risco de o estoque não acompanhar essa mudança.

O resultado pode ser uma gôndola vazia justamente quando a procura aumenta.

O ciclo curto das vendas sazonais não perdoa atrasos

Produtos sazonais possuem uma característica importante: a janela de oportunidade pode ser curta.

Isso acontece com categorias relacionadas ao inverno, às Festas Juninas, ao verão, às férias e a outras mudanças de comportamento ao longo do ano.

Se o produto não estiver disponível no momento em que a demanda acontece, a venda pode simplesmente desaparecer.

Além disso, em muitos casos, não existe tempo suficiente para corrigir uma previsão errada por meio de uma nova compra.

Por isso, planejar uma temporada olhando apenas para os últimos meses pode ser como dirigir olhando pelo retrovisor em uma curva fechada.

O histórico ajuda a entender o caminho percorrido. Entretanto, o planejamento precisa também considerar para onde a demanda está indo.

O que a Inteligência Artificial pode enxergar além do histórico recente?

É justamente nesse ponto que modelos preditivos podem contribuir para o planejamento.

A Kikker utiliza Inteligência Artificial para analisar padrões de demanda e identificar comportamentos sazonais, considerando diferentes variáveis que ajudam a construir uma projeção mais adequada.

Entre essas informações estão:

• comportamento de vendas em períodos sazonais anteriores;
• histórico de demanda por SKU;
• comportamento por loja e região;
• sazonalidade;
• tendências de consumo;
• variações relevantes no comportamento da demanda;
• histórico de rupturas;
• outros fatores que influenciam o abastecimento.

Dessa forma, o planejamento não fica limitado ao que aconteceu recentemente.

O sistema consegue identificar padrões que podem indicar uma mudança de comportamento e utilizar essas informações para projetar a demanda futura.

Antecipar a demanda muda a decisão de compra

Imagine novamente a chegada de uma mudança brusca de temperatura.

Uma abordagem baseada apenas no histórico recente pode identificar o aumento da demanda somente depois que as vendas começarem a acontecer.

Já uma abordagem preditiva busca antecipar esse movimento.

Isso permite que a operação se prepare antes que a demanda atinja o pico.

Assim, produtos como vinhos, bebidas quentes, alimentos típicos de inverno ou itens relacionados às Festas Juninas podem ter seu abastecimento planejado de acordo com o comportamento esperado.

O objetivo não é simplesmente comprar mais. É comprar melhor e no momento certo.

Planejamento sazonal exige mais do que uma média

A sazonalidade é uma variável importante no varejo porque o comportamento do consumidor não permanece constante durante todo o ano.

Por isso, uma previsão eficiente precisa reconhecer que diferentes períodos podem apresentar diferentes padrões de consumo.

Quando essa informação entra no planejamento, a operação consegue tomar decisões mais alinhadas com o contexto esperado.

Consequentemente, torna-se possível:

• reduzir o risco de ruptura em períodos críticos;
• melhorar a disponibilidade de produtos sazonais;
• antecipar mudanças de demanda;
• evitar compras baseadas apenas em médias recentes;
• melhorar o giro do estoque;
• aumentar a previsibilidade do abastecimento.

O inverno não é o problema. A falta de previsibilidade pode ser.

Mudanças de estação sempre vão acontecer.

O que pode mudar é a capacidade da operação de se preparar para elas.

Se o planejamento de compras continua olhando apenas para o passado recente, uma mudança brusca de comportamento pode pegar a operação desprevenida.

Por outro lado, quando dados históricos, sazonalidade e inteligência preditiva trabalham juntos, o varejista consegue tomar decisões antes que a ruptura apareça na gôndola.

No varejo, timing importa.

Afinal, vender o produto certo depois que a demanda passou não resolve o problema.

A pergunta é simples:

Seu sistema está apenas olhando para o que vendeu ou já consegue antecipar o que o consumidor vai querer comprar?

Conheça como a Kikker utiliza Inteligência Artificial para tornar o planejamento sazonal mais inteligente e previsível.