Previsão de demanda para compras: da venda passada ao pedido de compra.

Prever a demanda não é adivinhar o futuro: é estimar quanto de cada produto será vendido durante o tempo que um pedido leva para chegar, com a margem de erro à vista. Este guia explica como essa previsão é usada para comprar melhor e como o StockAI faz isso.

Para que serve prever nas compras

A previsão é a entrada de quase todas as decisões de compra: o ponto de pedido, o estoque de segurança e a quantidade a pedir dependem de quanto se espera vender. Uma média simples serve enquanto a demanda é estável; falha com sazonalidades, tendências, promoções ou vendas que chegam em saltos.

Por que um único método não basta

Nem todos os produtos vendem do mesmo jeito. Um estável se prevê bem com um modelo simples; um sazonal precisa de um modelo que entenda o calendário; um intermitente, com muitos períodos em zero, precisa de modelos pensados para isso. Por isso o StockAI classifica cada produto pelo jeito como vende (estável, sazonal, intermitente ou volátil) e faz competir, produto por produto, até nove modelos: LightGBM, XGBoost, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, Croston, uma rede neural LSTM e um modelo global que aprende com todo o catálogo.

Como o modelo vencedor é escolhido

Cada modelo tem um trecho do final do seu histórico escondido e é solicitado a prevê-lo, em vários cortes. Assim ele é medido contra dados que não viu.
O vencedor é escolhido com um custo em que ficar sem produto pesa três vezes mais que sobrar, porque em compras uma ruptura e um excesso não custam o mesmo.
Ele precisa superar duas previsões ingênuas: repetir o último valor e repetir a temporada anterior. Se não superar, um modelo complexo não se justifica.
O vencedor é treinado de novo com todo o histórico e projeta a demanda com uma faixa provável ao redor, não um número único.

Da demanda prevista até a compra

A previsão não é o fim. Ela é cruzada com o estoque, com o que está a caminho e com o prazo do fornecedor para dar o ponto de pedido, o sinal do semáforo e a quantidade sugerida. A explicação dessa parte está em como calcular o ponto de pedido e estoque de segurança. O percurso completo, com capturas de tela, está em como funciona o StockAI.

Os limites, ditos de cara

Um produto com menos de 20 períodos de histórico fica fora da previsão e aparece como SEM DADOS: não se inventa um número para ele.
A faixa não é uma garantia: é a região onde a venda provavelmente vai cair.
Não adivinha o que nunca aconteceu. Uma promoção nova ou um grande cliente novo são testados no simulador de cenários.
A cor do semáforo é decidida por uma regra publicada, não pelo modelo: a IA prevê e a regra decide.
Não compra por você: sugere, e quem envia o pedido é você.

Como medir se a previsão é boa

Em datas que o modelo não viu, produto por produto, e contra o que de fato foi vendido depois. O StockAI mostra o erro de cada produto, não um único percentual para todo o catálogo, e não publica um número de precisão de marketing: o que você vê é o dos seus dados.

Perguntas frequentes sobre a previsão de demanda

Que histórico preciso para prever?

Pelo menos 20 períodos por produto, em um arquivo CSV ou Excel com data, produto e quantidade vendida.

Quais modelos o StockAI usa?

Até nove: LightGBM, XGBoost, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, Croston, uma rede LSTM e um modelo global. Eles competem por produto e vence o que menos custa errar.

E uma promoção nova?

O modelo não pode conhecer o que nunca aconteceu. Ela é testada no simulador de cenários, que mostra o que muda na compra.

Com que frequência a previsão é atualizada?

Sempre que você carrega vendas novas, ou com um recálculo programado: semanal, diário, só dias úteis, a cada hora ou mensal.

E para ver o produto

Envie o seu histórico e veja a previsão e o erro de cada produto.

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Previsão de vendas feita na Costa Rica, para empresas da América Latina.