Como reduzir estoques sem perder vendas

Como reduzir estoques sem perder vendas

Situação

Todos os meses as empresas precisam definir os seus níveis de estoque de modo a evitar a ocorrência de rupturas e ao mesmo tempo trabalhar com um estoque justo para não comprometer o capital de giro. A ferramenta para isso é a previsão de demanda.

Problema

A única certeza da previsão é que ela não é perfeita. Isso é certo! Vamos errar, mas o importante é errar menos que a concorrência. Sendo assim, precisamos de métodos que gerem resultados mais precisos. Precisamos lançar mão de métodos estatísticos para acertar mais que nossos concorrentes.

O método mais simples é supor que o que foi vendido em um mês será repetido no próximo. Como é de se esperar esse método não gera os melhores resultados.

Uma alternativa melhor e a mais usada é uma média móvel, que na prática diz que a venda do próximo mês será uma média das vendas dos últimos X meses. Atualmente, esse método é o mais usado , talvez por ser o mais fácil de implementar nos sistemas ERP. Ele suaviza alguns picos de venda que podem ocorrer ao longo dos meses.

Solução

Para ser melhor que a maioria dos concorrentes, basta usar um método que gere estimativas de vendas melhores do que a média móvel. Imagine uma ferramenta capaz de criar a previsão de vendas para cada produto, considerando tendências, sazonalidades para itens de demanda regular e que considera os dados históricos de produtos com vendas irregulares.

Veja como funciona:

Próximos Passos

Como você se sentiria se sua previsão de vendas fosse feita com uma ferramenta desse tipo? A boa a notícia é que você pode ter gratuitamente esse arquivo. Baixe agora esse conteúdo exclusivo da Solverus e comece a usufruir dos benefícios de ter uma previsão melhor que a do seu concorrente.

ATENÇÃO, caso a ferramenta apresentada no vídeo não seja adequada para a sua organização, seja pelo volume de dados ou pelo nível dos tecnológico dos seus concorrentes, agende uma consultoria online, podemos criar modelos de previsão de demanda baseados em tecnologias inovadoras como o aprendizado de máquina.

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