Previsões

O que é Previsão?

Previsão é determinar o que vai acontecer no futuro, considerando o que aconteceu no passado e o que está acontecendo agora. É uma ferramenta de planejamento que ajuda os empresários em suas tentativas de lidar com o risco e a incerteza do que pode e não pode ocorrer; depende do histórico de dados e da análise de tendências.

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Porque aprender sobre Previsões?

Seja você um dono de empresa, um representante de vendas, um gerente de projeto, ou trabalhe em qualquer outra área empresarial, fazer previsões é uma habilidade fundamental, para dar rumo às suas ações, servir de insumo para o seu planejamento e atingir seus objetivos.

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Qual a importância das previsões?

A previsão faz parte das atividades de tomada de decisão e desempenha um papel importante em várias áreas de uma empresa; é um componente importante para um planejamento eficaz e eficiente; são utilizadas para:

  • Responder os seguinte tipos de perguntas: atingiremos nossas metas? Qual a gravidade deste desvio para cumprir as metas? Teremos mais ou menos cargas de trabalho?
  • Dar rumo aos negócios; é a base do planejamento de produção, vendas e finanças de uma empresa; permitem que os administradores planejem adequadamente suas ações.
  • Fazer planos estratégico, planos de marketing, planos de venda, planos operacionais, definir orçamento, despesas gerais e fluxo de caixa.
  • Examinar o mercado, ajustar expectativas, avaliar níveis de estoque e impulsionar as vendas no momento certo.
  • Avaliar a conveniência de um novo produto e projetar o número de unidades que podem ser vendidas em um determinado período, planejar os esforços de marketing para o lançamento do produto.
  • Avaliar carga de trabalho, atividades futuras e recursos a serem alocados.
  • Cooperar com o planejamento eficaz e eficiente.

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Qual a relação e diferenças entre Previsão e Planejamento?

Figura. Previsão x Planejamento. Previsão é a estimativa do desempenho futuro, considerando fatos passados ​​e atuais. Planejamento é projetar o curso de ação futuro para atingir objetivos.

  • Planejamento e previsão são atividades gerenciais básicas muito importantes nas empresas e estão intimamente relacionadas.
  • Planejamento e previsão estão relacionados aos eventos futuros. No entanto, a previsão fornece uma base para o planejamento e desempenha um papel vital no processo de planejamento.
  • O planejamento é baseado em informações objetivas de desempenho e exigem a elaboração de um plano; a previsão é baseada em suposições de um evento particular.
  • O planejamento  considera fatos e expectativas;  previsão é baseada em fatos e algumas suposições com base no desempenho passado e atual.
  • O planejamento é responsabilidade dos gerentes de mais alto nível; previsão é feita por diferentes níveis de gerentes, analistas e especialistas.

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O que pode ser previsto?

A previsão é necessária em muitas situações; as vezes com vários anos de antecedência (investimento de capital) e em outras com antecedência de minutos ou segundos (roteamento em redes de computadores); seja qual for a situação de tempo, a previsão ajuda o planejamento ser eficaz e eficiente.

Algumas coisas são mais fáceis de prever do que outras; a previsibilidade de um evento ou de uma quantidade depende basicamente de 3 fatores:

  1. Quão bem entendemos os fatores que contribuem para isso;
  2. Quantos dados estão disponíveis;
  3. Se as previsões podem afetar a coisa que estamos tentando prever.

Por exemplo, as previsões de demanda de um contact center ou de um datacenter podem ser altamente precisas porque todas as três condições são geralmente satisfeitas; no entanto prever a variação de taxas de câmbio, é outra história, nestes casos , embora possam existir uma grande quantidade de dados disponíveis, são muitos fatores que contribuem para a sua variação.

Diante disso, uma questão fundamental é saber quando algo pode ser previsto com precisão e quando as previsões não serão melhores do que jogar uma moeda.

Boas previsões capturam os padrões e relacionamentos que existem nos dados históricos e a maneira como as coisas estão mudando; um ambiente altamente volátil continuará a ser altamente volátil; um negócio com vendas flutuantes continuará a ter flutuações nas vendas, e assim por diante; logo é de extrema importância distinguir entre uma flutuação aleatória nos dados passados ​​que deve ser ignorada e um padrão genuíno que deve ser modelado e extrapolado.

Um modelo de previsão destina-se a capturar a maneira como as coisas se movem, não apenas onde as coisas estão.

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Como determinar o que deve ser previsto?

Nós estágios iniciais de um projeto de previsão é necessário tomar decisões sobre o que deve ser previsto.  Num ambiente de produção é necessário perguntar se as previsões são necessárias para:

  • Um produto específico ou para um grupo de produtos? Em cada ponto de venda, ou numa região com vários pontos de venda, ou para o total de vendas? (é importante adotar um sistema de previsão em dois níveis  – de forma agregada e individual).
  • Qual o horizonte de previsão? 1 dia, 1 semana, 1 mês, 1 ano, 3 anos? (determinados modelos de previsão serão melhores do que outros).
  • Qual a frequência que as previsões devem ser feitas? (caso sejam frequentes, será necessário um sistema para fazer previsões).
  • Quais são as pessoas que usarão as previsões? (para garantir o entendimento das necessidades e como as previsões serão utilizadas).
  • Quais são os dados necessários, onde serão coletados?
  • Quais são as fontes de dados ? Onde estão armazenados? Qual a qualidade dos dados?

Uma grande parte do tempo de um previsor pode ser gasto no diagnóstico da situação corrente, na localização e agrupamento dos dados disponíveis, antes do desenvolvimento de métodos de previsão adequados.

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Quais são os métodos para fazer as previsões?

Existem muitos métodos e essa pergunta depende da disponibilidade ou não dos dados; custo da previsão, aquisição de software, tempo necessário para desenvolver a previsão, e treinamento de pessoal.

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Quando e como são aplicadas as Previsões Qualitativas?

As previsões qualitativas são utilizadas quando não existem dados disponíveis (por exemplo no lançamento de um novo produto).

  • Inclui julgamento, que traduz as opiniões dos gerentes, especialistas, pesquisas de mercado e estimativas das equipes envolvidas (marketing, vendas, operação, etc);
  • Transforma as informações qualitativas em estimativas quantitativas.
  • Reunem de maneira lógica, imparcial e sistemática todas as informações e julgamentos relacionados aos fatores que estão sendo estimados.
  • Tais técnicas são frequentemente usadas em áreas de novas tecnologias, onde o desenvolvimento de uma ideia de produto pode exigir várias “invenções”, de modo que as demandas são difíceis de estimar e onde as taxas de aceitação e penetração do mercado são altamente incertas.

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Quando e como são aplicadas as Previsões Quantitativas?

Quando existe histórico de dados e quando é razoável supor que os padrões passados continuarão no futuro; a maioria das previsões quantitativas usam dados de séries temporais, coletados em intervalos regulares de tempo.

Os métodos de previsão quantitativos podem ser simples, ou altamente complexos; alguns exemplos de métodos  aplicados são:

  • Ponto de estimativa – basear o ponto futuro num único ponto no passado.
  • Análise da média – a previsão do ponto futuro é baseada na média de um grupo de dados; essa média pode ser aritmética simples, móvel (deslocando o período de 12 meses a cada mês decorrido) ou ponderada (que incorpora as variações e as reflete por meio da ponderação).
  • Análise de regressão – utilizada quando existem dependências entre variáveis; por exemplo: influência de um tipo de campanha; se muitas variáveis são envolvidas a fórmula se torna excessivamente complexa.
  • Análise de séries temporais – identifica as tendências e sazonalidades; o fundamento deste método é que o indicador de controle sujeito à previsão pode ser influenciado por uma série de fatores que podem ser isolados e utilizados para estimar o que ocorrerá no tempo futuro abrangido pelo previsão; baseiam-se na hipótese de que o padrão anterior da variável dependente continuará no futuro; a análise das séries temporais identifica os padrões básicos que se combinam para indicar um padrão histórico da variável dependente, desenvolvendo um modelo para repeti-lo.

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Quais os fundamentos da Análise de Séries Temporais?

Estas são técnicas estatísticas usadas quando dados de vários anos para um produto ou linha de produtos estão disponíveis e quando os relacionamentos e as tendências são claras e relativamente estáveis.

Um dos princípios básicos da previsão estatística é que o previsor deve usar os dados do desempenho passado para obter uma leitura da taxa atual e de quão rápido esta taxa está aumentando ou diminuindo. A taxa atual e as mudanças na taxa – “aceleração” e “desaceleração” – constituem a base da previsão.

A questão não é tão simples quanto parece; geralmente, é difícil fazer projeções a partir de dados brutos, pois as taxas e tendências não são imediatamente óbvias; elas estão misturados com variações sazonais e talvez distorcidos por fatores como os efeitos de uma grande campanha de promoção de vendas. Os dados brutos devem ser tratados antes que sejam utilizáveis, e isso é feito com frequência quando do uso da análise de séries temporais.

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Quais são os padrões dominantes nas previsões utilizando Séries Temporais?

Um padrão é um modelo para ser reproduzido; é uma referência; os elementos em um padrão repetem-se de maneira previsível.
Descobrir padrões é uma atividade essencial na escolha do tipo de método de previsão. Os quatro padrões básicos da maioria das séries temporais são:

Há também um quinto padrão que é chamado de aleatório, que ocorre quando uma variação dos dados históricos é tão irregular que se torna muito difícil o processo de previsão de eventos futuros.

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Quais são os propósitos das Previsões de Curto, Médio e Longo Prazos?

Figura. Previsões a curto, médio e longo prazos.

  • Previsões a curto prazo – são necessários para o agendamento de pessoal, produção, transporte, roteamento em redes de comunicação, escala de agentes em contact center, etc.
  • Previsões a médio prazo – são necessários para determinar os futuros requisitos de recursos, a fim de adquirir matérias-primas, contratar pessoal ou comprar máquinas e equipamentos.
  • Previsões a longo prazo – são utilizados no planejamento estratégico; tais decisões devem levar em conta as oportunidades de mercado, fatores ambientais e recursos internos.

Todas as técnicas estatísticas são baseadas na suposição de que os padrões existentes continuarão no futuro; é mais provável que esta suposição esteja correta a curto prazo do que a longo prazo e, por essa razão, essas técnicas nos fornecem previsões razoavelmente precisas para o futuro imediato, mas não no futuro distante.

Por essa mesma razão, essas técnicas geralmente não podem prever quando a taxa de crescimento de uma tendência mudará significativamente – por exemplo, quando um período de crescimento lento nas vendas mudará repentinamente para um período de rápida decadência; esses pontos são chamados pontos de virada e  devem ser usadas ferramentas estatísticas para prever quando elas ocorrerão.

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Quais são as etapas para fazer Previsões?

Um processo de previsão geralmente envolve cinco etapas básicas:

  1. Analisar e compreender o problema. Qual é o propósito da previsão? Muitas vezes essa é a parte mais difícil da previsão. Como as previsões serão usadas?  Como a função de previsão se ajusta à organização que necessita das previsões? Quem e como é feita a coleta, tratamento de dados de dados?  A decisão de entrar em um negócio pode exigir apenas uma estimativa bruta do tamanho do mercado, enquanto uma previsão feita para fins de orçamento deve ser bastante precisa. Os método de previsão apropriados diferem de acordo.
  2. Coletar dados. Quais são os dados estatísticos? Qual o conhecimento das pessoas que que coletam e usam as previsões? Quais os dados mais antigos e mais recentes? Existem muitas mudanças estruturais no período? O histórico de dados é a melhor fonte para prever o futuro. Desta forma, a obtenção e análise de dados são fundamentais.
  3. Analisar e tratar os dados. Outro passo crítico no processo de obtenção de dados é a análise do conteúdo das informações (dados processados) para garantir que não existam aberrações de dados. Como os dados são representados graficamente? Existem padrões consistentes? Existe uma tendência significativa? A sazonalidade é importante? Existem dados discrepantes? Existem explicações para discrepâncias de dados? Quais os dados que deverão ser considerados e quais deverão ser descartados?
  4. Escolher e ajustar modelos. Qual a disponibilidade dos dados históricos? Quais as variáveis que serão utilizadas para fazer as previsões? Qual o relacionamento entre as variáveis de previsão? Quais são as suposições envolvidas? 
  5. Usar e avaliar o modelo de previsão escolhido. Qual a precisão das previsões? Quais os valores ausentes ou discrepantes? Qual o período de tempo das série temporais?

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Quais os problemas mais frequentes na elaboração de Previsões?

É importante conhecermos, nos anteciparmos aos problemas e avaliar o risco e precisão das previsões. Na sequência são apresentados problemas frequentes nas empresas que  dão indicações da qualidade das suas previsões:

  1. Ausência de um processo sistemático – isso gera falta de controle e ausência de melhorias contínuas; devem ser adotados padrões empresariais para que as informações sejam consistentes e aproveitáveis por toda a empresa.
  2. Atribuir que o software para fazer previsões é soberano – as elaborações automáticas feitas por ferramentas de softwares são baseadas em premissas, parâmetros e dados acrescentados ao sistema pelos profissionais da empresa; trata-se de um trabalho continuado que exige a interação e conhecimento dos momentos e ênfases a serem dadas aos desvios, em função do conhecimento e objetivos de negócios.
  3. Não dar a devida importância para as previsões – se as previsões têm sido imprecisas no passado ou se ninguém entende as premissas usadas no processo, as demais etapas do planejamento deverão sofrer os danos, gerando um acumulo de imprecisões.
  4. Eventos que deveriam ser exceções tornam-se parte da previsão – deve ser separado o joio do trigo; campanhas de marketing, eventos geradores de problemas em serviços para clientes, guerra de preços e uma variedade de flutuações atreladas ao produto devem ser separadas e analisadas no processo de pesquisa. As premissas de produto devem ser sempre previamente validadas.
  5. Não existem pessoas especializadas para planejamento e controle – são necessárias equipes ou pessoas que conheçam os processos, os produtos, que identifiquem os desvios, avaliem os impactos desses desvios, sinalizem para a empresa de forma pró-ativa ações corretivas, para que a inteligência de cogestão possa ser aplicada na sua plenitude.

  • Previsão é determinar o que vai acontecer no futuro.
  • A previsão é um componente importante para um planejamento eficaz e eficiente, pois as premissas de planejamento dependem de previsões.
  • Planejamento e previsão exigem habilidades como pensamento reflexivo, clarividência (capacidade de ver as coisas que estão escondidas), tomada de decisão, experiência e imaginação, para realizar a tarefa difícil de forma eficaz e eficiente.
  • Um modelo de previsão destina-se a capturar a maneira como as coisas se movem, não apenas onde as coisas estão.
  • Os projetos de previsão devem prever quantidades em dois níveis, agregado e individual.
  • Os métodos de previsão podem ser qualitativos e quantitivos. O primeiro é usado quando não existem dados históricos, o segundo aplicam formulações matemáticas e estatísticas aos dados históricos existentes.
  • Séries temporais é um método muito utilizado para fazer previsões quantitativas; identifica padrões que são projetados para o futuro.
  • As previsões são aplicadas para horizontes de curto, médio e longo prazos, quanto mais próximo for esse futuro, mais precisas serão as previsões; os métodos de previsão serão escolhidos baseados também esses horizontes de pesquisa.
  • Para fazer previsões podemos destacar cinco etapas fundamentais: entender o problema, coletar de dados, tratar dados, escolher e ajustar modelo de previsão e usar e monitorar o modelo.
  • Precisamos evitar erros frequentes na elaboração das previsões que as tornam imprecisas, tais como: ausência de um processo sistemático, usar ferramentas sem interação e conhecimento, não dar a devida importãncia para as previsões, não separar anomalias das previsões, não contar com pessoas especializadas para fazer as previsões.

Palavras Chaves – previsão, ferramenta, planejamento, risco, incerteza, fatos, dados, análise, tomada de decisão, plano estratégico, plano de marketing, plano de venda, plano operacionais, mercado, expectativas, nível de estoque, esforço de venda, lançamento de produto, carga de trabalho, recurso, atividade gerencial, padrão mensal, padrão semanal, padrão diário, analisar problema,  coletar dados, tratar dados, selecionar modelo.


Teste seu Conhecimento sobre Previsões.

  1. Use as palavras chaves acima para relembrar e descrever principais conceitos sobre previsões.
  2. O que é previsão?
  3. Qual a importância das previsões?
  4. Qual a relação e diferença entre previsão e planejamento?
  5. Quais são os padrões dominantes de previsão?
  6. Cite exemplos de previsão de curto, médio e longo prazos.
  7. O que caracteriza um bom modelo de previsão?
  8. Cite perguntas frequentes para determinar o que e como deve ser feito um projeto de previsão.
  9. O que é um método de previsão qualitativo e quando deve ser utilizado?
  10. O que é um método de previsão quantitativo e quando deve ser utilizado?
  11. Como é o método de previsão baseado em séries temporais?
  12. Qual o princípio fundamental do método de séries temporais?
  13. Cite as cinco etapas básicas para gerar previsões?
  14. Cite 3 problemas frequentes na elaboração de previsões.

 

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