MÉTODOS PARA PREVISÃO DA DEMANDA. Método genérico para estimar demanda total de um mercado (em unidades monetárias)

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Inês Chaplin Rosa
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1 GESTÃO DA DISTRIBUIÇÃO Prof. Marco A. Arbex MÉTODOS PARA PREVISÃO DA DEMANDA Método genérico para estimar demanda total de um mercado (em unidades monetárias) Q= n.q.p Q= Demanda total do mercado n= Número de compradores no mercado q= Quantidade adquirida no período por um comprador médio p= Preço médio unitário Exemplo: Demanda por livros no Brasil (gênero: ficção nacional) n= q= 1 p= R$ 30,00 Q= R$ ,00 R$/ano Método genérico para estimar demanda total de um mercado (em quantidade) Método de proporção em cadeia, no qual se multiplica um número base por uma cadeia de percentagens de ajuste Exemplo: Potencial de mercado para uma nova sopa instantânea no Brasil Q= População x percentual médio da população com acesso a alimentos de preparo rápido x percentual médio da população com acesso a alimentos de preparo rápido que costumam comprar tais alimentos x percentual médio da população com acesso a alimentos de preparo rápido que costumam comprar tais alimentos que costumam comprar sopas instantâneas Q= x 0,20 x 0,15 x 0,30 = pessoas

2 Método da construção do mercado Usado principalmente por empresas de produtos industriais ou que vendem para o mercado organizacional (outras empresas). Este método exige a identificação de todos os compradores potenciais em cada mercado e a estimativa de suas compras. Exemplo: Produto- instrumento de mineração para testar a proporção real do ouro contida em minerais Preço- R$ 1.000,00, sendo que dependendo do tamanho da mina, mais de um instrumento deve ser adquirido. Objetivo é determinar o potencial de mercado para o instrumento no estado X: Nº empregados Nº minas no Potencial de Mercado potencial Mercado Estado compra (unid.) potencial ($) Abaixo de Total: De 10 a $ ,00 Mais de Métodos de previsão de vendas usando series temporais 1. MÉDIA MÓVEL A média móvel usa dados de um número predeterminado de períodos, normalmente os mais recentes, para gerar sua previsão. A cada novo período de previsão se substitui o dado mais antigo pelo mais recente. Exemplo:Um produto apresentou, nos últimos 12 meses (n), a demanda apresentada na tabela abaixo. Determinar a demanda para o próximo mês janeiro / Ano 2. Tabela Ano 1 Mês jan. fev. mar abr. mai jun. jul. ago. set. Out. nov. dez Consumo A demanda para Janeiro do Ano 2 é a média dos 12 últimos meses: : 12 = 102,3 Resposta: demanda prevista em 102,3 Para calcular a demanda de Fev./ano 2, considera-se igualmente a média dos 12 últimos meses, (entre Fev/ano 1 e Jan/ano 2); e assim por diante.

Exemplo: Produto- instrumento de mineração para testar a proporção real do ouro contida em minerais Preço- R$ 1.

3 2. MÉDIA MÓVEL PONDERADA No método da média ponderada atribui-se um peso a cada um dos dados, sendo que a soma deste peso deve ser igual a 1, por período selecionado (trimestre, semestre, etc). Esse método busca dar ainda mais ênfase aos períodos mais recentes. Exemplo:Com base na tabela abaixo, prever a demanda do mês de jan. / Ano 2, utilizando uma média ponderada trimestral com fator de ajustamento 0,7 p/dez; 0,2 p/nov.; 0,1 p/out. (maior peso sempre para o mês mais recente) Tabela Ano 1 Mês jan. fev. Mar abr. mai jun. jul. ago. set. out. nov. dez Consumo A previsão para Jan. / Ano 2 é: 0,7 x ,2 x ,1 x 103 = 103,2 Resposta: demanda prevista em 103,2 3. MÉTODO DO AJUSTAMENTO SAZONAL Quando o consumo é sazonal, pode-se realizar a previsão de demanda fazendo o ajustamento sazonal. Para desenvolver o método deve-se: - Determinar a média de cada ano - Determinar os coeficientes de sazonalidade em cada período sazonal - Calcular o coeficiente médio de sazonalidade em cada período - Projetar a demanda global para o ano (usar algum método) - Determinar a média para cada período do ano previsto - Determinar a demanda em cada período do ano utilizando o coeficiente médio de sazonalidade Exemplo: A tabela 1 abaixo apresenta dados de consumo de um produto nos últimos 4 anos e deseja determinar a previsão de vendas trimestral no ano 5. Trimestre Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano TOTAL MÉDIA Para calcular os coeficientes de sazonalidade: Trimestre Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 media 1 45/250=0,18 70/300=0,23 100/450=0,22 100/550=0,18 0, /250=1,34 370/300=1,23 585/450=1,30 725/550=1,32 1, /250=2,08 590/300=1,97 830/450=1, /550=2,11 2, /250=0,40 170/300=0,57 285/450=0,63 215/550=,039 0,50

/ Ano 2, utilizando uma média ponderada trimestral com fator de ajustamento 0,7 p/dez; 0,2 p/nov.; 0,1 p/out. (maior peso sempre para o mês mais recente) Tabela Ano 1 Mês jan. fev. Mar abr. mai jun.

4 Vamos supor que a previsão para o ano 5 seja de 2.500, baseada em que em quatro anos o consumo passou de para unidades, com um incremento médio de 300 unidades ao ano. A média trimestral é: / 4 = 625 unidades. Temos como previsão para cada trimestre: Trimestre Previsão x (0,20) = 125 unidades x (1,30) = 813 unidades x (2,00) = 1250 unidades x (0,50) = 313 unidades 4. MÉTODO DE AJUSTAMENTO SAZONAL PELA MÉDIA MÓVEL CENTRADA Exemplo do restaurante 1º Passo calcular a média móvel centrada 2º Passo Calcular o índice de sazonalidade para cada dia da semana Dia Demanda Média Móvel Índice Centrada Segunda 50 Terça 55 Quarta 52 Quinta /7=63,28 56/63,28=0,88 Sexta /7=64 65/64=1,01 Sábado /7=63,28 80/63,28=1,26 Domingo /7=64,14 85/64,14=1,32 Segunda /7=63,28 55/63,28=0,86 Terça /7=64 50/64=0,78 Quarta /7=63,28 58/63,28=0,91 Quinta /7=62,57 50/62,57=0,79 Sexta /7=62,14 70/62,14=1,12 Sábado /7=62,14 75/62,14=1,20 Domingo /7=61,57 80/61,57=1,29 Segunda /7=63 52/63=0,82 Terça /7=62,28 50/62,28=0,80 Quarta /7=63,71 54/63,71=0,84 Quinta /7=65,14 60/65,14=0,92 Sexta /7=64,85 65/64,85=1,00 Sábado /7=65,28 85/65,28=1,30 Domingo /7=65,42 90/65,42=1,37 Segunda 50 Terça 53 Quarta 55

Temos como previsão para cada trimestre: Trimestre Previsão 1 625 x (0,20) = 125 unidades 2 625 x (1,30) = 813 unidades 3 625 x (2,00) = 1250 unidades 4 625 x (0,50) = 313 unidades 4.

5 3º Passo Calcular o índice de sazonalidade padrão para cada dia da semana através da média Dia da semana Índice de sazonalidade Segunda-feira 0,84 (média de todas as segundas-feiras) Terça-feira 0,79 Quarta-feira 0,87 Quinta-feira 0,86 Sexta-feira 1,04 Sábado 1,25 Domingo 1,33 4º Passo- Para aplicar o índice, é necessário fazer uma estimativa média de vendas da próxima semana (baseada nas médias das semanas anteriores anteriores): QUADRO: Previsao média da semana / dias da semana x índice de sazonalide do dia X = previsão para o dia X Semana Previsão Segunda 445/7 x (0,84)= 53,4 Terça 445/7 x (0,79)= 50,2 Quarta 445/7 x (0,87)= 55,3 Quinta 445/7 x (0,86)= 54,6 Sexta 445/7 x (1,04)= 66,1 Sábado 445/7 x (1,25)= 79,4 Domingo 445/7 x (1,33)= 84,5 Previsão baseada em correlações Exemplo: Uma cadeia de fast-food verificou que as vendas mensais de refeições em suas lojas estão relacionadas ao número de alunos matriculados em escolas situadas próximas às suas lojas. A empresa pretende instalar uma nova casa numa região onde o número de alunos é de Qual a previsão da demanda para esta nova casa? Y = a + bx, onde: Y= variável dependente (vendas) x= variável independente (nº alunos) Vendas por casa (mil) Núm. alunos (mil) XY Y² X² Y X 31, ,6 996, , ,56 64

das semanas anteriores anteriores): QUADRO: Previsao média da semana / dias da semana x índice de sazonalide do dia X = previsão para o dia X Semana Previsão Segunda 445/7 x (0,84)= 53,4 Terça 445/7

6 47, , , ,25 34, , , ,1 14,5 653, ,01 210,25 32,3 10,1 326, ,29 102, ,2 266, ,64 40,9 13,4 548, ,81 179, , ,29 24,2 7,6 183,92 585,64 57, ,1 537, ,61 Y = 450,71 X = 143,1 XY = 5.224,86 Y² = ,82 X² = 1.663,37 n b = ( XY ) ( X )( Y ) 2 n( X ) ( X ) 2 ( ) ( )( ) 2 n( X ) ( X ) n XY X Y b = 2 = , , ,71 = 2, ,37 143, 10 2 ( ) a = a = Y b( X ) n ( ) Y b X n = 450,71 2,99 143, 10 = 1, Y = 1, , 99 13, 75 = 42, 869 ou seja refeições Texto-base: KOTLER, P; ARMSTRONG, G. Princípios de marketing. 7 ed. Rio de Janeiro: LTC, (CAP 7)

681 171,61 Y = 450,71 X = 143,1 XY = 5.224,86 Y² = 19.716,82 X² = 1.

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