A inflação em nível recorde tem colocado uma enorme pressão sobre os varejistas e empresas de bens de consumo, à medida em que lutam para atender às necessidades em constante mudança dos consumidores. Como todos os custos (incluindo mão de obra, energia, distribuição e materiais) continuam a aumentar, as empresas de bens de consumo enfrentam uma necessidade crítica em adotar novas soluções que otimizem suas operações, evitem o desperdício e protejam seus resultados.
A rentabilidade no cenário econômico atual exige que as empresas de bens de consumo reajam rapidamente às mudanças que ocorrem tanto no nível do varejo quanto do consumidor – alavancando a capacidade, os recursos e o estoque da maneira mais econômica possível para proteger suas margens, enquanto impulsionam suas vendas. Muito mais fácil falar do que fazer.
Para alcançar o sucesso neste ambiente desafiador, as empresas de bens de consumo devem ser capazes de confiar em três críticos processos para manter o controle de sua demanda:
- Detecção da Demanda
- Modelagem de Demanda
- Colaboração efetiva com parceiros da cadeia de suprimentos
Mas antes de aprofundar nas soluções, vamos primeiramente examinar os desafios específicos que as marcas de hoje precisam enfrentar.
O desafio: A pressão inflacionária está mudando rapidamente os padrões da demanda
As empresas de bens de consumo, especialmente aquelas que fabricam e distribuem produtos de grande consumo, são particularmente vulneráveis tanto à redução das margens quanto à mudança nos padrões de demanda dos consumidores. Embora a inflação afete suas margens aumentando os custos, as empresas de bens de alto consumo não podem simplesmente transferir esses aumentos de custos para os clientes de varejo.
Além disso, eles devem responder de forma rápida e eficiente às mudanças nos padrões de demanda de seus mercados. Por exemplo, a inflação está prejudicando o bolso dos consumidores, fazendo com que cada vez mais escolham opções de preços mais baixos e de marca própria, com relação às suas marcas regulares.
Essa mesma pressão está impulsionando um aumento na participação de mercado de lojas de desconto em todo o mundo, levando a uma maior concorrência entre os varejistas por consumidores e participação de mercado. Muitos estão reagindo oferecendo promoções mais frequentes e ajustando sortimentos para incluir mais marcas próprias e opções de valor. Estas decisões expõem as marcas de bens de consumo ao risco de serem substituídas por opções mais baratas e a serem completamente retiradas de sortimentos. À medida em que as empresas de bens de consumo competem por
participação de mercado e espaço no sortimento do varejo, a concorrência entre as marcas está cada vez mais acelerada.
Com tantas variáveis em transformação, as empresas de bens de consumo estão sob grande pressão para proteger seus produtos nos sortimentos dos varejistas e atender à demanda de forma econômica. Simplificando, eles precisam ser capazes de detectar as mudanças na demanda e responder rapidamente ao mercado.
No entanto, é importante notar que reagir rapidamente sem um plano claro e uma visão detalhada dos estoques, da oferta e da capacidade de produção podem levar à superprodução, deterioração, escassez e ainda oportunidades poderão ser desperdiçadas. Em um momento em que se antecipar a demanda trata-se de um processo crítico, também é, mais complexo do que nunca.
As previsões de demanda tradicionais baseadas em situações do ano anterior simplesmente não são mais suficientes para prever com precisão a demanda no cenário atual de rápidas mudanças. Mas as marcas podem manter o controle de sua demanda com as soluções adequadas para detecção de demanda, modelagem de demanda e colaboração eficaz com os clientes do varejo.
Detecção, modelagem e colaboração de demanda: os fundamentos para manter o controle da demanda
As empresas de bens de consumo podem ficar no topo da demanda, recorrendo à tecnologia de detecção de demanda baseada em Machine Learning. Soluções modernas fornecem previsões de curto prazo precisas e automatizadas que podem considerar uma variedade de fatores complexos, tais como:
- Comportamento do consumidor
- Preços
- Condições climáticas
- Impacto das promoções dos varejistas
- Níveis de estoque em toda a rede de varejistas e de fornecedores (incluindo novos produtos e preenchimentos sazonais, e até mesmo mudanças de sortimentos específicos da loja)
O Machine Learning atual permite com que as marcas de consumo considerem com eficiência uma ampla gama de fatores, possibilitando respostas rapidas e precisas ao impacto subsequente na demanda.
As empresas de bens de consumo podem começar a incorporar previsões acuradas em seus planos dinâmicos de inventário e distribuição e, em seguida, podem alimentar essas informações em planos de produção para garantir a alocação eficiente de recursos. Para aqueles que se concentram em produtos perecíveis, incluindo refeições prontas e itens frescos, esses recursos se tornam extremamente importantes para equilibrar os riscos de deterioração e perda de vendas.
Com a detecção de demanda adequada, as empresas de bens de consumo podem começar a usar estratégias de modelagem de demanda para influenciar ativamente na demanda de seus produtos, ao invés de somente reagir a mudanças que estão fora de seu controle. Com a tecnologia Digital Twin, as empresas podem alavancar incentivos de preços de produtos apropriados, promoções estratégicas e substituições de produtos para equilibrar efetivamente a demanda do cliente com a oferta disponível. A modelagem da demanda também permite com que as empresas considerem precisamente a capacidade de produção atual e planejada, a escassez de suprimentos e os níveis de estoque.
Para se manterem competitivas no mercado atual, as empresas de bens de consumo precisam de uma visão completa da cadeia de suprimentos. Quando varejistas e fornecedores utilizam a tecnologia para colaborar de forma consistente e transparente com base em dados compartilhados, eles reduzem incertezas e desbloqueiam eficiências em toda a cadeia de suprimentos. A colaboração abre as portas para melhorias operacionais e para a melhor satisfação do cliente e, quando executada corretamente, cria oportunidades vantajosas tanto para varejistas quanto para empresas de bens de consumo.
A correta solução de colaboração na cadeia de suprimentos fornecerá às empresas de bens de consumo informações valiosas para reduzir as incertezas desnecessárias na demanda. Eles poderão enxergar os planos e dados dos varejistas relacionados à preenchimentos sazonais, incremento de novos produtos, promoções e sortimentos para planejar sua produção de forma mais proativa.
Além disso, a ferramenta correta também minimizará vendas perdidas e custos operacionais, aproveitando tecnologias como Machine Learning e a modelagem através de Digital Twin para detectar e moldar a demanda em alinhamento com a oferta.
Os padrões de demanda continuarão a mudar à medida em que a economia global se adapta à inflação. De forma proativa e enfrentando os desafios de frente, as marcas de bens de consumo e seus parceiros de varejo podem garantir as tomadas de decisão de negócios mais inteligentes e eficientes possíveis em qualquer situação econômica.
Embora ninguém possa prever quão duradouras serão as disrupções atuais, o que é certo é que as empresas que adotarem essas capacidades sairão dessa crise como vencedoras.
Este artigo é o primeiro de quatro focado em ajudar as empresas de bens de consumo a navegar pelas mudanças de mercado que estamos vendo atualmente em todo o mundo. Os artigos a seguir fornecerão uma análise aprofundada da detecção de demanda, modelagem de demanda e colaboração na cadeia de suprimentos.
