Aproveite os dados de previsão nos seus planogramas

May 30, 2025 • 4 min

O uso de previsões em planogramas: desafios e soluções

Uma pergunta que surge constantemente ao discutir planejamento de espaço é:
“Podemos utilizar dados de previsão na criação de planogramas?”

A resposta mais comum na maioria dos sistemas de planogramas tende a ser:
“Se você nos fornecer dados de previsão no nível de produto e localização, em médias semanais, sim.”

Isso significa que os dados de previsão precisam ser convertidos em médias semanais antes da criação dos planogramas.

O problema dessa abordagem é que ela não resolve as questões centrais:

Como combinar dados de previsão e históricos?
Como transformar previsões em médias sem perder precisão?
Podemos confiar que as previsões são suficientemente precisas?

Neste artigo, discutimos esses desafios e como superá-los.

Por que utilizar previsões em planogramas?

Um planograma precisa refletir todos os dias da semana. Tradicionalmente, utilizamos dados históricos e calculamos médias para representar a demanda, mas sabemos que não existem duas lojas iguais. O mesmo vale para os dias da semana: cada dia tem um comportamento de consumo diferente, algo bem conhecido por quem trabalha no varejo.

Ao invés de utilizar apenas vendas passadas, podemos criar planogramas baseados em previsões, que refletem com maior precisão as tendências e a sazonalidade da demanda.

Por exemplo, além de garantir que todas as lojas tenham estoque suficiente de pizzas congeladas para um dia comum, uma loja próxima a uma grande fábrica pode se preparar para um aumento na demanda nas sextas-feiras de pagamento.

O desafio dos dados históricos

Ao criar planogramas baseados em dados históricos, assumimos que as próximas 12 semanas serão, em média, como as últimas 12 semanas. Mas sabemos que essa suposição raramente se confirma.

O uso de previsões permite atualizar essas projeções e torná-las mais eficientes. Dados históricos não capturam variações climáticas, mudanças de tendência e sazonalidade, mas previsões inteligentes conseguem incorporar esses fatores.

Se tivermos previsões confiáveis para 12, 52 ou até 104 semanas, que equilibram adequadamente os dados históricos, elas serão pelo menos tão úteis quanto os históricos – e provavelmente ainda mais.

Porém, muitas empresas ainda utilizam previsões como se fossem apenas uma “nova métrica histórica”, da mesma forma que utilizam dados de programas de fidelidade. Isso desconsidera o verdadeiro propósito das previsões: olhar para o futuro.

As previsões já são construídas com base em dados históricos. Ao misturá-las ou diluí-las com médias passadas, perdemos sua real vantagem.

O problema das médias semanais

Os planogramas tradicionalmente utilizam médias semanais de vendas – em grande parte porque as principais ferramentas de planejamento de espaço foram desenvolvidas há mais de três décadas.

A partir dessas médias semanais, calcula-se uma média diária, que serve como base para definir os dias de cobertura do estoque na prateleira.

Mas ninguém que trabalha no varejo lembra de ter tido um “dia normal”. Então, por que continuamos calculando médias e baseando decisões críticas nessas aproximações?

Exemplo prático:

No gráfico abaixo, a linha azul claro representa a demanda diária de um produto em uma única loja, enquanto a linha azul escura mostra a média de vendas. Note que quase nenhum dia realmente corresponde à média.

Se tivermos duas entregas por semana e utilizarmos um planograma com três dias de cobertura, assumindo uma média diária de 14 unidades, estocaríamos 42 unidades. No entanto, se reabastecermos na sexta-feira pela manhã, a prateleira pode ficar vazia já no meio do sábado.

O uso de médias semanais no passado ajudou a manter os volumes de dados baixos e suavizar picos e quedas. Mas, com a tecnologia atual, podemos abordar o planejamento de forma muito mais científica.

Podemos confiar nas previsões?

Os varejistas mais experientes ajustam seus períodos de análise de acordo com a frequência de revisão da categoria. Por exemplo, se uma categoria muda anualmente, utilizam-se os dados das últimas 52 semanas. Se muda a cada trimestre, utilizam-se 12 semanas, e assim por diante.

Ao utilizar previsões em planogramas, o mesmo princípio deve ser aplicado:

Para um planograma sazonal de 12 semanas, utilizamos 12 semanas de dados de previsão.
Para um planograma anual, utilizamos 52 semanas de previsão.

A dúvida natural dos varejistas é: “As previsões são precisas o suficiente para confiar nelas 12 ou 52 semanas no futuro?”

A única maneira de responder a essa pergunta é testá-las empiricamente. Podemos comparar as vendas previstas para um determinado período com as vendas reais e também com as médias históricas. Em praticamente todos os casos, as previsões são mais precisas do que simplesmente repetir a média histórica.

Para mais informações sobre esse tema, consulte nosso guia de precisão de previsão.

Unificando planejamento e benefícios

Com a tecnologia atual, tornou-se muito mais fácil incorporar previsões aos planogramas e pensar no futuro. Mas essa mudança não impacta apenas os planogramas – ela beneficia toda a operação, incluindo:

Planejamento de loja e macroespaço
Gestão de promoções
Otimização da força de trabalho
Pedidos e reabastecimento

Nosso objetivo é unificar o planejamento no varejo, eliminando os silos entre planejamento de espaço e cadeia de suprimentos. O setor está evoluindo rapidamente, e aqueles que não se adaptarem correm o risco de ficar para trás – enquanto seus concorrentes certamente não perderão essa oportunidade.