Por que o planejamento preditivo é essencial no novo normal?

mai 20, 2021
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A pandemia mudou as regras empresariais: como as empresas, seus dados e análises funcionam e como identificar e reagir a novos riscos. A identificação de dados considerados confiáveis para definir e ajustar planos é mais importante do que nunca. Os resultados dos negócios não podem mais ser previstos ou aplicados com métodos de previsão antigos, que pressionam as empresas a adotarem rapidamente uma abordagem mais ágil e baseada em dados.

Na encruzilhada entre o antigo e o novo, a previsão ágil é um dos fatores mais importantes de sucesso para alcançar a resiliência dos negócios, mantendo a produção e os serviços e mantendo a cadeia de suprimentos funcionando, ao mesmo tempo que permite que as empresas lidem com as incertezas diárias.

A previsão ágil trata de aproveitar o verdadeiro valor da análise em tempo real, estendendo as fontes de dados necessárias e quando necessário executar ciclos de lançamento rápidos. Também se trata de capacitar os principais usuários de negócios envolvidos com processos analíticos para olhar e planejar com antecedência. Usar um cronograma mais curto, mas com uma perspectiva mais ampla e abrangente, permitirá que as empresas gerenciem e obtenham os melhores resultados de negócios possíveis.

Neste blog, consideramos como a previsão eficaz pode ajudar as organizações a gerenciarem com mais eficácia os processos de negócios e criarem novas oportunidades em um clima de interrupções significativas.

Desafios de previsão comuns para empresas

  1. Defina as premissas certas: definir as premissas certas que afetam a precisão das previsões e, em seguida, traduzi-las em modelos de previsão é um desafio importante. Por exemplo, como a taxa de inflação mudará, e se houver mudanças nas leis tributárias ou mudanças geopolíticas. Outro aspecto importante a considerar é a relevância dos dados históricos para fazer previsões em um mundo com muitos novos variáveis e desafios.
  2. Dados: você tem dados suficientes com profundidade histórica suficiente e com a qualidade certa para permitir uma previsão confiável? Se os dados estiverem inconsistentes ou se faltarem informações importantes nos dados mestre, isso provavelmente resultará em uma previsão ruim e não confiável.
  3. Ciclo de lançamento: a partir do momento em que uma previsão está pronta para revisão, o que acontece se os planejadores precisarem alterar algo na previsão, compará-la com outras versões e determinar a melhor? Esse processo costuma ser complexo e requer muito trabalho manual off-line que raramente é processado de maneira integrada.


Flexibilidade específica do COVID-19: as previsões exigem flexibilidade para passar por várias interações rapidamente e serem comparadas rapidamente com outras versões. Além disso, os planejadores devem realizar uma avaliação rápida para saber se uma versão de previsão está pronta para lançamento. Como as organizações estão atualmente mais inclinadas a adaptar sua estratégia de negócios, mudar o foco do mercado e mudar o processo de tomada de decisão que direciona as campanhas ou a produção de novos produtos, elas precisam ser ágeis o suficiente para mudar rapidamente os modelos de previsão, premissas de negócios e fontes de dados. A rápida adoção e flexibilidade na modelagem de previsões oferecem às empresas a capacidade de gerenciar mudanças e reagir a fatores inesperados.

No novo normal, como as empresas podem produzir previsões mais precisas?

O processo típico de produção de previsões baseava-se em dados históricos e modelos estatísticos fechados, geralmente apresentados mensalmente ou trimestralmente. Agora, os dados históricos não são mais eficazes. Os planejadores financeiros precisam de dados em tempo real e fontes de dados externas para dar suporte a seus modelos de previsão. As fontes de dados podem incluir dados geográficos, de mídia social e governamentais. Isso tem um impacto direto na modelagem estatística e na forma como as premissas são formadas. Além disso, as previsões agora são baseadas em uma escala de tempo reduzida. Questões de negócios como “nosso fluxo de caixa apoiará nossas obrigações financeiras na próxima semana ou no final do mês?” Precisam ter respostas sólidas e previsíveis.

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O que é planejamento preditivo e como ele pode permitir uma previsão eficaz?

O planejamento preditivo é baseado em algoritmos de aprendizado de máquina de série temporal comprovados que podem prever melhor o fluxo de caixa, despesas, necessidades de pessoal, tendências de vendas e oferta e demanda. O processo de planejamento é uma combinação de dados reais, orçamento e previsão. Com o planejamento preditivo implementado, os planejadores não precisam olhar para fontes externas e usar fórmulas de planilhas offline do Excel complexas: eles podem aproveitar o poder do aprendizado de máquina e da análise preditiva para tomar melhores decisões usando previsões mais precisas. Usar uma abordagem baseada em dados em que todos os dados necessários estão em um só lugar, fáceis de acessar, gerar e comparar simulações, é a chave para permitir uma previsão eficaz.

O planejamento preditivo permite que planejadores e analistas de negócios vão além do ciclo de planejamento comum, onde tradicionalmente a previsão é carregada de uma fonte de dados externa - como uma planilha ou um sistema externo, que está conectado ao processo de planejamento. Nesse sentido, o planejamento preditivo é incorporado ao modelo e processo de planejamento, consolidando o planejamento, os relatórios e as análises em um só lugar para obter as melhores previsões ao usar os dados planejados.

Dessa perspectiva, a execução de várias simulações preditivas pode ajudar a avaliar rapidamente os impactos potenciais de diferentes políticas de bloqueio, o que poderia informar melhor a tomada de decisões críticas para as empresas.

Como a previsão eficaz se conecta ao cumprimento dos objetivos de negócios?

Quando as empresas executam previsões confiáveis, elas podem tomar melhores decisões que irão gerar resultados de negócios precisos e evitar ações que podem resultar em oportunidades ou receitas perdidas. Quando você olha para isso de uma perspectiva de fluxo de caixa, os analistas financeiros podem planejar as atividades de negócios certas de acordo com sua previsão de fluxo de caixa e evitar gastos que a empresa realmente não pode pagar. Do ponto de vista da cadeia de suprimentos e da manufatura, as organizações podem se preparar para a escassez ou alta demanda ou evitar a perda de remessas e decepcionar os clientes.

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