Análise de dados para tomada de decisão em supply chain

Nenhuma decisão deve ser tomada de maneira irresponsável, uma vez que precisamos lidar com as consequências dela. Isso vale para a vida pessoal e profissional. Felizmente, se você é um gestor da cadeia de suprimentos, tem grandes aliados na hora de tomar decisões: os dados. Neste artigo, você vai compreender a importância da análise de dados para tomada de decisão.

Você também pode ouvir esse conteúdo.

A cadeia de suprimentos é uma fonte inesgotável de dados. Tudo está gerando dados o tempo todo: mercadorias que entram e saem, tendências de consumo, níveis de estoque, ordens de pedidos, notas fiscais (e toda a documentação envolvida no transporte de cargas), informações sobre share de gôndola, itens mais vendidos… tudo se resume a dados.

A questão é: esses dados só têm valor quando bem utilizados. Em “estado bruto”, eles não fazem muita coisa. É preciso que haja um trabalho de big data analysis – análise de dados – para que eles cumpram sua função.

O termo “dado” parece um tanto genérico, mas se refere a todo tipo de informação que é gerada ao longo da cadeia de suprimentos. Da fabricação do bem de consumo à sua colocação na gôndola do supermercado, há dados sendo gerados em cada etapa do processo, e quem busca oferecer o melhor serviço precisa aproveitá-los e se valer da análise de dados para tomada de decisão.

A importância dos dados: um exemplo prático

Vamos usar como exemplo, mais uma vez, uma fábrica de geleia, como fizemos para explicar o conceito de S&OP. Para produzir as geleias, o fabricante precisa de insumos, que compra diretamente do produtor. Antes de realizar a compra, ela verifica seus dados de estoque, para saber a quantidade de matéria-prima que vai precisar.

[[[material-id-0|91a8e2b8-9398-4afa-9b57-52389d7c9622]]]

Por falar em estoque, também é fundamental que a indústria tenha dados atualizados de sua capacidade de armazenamento – especialmente em se tratando de perecíveis. O ideal é que a produção seja feita no ritmo do consumo, sem que o produto fique parado no estoque por muito tempo.

Esta fábrica produz três sabores de geleia: morango, uva e abacaxi. As vendas dificilmente são uniformes; há um sabor preferido pelo público que tem mais saída. A produção do item que vende mais deve ser priorizada para que ele não falte na prateleira – a famosa ruptura.

Só aí temos mais dois dados super relevantes: a preferência do consumidor (saber qual geleia vende mais ajuda a nortear a produção) e a distribuição do que foi produzido aos varejistas. Se acabar a geleia no PDV, quem fabrica e quem vende acabam no prejuízo.

O que nos leva a outra grande fonte de dados da supply chain: o varejo. Ele tem suas próprias métricas para acompanhar – de sell-out, de estoque, de share de gôndola, de pedidos, entre várias outras -, e precisa estar com seus dados atualizados se quiser manter um alto nível de serviço.

Se incluirmos a logística, que une os diferentes elos da cadeia, teremos outro montante de dados sendo gerados: pedidos de compras, notas fiscais, horários de entregas, rastreamento de cargas e toda uma variedade de documentos e informações que são fundamentais para o bom funcionamento das entregas.

Este exemplo da geleia foi bastante simplificado, mas serve para ilustrar a onipresença dos dados ao longo de toda a cadeia de suprimentos. Eles trazem informações valiosas sobre níveis de produção, estocagem, vendas, rupturas, lucros, prejuízos, e muito mais. Justamente por isso, a análise de dados para tomada de decisão é tão importante.

Tomando decisões com base em análise de dados

Com todos esses dados que ilustramos acima – e diversos outros, que deixamos de fora para não complicar demais o exemplo -, gerentes e gestores podem tomar decisões muito mais assertivas.

O fabricante evita o desperdício, pois adquire a matéria-prima na medida certa e não fica com produtos parados no estoque. Além disso, também consegue fornecer sua mercadoria ao varejo baseado nos índices de sell-out. Se a geleia de morango é a mais vendida, são os estoques dela que precisam ser supridos com mais agilidade.

Acompanhando os dados de seu estoque, o gestor do varejo trabalha com mais tranquilidade, sabendo quanto tem de cada produto e planejando suas compras com base em informações reais de consumo, que oferecem um panorama detalhado de suas vendas.

Os dados não mentem: eles são factuais, refletem o que realmente acontece no PDV. O valor da análise de dados para tomada de decisão vem justamente da precisão das informações. Nada é feito com base em “achismos” ou conjecturas: tudo leva em conta históricos reais de vendas, o que agrega confiança aos gerentes na hora de decidir.

A previsão de demanda pode ser mais eficaz com a análise de dados Com base nos números de vendas de um determinado item, o varejo consegue mensurar quantas unidades vai precisar para suprir a demanda futura.

5 benefícios da análise de dados para tomada de decisão

Quando uma decisão é respaldada por dados, as chances dela ser acertada são muito maiores. Não sobra espaço para dúvidas e incertezas, tudo é embasado por números e indicadores objetivos.

Para deixar ainda mais claro os benefícios que a análise de dados pode trazer aos processo da supply chain vamos destacar cinco pontos que podem ser melhorados ou otimizados:

1 – Deixar o estoque mais inteligente

Conhecer os padrões de consumo permite que a gestão do estoque seja muito mais eficiente e inteligente. Isso evita o excesso de mercadorias e mantém os níveis de estoque mais saudáveis – o que gera economia na manutenção e evita desperdício.

2 – Variar o sortimento

Conhecendo os hábitos de consumo de sua clientela, o gestor do varejo pode oferecer um sortimento de itens mais alinhado com a demanda.

3 – Melhorar a área de cobertura

Se a indústria percebe que seus produtos não estão chegando aos clientes, ela pode rever sua estratégia de distribuição para garantir que todos possam encontrar o que procuram.

4 – Aumentar o mix de produtos

Uma simples pesquisa de mercado pode render insights valiosos. Se o concorrente tem uma geleia de framboesa que é campeã de vendas, será que eu não deveria ter este sabor no meu catálogo também?

5 – Prevenir a ruptura

Por último, a temida ruptura. Se a indústria e o varejo têm acesso aos dados uma da outra, conseguem tornar o processo de fabricação, reposição e venda totalmente nivelado com a demanda. Assim não falta produto na gôndola e o consumidor fica satisfeito.

Vale ressaltar que a análise de dados pode contribuir de diversas outras maneiras para o bom funcionamento da cadeia de suprimentos. Separamos 5 delas só para você entender melhor o potencial da big data analysis aplicada à supply chain.

Tecnologia aplicada à análise de dados

Se a análise de dados é tão importante, ela não pode ser negligenciada. Aí entra a principal dúvida de muitos gestores: como tirar proveito da análise de dados para tomada de decisão sem precisar passar horas debruçado sobre planilhas e estatísticas?

A resposta é simples: fazendo um bom uso da tecnologia. Uma solução digital munida de inteligência artificial é capaz de cuidar do processamento de dados de uma empresa de forma totalmente automatizada.

Isso quer dizer que você não precisa gastar tempo nem energia nesta parte lenta e trabalhosa do processo: deixe que uma ferramenta digital agilize os trabalhos, coletando, organizando e analisando os dados mais relevantes para o seu negócio.

Mesmo a interpretação dos dados processados pode ser mais dinâmica: uma solução realmente eficaz pode apresentar resultados por meio de gráficos e indicadores de fácil interpretação, tornando o entendimento mais fácil e a tomada de decisões mais ágil.

Outro ponto importante: troca de informações. Existem soluções que permitem que a indústria e o varejo troquem dados em tempo real. Com isso, cada um sabe o que está acontecendo na outra ponta da corrente, o que representa mais uma vantagem estratégica na hora de tomar decisões.

A melhor parte é que a tecnologia livra você e sua equipe da parte burocrática do trabalho. Sem precisar investir tempo na análise dos dados, a expertise da sua equipe entra em cena no momento de aproveitar os insights gerados a partir dos dados, podendo planejar ações mais certeiras.

Para mais conteúdo sobre tecnologia e cadeia de suprimentos, continue acompanhando nosso blog.