O que é previsão de demanda por IA? Casos de uso para e-commerce

Imagine ser capaz de prever quais produtos estocar, como evitar interrupções na cadeia de suprimentos e definir o preço ideal para seus produtos. Os métodos tradicionais de previsão de demanda dependem de tendências históricas de demanda e dados de vendas, mas frequentemente falham quando confrontados com variáveis imprevisíveis como tendências de redes sociais, desastres naturais e mudanças no sentimento do consumidor.

Mas os tempos estão mudando. No primeiro trimestre de 2025, 98% das empresas relataram integrar a inteligência artificial (IA) nas cadeias de suprimentos para auxiliar na otimização de estoque e previsões. As ferramentas de IA estão turbinando o processo de previsão de demanda. Elas agregam e analisam instantaneamente fatores internos e externos para informar a tomada de decisões estratégicas no e-commerce.

Diga “adeus” ao excesso de estoque e ineficiências, e “olá” para o gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos e clientes mais satisfeitos. Veja como a IA pode tornar o planejamento de demanda muito mais simples.

O que é previsão de demanda por IA?

No e-commerce, a previsão de demanda por IA prevê tendências futuras de demanda e vendas combinando seus dados históricos com sinais externos em tempo real. Ela usa uma combinação das entradas a seguir.

• Dados de vendas: informações sobre sua produção total incluem vendas totais, vendas médias trimestrais e taxas de sell-through para produtos individuais.
• Padrões de compra do consumidor: insights sobre hábitos dos clientes incluem preferências de produtos, frequência de compra e timing das transações.
• Dinâmicas de mercado: fatores como oferta e demanda, regulamentações e concorrência variam entre setores e podem influenciar os resultados das previsões.

A previsão de demanda oferece insights valiosos para planejamento estratégico em gestão de estoque, produção e pessoal. O objetivo é maximizar o tempo de preparação para a demanda, otimizar recursos, prevenir excesso de estoque ou escassez, e garantir preços competitivos para proteger as margens de lucro. Mas o processo é mais rápido com a IA.

Como a previsão de demanda por IA difere dos modelos tradicionais

A previsão de demanda por IA difere dos métodos tradicionais em algumas áreas distintas.

Fontes de dados

Modelos tradicionais usam dados históricos de vendas e sazonalidade. Modelos alimentados por IA combinam dados internos com sinais externos ao vivo, como sentimento de redes sociais, clima regional e monitoramento de preços da concorrência.

Por exemplo, com previsão de demanda por IA, você pode capturar um pico de vendas impulsionado pelo TikTok ou um aumento relacionado a tempestades antes que apareçam no seu livro-razão.

Atualizações

Modelos de IA aprendem continuamente e se treinam novamente conforme novos dados ficam disponíveis. Modelos tradicionais são estáticos e só atualizam quando você os programa para tal (semanal, mensal, trimestralmente). Com a IA, você pode melhorar a precisão das previsões mesmo se as condições macro mudarem da noite para o dia.

Precisão

Modelos tradicionais focam mais na demanda por categoria e semanal para criar buffers de estoque de segurança. Modelos de IA consideram unidades de manutenção de estoque (SKU), loja e previsões diárias. Por exemplo, o Inventory Ledger da Target faz bilhões de previsões por semana sobre disponibilidade de produtos, conforme relatado pela Business Insider.

Fontes de dados para previsão de demanda

O sucesso de qualquer modelo de IA depende dos dados que você fornece a ele. A seguir, veja algumas fontes comuns relacionadas ao planejamento de demanda.

Internas:

• Logs de ponto de venda e pedidos de e-commerce
• Estoque disponível e prazos de entrega do ERP
• Dados de parceiros 3PL
• Calendários promocionais e histórico de preços
• Coortes de CRM/lifetime value do cliente

Externas:

• APIs de clima local (temperatura, precipitação)
• Tendências de sentimento de redes sociais (TikTok, Instagram)
• Indicadores macroeconômicos (IPCA, confiança do consumidor)

Desafios da previsão de demanda por IA

Métodos tradicionais de previsão (como coletar dados manualmente ou depender de tendências históricas de mercado) provaram ser valiosos no passado. No cenário atual de e-commerce em rápida mudança, eles estão rapidamente perdendo relevância. Tentar prever a demanda com métodos tradicionais pode levar aos desafios a seguir.

Ineficiência

Uma desvantagem principal dos modelos tradicionais de previsão de demanda são as ineficiências inerentes que vêm com coleta manual de dados e análise de dados. Acumular métricas ano a ano e destilar informações valiosas para antecipar demanda é uma tarefa árdua. Requer esforço significativo para compilar dados em tempo real de fontes como redes sociais, tráfego web e vendas (principalmente para pequenas empresas com equipes e recursos limitados).

Por exemplo, prever o futuro comportamento do consumidor e mudanças de mercado no seu negócio pode exigir análise diária de engajamento em redes sociais, estilos em alta e dados de vendas para encontrar padrões acionáveis. Conseguir isso pode exigir forte comunicação interdepartamental e sinergia, o que pode ser desafiador de estabelecer e manter.

Resultados de previsão lineares

Modelos de previsão passados tendem a depender de regressão linear, ao prever uma variável (como demanda) baseada no resultado de outra (como vendas históricas ao longo do tempo). É útil isoladamente, mas essa abordagem ignora fatores externos como flutuações sazonais de demanda ou problemas imprevistos na cadeia de suprimentos. Hoje, a previsão precisa da demanda requer considerar múltiplas variáveis simultaneamente, porque a demanda raramente segue um padrão simples de causa e efeito.

Pontos de dados isolados

Pontos de dados isolados (também conhecidos como silos de dados) são uma grande desvantagem dos métodos tradicionais de previsão. Áreas de negócio, como marketing e vendas, frequentemente têm métricas separadas, levando a conclusões que se aplicam apenas a um departamento. Previsões precisas são difíceis de obter sem uma visão holística das operações da cadeia de suprimentos, dados de clientes, tendências de vendas e esforços de marketing em toda a sua organização. Coletar manualmente pontos de dados de cada departamento para identificar padrões é demorado e difícil de replicar consistentemente.

Dependência de dados históricos

Por décadas, empresas usaram dados históricos de vendas para prever demanda futura por produtos ou serviços. No entanto, depender apenas de dados de vendas passados pode produzir previsões imprecisas porque ignora preferências evolutivas do consumidor. Há também fatores externos em tempo real, como tendências de redes sociais e desastres naturais, que podem rápida e drasticamente afetar a demanda do cliente e interromper a logística da cadeia de suprimentos.

IA e previsão de demanda

A inteligência artificial está transformando operações empresariais, incluindo previsão de demanda. Usando tecnologia de aprendizado de máquina (ML), a IA aproveita dados como vendas atuais, preços da concorrência, contagens de estoque e tendências do setor para identificar padrões de demanda em tempo real. Esses insights podem informar esforços de planejamento estratégico como aumentar o estoque de produtos específicos e lançar campanhas de marketing direcionadas.

Outro benefício da previsão de demanda alimentada por IA são as habilidades de aprendizado adaptativo, significando que pode continuamente melhorar a precisão ao longo do tempo. Quanto mais você usa modelos de análise alimentados por IA para prever demanda, melhores eles se tornam em identificar pontos problemáticos precisos e melhorias.

Digamos que você administre uma empresa de roupas de esqui, por exemplo. A IA pode analisar dados históricos de vendas, previsões meteorológicas, tendências de redes sociais e mudanças de vendas em tempo real para prever a demanda de produtos para a próxima temporada de inverno. Conforme a temporada progride, a IA aprende como esses fatores impactam o comportamento do consumidor e a logística da cadeia de suprimentos, otimizando preparações para a próxima temporada de pico.

Incorporando humanos na mistura

A IA é uma ferramenta útil, mas não é perfeita. Mais de 40% das empresas pesquisadas relatam gerenciar riscos relacionados à imprecisão de resultados de IA. É por isso que o MIT Sloan recomenda uma estrutura humano-IA para aceitar ou ajustar uma previsão de IA.

A seguir, está uma estrutura a seguir baseada na pesquisa.

1. Se seu produto tem demanda estável e anos de vendas, confie no modelo. Um algoritmo pode lidar com previsões de linha de base com baixos erros.
2. Para itens novos ou de ciclo de vida curto, como lançamentos de produtos ou colaborações com poucos dados, complemente a previsão com input de especialistas.
3. Se influências externas (como fechamento de portos ou mudanças regulatórias) ainda não estão nos dados, substitua a previsão.

Casos de uso da previsão de demanda por IA no e-commerce

Esteja você administrando uma grande marca de roupas fitness ou uma pequena joalheria, confira, a seguir, três maneiras práticas de usar a previsão de demanda por IA ao seu favor.

Melhorar a eficiência operacional

Eficiência operacional (a capacidade de produzir bens e serviços de alta qualidade usando o menor número de recursos possível) é fundamental para administrar um negócio bem-sucedido. A IA melhora o processo de previsão de demanda analisando uma ampla gama de dados, otimizando operações empresariais e permitindo uma alocação de recursos mais eficiente por meio da automação.

Por exemplo, você pode minimizar gastos desnecessários mantendo pessoal otimizado, rastreando necessidades de estoque em tempo real e automatizando tarefas simples como e-mails de programa de fidelidade.

Simplificar o planejamento da cadeia de suprimentos

Gestão da cadeia de suprimentos é o processo intrincado de entregar produtos ou serviços aos consumidores. Envolve o fornecimento de matérias-primas, fabricação, logística de envio, gestão de estoque e planejamento de produção. Previsão com IA pode otimizar esses processos rastreando simultaneamente estoque em tempo real, metas de vendas, estimativas de entrega e tendências de mercado.

Ferramentas de IA podem rapidamente alertar você sobre possíveis interrupções, ajudando você a prevenir escassez de estoque ou atrasos de produção devido a fatores imprevistos como clima rigoroso. Dessa forma, você fica ciente de interrupções custosas conforme ocorrem, permitindo ajustar transportadoras ou fornecedores de fabricação a tempo.

Melhorar a satisfação do cliente

A satisfação do cliente é o objetivo de toda transação empresarial porque impulsiona compras repetidas e Net Promoter Scores (NPS) fortes, que protegem sua reputação e o resultado final. A previsão de demanda por IA pode identificar a demanda do consumidor usando dados de vendas, tendências de mercado, preços da concorrência, tráfego web e comportamento da audiência.

Oferece insights acionáveis para melhor servir seus clientes, como:

• prevenir rupturas de estoque;
• personalizar esforços de marketing;
• gerar ideias para desenvolvimento de produtos alinhado com tendências atuais;
• implementar estratégias de preços dinâmicos para precificação otimizada.

Imagine que você tem uma empresa de tênis de corrida. A IA revela que sua audiência está interessada em tênis azuis de maratona nos tamanhos 38 a 42, concorrentes oferecem modelos similares a preços menores, e as transportadoras estão enfrentando atrasos. Para melhorar a satisfação do cliente, você pode aumentar o estoque de modelos específicos, baixar os preços, trocar de transportadoras para evitar atrasos e personalizar sua mensagem para falar com corredores de maratona.

Práticas recomendadas para previsão de demanda por IA

Acompanhe os KPIs certos

• Erro percentual absoluto médio (MAPE): é sua métrica de precisão de linha de base e é fácil de explicar para equipes financeiras.
• Valor agregado da previsão (FVA): mede quanto cada etapa (modelo estatístico, substituição manual, feed externo) melhora ou prejudica a precisão.
• Dias de suprimento + taxa de ruptura de estoque: dias de suprimento (DOS) baixos com rupturas crescentes significa que o modelo é muito agressivo. DOS altos sem rupturas significa que o capital está preso no estoque.
• Aumento do EBITDA com IA: a pesquisa de tendências tecnológicas 2023 da McKinsey descobriu que 25% das empresas já atribuem mais de 5% do EBITDA a casos de uso de IA como planejamento de demanda.

Use um modelo de dados unificado

A camada de comércio unificado da Shopify sincroniza estoque entre armazéns, lojas e 3PLs em tempo real. Cada compra on-line ou na loja também é direcionada para perfis unificados de clientes para entender o comportamento de troca de canais.

Isso cria uma única fonte de verdade que alimenta o modelo de onde vem sua previsão de demanda. Também fornece contexto de funil completo e precisão em tempo real para criar previsões mais realistas.

Adote as melhores ferramentas

Com todos seus dados na Shopify, usar o Sidekick, um assistente de comércio 24/7, é muito mais eficaz que ferramentas de terceiros.

Simplesmente pergunte: “Quais SKUs vão acabar na próxima semana?”. Ele puxa vendas em tempo real, clima e dados promocionais, então sugere quantidades de reposição que você pode aprovar com um clique. Como o Sidekick extrai do mesmo modelo de dados unificado, suas respostas estão instantaneamente sincronizadas com PDV, vendas on-line e estoque 3PL.