Previsão de vendas : um estudo no varejo de vestuário

Abstract

O atual nível competitivo do mercado requer que as empresas utilizem cada vez mais técnicas de gestão da produção para garantir a qualidade de seus serviços e evitar desperdícios com estoques, por exemplo. Neste contexto, destaca-se a participação das empresas varejistas, na realização de suas atividades, prever a demanda é essencial na gestão das operações, servindo como base para as principais decisões estratégicas de vendas. A acurácia desta estimativa interfere diretamente nos resultados da empresa, uma vez que a empresa se baseia neste valor para estabelecer metas de vendas. Assim, essa dissertação teve como objetivo, através de uma revisão da literatura, identificar as técnicas de previsão de vendas utilizadas na indústria do varejo de vestuário a nível mundial. Em relação aos estudos registrados na literatura brasileira, verificou-se uma ampla aplicação de métodos de previsão baseados em séries temporais na indústria de vestuário. Desde modo, o setor de vestuário foi avaliado por meio de um estudo de caso no segmento do setor de vestuário feminino, por meio da comparação dos modelos da metodologia de Box-Jenkins e de suavização exponencial, com a intenção de identificar aquele que melhor se aplica ao conjunto de dados visando a aperfeiçoar a previsão de vendas da loja de departamento em estudo. As medidas empregadas para escolha do método mais acurado são MAPE e RMSE. Os resultados obtidos enfatizam que o modelo mais adequado é o baseado em suavização exponencial. A partir da revisão bibliográfica e dos resultados obtidos, recomenda-se que a empresa reveja o modo como realiza as previsões de vendas, identificando oportunidades para estudos futuros.

The current competitive level of the market requires companies to use production management techniques to ensure the quality of their services and avoid wasting inventory, for example. In this context, we can note that the participation of retail companies in the execution of their activities is essential in the management of operations, serving as a basis for the main sales strategies. The accuracy of this estimate interferes directly with the results of the company, once it relies on this value to set sales targets. Thus, this dissertation, through a review of the literature, aims to identify sales forecasting techniques for the apparel retail industry worldwide. In relation to the studies registered in the Brazilian literature, a wide application of forecasting methods based on time series was verified. Thus, the clothing sector was evaluated through a case study comparing the models of the Box-Jenkins methodology and exponential smoothing models, with the intention of identifying the best application to the dataset in order to improve the store's sales forecast department under study. The measures used to choose the most accurate method are MAPE and RMSE. The results obtained, reinforce that the model most suitable is the one based in the exponential smoothing. Based on the bibliographic review and the results obtained, it is recommended that a company review the way that sales forecasting is done, identifying opportunities for future studies.