Análise preditiva é caminho para reduzir a ruptura

A ruptura de estoque é um dos problemas mais recorrentes – e caros – do varejo farmacêutico. Porém, para evitar que esse volte a ser um pesadelo no futuro, é preciso olhar para trás.

A análise preditiva vem sendo usada para antecipar esse risco por meio da combinação entre dados históricos de venda, sazonalidade local e receitas dos médicos da região. Porém, sua farmácia está pronta para isso?

Análise preditiva começa na curadoria dos dados

Rodrigo Moraes, gerente de desenvolvimento do Cosmos Pro, afirma que o processo começa muito antes de se estudar os dados. Estamos falando sobre colher e filtrar informações.

O primeiro passo é estabelecer um Data Lake capaz de absorver e padronizar informações vindas de diferentes fontes, como o ERP e o PDV da operação. Mas, para que a análise possa ser realmente completa, é preciso olhar o negócio “da porta pra fora”.

“Não é só o histórico de vendas que influi sobre as previsões de compra. Um fator muito importante também é o clima. Já existem APIs públicas que permitem cruzar os resultados da sua loja com variáveis como chuva, calor e umidade, o que te trará mais transparência sobre quando e por que a demanda de alguns produtos cresce”, explica o executivo.

Com esse conjunto de informações, é possível gerar dados e exportá-los para dashboards. Será com base nesses gráficos que começará a fase mais analítica do processo.

Um olho no presente, outro no futuro

Para o especialista, a análise preditiva segue uma lógica de camadas. O primeiro passo é analisar o que os dados dizem sobre a próxima janela de demanda. Para facilitar essa tarefa, é possível programar dashboards como os disponíveis no Cosmos Pro para disparar alertas de possível ruptura.

Porém, não é porque o sistema acionou o “sinal amarelo” que você deve sair comprando. É preciso entender se aquela previsão está realmente alinhada com a realidade.

“Às vezes o dado inputado no Data Lake não era o mais correto, pois se baseava em um pico de demanda atípico, por exemplo. Ou então, digamos que o sistema indique a necessidade de comprar antigripais, mas o clima está mais quente do que a média para o mês? O alerta é um convite à reflexão”, explica.

Esse olhar apurado se torna ainda mais relevante em operações com mais de uma loja ou até mesmo com um centro de distribuição. Nesse caso, antes de fechar um pedido, o gestor deve analisar a possibilidade de remanejar o estoque entre as lojas ou de mover itens que estão parados no CD.

Só então, após essas análises, chega a hora de ir em busca do produto no mercado. “Nessa fase é possível agregar outras soluções, como o Minha Melhor Compra, e facilitar o processo de reposição”, completa.

Nem toda ruptura pode ser evitada, mas pode ser amenizada

A questão é que existem certos momentos em que não há alternativa. A demanda por um determinado produto cresce muito e até mesmo a distribuição e a indústria começam a ter dificuldades para garantir o abastecimento.

Porém, mesmo nesses cenários mais críticos, a análise preditiva auxilia o gestor. “Se o meu sistema me mostrou que haverá um avanço na demanda e, mesmo agindo antes da ruptura se tornar realidade, eu não consegui comprar, eu posso buscar outras soluções, como reforçar meu estoque com outra opção para tratar aquele mesmo sintoma”, sugere o especialista.

E se minha situação já for crítica?

Diante de operações em que a ruptura pode ser muito intensa e afetar uma porcentagem relevante do portfólio, Moraes aconselha a utilização da metodologia “Triple A”.

Segundo o gerente, o método parte da análise da margem de contribuição e do faturamento de cada item em ruptura e prioriza aqueles de maior relevância e que também estão em falta na concorrência. “Essa tática tem uma forte inspiração nas curvas ABC e permite que as equipes concentrem seus esforços nos itens que realmente importam”, argumenta.

Análise reduziu ruptura drasticamente em apenas três meses

O executivo relembra um case em que atuou. De acordo com ele, uma rede atendida pela Procfit operava com 27% de seu mix em ruptura, mesmo contando com uma estrutura robusta composta por CD e um time de compras com mais de uma dezena de profissionais.

Com a implementação da análise Triple A e o monitoramento ativo, o índice de ruptura caiu para 17% nos primeiros 15 dias e chegou a 7,5% após três meses de trabalho.

Alerta: ter informações não é ter dados

Engana-se o gestor que acredita que o maior entrave para adotar a análise preditiva seja financeiro. O especialista afirma que a falta de uma cultura de dados sólida no setor é o verdadeiro elemento de complicação.

“Imaginem que o dashboard é como se fosse uma lupa. Ele apenas ‘aumenta’ uma informação que já estava ali e você pode olhar com mais detalhes. Porém, se as informações são imprecisas ou incorretas, a ‘imagem grande’ também será equivocada”, exemplifica. Por isso, ele reforça: o gestor não deve se preocupar com um gráfico bonito antes de estruturar um Data Lake robusto e confiável.