Viver em uma era de tecnologia que muda e se atualiza a cada momento é um desafio. No que se refere ao cenário empresarial atual, a capacidade de previsão de tendências torna-se mais do que uma mera vantagem, é um ponto altamente estratégico.
A previsão de tendências é uma ferramenta vital que tem um grande propósito: ajudar que as empresas e negócios não apenas respondam proativamente às mudanças, mas também ditem o ritmo da inovação e tendências.
Quando olhamos para a previsão de tendências na logística, é possível envolver diversos pontos para ganhos, como a análise de dados históricos da frota. Com isso, as companhias conseguem identificar padrões sazonais, picos de demanda, checklist de manutenção dos veículos e outros insights relevantes.
Além disso, tecnologias como aprendizado de máquina por meio de inteligência artificial na logística e análise preditiva podem ajudar a antecipar problemas potenciais, como atrasos na entrega ou apoiar na gestão da cadeia de suprimentos.
Conseguir mapear essas oportunidades vai ajudar muito empresas do setor, que segundo a Market Digits, deve crescer até US$ 91bi até 2030. Quanto maior a expertise de previsibilidade, maior deverá ser a possibilidade de sucesso.
Durante este artigo, será possível entender um pouco mais o que é a previsão de tendências, entender a sua importância, abordagens e aplicabilidades, algumas ferramentas, principalmente focadas na logística, e muito mais!
Índice:
O que é previsão de tendências?
A previsão de tendências é uma análise de dados históricos e padrões recorrentes feita com o objetivo de antecipar comportamentos de consumidores e demandas de mercado. Dessa forma, as empresas podem se destacar em seus nichos, adaptando as estratégias para atender essas demandas.
Além de auxiliar empresas a anteciparem demandas do mercado, essa previsibilidade também possibilita prever preferências do consumidor e mudanças tecnológicas. Quando falamos de logística, por exemplo, a previsão de tendências ajuda a gerir melhor o estoque, elaborar o cálculo de rotas otimizadas e mais!
Análise de dados históricos e padrões futuros
Chegamos a um ponto crucial: a análise de dados é a base da previsão de tendências.
Examinar e interpretar os dados históricos permite identificar padrões e comportamentos passados que podem se repetir. São nessas decisões baseadas em dados que ganha-se um diferencial competitivo.
Pode-se dizer que, atualmente, existem quatro principais tipos de análises de dados.
- Descritiva;
- Preditiva;
- Prescritiva;
- Diagnóstica.
A análise descritiva é um tipo de análise baseada em fatos. Isso significa que, na prática, é uma avaliação feita por meio de resultados que já foram obtidos. Segmentação e controle de clientes, análises de negócio e aplicação de métricas são alguns exemplos.
Entre as análises mais famosas, encontra-se o modelo preditivo. Nesse tipo, a essência está na previsão de tendências futuras com base em padrões revelados pelo Big Data.
Quando falamos em análise prescritiva, podemos definir como a etapa seguinte às avaliações preditivas. Isso deve-se ao fato de que uma prescrição é a recomendação de algo com grande potencial de acontecer.
Por fim, está a análise diagnóstica, que tem como objetivo encontrar relações de causa e efeito para destrinchar um acontecimento – como engarrafamentos ou mesmo recorrência de necessidade de manutenção.
Importante ressaltar que a previsão de tendências não se limita apenas a olhar para o passado. A utilização de algoritmos avançados e machine learning permite projetar padrões futuros com base em dados anteriores.
07 ferramentas para previsão de tendências
Diversas ferramentas estão disponíveis para facilitar a previsão de tendências.
Quando falamos em Marketing Digital, por exemplo, o Google Trends, fornece insights sobre o que as pessoas estão pesquisando na internet e consegue indicar termos que estão em ascensão.
Temos, também, softwares de análise de dados, como o Tableau e o Power BI, que conseguem apoiar na identificação de padrões ocultos em conjuntos massivos de informações.
Abaixo, listamos mais sete ferramentas para previsão de tendências na logística.
1. FourKites
O FourKites é uma plataforma de visibilidade em tempo real que utiliza dados de rastreamento e análise preditiva para otimização da cadeia de suprimentos.
Por meio dela, é possível prever atrasos, otimizar rotas e tomar decisões informadas com base em dados em tempo real.
2. Descartes MacroPoint
Já a Descartes MacroPoint oferece visibilidade da cadeia de suprimentos por meio do rastreamento de caminhões e veículos.
Ela utiliza dados de localização para prever a hora de chegada de remessas, identificar possíveis problemas e ter entregas rápidas.
3. Shippeo
Essa ferramenta aqui é similar ao FourKites. Ele oferece rastreamento de frete em tempo real e previsões de entregas.
O Shippeo utiliza algoritmos de machine learning para prever atrasos e fornecer estimativas precisas de horário de chegada.
4.Llamasoft
Essa é uma ferramenta focada em design supply chain, pois permite modelar e simular diferentes cenários.

A Llamasoft ajuda a prever mudanças na demanda, otimizar a distribuição de estoque e tomar decisões estratégicas para a cadeia de suprimentos.
5. IBM Sterling Supply Chain Insights
A IBM Sterling é uma solução baseada em inteligência artificial que fornece insights sobre a cadeia de suprimentos, identificando padrões e anomalias.
Ela ajuda as empresas a prever a demanda, otimizar inventários e melhorar a eficiência operacional.
6. Transmetrics
A Transmetrics é especializada em otimização de carga e previsão de demanda para empresas de transporte e logística.
A ferramenta utiliza análise de dados históricos e algoritmos avançados para prever a demanda e otimizar a capacidade dos veículos.
7. Cobli
A Cobli é uma plataforma de inteligência que descomplica a gestão e potencializa a frota.
Por meio de tecnologias de ponta em IoT de logística, inteligência artificial, Big Data e videotelemetria, a empresa consegue ajudar na redução de custos, potencialização da produtividade, condução segura do motorista e melhora da experiência do cliente final.
Um ponto importante é que a escolha da ferramenta dependerá das necessidades específicas da sua operação logística e dos tipos de dados que você deseja analisar.
Cada uma dessas ferramentas ou empresas pode fornecer insights valiosos para ajudar a prever tendências, otimizar operações e tomar decisões informadas na área de logística.
Como fazer previsões precisas?
Para fazer previsões precisas, é crucial adotar uma abordagem estruturada. O primeiro passo é começar definindo qual é o seu objetivo com a previsão e quais são os dados mais relevantes que possui.
Na sequência, escolha a melhor técnicas de análise, como as que listamos acima, para obter um resultado assertivo no que diz respeito às previsões.

Enquanto estiver fazendo a previsão de tendência, é muito importante que se teste diferentes modelos e ajuste-os conforme necessário. Não deixe de considerar fatores externos que possam afetar as tendências.
Para o setor logístico, esse pode ser um grande diferencial em um mercado que está em constante expansão. De acordo com dados da Empresa de Pesquisa de Mercado, Insights e Consultoria (Kantar), o Brasil foi o país da América Latina que mais desenvolveu o setor de logística, com crescimento de 30%.
Como aplicar a previsão de tendências?
A aplicabilidade de previsão de tendência pode ter incontáveis usos.
É importante ressaltar que isso envolve a implementação das informações obtidas nas estratégias de negócios e objetivos traçados anteriormente.
Se uma previsão de demanda, por exemplo, aponta para um aumento por um determinado produto, é possível dizer que a empresa pode ajustar essa produção específica e manter um estoque de acordo.
Da mesma forma, caso uma tendência indique uma mudança nas preferências do consumidor, a estratégia de marketing pode ser adaptada para atender a essas novas expectativas.
Esta publicação te ajudou? Confira essa e outras explicações sobre questões de logística e gestão de frota no blog da Cobli.