Quantos meses de histórico você precisa para uma previsão de demanda confiável?

Para a maioria das categorias de varejo, de 18 a 24 meses de histórico por SKU e loja. Menos de 12 meses não captura a sazonalidade. De 12 a 18 captura um único ciclo, sem confirmação de que ele se repete.

A condição que pesa mais que a quantidade é a limpeza. Dois anos de venda que não separam venda de ruptura valem menos que doze meses limpos. Granularidade também é condição: SKU por loja por dia, não a média mensal da rede, que apaga o padrão que você quer prever.

A exceção mais comum é produto sem passado. Item novo, moda, lançamento, não tem histórico próprio, e nenhuma quantidade de espera resolve. Aí a previsão não vem do tempo; vem de produtos parecidos, por atributo. Quem espera “acumular base” para um lançamento espera para sempre. E no perecível, a régua muda: importa menos a profundidade do histórico e mais a qualidade da venda diária por dia da semana.

O que dá para fazer essa semana custa zero. Pega uma categoria e conta quantos meses você tem de verdade, com ruptura marcada e cadastro limpo, não quantos meses estão no banco. Esse número costuma ser a metade do que a equipe acha. É a mesma diferença entre MAPE agregado e ponderado: a base parece maior do que é. Antes de escolher fornecedor ou modelo, esse é o problema a resolver.

Se você está dimensionando um projeto de previsão e quer uma segunda leitura, me manda em uma frase a categoria e o histórico que você acha que tem. Te devolvo em um dia útil um parágrafo: dá, não dá, ou “dá, se limpar isto primeiro”. Se virar projeto, o cronograma realista é a próxima conversa.