Antes de contratar previsão de demanda com IA, vale saber quanto o método simples já acerta. Se a planilha erra pouco, a ferramenta precisa provar que erra menos, e por uma diferença que pague o custo. Se a planilha erra muito, o problema pode estar no dado, e a ferramenta vai errar também.
A função que o Excel já tem
A função PREVISÃO.ETS calcula valores futuros a partir do histórico usando a versão AAA do algoritmo de suavização exponencial. Ela detecta sazonalidade automaticamente, exige que a linha do tempo tenha passo constante (toda semana, todo mês) e tolera até 30% de pontos faltando. Está disponível no Excel para Microsoft 365, 2024, 2021 e 2019, mas não no Excel para a Web nem no celular. Fonte: Suporte da Microsoft, página da função PREVISÃO.ETS, consultada em 26 de setembro de 2026.
Para quem prefere não escrever fórmula, o recurso Dados › Planilha de Previsão usa o mesmo método e monta o gráfico com intervalo de confiança.
O passo a passo
- Monte a base: uma coluna de data (início da semana) e uma de quantidade vendida, por produto ou por categoria. Semana costuma ser melhor que dia: tira o ruído sem esconder a sazonalidade.
- Preencha as semanas sem venda com zero, não deixe em branco. Semana sem venda é informação.
- Separe as últimas 8 semanas para teste. A previsão é feita só com o que veio antes delas.
- Preveja com PREVISÃO.ETS as 8 semanas separadas.
- Compare com dois métodos ingênuos: a média das últimas 4 semanas e a mesma semana do ano anterior.
Como comparar os métodos
Para cada semana de teste, calcule o erro absoluto (a diferença entre previsto e vendido, sem sinal). Some e divida pelo total vendido no período: é o erro percentual de cada método. Quem tiver o menor erro vence.
| Resultado | O que significa |
|---|---|
| PREVISÃO.ETS ganha com folga dos ingênuos | Há padrão no histórico e o Excel já o captura. Use a planilha e reavalie quando o catálogo crescer. |
| Empate com a média de 4 semanas | A demanda é estável ou ruidosa demais; método sofisticado não vai ajudar muito. |
| Todos erram muito | Olhe o dado: rupturas de estoque (venda zero porque faltou produto), promoções e mudanças de preço distorcem o histórico. |
Ruptura é a armadilha clássica: se o produto ficou sem estoque três semanas, a venda foi zero, mas a demanda não. Marque essas semanas antes de prever, ou o método vai aprender que ninguém quer o produto.
Quando partir para IA
Quando o catálogo tem muitos produtos com histórico, quando fatores externos pesam (campanha, preço, clima) e quando o erro da planilha, convertido em estoque parado ou venda perdida, custa mais que a ferramenta. Os critérios de porte e de dado estão no guia previsão de demanda com IA: quando compensa. O teste deste guia vira a linha de base que qualquer fornecedor precisa bater.