ÍNDICE DE LEITURA
Na indústria farmacêutica, ele chega cercado de expectativa e pressão. Anos de pesquisa e desenvolvimento, milhões investidos em marketing e um enorme esforço regulatório culminam em sua criação.
No entanto, para a equipe de planejamento, ele é um “SKU Fantasma”: um produto novo, sem nenhum dado histórico, que precisa ter sua demanda prevista com a máxima precisão possível.
Planejar o lançamento de um novo medicamento ou equipamento médico é um dos maiores desafios do supply chain.
A incerteza é gigantesca, mas a exigência por acuracidade é absoluta. Errar a previsão não é apenas um problema de planilha; é um risco financeiro e estratégico que pode definir o sucesso ou o fracasso do produto no mercado.
E o que fazer diante desse cenário? É o que quero abordar nos tópicos abaixo!
Por que o risco é maior no setor farma?
O lançamento de um produto na indústria farmacêutica é uma operação de altíssimo risco, potencializada por uma combinação única de fatores.
A “fase de entrada” de novos produtos é uma dor conhecida, sendo onde se concentram os maiores índices de erro e variabilidade no planejamento.
- Necessidade de encher o canal (Sell-in): Desde o primeiro dia, o produto precisa estar disponível em uma complexa e capilar rede de distribuidores e Centros de Distribuição (CDs) para atender à demanda inicial gerada pelo marketing.
- Altos investimentos e longos lead times: Além dos custos de P&D e marketing, a cadeia de suprimentos farmacêutica lida com longos prazos de importação de Ingredientes Farmacêuticos Ativos (APIs), tornando a correção de rota lenta e cara.
- Complexidade regulatória e de validade: A gestão de produtos com validade estrita e sob forte regulamentação aumenta a pressão por um giro de estoque eficiente.
- O Ccusto do erro: Um planejamento falho pode levar a dois extremos perigosos: backorder (pedidos em atraso por falta de produto), que frustra médicos e pacientes, ou write-off (descarte), quando o excesso de estoque vence.
O risco não é teórico. Nossa pesquisa de benchmarking na indústria brasileira revelou que o setor farmacêutico já lida com a maior perda média anual por descarte:
R$ 6,3 milhões.
Em um lançamento mal planejado, esse número pode explodir.
Os limites dos métodos tradicionais para prever demanda
Diante do “SKU Fantasma”, como as empresas tradicionalmente tentam prever o futuro? A abordagem mais comum ainda depende de uma combinação de:
- Planilhas e dados históricos: Usadas por 91% das indústrias, as planilhas são a ferramenta predominante, mas são limitadas para modelagens estatísticas avançadas.
- Produtos “similares”: A previsão é baseada em dados de um produto supostamente parecido, mas a escolha desse “análogo” é frequentemente subjetiva e baseada mais na experiência do que em uma análise criteriosa de atributos.
- Feeling de marketing e vendas: A previsão acaba dependendo fortemente de inputs das áreas comerciais, que, embora importantes, podem carregar vieses otimistas e não refletir a realidade do mercado.
Essa abordagem se assemelha a consultar uma “bola de cristal”. Ela é reativa, imprecisa e incapaz de se adaptar rapidamente às primeiras respostas do mercado, deixando a empresa vulnerável a erros custosos.
Quer acessar dados de benchmark da indústria farmacêutica? Acesse nosso relatório com o panorama das indústrias 2025.
Trazendo a ciência para o lançamento do “SKU Fantasma”
A boa notícia é que a ciência de dados oferece uma alternativa robusta à bola de cristal. Plataformas de planejamento que utilizam Inteligência Artificial (IA) são projetadas para lidar com a incerteza de um lançamento, transformando o “SKU Fantasma” em um desafio calculável.
A abordagem da IA se baseia em três pilares:
- Identificação inteligente de produtos análogos: Em vez de uma escolha subjetiva, a IA analisa dezenas de atributos (classe terapêutica, via de administração, público-alvo, preço etc.) para identificar produtos com comportamento de demanda verdadeiramente similar, criando uma base de projeção muito mais confiável.
- Incorporação de drivers de demanda: Modelos de IA podem incorporar e quantificar o impacto de variáveis externas, como investimentos em marketing, sazonalidade de doenças, ações de concorrentes e dados demográficos, gerando uma previsão muito mais rica e contextualizada.
- Aprendizado contínuo e rápida adaptação: Talvez a maior vantagem seja a capacidade de aprender. Assim que os primeiros dados de venda (sell-out) se tornam disponíveis, a IA os utiliza para recalibrar e ajustar a curva de demanda projetada, permitindo que a empresa corrija a rota de produção e estoque de forma ágil e precisa.
Abandone a bola de cristal, adote a ciência de dados
Nenhum método pode prever o futuro com 100% de certeza, especialmente no volátil mercado farmacêutico.
No entanto, a ciência de dados pode substituir a “bola de cristal” por um planejamento de cenários robusto e com riscos calculados.
A implementação de um processo de S&OP bem estruturado, apoiado por tecnologia de ponta, é o que separa um lançamento de sucesso de um prejuízo milionário.
A questão final para todo líder de supply chain é:
Seu processo de S&OP está preparado para o próximo grande lançamento da sua empresa?
