Na Pesquisa Abrappe 2025, a ruptura nas farmácias e drogarias chegou a 11,17%. Na edição anterior, feita com a KPMG, o excesso nas compras foi a principal causa de vencimento, com 45,33% das perdas por validade. Falta de um lado, sobra do outro.
Os dois problemas têm uma origem em comum: a previsão de quanto cada produto vai vender. É ela que define o tamanho da compra e da reposição. Previsão alta demais vira excesso, e excesso vira vencimento. Previsão baixa demais vira falta, e falta vira cliente na concorrência.
Quase toda rede tem uma previsão de demanda, calculada pelo sistema de gestão ou numa planilha. Poucas medem quanto ela erra. Neste artigo você vai ver como medir o erro da previsão, onde ele costuma ser maior e o que fazer com essa informação antes do próximo pedido.
O que os números do mercado ensinam
1. Excesso e falta são o mesmo problema
A ruptura e o vencimento parecem problemas opostos, mas nascem no mesmo lugar. Uma previsão que erra para os dois lados produz os dois ao mesmo tempo, em produtos diferentes.
2. O erro da previsão vira dinheiro
Quase metade da perda por vencimento vem do excesso nas compras. Boa parte desse excesso foi comprada com base numa previsão que ninguém conferiu.
3. Previsão sem medida não melhora
Se ninguém mede o erro, ninguém sabe se a previsão está melhorando, piorando ou em quais produtos ela simplesmente não funciona.
MAPE: o erro da previsão em um número
O MAPE, sigla em inglês para erro percentual absoluto médio, é o indicador mais usado para medir a qualidade de uma previsão. Para cada produto, compara-se a demanda prevista com a venda real e calcula-se a diferença em percentual, sem sinal. A média dessas diferenças é o MAPE. Quanto menor, melhor.
Exemplo hipotético com três produtos:
| Produto | Previsto | Vendido | Erro |
|---|---|---|---|
| A | 100 | 90 | 11% |
| B | 50 | 60 | 17% |
| C | 20 | 10 | 100% |
O MAPE dos três é de cerca de 43%. Mas a média esconde coisas diferentes. O produto A está bem previsto. O B foi previsto para baixo e pode ter faltado. O C foi previsto para o dobro do que vendeu e, se a compra seguiu a previsão, está sobrando.
Três cuidados na leitura:
- Produto de venda baixa infla o percentual. No produto C, 10 unidades de diferença viraram 100% de erro. Por isso vale olhar também a diferença em unidades.
- O sinal importa. O MAPE mede o tamanho do erro, não a direção. Para decidir, é preciso saber se a previsão ficou acima, gerando excesso, ou abaixo, gerando falta.
- Venda zero não é demanda zero. Se o produto faltou, a venda caiu porque não havia o que vender. Comparar a previsão com essa venda faz parecer que a previsão errou, quando quem errou foi o abastecimento.
Onde a previsão costuma errar
- Promoções e tabloides. A venda sobe durante a campanha e volta depois. Se a previsão aprende com o pico, superestima o mês seguinte. Veja como medir o efeito no artigo sobre tabloide.
- Sazonalidade. Antigripais, protetor solar, repelente: a média dos últimos meses não serve para o mês que vem.
- Mudança de preço. Um reajuste ou uma mudança de preço muda a demanda.
- Produto novo. Sem histórico, a previsão é um chute até a venda se estabilizar.
- Ruptura. Os meses em que o produto faltou puxam a previsão para baixo e fazem a falta se repetir.
O que fazer com o erro
O MAPE é útil quando é aberto e leva a uma ação antes do pedido:
- Por linha. Linhas com erro muito acima das demais pedem revisão do método ou dos parâmetros.
- Por loja. Lojas com erro alto podem ter um perfil diferente da rede, ou problema de ruptura.
- Por comprador. Mostra onde a compra precisa de mais atenção, sem culpar ninguém: às vezes o comprador cuida das linhas mais difíceis de prever.
- Por produto. Os itens com maior diferença em unidades são os primeiros a ajustar antes de rodar o pedido.
Por que isso importa agora
- O estoque custa caro. Excesso prende dinheiro e vira vencimento.
- A falta custa cliente. O cliente que não encontra o produto compra na concorrência.
- A compra depende cada vez mais de sistema. Se o pedido é sugerido automaticamente, a qualidade da previsão é a qualidade da compra.
- Dado ruim gera previsão ruim. Cadastro errado, ruptura e estoque inconsistente contaminam a previsão. Veja como o saldo errado afeta tudo no artigo sobre inventário.
Toda compra é uma aposta na previsão. Medir o erro é saber quanto você está apostando no escuro.
Por que a maioria das redes não mede a previsão
- A previsão fica dentro do sistema de compras, e ninguém compara com a venda depois.
- O comprador ajusta a sugestão de compra "no feeling", sem saber se o ajuste melhorou ou piorou.
- O erro só aparece como consequência: ruptura num lado, excesso no outro, e cada um vai para uma área diferente.
- Não há um número único para acompanhar a qualidade da previsão ao longo do tempo.
Como a MySeer entrega essa visão
A MySeer compara a demanda calculada pelo sistema com a venda projetada do mês e mostra onde a previsão mais erra:
- O erro em um número. O MAPE da rede e a diferença total em unidades entre a demanda prevista e a venda projetada.
- Produto a produto. A diferença de cada item, com a indicação de que a venda ficou acima ou abaixo da previsão, ao lado do estoque nas lojas e no CD e da falta.
- Por linha, loja e comprador. A demanda e o erro de cada linha de produto, e o erro por loja e por comprador.
- Do produto ao preço. Para cada item, a relação entre preço e venda, para ver se a mudança de demanda veio de uma mudança de preço.
E a IRIS, assistente de dados da MySeer, resume a qualidade da previsão e indica quais linhas e produtos ajustar antes do próximo pedido.
A pergunta deixa de ser "por que faltou?" ou "por que sobrou?" e passa a ser "onde a previsão está errando, e o que ajustar antes de comprar?".
A previsão alimenta a compra. Veja também como o Open to Buy transforma a venda prevista em verba e o que o excesso revela sobre as compras.
Cinco perguntas para a próxima reunião de compras
- Qual é o erro da previsão de demanda da rede, e ele está melhorando ou piorando?
- Quais linhas têm erro muito acima das demais?
- Nos produtos com maior diferença, a previsão ficou acima ou abaixo da venda?
- Quanto do erro vem de promoções, sazonalidade ou ruptura?
- Alguém ajusta a demanda dos produtos mais errados antes de rodar o pedido?
Se a rede só descobre que a previsão errou quando o produto falta ou vence, ela ainda está comprando no escuro.
Perguntas frequentes
O que é previsão de demanda?
É a estimativa de quanto cada produto vai vender num período, por loja. Ela é a base da compra e da reposição: se a previsão erra para cima, sobra estoque; se erra para baixo, falta produto.
O que é MAPE?
MAPE é a sigla em inglês para erro percentual absoluto médio. Ele mede, em percentual, o tamanho médio da diferença entre a demanda prevista e a venda real. Quanto menor o MAPE, melhor a previsão.
Qual é um bom MAPE para farmácia?
Depende do produto. Itens de venda alta e estável costumam ter erro menor; itens de venda baixa, sazonal ou promocional têm erro maior por natureza. Mais útil que um número único é acompanhar a evolução e comparar linhas, lojas e compradores.
Por que o MAPE fica enorme em produtos que vendem pouco?
Porque o erro é calculado em percentual. Se a previsão era de 2 unidades e vendeu 1, o erro já é de 100%. Por isso, nos itens de venda baixa, vale olhar também a diferença em unidades.
O que mais distorce a previsão de demanda na farmácia?
Promoções e tabloides, que aumentam a venda por um período; rupturas, porque venda zero não quer dizer demanda zero; sazonalidade; mudanças de preço; e produtos novos, que ainda não têm histórico.
Fontes
- Abradilan. Farmácias perdem até R$ 1,4 bi por ano com medicamentos vencidos; veja soluções. 1º set. 2026. Pesquisa Abrappe 2025, farmácias e drogarias.
- Panorama Farmacêutico. Farmácias lideram perdas no varejo por quebra operacional. 5 jul. 2025. Pesquisa Abrappe/KPMG, 8ª edição, dados de 2024.
Cofundador e Diretor de Operações da MySeer, Felipe Abbdia atua há 10 anos no segmento farmacêutico e é especialista em arquitetura de dados e tecnologia. Responde pela operação da MySeer e pela estrutura que transforma os dados das redes de farmácias em informação confiável para a tomada de decisão.
