MAPE (Mean Absolute Percentage Error): o que é, como calcular e como interpretar
Imagine que uma empresa encerra o mês com estoque elevado e, ao mesmo tempo, enfrenta falta de produtos para atender alguns pedidos. Após analisar os dados, a equipe percebe que o problema não estava na execução, e sim na qualidade das previsões de demanda. Neste momento, o MAPE ajuda a medir quanto as previsões se afastaram da realidade.
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O que é
O Mean Absolute Percentage Error (MAPE) representa a média do erro percentual absoluto das previsões. Antes de calculá-lo, é necessário obter o Absolute Percentage Error (APE) de cada período.
Impacto no dia a dia
- Avalia a qualidade das previsões de demanda.
- Apoia o planejamento de compras.
- Melhora o dimensionamento dos estoques.
- Reduz faltas e excessos de produtos.
- Favorece decisões baseadas em dados.
- Identifica oportunidades de revisão dos modelos de previsão.
- Permite comparar o desempenho ao longo do tempo.
Cálculo do indicador
O cálculo começa pelo APE (Absolute Percentage Error).
O APE representa o erro percentual absoluto de uma previsão. Ele corresponde ao quociente entre o erro absoluto e a demanda realizada, expresso em percentual.
Fórmula do APE
APE (%) = (Erro Absoluto ÷ Demanda Realizada) × 100
Onde:
- Erro Absoluto = valor absoluto da diferença entre a demanda realizada e a demanda prevista.
- Demanda Realizada = quantidade efetivamente observada.
Depois de calcular o APE para todos os períodos analisados, calcula-se o MAPE.
O MAPE (Mean Absolute Percentage Error) corresponde à média dos valores de APE.
Fórmula do MAPE
MAPE = Média dos valores de APE
Quanto menor o MAPE, menor o erro percentual médio das previsões.
Aplicação
Considere quatro períodos.
Período 1: Previsto = 95 | Realizado = 100 | APE = 5,00%
Período 2: Previsto = 210 | Realizado = 200 | APE = 5,00%
Período 3: Previsto = 145 | Realizado = 150 | APE = 3,33%
Período 4: Previsto = 82 | Realizado = 80 | APE = 2,50%
Agora calcule a média dos APEs.
MAPE = (5,00 + 5,00 + 3,33 + 2,50) ÷ 4
MAPE = 3,96%
Resultado:
O erro percentual médio das previsões foi de 3,96%.
O que derruba o indicador
- Histórico de vendas inconsistente.
- Cadastro de produtos com falhas.
- Promoções não informadas ao planejamento.
- Alterações repentinas na demanda.
- Modelos de previsão desatualizados.
- Produtos recém-lançados sem histórico.
- Revisões pouco frequentes das previsões.
Ações recomendadas
- Revisar periodicamente os modelos de previsão.
- Atualizar o histórico de demanda.
- Tratar eventos extraordinários separadamente.
- Acompanhar o indicador por família de produtos.
- Validar a qualidade dos dados utilizados.
- Comparar diferentes métodos de previsão.
- Monitorar a evolução do MAPE ao longo dos ciclos de planejamento.
Lições aprendidas
- Uma previsão pode parecer adequada e ainda apresentar erros relevantes.
- O acompanhamento periódico facilita a identificação de desvios.
- Dados confiáveis elevam a qualidade das análises.
- Cada produto pode apresentar um comportamento distinto.
- Eventos excepcionais merecem avaliação específica.
- A comparação histórica mostra a evolução das previsões.
- O MAPE deve ser analisado junto com outros indicadores de previsão.
E na sua operação?
Como o MAPE é acompanhado na sua empresa?
Qual indicador você gostaria de ver no próximo artigo?
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Comentários e compartilhamento
Qual foi o maior erro de previsão que você já encontrou na sua operação?
Na sua experiência, qual valor de MAPE representa um bom resultado para o tipo de negócio em que você atua?