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O PROCESSO DE PREVISÃO DE VENDAS NAS EMPRESAS: ASPECTOS ORGANIZACIONAIS E TECNOLÓGICOS

O desenvolvimento de técnicas de previsão cada vez mais sofisticadas, paralelamente ao rápido desenvolvimento de computadores e outras tecnologias de informação e manipulação de dados, têm levado diversas empresas a se interessarem cada vez mais pelo processo de previsão de vendas. Este crescente interesse está baseado principalmente na disseminação e utilização de micro-computadores pessoais cada vez mais potentes e dotados de vários recursos. Atualmente, é possível para cada gerente implementar modelos de previsão de vendas em planilhas eletrônicas (p.ex. EXCEL*, LOTUS*, etc) como subsídio às suas atividades de planejamento e controle, seja no campo estratégico, tático ou operacional. É claro que o perfeito entendimento das diversas técnicas quantitativas de previsão permite aos gerentes utilizar efetivamente os valores previstos (ou os números frios, termo freqüentemente empregado em diversas empresas brasileiras) como ponto de partida para incorporação de seu julgamento e sensibilidade a respeito de diversas questões de mercado como, por exemplo, ações da concorrência, promoções, etc, e para discussão com outros departamentos da empresa de questões como planejamento de capacidade e programação de paradas de máquinas para manutenção, definição de níveis de serviço, disponibilidade de produtos, etc.

Percebe-se que o papel da previsão pura e simplesmente intuitiva, praticamente a única ferramenta disponível para os gerentes antes da difusão dos micro-computadores, está diminuindo. A mente humana, apesar de possuir características únicas com relação à complexidade e poder para armazenamento e associação de informações, está sujeita à vieses e emoções, sendo geralmente otimista e subestimando a incerteza futura, especialmente no que diz respeito à previsão de vendas. Atualmente, os gerentes mais eficientes e precisos na previsão de vendas são aqueles capazes de compor um mix adequado entre o resultado fornecido pelas técnicas quantitativas, sua sensibilidade de mercado e as restrições impostas pelos diversos departamentos da empresa.

Praticamente todas as empresas, sejam elas de pequeno, médio ou grande porte; estatais, nacionais privadas ou multinacionais, necessitam planejar seus recursos de produção, distribuição e compra de insumos ou serviços vis a vis condições futuras incertas. Além disto, a necessidade por prever vendas não é apenas comum a quase todo o tipo de empresa, mas também aos diversos departamentos funcionais, que necessitam de previsões de vendas como elemento fundamental de seu processo de tomada de decisão.

Neste sentido, como são diferentes as necessidades de planejamento dos diversos departamentos da empresa, o gerenciamento do processo de previsão de vendas passa sobretudo pelo gerenciamento das pessoas que fazem as previsões de vendas nas empresas. Este gerenciamento de pessoas geralmente engloba os aspectos relativos à organização, procedimentos, motivações, reconhecimento e recompensa do pessoal envolvido na elaboração das previsões e na sua integração com os outros departamentos da empresa.

O aspecto organizacional se refere aos papéis e responsabilidades específicos do encarregado pela previsão de vendas. Algumas questões que devem ser respondidas pela empresa:

  • Quem é responsável pela previsão de vendas?
  • Como é medida a precisão (erro) das previsões e como é avaliado o desempenho?
  • Como a previsão de vendas se integra com os mecanismos de reconhecimento e recompensa do pessoal de vendas? Há alguma relação entre os mecanismos de reconhecimento e recompensa e a precisão nas previsões?O aspecto relativos aos procedimentos se refere a compreensão de como as técnicas de previsão de vendas e seus sistemas de suporte à decisão influenciam o resto da empresa. Algumas questões presentes são:
  • Como os departamentos de marketing e vendas percebem o impacto da previsão de vendas sobre as atividades de produção e logística? E vice-versa?
  • Os responsáveis pelas previsões conhecem as diferentes técnicas existentes e sabem indicar qual a mais apropriada para a empresa?
  • Os responsáveis pelas previsões conhecem todo o potencial do sistema de suporte a decisão comprado ou desenvolvido internamente pela empresa?

É de extrema importância que estas questões sejam respondidas quando do projeto do sistema de gerenciamento das previsões. Se estas questões forem ignoradas, o processo de previsão não poderá ser controlado muito menos aprimorado. Por exemplo, se os departamentos de marketing, vendas, produção e logística desenvolverem metodologias independentes de previsão de vendas, não haverá integração no processo decisório, muito menos alguém que seja responsável pela precisão do método.

Outro elemento de extrema importância para a administração do processo de previsão de vendas é a difusão de novas tecnologias de informação. Por exemplo, em grandes varejistas dos EUA e Europa, a automação dos PDVs, associada ao uso de código de barras nos produtos permitiu a adoção de sistemas de previsão de vendas mais sofisticados e eficientes que procuram tirar partido das informações de vendas coletadas em tempo real.

Por exemplo, uma grande rede de varejo européia de capital francês desenvolveu um modelo de previsão de vendas diárias para seus produtos. Como se pretendia fazer previsões diárias para milhares de produtos, o modelo desenvolvido é pouco complexo de modo a permitir a obtenção de resultados em tempo aceitável. Este modelo é aplicável a todas as lojas da cadeia varejista, variando de loja para loja apenas o valor dos parâmetros. Na previsão de vendas de um produto para um determinado dia, o modelo leva em consideração o dia da semana, o dia do mês, a proximidade de um feriado e de datas festivas. Dentre as principais conclusões obtidas, destacamos:

  • Diferentes dias da semana implicam valores de vendas distintos: no sábado o volume de vendas é maior que nos outros dias da semana.
  • volume de vendas é maior no fim e no início do mês. Depois do dia 25 de cada mês, dia a partir da qual a maioria das pessoas começa a receber o salário, as vendas apresentam um valor superior a média, mantendo-se elevadas sensivelmente até ao dia 8 do mês seguinte.
  • Um dia da semana qualquer geralmente apresenta vendas superiores ou inferiores no caso de se situar próximo ou coincidir com um feriado.
  • Produtos de uma mesma família (p.ex. higiene e limpeza) apresentam fatores sazonais muito próximos.
  • Lojas situadas em regiões distintas: periferia, interior, litoral, etc apresentam padrões de vendas completamente diferentes.

O terceiro e último elemento relevante ao gerenciamento do processo de previsão de vendas é a escolha da(s) técnica(s) de previsão de venda(s) adequada(s) à realidade da empresa. De modo geral, uma técnica de previsão consiste no cálculo matemático ou estatístico empregado para converter dados históricos e parâmetros em quantidades futuras. As técnicas de previsão geralmente dividem-se em dois tipos principais:

  • Técnicas qualitativas. Estas técnicas dependem exclusivamente do expertise do(s) previsor(es), sendo geralmente mais caras e trabalhosas que os métodos quantitativos de previsão. São ideais para situações onde não há séries históricas disponíveis e/ou o julgamento humano é necessário, sendo desenvolvidas através de pesquisas de opinião, painéis e reuniões de especialistas.
  • Técnicas quantitativas. Estas técnicas dividem-se em dois subgrupos principais: séries temporais e modelos causais. As técnicas de séries temporais utilizam dados históricos de vendas como base para determinação de padrões que podem se repetir no futuro. Exemplos de técnicas de séries temporais são as Médias Móveis, o Amortecimento Exponencial e a Decomposição Clássica. Modelos causais buscam relacionar as vendas (variável dependente) com outros fatores como PIB, inflação, tempo, população, etc (variáveis independentes). Exemplos de modelos causais seriam as técnicas de regressão linear e regressão não-linear.

Desta forma, a execução de previsões de vendas eficazes necessita de um procedimento que integre três componentes principais: as técnicas de previsão, as novas tecnologias de informação (sistemas de suporte à decisão) e o gerenciamento das pessoas, conforme mostra a figura a seguir.

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Uma empresa de sucesso que conseguiu articular o gerenciamento de pessoas com a adoção de novas tecnologias de informação e a escolha de técnicas de previsão de vendas adequadas foi a Pepsi-Cola norte-americana. Esta empresa adquiriu um sistema de previsão de vendas, o EssBase, que integra e consolida o faturamento diário dos escritórios comerciais em 35 países, onde são movimentados ao todo 25 diferentes marcas ao nível de 15 SKUs, totalizando US$15,5 bilhões/ano. Este sistema, projetado para operar num ambiente cliente-servidor, permite que seus usuários, individualmente ou em grupo, analisem de qualquer parte do mundo os dados de vendas de todos os seus distribuidores, a partir de diversos níveis de agregação, nas seguintes dimensões: tempo, cobertura geográfica, tipos de marcas e embalagens, grupos de clientes, etc. Uma das principais conquistas deste sistema foi a unificação das técnicas e sistemas de suporte à decisão empregadas pelos diversos escritórios comerciais na previsão de vendas, unificando as expectativas da empresa com relação as vendas futuras.

Finalmente, percebemos que a previsão de vendas é um importante insumo para o planejamento não só de empresas de diversos setores da economia, mas também de praticamente todos os seus departamentos. A questão que deve ser colocada em pauta não é “as empresas devem prever vendas?”, mas sim “como empresas devem prever vendas ao menor custo possível?”.

A figura a seguir ilustra dois importantes pontos que devem ser enfatizados no que diz respeito aos dois principais componentes do custo total de previsão de vendas:

CUSTO TOTAL DE PREVER VENDAS = CUSTO DE EXECUTAR O PROCEDIMENTO + CUSTO DOS ERROS DE PREVISÃO

Percebemos que muitas vezes o custo de utilizar a sensibilidade do gerente como previsão de vendas é baixíssimo, entretanto, o custo incorrido com os erros de previsão (p.ex. compra de capacidade em excesso) mais do que superam esta economia. Por outro lado, o uso de modelos sofisticadíssimos, cuja compreensão é restrita a especialistas é pouco aconselhável: seus custos de operação são elevados, não sendo compensados mesmo que a precisão das previsões seja aceitável.

As empresas, portanto, devem adotar procedimentos de previsão de acordo com suas necessidades de previsão no que diz respeito:

  • ao horizonte de previsão (curto, médio ou longo prazo),
  • tipo de produto (classe A, B ou C; novo ou já existente),
  • tipo de decisão a ser tomada (o departamento que vai usar a previsão).

Uma vez compreendidas as reais necessidades de previsão, a empresa deve escolher o método que se situe mais próximo da região de operação ideal, conforme ilustra a figura a seguir, isto é, aquele que apresentar a melhor relação no trade-off custo/precisão.

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https://ilos.com.br

Doutor em Ciências em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e visiting scholar do Departamento de Marketing e Logística da Ohio State University. Possui os títulos de Mestre em Engenharia de Produção pela COPPE/UFRJ e de Engenheiro de Produção pela Escola de Engenharia da mesma universidade. Professor Adjunto do Instituto COPPEAD de Administração da UFRJ, coordenador do Centro de Estudos em Logística. Atua em atividades de ensino, pesquisa, e consultoria nas áreas de localização de instalações, simulação de sistemas logísticos e de transportes, previsão e planejamento de demanda, gestão de estoques em cadeias de suprimento, análise de eficiência de unidades de negócio e estratégia logística. Possui mais de 60 artigos publicados em congressos, revistas e periódicos nacionais e internacionais, tais como o International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, International Journal of Operations & Production Management, International Journal of Production Economics, Transportation Research Part E, International Journal of Simulation & Process Modelling, Innovative Marketing e Brazilian Administration Review. É um dos organizadores dos livros “Logística Empresarial – A Perspectiva Brasileira”, “Previsão de Vendas - Processos Organizacionais & Métodos Quantitativos”, “Logística e Gerenciamento da Cadeia de Suprimentos: Planejamento do Fluxo de Produtos e dos Recursos”, “Introdução ao Planejamento de Redes Logísticas: Aplicações em AIMMS” e “Introdução ao Planejamento da Infraestrutura e Operações Portuárias: Aplicações de Pesquisa Operacional”. É também autor do livro “Gestão de Estoques na Cadeia de Suprimento – Decisões e Modelos Quantitativos”.

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