Previsão de vendas é uma das mais importantes ferramentas para qualquer empresa que deseja planejar suas ações. É com base nela que se define uma infinidade de fatores no negócio, envolvendo as mais diversas áreas da empresa.

E saber como fazer um previsão de vendas precisa sempre foi um dos grandes desafios da maioria dos negócios. Por quê?

Porque as decisões de compra, muitas vezes, são contaminadas pela emoção; porque os mercados são voláteis e a economia incerta; porque os dados do passado nem sempre se repetem no futuro e porque, para concluir, um pequeno erro de cálculo pode levar a previsões de vendas completamente fora da realidade.

Enfim: prever o futuro não é fácil!

Mas, hoje, com ajuda da inteligência de dados, esse cenário está um pouco mais promissor.

E a inteligência artificial, o business intelligence e o big data se mostram poderosos aliados da inteligência de dados em busca de uma boa previsão de vendas.  

Nesse contexto, hoje, existem maneiras de como fazer uma projeção de vendas bem mais precisa do que no passado.

Neste post você vai ver a importância da previsão de vendas em diversas áreas da empresa e como fazer previsão de vendas com ajuda da inteligência de dados.

Qual a importância da previsão de vendas?

Em um primeiro momento, pode-se ter a impressão de que a previsão de vendas só é usada nas áreas de marketing e vendas. Mas, na verdade, ela é utilizada em diversos setores da empresa.

O forecast de vendas é útil em nível estratégico, tático e operacional. 

Veja alguns exemplos:

  • Planejamento estratégico: em função da previsão de vendas no cenário atual, pode-se determinar que mudanças devem ser feitas para ampliar as vendas no cenário desejado.
  • Fluxo de caixa: é com base na previsão de vendas que o departamento financeiro pode saber o volume de receitas e descobrir se serão suficientes para honrar os compromissos da empresa.
  • Estimativa de materiais de campanhas: uma campanha no ponto de venda com distribuição de brindes precisa se basear na projeção de vendas para definir a quantidade que será disponibilizada para distribuição aos clientes.
  • Logística: quantos caminhões a empresa precisa para fazer as entregas? E qual é o tamanho dos armazéns onde as mercadorias serão estocadas? Será preciso de mais um centro de distribuição para coordenar tudo isso? A resposta a essas perguntas dependem de uma boa projeção de vendas.  
  • Giro de estoque: só sabendo quanto se espera vender é que será possível a empresa estocar corretamente.
  • Produção: da mesma forma, as ordens de produção dependem da previsão de vendas.

Como você viu, são muitos os fatores da administração e controle de uma empresa que dependem de uma boa previsão de vendas.

E contar com a inteligência de dados para isso tornará esses estimativas muito mais confiáveis.

Os 4 pilares da inteligência de dados

Mas como, afinal, funciona a inteligência de dados?

Essa metodologia de análise se baseia em 4 pilares. É a partir deles que os dados se tornam informações e as informações se transformam em insights nas mãos dos tomadores de decisão.

1. Escolha dos dados a serem coletados

As empresas têm acesso a uma enorme quantidade de dados. Veja alguns exemplos:

  • Dados de suas mídias sociais
  • Informações do seu site e blog
  • Abertura, respostas e outros dados sobre seu e-mail marketing
  • Dados do RH
  • Informações de sistemas de gerenciamento, como ERP
  • Dados de seus sistema CRM
  • Informações de sistemas de automação de marketing
  • Dados de produção, coletados de forma automatizada
  • Informações do controle de qualidade
  • Pesquisas de benchmark 
  • Dados secundários de pesquisas disponibilizados na internet

Como se vê, as fontes são muito amplas. Por isso, é preciso definir quais são as informações realmente relevantes para o seu negócio.

2. Coleta dos dados

Nem todos os dados acima são coletados automaticamente. Alguns deles precisam ser encontrados e formatados em planilhas, por exemplo.

Além disso, mesmo os dados de sistemas como CRM ou ERP precisam ser devidamente selecionados. Isto é: de tudo o que eles disponibilizam, quais serão coletados para ser usados nas análises?

Podem ser feitas também pesquisas de satisfação do cliente, pesquisas de mercado, pesquisa internas e muitas outras para acrescentar ainda mais dados à sua coleta.

O importante é verificar-se de que a coleta de dados está sendo feita de forma precisa e confiável.

3. Análise dos dados

A análise dos dados é uma das partes mais críticas deste processo. Por isso, mais adiante, você verá dois tópicos referentes a esse tema: análise de dados para projeção de vendas e ferramentas para análise de dados. 

4. Monitoramento

Depois que os dados são coletados, analisados e as decisões tomadas, é preciso colher novos dados, aqueles que retratam se as decisões foram acertadas ou não.

Assim, no caso da previsão de vendas, é preciso verificar se ela realmente bate com os dados reais. 

3 importantes análises de dados para a projeção de vendas

1. Análise do perfil dos clientes

Qual a idade de seus clientes? São casados ou solteiros? Estudantes ou trabalhadores? E quanto ganham?

A análise desse tipo de dado é fundamental para uma boa previsão de vendas. E com as fontes que apresentamos, tudo isso pode ser encontrado com facilidade.

Da mesma forma, no caso de negócios B2B, é preciso conhecer o perfil das empresas: porte, localização geográfica, número de funcionários, segmento de atuação, faturamento médio e outros. 

2. Análise comportamental

Como seus clientes se divertem? Quais os assuntos de seu interesse? E seus valores e crenças? Que causas defendem?

Considerado por muitos mais importante que perfil sociodemográfico de seus clientes, a análise comportamental revela suas motivações e, por isso, pode gerar insights importantes sobre as variações de demanda.

No caso das empresas, vale lembrar que quem toma as decisões de compra são pessoas. E, por isso, deve-se conhecer também seu comportamento, crenças e valores.

Em ambos os casos, o ideal é construir uma, ou várias, buyer personas. Tratam-se de personagens fictícios que ilustram quem são e como agem seus clientes ideais.

3. Análise do mercado

Por fim, não há como fazer uma previsão de vendas sem entender o mercado. 

É preciso analisar a concorrência e seus movimento, tais como:

  • Abertura de filiais ou novas fábricas
  • Lançamento de produtos e serviços
  • Aporte de capital
  • Compra de máquinas e equipamentos
  • Campanhas na mídia
  • Ações, promoções e ativações
  • Market share de cada empresa
  • Chegada de novos concorrentes
  • Importação de produtos.

Além disso, é preciso analisar as condições econômicas como um todo e fatores que podem afetar a demanda, como a taxa de juros, câmbio, impostos e até condições climáticas ou de infraestrutura.

As 4 vantagens de uma previsão de vendas feita com inteligência de dados

Mas por que o uso de inteligência de dados pode favorecer a sua projeção de vendas?

O fato é que a simples aplicação de um porcentual de crescimento (ou diminuição) sobre os dados de vendas, mês a mês, do ano anterior pode trazer resultados pouco precisos. Por isso, ao usar toda a diversidade de informações proporcionada pela inteligência de dados, suas previsões serão muito mais confiáveis.

Veja as 4 vantagens de usar inteligência de dados na precisão de vendas.

  1. Abrangência de dados: como as fontes de dados são múltiplas e diversificadas, as previsões levam em conta muito mais fatores. Dessa forma, na hora de fazer as análises, existem mais condições para se criar uma previsão bem mais assertiva e completa. As previsões não precisam se restringir a números, mas podem incluir dados sobre mix de produtos, compras complementares, perfil dos clientes por produto e muito mais.
  2. Clareza das informações: os relatórios e as previsões ficam mais claras e as causas por trás daqueles números são apresentadas. Assim, não se tem apenas a informação do que vai acontecer, mas também porque vai acontecer dessa forma.
  3. Rapidez na análise: como os dados são muito mais ricos e confiáveis, a análise acaba sendo feita mais rapidamente. Afinal, sempre haverá um dado relevante que ajudará a dirimir qualquer dúvida.
  4. Precisão das previsões: por fim, o grande objetivo do uso da inteligência de dados é trazer mais precisão às previsões. E, pelo que foi exposto, fica claro que essa meta é alcançada.

5 ferramentas de inteligência de dados para usar em seu negócio

Para que possam se analisar todos esses dados, é fundamental usar ferramentas adequadas.

Por isso, selecionamos 4 das mais empregadas para que você as conheça:

  • IBM Watson: uma das mais conhecidas ferramentas de análise de dados, o software da IBM chega ao requinte de responder perguntas feitas em linguagem do dia a dia. 
  • Adobe Analytics: conhecida por seus softwares gráficos como o famoso Photoshop, a Adobe também conta com uma excelente ferramenta de análise de dados, focada em marketing, incluindo segmentação de mercado e análise de público-alvo.
  • Microsoft Power BI: o diferencial da ferramenta da Microsoft é a captação e uso de dados provenientes das mais diversas fontes para criar dashboards de monitoramento.
  • Jaspersoft: além da análise de dados, esta ferramenta se destaca por criar interfaces de visualização extremamente customizáveis e fáceis de interpretar.

Com a ajuda dessas ou de outras ferramentas, a inteligência de dados pode fazer toda diferença na hora de realizar a previsão de vendas em seu negócio. Por isso, se você precisa de mais precisão ao usar essa informação, não deixe de implementar a inteligência de dados em sua empresa.

Júlio Paulillo

Co-founder & CMO na Agendor Júlio gosta de viver simples. Toca gaita pela manhã para começar bem o dia. Empreendedor desde cedo e apaixonado por negócios, tecnologia e vendas. Atualmente aplica seu background tecnológico nas áreas de marketing e vendas do Agendor, e acredita que todas as pessoas são vendedoras de alguma forma.

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