Previsão de vendas é o processo de estimar as vendas futuras de uma empresa com base em dados históricos, insights de mercado e análises. É uma parte essencial do planejamento estratégico e financeiro de qualquer negócio.
Para empresas B2B, ter previsões de vendas precisas é ainda mais crítico devido à complexidade das vendas nesse setor. Decisões como contratação, estoque, investimentos e muito mais dependem de projeções confiáveis de vendas.
Neste artigo, vamos explorar as melhores práticas para criar previsões de vendas assertivas para seu negócio B2B. Vamos abordar os diferentes tipos de previsão, fatores a serem considerados, ferramentas que podem ajudar e como integrar tudo em um processo eficaz.
Ao final, você terá insights valiosos para estabelecer um sistema de previsão que forneça dados precisos para orientar o crescimento de sua empresa B2B.
Tipos de previsões de vendas
Existem dois principais tipos de previsões de vendas: previsões quantitativas e previsões qualitativas.
Previsões quantitativas utilizam dados históricos de vendas, tendências de mercado e outros fatores mensuráveis para projetar vendas futuras. Essas previsões normalmente se concentram em números e cálculos estatísticos.
Previsões qualitativas dependem mais de intuição, experiência e opiniões de especialistas. Fatores como lançamentos de novos produtos, mudanças na economia e estratégias de marketing não são facilmente quantificáveis, então uma abordagem qualitativa é necessária.
Além disso, as previsões de vendas são divididas em previsões de curto e longo prazo:
Previsões de curto prazo normalmente olham alguns meses adiante. Elas se concentram nas tendências atuais e sazonalidades.
Previsões de longo prazo olham vários anos à frente e incorporam mais incertezas. Tendências de longo prazo, mudanças demográficas e objetivos estratégicos influenciam essas previsões.
Uma previsão de vendas precisa equilibrar dados quantitativos e qualitativos e combinar uma visão de curto e longo prazo. Isso fornece uma imagem completa das vendas projetadas, reduzindo riscos e suposições.
Fatores que afetam as previsões
As previsões de vendas devem levar em consideração uma série de fatores internos e externos que podem afetar os resultados. Entre os principais fatores estão:
Economia – Condições econômicas como inflação, taxa de juros, crédito, desemprego, podem aumentar ou reduzir o poder de compra dos consumidores. É importante monitorar indicadores econômicos para entender seu impacto. Períodos de recessão tendem a reduzir vendas enquanto crescimento econômico as aumentam.
Sazonalidade – Vendas de muitos produtos são afetadas por sazonalidade. Exemplo: no verão aumentam vendas de protetor solar, no inverno roupas mais quentes. Feriados como Natal também impactam. Analisar vendas históricas ajuda identificar padrões sazonais.
Promoções – Ofertas, descontos e outros incentivos às vendas provocam picos. É preciso mapear impacto de promoções passadas para estimar efeito em previsões.
Concorrência – Novos concorrentes, produtos similares, corte de preços afetam share de mercado e vendas. Monitorar lançamentos e ações de marketing da concorrência é fundamental.
Clima – Para alguns segmentos como vestuário e bebidas, clima é crucial. Temperaturas mais frias ou quentes que o normal alteram demanda planejada. Acompanhar previsão do tempo permite ajustes.
Eventos – Feiras, shows, jogos, festivais geram demanda adicional por determinados produtos. Incluir impacto de grandes eventos nas projeções de venda.
Monitorar esses e outros fatores externos, e entender seus efeitos no negócio, permite criar previsões de vendas mais precisas e realistas.
Ferramentas de previsão de vendas
Existem diversas ferramentas de software disponíveis para ajudar a fazer previsões de vendas precisas. Algumas das principais são:
Planilhas de cálculo (Excel): A ferramenta mais simples e acessível para fazer previsões. Permite criar modelos personalizados usando fórmulas e dados históricos. Útil para negócios menores.
Sistemas de CRM: Muitos softwares populares de CRM como Salesforce ou HubSpot têm funcionalidades embutidas de previsão que usam pipelines de vendas e dados de desempenho para prever resultados.
Software de previsão dedicado: Ferramentas focadas especificamente em previsões, como o Forecast Pro, utilizam algoritmos avançados e IA para gerar previsões precisas. Permitem alto grau de personalização.
Serviços de nuvem: Serviços baseados em nuvem como o Salesforce Einstein Analytics aplicam machine learning em grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências.
Software de BI e análise preditiva: Ferramentas de BI revelam insights analíticos, enquanto capacidades preditivas identificam tendências futuras com base em dados históricos e variáveis de negócios.
A escolha da ferramenta depende do tamanho e complexidade dos negócios. É importante selecionar aquela que melhor integra dados históricos, pipelines atuais e projeções futuras de demanda. Grandes empresas podem precisar de softwares avançados de BI e IA, enquanto pequenos negócios têm bons resultados com planilhas ou CRMs.
Dados necessários para previsões precisas
É importante coletar e analisar os dados corretos para criar previsões de vendas precisas. Alguns dados vitais a serem considerados incluem:
Dados históricos de vendas – Os dados de vendas dos últimos anos, trimestres ou meses dão uma base sólida para projetações futuras. Analise tendências, sazonalidade, crescimento e outros padrões.
Pipeline de vendas atual – Quais oportunidades estão no pipeline agora? Qual é a probabilidade estimada de fechamento para cada uma?
Capacidade de fornecimento/produção – Há limites em nosso estoque, capacidade de fornecimento ou produção que restringem quanto podemos vender?
Orçamentos de marketing e vendas – Nossos planos determinarão investimentos em marketing, contratações de vendas, etc.
Pesquisas de mercado – Dados sobre tamanho do mercado, demanda do cliente, ações da concorrência, etc.
Indicadores econômicos – Projeções de PIB, emprego, gastos do consumidor, etc.
Lançamentos de novos produtos – Novos produtos/serviços estimularão mais vendas?
Eventos sazonais/promocionais – Feriados, feiras do setor e outras ocasiões afetam padrões de compra.
Coletar esses dados de várias fontes internas e externas resultará em previsões muito mais precisas.
Estabelecer processos é a chave
Um processo bem definido é essencial para gerar previsões de vendas precisas. Aqui estão algumas etapas importantes para estabelecer um bom processo:
Definir frequência – Determine com que frequência as previsões serão geradas (diariamente, semanalmente, mensalmente etc). Períodos mais curtos geralmente geram previsões mais precisas.
Equipe responsável – Identifique quem será responsável por gerar as previsões (gerentes de vendas, equipe de finanças etc). Certifique-se de que eles tenham as habilidades e ferramentas necessárias.
Comunicação – Estabeleça um plano para compartilhar as previsões com as partes interessadas (executivos, gerentes de produto etc). Isso ajuda a alinhar expectativas.
Um processo claro com responsabilidades bem definidas leva a previsões mais precisas e confiáveis. Revise e refine o processo regularmente para identificar melhorias. A comunicação frequente sobre as previsões também é essencial.
Análise e ajustes
Monitorar previsões regularmente é essencial para garantir que elas permaneçam precisas e relevantes. Isso envolve rastrear as previsões em relação aos resultados reais ao longo do tempo.
Quaisquer grandes diferenças entre as previsões e os resultados reais devem ser analisadas para entender as causas dos erros. Isso pode revelar fatores não capturados pelo modelo atual ou mudanças nas condições que exigem ajustes.
Por exemplo, se as vendas estão sistematicamente abaixo das previsões, o modelo pode estar superestimando a demanda. Se as previsões ficarem muito aquém das vendas reais, o modelo pode não estar capturando um aumento na demanda ou efeitos sazonais.
Depois de entender as causas dos erros, ajustes precisam ser feitos. Isso pode envolver mudar os pressupostos no modelo, adicionar ou remover variáveis ou simplesmente recalibrar os parâmetros.
O objetivo é criar um modelo que minimize os erros sistemáticos ao longo do tempo. Isso requer uma abordagem iterativa de monitoramento, análise e ajuste contínuo.
Manter as previsões precisas à medida que as condições mudam é crucial. Caso contrário, as previsões se tornarão enganosas e inúteis para o planejamento. Análise e ajustes adequados ajudam a garantir que as previsões forneçam orientação confiável.
Integrar previsões
Uma previsão de vendas precisa estar alinhada com outras previsões e planos da empresa, incluindo orçamento, estoque, capacidade de produção e recursos humanos. Se as previsões de vendas não estiverem integradas, podem ocorrer gargalos ou desperdícios.
Por exemplo, se a previsão de vendas mostrar um aumento, mas a previsão de estoque não for atualizada, pode ocorrer falta de produtos. Da mesma forma, se a previsão de vendas cair, mas o orçamento permanecer alto, haverá desperdício.
Algumas maneiras de integrar previsões de vendas incluem:
- Comparar regularmente previsões de vendas com orçamentos. Ajustar os orçamentos conforme necessário;
- Atualizar estoque e planos de produção com base em previsões de vendas. Evitar estoque em excesso ou escassez;
- Alinhar requisitos de recursos humanos, como contratações e treinamentos, com previsões de vendas;
- Usar o mesmo sistema e dados para gerar diferentes previsões. Isso garante consistência;
- Automatizar a integração entre previsões de vendas e outros planos por meio de software;
- Ter reuniões interdepartamentais frequentes para alinhar previsões e planos.
Integrar previsões de vendas com outras funções reduz riscos, melhora a alocação de recursos e aumenta a precisão geral do planejamento. É uma parte essencial de qualquer processo de previsão de vendas eficaz.
Automação
Automatizar as previsões de vendas pode ser um grande fator para aumentar a eficiência e precisão. Existem ferramentas no mercado que possibilitam o processo de previsão ser totalmente automatizado com base em dados históricos e modelos preditivos.
Algumas ferramentas de automação de previsões incluem:
Ferramentas baseadas em IA: Utilizam machine learning e algoritmos inteligentes para analisar dados e identificar padrões. Permitem que as previsões se ajustem automaticamente com base em novas informações. Exemplos: Anaplan, DemandLab.
Software estatístico: Analisam dados históricos para criar modelos estatísticos que geram previsões automaticamente. Geralmente integram técnicas como regressão linear e séries temporais. Exemplos: Forecast Pro, SAS Forecast Studio.
Planilhas automatizadas: Ferramentas como Excel permitem montar planilhas com funções e fórmulas que geram previsões de vendas automaticamente a partir de inputs de dados.
Plataformas de gestão: Softwares ERPs e CRMs muitas vezes possuem módulos de previsão de vendas automatizados. Exemplos: SAP, Oracle, Salesforce.
Automatizar o processo é essencial para aumentar a velocidade e permitir a geração contínua de previsões precisas. As ferramentas certas podem trazer ganhos significativos de produtividade e qualidade das previsões de vendas.
Conclusão
Fazer previsões de vendas de forma precisa é fundamental para o sucesso de qualquer negócio. Com as previsões, os gestores podem tomar decisões estratégicas importantes sobre produção, estoque, contratações, orçamento e muito mais.
Para obter boas previsões, é preciso coletar os dados certos, estabelecer um processo claro, fazer análises regulares e ajustes quando necessário. A integração com outros sistemas e a automatização também são essenciais para agilizar o trabalho.
Se feitas corretamente, as previsões de vendas permitem que as empresas antecipem tendências, demandem de forma mais eficiente e evitem riscos. Portanto, esse é um processo que merece atenção e aprimoramento contínuo. Usar as ferramentas certas pode fazer uma grande diferença no sucesso do negócio.