Um grande desafio no processo de abertura de novas unidades no varejo é conseguir fazer uma previsão de vendas assertiva. Afinal, ao iniciar um projeto de expansão, há o objetivo de fazer com que o dinheiro investido nesse processo gere retorno.
Mas como estimar isso sem que esteja tudo pronto?
No caso de redes que já possuem certa capilaridade, a resposta está na própria base interna, em conjunto com o entendimento sociodemográfico e econômico sobre os clientes e o público-alvo.
Isso significa que, a partir dos dados que a companhia já possui juntamente com dados geográficos, é possível entender quais os perfis de consumidores que ela atrai, os lugares onde eles estão mais concentrados e o quanto ela consegue obter de vendas considerando esses fatores em sua análise.
Para te ajudar a refletir sobre isso com exemplos práticos, te convidamos a seguir lendo os seguintes tópicos:
Confira!
Previsão de vendas é uma estimativa da receita de vendas futura da empresa durante um período específico de tempo — um trimestre ou um ano, por exemplo.
Nela, busca-se estimar quanto de um produto ou serviço que a companhia planeja vender de fato poderá ser alcançado. Isso considerando diversos fatores, incluindo como o mercado responderá aos esforços.
Quanto à importância da previsão de vendas, ela reside no fato de que os gestores, estrategistas, analistas e operadores precisam tomar decisões informadas sobre suas operações futuras, Marketing, alocação de recursos, entre outras frentes.
Essa avaliação preditiva pode ajudar a antecipar a demanda futura, identificar riscos, problemas ou oportunidades potenciais.
Além disso, ajustar estratégias, planejar fluxo de caixa e forjar parcerias com fornecedores, além de credores e potenciais investidores.
Ela costuma ser bastante precisa quando baseada em dados históricos de vendas, tendências mercadológicas e outras variáveis relevantes.
Basicamente porque os previsores analisam condições econômicas, tendências de consumo, compras passadas e concorrentes. Dessa forma, ampliam a visão e conseguem visualizar cenários prováveis com mais exatidão.
Existem diversas metodologias de previsão de vendas que podem ser aproveitadas, a depender do estágio em que cada negócio está. Em linhas gerais, os mais usuais são os que você vê na tabela a seguir!
Método | Descrição | Vantagens e desvantagens | Uso comum no Varejo |
Média móvel | Calcula a média das vendas passadas em um determinado período de tempo, ajustando conforme os dados recentes. | Simples de implementar e fácil de entender. → Ponto de atenção: não considera variações sazonais ou tendências de longo prazo. | Previsão de curto prazo e para produtos com demanda estável. |
Análise de regressão | Usa a relação entre variáveis independentes (preço, promoções) e as vendas para prever o desempenho futuro. | Capaz de incorporar múltiplos fatores que afetam as vendas. → Ponto de atenção: requer dados históricos detalhados e pode ser complexo de configurar. | Avaliação do impacto de preços e promoções nas vendas. |
Suavização exponencial | Dá mais peso aos dados recentes, ajustando previsões para refletir mudanças rápidas no comportamento do mercado. | Boa para capturar tendências recentes e reagir a mudanças rápidas no mercado. → Ponto de atenção: não lida bem com dados altamente sazonais ou padrões de longo prazo. | Previsão de vendas em ambientes voláteis ou com mudanças rápidas de mercado. |
Análise de séries temporais | Analisa padrões históricos como tendência, sazonalidade e ciclos para prever vendas futuras. | Identifica padrões sazonais e tendências de longo prazo. → Ponto de atenção: pode ser difícil de ajustar para mudanças abruptas no comportamento do consumidor. | Previsão de vendas sazonais ou com padrões cíclicos claros, como datas comemorativas. |
Modelagem causal | Estima as vendas com base em fatores externos, como dados econômicos, clima ou comportamento do consumidor. | Considera uma variedade de fatores externos, fornecendo previsões mais precisas. → Ponto de atenção: é difícil de implementar devido à necessidade de dados externos e análise estatística. | Previsão em setores impactados por fatores externos, como varejo de moda e alimentos. |
Aprendizado de máquina | Usa algoritmos para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que podem prever vendas futuras. | Altamente preciso e capaz de identificar padrões complexos e não lineares. → Ponto de atenção: requer grandes quantidades de dados e conhecimento técnico avançado. | Previsão de vendas em ambientes de alta complexidade e grandes volumes de dados. |
Previsão de cenários | Cria diferentes cenários (otimista, pessimista, neutro) com base em suposições variáveis para prever vendas. | Útil para avaliar o impacto de diferentes condições de mercado. → Ponto de atenção: depende da qualidade das suposições feitas para cada cenário. | Planejamento estratégico em momentos de incerteza econômica ou mudança de mercado. |
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Em linhas gerais, a previsão de vendas segue um passo a passo mais ou menos igual em todas as companhias varejistas:
Tudo começa por certificar-se de que o perfil de cliente ideal está de acordo com o momento atual da companhia.
Isso é muito importante, pois os negócios avançam e passam a lidar com novas dinâmicas de mercado, por isso em muitos casos o tipo de cliente ideal pode mudar ao longo do tempo.
Deve-se, portanto, olhar para os dados históricos e também para informações mercadológicas (sociodemográficas, entre outras) para se certificar de que as estratégias estão endereçadas ao comprador adequado.
Paralelamente, conduz-se um estudo mercadológico detalhado.
Nele, entra também a avaliação dos concorrentes diretos e indiretos, bem como o perfil de consumo das pessoas para as quais as ofertas são direcionadas.
Por mais que isso já esteja minimamente mapeado, vale a pena fazer mais uma rodada de pesquisas, pois a dinamicidade mercadológica atual costuma surpreender.
Também neste exercício ferramentas avançadas — de geomarketing, por exemplo — ajudam muito. Elas tornam as análises mais baseadas em evidências, diretas ao ponto, ágeis e eficientes.
Para além da avaliação das condições mercadológicas como um todo, é importante conduzir coleta e análise de dados da própria empresa.
Nestas bases de dados, geralmente há muitas respostas para os questionamentos relacionados à previsão de vendas. Por exemplo, os registros de ticket médio cruzados com informações de intenção de compra podem revelar margens de crescimento de volume de vendas.
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Feitas as etapas anteriores, parte-se para o cálculo da previsão de vendas.
Deve-se sempre traçar paralelos entre os números coletados e analisados e o que pode ser alcançado futuramente.
Isso sempre deixando de lado a tentação de contar com a intuição, bem como vieses de confirmação, entre outros julgamentos baseados em emoções.
O mais indicado é contar com soluções específicas para previsão de vendas, como o exemplo que te damos a seguir.
Para fazer previsão de vendas usando dados geográficos, é preciso adotar uma plataforma de geomarketing, como as soluções da Geofusion Intelligence, hoje as mais poderosas do Brasil.
A Geofusion Intelligence possui tecnologias customizadas que são parametrizadas de acordo comas especificidades de cada cliente, permitindo a realização de análises que mostram o score de sucesso de novos estabelecimentos ou mesmo a previsão de vendas por locais.
Basicamente, sua companhia consegue simular a abertura de novos pontos a partir de características em comum que seu público-alvo possui, descobrindo, portanto, os locais com maior potencial de vendas.
→ Dê o play neste vídeo e saiba como é possível usar a solução Geofusion para prever vendas em unidades a serem inauguradas:
A previsão de vendas pode ser executada por uma variedade de métodos. Desde os mais simples e baseados em dados históricos até os mais avançados, que utilizam Inteligência Artificial.
Cada vez mais, os varejistas de grande sucesso têm lançado mão de plataformas de geomarketing. Dessa forma, cobrem mais aspectos e variáveis relacionados à geografia e a sociodemografia, entre outros. E transformam seus mapeamentos em máquinas geradoras de insights acionáveis.
O que você achou dos exemplos práticos de análises para previsão de vendas que trouxemos aqui?