 Estimativa do Potencial de Mercado  Previsão de Vendas

Apresentação em tema: " Estimativa do Potencial de Mercado  Previsão de Vendas"— Transcrição da apresentação:

1  Estimativa do Potencial de Mercado  Previsão de Vendas
Planejamento de Vendas  Estimativa do Potencial de Mercado  Previsão de Vendas  Segmentação de Clientes Zoneamento de Vendas  Administração de Vendas (Equipe) Estruturação da Força de Vendas Remuneração e Política de Metas Avaliação de Performance Recrutamento, Seleção e Treinamento

2 PREVISÃO DE VENDAS Passado x Presente x Futuro
PLANEJAMENTO DE VENDAS PREVISÃO DE VENDAS Passado x Presente x Futuro

3 Diferença entre um Plano e uma Previsão
PREVISÃO DE VENDAS Diferença entre um Plano e uma Previsão Plano: Meu plano é minha intenção a respeito de fatores que estão sob meu comando. Exemplos: plano de gastos, plano de ação, plano de vendas. Previsão: Minha previsão é minha expectativa a respeito de fatores que não estão sob meu comando. Exemplo: previsão do tempo.

4 “Plano de Vendas” ou “Previsão de Vendas”
Você planeja ou você prevê (estima) seu volume de vendas ?

5 “Plano de Vendas” ou “Previsão de Vendas”
Para uma quantia de vendas ocorrer, ela depende de da equipe (gerente/vendedor) e de seus clientes (os compradores). A partir do momento que o gestor tem um “Plano de Vendas” (ao invés de uma “Previsão de Vendas”), então o gestor de vendas está assumindo a responsabilidade de fazer a venda. Não é uma questão de semântica – é uma questão de postura: é acreditar que seu futuro depende mais de você do que dos outros. Faça planos de vendas, e não previsões (apenas!).

6 Diferença entre Previsão de Vendas e Orçamento de Vendas
Trata-se de uma avaliação do que poderá ocorrer à luz de vários fatores hoje conhecidos. É a expectativa do que poderá ocorrer. Orçamento de Vendas: Inicia-se a partir da avaliação do que poderá ocorrer (previsão). Trata-se de um plano em termos monetários, decorrente do que a empresa espera que vá acontecer.

7 PREVISÃO DA DEMANDA Previsão: processo metodológico para determinação de dados futuros baseados em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou ainda em modelos subjetivos apoiados em metodologia de trabalho clara e previamente definida.

8 PREVISÃO DA DEMANDA Uma previsão é uma afirmativa ou inferência sobre o futuro, usualmente baseada em informação histórica.

9 Importância da Previsão de Vendas
É a base de todo planejamento. A partir dela a Produção, o Departamento de Recursos Humanos, o Departamento de Finanças e todos os outros departamentos planejam seu trabalho e determinam suas necessidades para o próximo período.

10 Importância da Previsão de Vendas
Se a Previsão de Vendas estiver errada, os planos nela baseados também estarão. Se a previsão for otimista, a empresa sofrerá perdas em função de gastos efetivados com base numa previsão de receita não realizada.

11 Importância da Previsão de Vendas
Se a previsão de vendas for demasiadamente baixa, a empresa poderá não estar preparada para vender o que o mercado estiver disposto a consumir e perderá lucros, dando oportunidade à concorrência para realizar vendas adicionais.

12 Previsão de Demandas Características básicas da previsão de Demanda:
É o ponto de partida de todo planejamento empresarial; Não é uma meta de vendas e, Sua precisão deve ser compatível com o custo de obtê-la.

13 Previsão de Demandas Princípios de Previsão. As previsões têm quatro características ou princípios fundamentais e o entendimento deles é útil para que se faça uso eficaz das previsões. São simples, até certo ponto, de senso-comum.

14 Previsão de Demandas Princípios de Previsão…
1- As previsões geralmente estão erradas. Tentam olhar o futuro desconhecido e, a não ser por pura sorte, erram em alguma medida. Os erros são inevitáveis e devem ser esperados.

15 Previsão de Demandas. Princípios de Previsão… 2 - Cada previsão deve incluir uma estimativa de erro. Como já se espera que as previsões dêem errado, a verdadeira pergunta é, “em quanto”? Freqüentemente expressa em uma percentagem (para mais ou para menos) da previsão ou como uma média entre os valores máximo e mínimo.

16 Previsão de Demandas. Princípios de Previsão…
3 - As previsões são mais precisas para famílias ou grupos. O comportamento de itens individuais em um grupo é aleatório mesmo quando o grupo tem características muito estáveis. Por exemplo: As notas de um único aluno são mais difíceis de prever com precisão do que a média da classe. As notas altas se equilibram com as baixas. Isso significa que as previsões são mais precisas para grandes grupos de itens do que para itens individuais em um grupo.

17 Previsão de Demandas Princípios de previsão…
4 - As previsões são mais precisas para períodos mais próximos. O futuro próximo impões menos incertezas que o futuro distante. A maioria das pessoas fica mais confiante na previsão que estão fazendo na próxima semana do que daqui a um ano. Como alguém já disse, espera-se que amanhã tudo seja muito igual ao que é hoje.

18 Previsão de Demandas. Coleta e preparação dos dados
Em geral, as previsões baseiam-se em dados históricos que são manipulados de alguma maneira, com a utilização de especialistas ou de alguma técnica estatística, assim, a previsão só pode ter a qualidade dos dados em que se baseia.

19 Previsões de Demandas Coleta e preparação dos dados:
Para obter dados confiáveis, deve-se tomar alguns cuidados básicos: Quanto mais dados históricos coletados e analisados,mais confiável a técnica de previsão. Os dados devem buscar a caracterização da demanda pelos produtos da empresa.

20 Previsões de Demandas Coleta e preparação dos dados…
O período de previsão, em semanas, meses ou trimestres deve ser igual ao período de programação Se as programações são semanais, a previsão deve ser feita para o mesmo intervalo.

21 Previsões de Demandas Coleta e preparação dos dados: Variações extraordinárias da demanda devem ser tratadas isoladamente (outlier). O tamanho do período de consolidação dos dados, tem influência direta na escolha da técnica de previsão mais adequada.

22 Importância da Análise Preliminar dos Dados
Previsão da Demanda 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 jan fev mar abr mai jun jul ago set out nov dez 2005 2006 ? VALOR ALTO PORQUE OCORREU UMA PROMOÇÃO EM 2005 Notas de Aula O primeiro passo em um processo de previsão é garantir a qualidade do histórico de dados. Qualquer dado que seja comprovadamente um outlier deve ser substituído na base de dados. Note no exemplo acima que a demanda de jul de 2005 ficou acima da mesma demanda de jul 2006.

23 Importância da Análise Preliminar dos Dados (Cont.)
Previsão da Demanda 1,8 1,6 1,4 1,2 1 2005 0,8 2006 Notas de Aula Assim teremos um histórico de dados limpos, sem outliers. 0,6 0,4 0,2 jan fev abr jun jul mar mai ago set out nov dez AJUSTE DO BANCO DE DADOS – SÓ EM CASOS JUSTIFICADOS

24 Previsões de Demandas Coleta e preparação dos dados:
As previsões de itens devem ser iguais aos controlados pela produção. Por exemplo, se há várias opções que podem ser atendidas pelo fornecimento de um determinado produto, a demanda do produto e de cada opção deve ser prevista.

25 Previsões de Demandas Coleta e preparação dos dados:
Registrar a demanda separadamente para grupos de clientes diferentes. Muitas empresas distribuem suas mercadorias por meio de diferentes canais, cada um tendo suas próprias características de demanda. Por exemplo, uma empresa pode vender para vários atacadistas que fazem pedidos de quantidades relativamente pequenas em uma base regular e também vender para um grande varejista que compra um lote grande duas vezes por ano. As previsões de demanda média seriam despropositadas, cada conjunto de demandas deveria ser previsto separadamente.

26 PRINCIPAIS CUIDADOS COM AS PREVISÕES
O erro de previsão precisa ser conhecido O grau de agregação dos produtos deve ser adequado O horizonte de tempo da previsão deve ser adequado Não transformar a previsão de demanda em meta de venda ou produção

27 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Condições vigentes dentro da empresa. Condições dentro do setor de atividades da empresa. Condições do mercado e dos clientes. Condições gerais dos negócios e da economia em geral.

28 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Condições vigentes dentro da empresa - Entusiasmo Condições do mercado e dos clientes Positivamente - Mercado em crescimento Condições gerais dos negócios e da economia em geral - Política de incentivo à exportação; - Restrições à importações.

29 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Condições específicas do setor de atividades - Novos produtos; - Novas matérias-primas; - Preços baixos do setor Positivamente

30 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Condições vigentes dentro da empresa - Ceticismo - Conservadorismo Condições do mercado e dos clientes Negativamente - Mercado em declínio; - Concorrência agressiva; - Novos concorrentes

31 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Condições gerais dos negócios e da economia em geral - Política de restrição ao crédito; - Custo de vida alto; - Balança de pagamento; - Dívida externa Negativamente Condições específicas do setor de atividades - Preços altos praticados no setor

32 Fatores que influenciam o provável volume de vendas
PREVISÃO DE VENDAS Fatores que influenciam o provável volume de vendas Grau de Incerteza  As condições que cercam a empresa no momento da previsão de vendas poderão gerar grau de incerteza alto, médio ou baixo. Estas influências poderão afetar positivamente a previsão, eliminando ou, ao contrário, aumentando negativamente as incertezas. O importante é saber balancear estas influências e minimizar as incertezas.

33 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Recolher informações pertinentes – internas e externas; Analisar e triar sistematicamente as informações recolhidas; Montar um banco de dados que armazene as principais informações ao longo de determinado período de tempo; Elaborar uma síntese da previsão de vendas.

34 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Recolher informações pertinentes – internas e externas Recolher informações pertinentes, bem como analisar as fontes de dados e montar um banco de dados constituem o início da preparação de uma previsão de vendas, que dependerá da observação e da armazenagem no banco de dados das informações disponíveis, através das seguintes fontes externas: Jornais – informações econômicas e de conjuntura; Revistas econômicas – informações econômicas de conjuntura; 

35 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Expectativas de vendas de vendedores e/ou de representantes de vendas; Índices econômicos disponíveis – IBGE, FGV e de outras instituições/entidades; Pesquisas de mercado. Um banco de dados deve armazenar, ainda, dados internos: Fichas-clientes (softwares/sistemas), com registros de compras mensais; Estatísticas de vendas mensais por produto, cliente e região; Pesquisa de mercado; Dados históricos da empresa.

36 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Análise e triagem sistemáticas das informações recolhidas Uma vez avaliadas as perspectivas que cercam a empresa, é importante elaborar um check-list de todas as informações pertinentes à realização da previsão de vendas: Determinação do mercado local; Apreciação dos segmentos de mercado; Avaliação dos pontos fortes e fracos da concorrência e da empresa; Avaliação da participação de mercado; Avaliação dos eventuais ganhos de participação de mercado; 

37 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Avaliação dos critérios de decisão de compras; Imagem da empresa no mercado; Estratégia de marketing da empresa para reduzir dificuldades e catalisar oportunidades; Determinação dos fatores nos quais haverá influência no nível de vendas; Inovações que afetarão as vendas; Atividades de promoção e propaganda.

38 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Montagem de um banco de dados que armazene as principais informações ao longo de determinado período de tempo A organização de um banco de dados, a partir de dados internos de produção, da contabilidade e do departamento de administração de vendas e de marketing, de um lado, e, de outro, dados externos publicados por instituições que projetam números baseados em censos e análises setoriais, como IBGE e outros órgãos governamentais e privados, é fundamental.

39 Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas
PREVISÃO DE VENDAS Passos Básicos para uma Previsão Sistemática de Vendas Elaboração de uma síntese da previsão de vendas A partir das informações básicas levantadas e analisadas, é interessante que se elabore uma síntese da previsão de vendas.

40 PREVISÃO DA DEMANDA Técnicas de Previsão de Demanda:
Há vários métodos de previsão, mas eles podem geralmente ser classificados em duas categorias gerais: Qualitativos Quantitativos Modelos de decomposição de séries temporais Modelos de previsão causais Modelos de simulação de demandas

41 PREVISÃO DA DEMANDA Modelos Qualitativos:
São projeções baseadas no discernimento, na intuição e em opiniões informadas. Por sua natureza, são subjetivas. Estes modelos podem ser apropriados quando não existem dados históricos a serem analisados como base para a previsão. Geralmente dependem de profissionais e especialistas com larga experiência de mercado.

42 PREVISÃO DA DEMANDA MÉTODOS QUALITATIVOS: PREDIÇÃO
OPINIÕES DE EXECUTIVOS MÉTODO DE DELPHI PESQUISA DE MERCADO ANALOGIA COM PRODUTOS SIMILARES

43 PREVISÃO DA DEMANDA MÉTODOS QUANTITATIVOS: Extrínsecos
São técnicas baseadas em indicadores externos (extrínsecos) relacionados à demanda dos produtos de uma empresa. Exemplos desses dados são os inícios de construções, as taxas de nascimento e a renda disponível. A teoria subjacente é que a demanda de um grupo de produtos é diretamente proporcional às atividades em outro campo, ou é relacionada a elas.

44 PREVISÃO DA DEMANDA São exemplos de correlações: Vendas de pneus de automóveis são proporcionais ao consumo de combustível.   Vendas de tijolos são proporcionais aos inícios de construções.

45 PREVISÃO DA DEMANDA Os inícios de construções e o consumo de gasolina são denominados indicadores econômicos. Descrevem as condições econômicas que prevalecem durante um determinado período de tempo. Alguns indicadores econômicos comumente utilizados são os contratos de construção firmados, a produção de automóveis, a produção de aço e a renda nacional bruta. Dados desse tipo são compilados e publicados por vários órgãos governamentais, por jornais e revistas de finanças, por associações comerciais e por bancos.

46 PREVISÃO DA DEMANDA O problema é encontrar um indicador que tenha correlação com a demanda, e que preferencialmente a antecipe, ou seja, que ocorra antes da demanda. Por exemplo, o número de contratos de construção firmados em um período pode determinar o material para construção vendido no próximo período. Quando não é possível encontrar um indicador antecipado, pode ser possível utilizar um indicador não antecipado, para o qual o governo ou uma organização fazem previsões. Em certo sentido, trata-se de fazer uma previsão com base em outra previsão.

47 PREVISÃO DA DEMANDA A previsão extrínseca é mais utilizada na previsão da demanda total dos produtos de uma empresa ou da demanda de famílias de produtos. Dessa forma, ela é utilizada com mais freqüência no planejamento de negócios ou da produção do que na previsão de itens finais individuais.

48 PREVISÃO DA DEMANDA Técnicas Quantitativas Intrínsecas: As técnicas intrínsecas de previsão utilizam dados históricos. Esses dados são geralmente registrados na empresa e estão prontamente disponíveis. As técnicas intrínsecas de previsão baseiam-se na suposição de que o que aconteceu no passado acontecerá no futuro. Essa suposição foi comparada com a situação de dirigir um carro orientando-se pelo espelho retrovisor. Embora exista alguma verdade obvia nisso, também não deixa de ser verdadeiro o fato de que, na falta de qualquer outra “bola de cristal”, o melhor guia para o futuro é o que aconteceu no passado.

49 Séries Temporais Série Constante Série com Tendência Série Sazonal
Demanda Tempo Série Constante Demanda Tempo Série com Tendência Demanda Série Sazonal Tempo Série composta, com Nível, Sazonalidade e Tendência Demanda Tempo Notas de Aula Explicar ao aluno que a demanda pode ter os seguintes comportamentos: Série constante Série com tendência Série Sazonal Ou uma combinação dos comportamentos acima. Para cada tipo de demanda, existe um tipo de série temporal recomendada para realizar a previsão das demandas.

50 Demanda Desagregada Demanda Agregada
PROJEÇÃO EXPLICAÇÃO PREDIÇÃO (futuro similar passado) (relações do passado similares ao futuro) (O futuro não guarda relação direta com o passado) Demanda Sazonal Período Decomposição - Multiplicativo - Aditivo Winter estático Tendência Período Demanda Holt Regressão Linear Modelos Causais - Regressão múltipla Modelos Qualitativos método delphi cenários Notas de Aula Este quadro é o principal da aula, ele específica quais métodos devem ser utilizados em quais situações. Em casos de previsão de demanda de curto prazo é recomendado utilizar métodos de séries temporais; Em caso de previsão de demanda de médio prazo, é mais adequado utilizar modelos causais ou regressão múltipla; Em casos de previsão de longo prazo, modelos de predição são mais recomendados, tais como método Delphi ou análise de cenários No caso de demandas de curto prazo, o primeiro passo consiste em identificar visualmente o comportamento da demanda. Se a demanda for estável, testar os métodos de média móvel, suavização exponencial e regressão linear e escolher o melhor método como sendo aquele que tiver menor DAM Se a demanda tiver tendência, testar os métodos Holt e regressão linear e escolher o melhor método como sendo aquele que tiver menor DAM. Se a demanda for sazonal utilizar o método de decomposição e winter e escolher o melhor método como sendo aquele que tiver menor DAM. Período Estável Média Móvel Suavização Exponencial . Regressão Linear Demanda 1 a 3 meses 1 a 2 ano 5 anos hoje

51 MÉTODOS QUANTITATIVOS MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
PREVISÃO DA DEMANDA MÉTODOS QUANTITATIVOS MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS

52 MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Antes disso....
PREVISÃO DA DEMANDA MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Antes disso....

53 MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
PREVISÃO DA DEMANDA MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS Componentes: NÍVEL TENDÊNCIA SAZIONALIDADE ALEATORIEDADE

54 PREVISÃO DA DEMANDA

55 PREVISÃO DA DEMANDA MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Padrão estável de demanda Ciclo de vida produto – maturidade Período de um ano (sazionalidade) Deve ser usado em conjunto com outros métodos. Considerado como um bom ponto de partida para as previsões de demanda

56 PREVISÃO DA DEMANDA MODELOS DE DECOMPOSIÇÃO DE SÉRIES TEMPORAIS
Média móvel simples Consiste em fazer a média aritmética dos n períodos analisados.

57 PREVISÃO DA DEMANDA USO:
Para demandas que não apresentem tendências e sazionalidade; Ex.: produtos fase maturidade – gênero alimentício básico (arroz, macarrão).

58 PREVISÃO DA DEMANDA Método da Média Móvel Ponderada
Varivação da média móvel simples que também só deve ser aplicado para séries que não apresentem tendência e sazionalidade. Diferença básica: atribui-se um peso maior para o período mais recente e um peso menor para o penúltimo período assim, sucessivamente.

59 PREVISÃO DA DEMANDA Método da Móvel exponencial simples
Mínimos quadrados Modelo ajustamento exponencial Modelo Winter