Administração em vendas

Apresentação em tema: "Administração em vendas"— Transcrição da apresentação:

1 Administração em vendas
Disciplina: Administração em vendas Profª Drª Louise Lage

2 Etapas e métodos de previsão.
Previsão das vendas: Etapas e métodos de previsão.

3 Previsão de Vendas Vendas do período anterior + consulta aos clientes
Taxa de crescimento do ano anterior Extrapolação (estatística) Dados de países mais desenvolvidos

4 Previsão de vendas Determinar os objetivos para os quais serão utilizadas as previsões Dividir os produtos a serem estudados em grupos homogêneos Determinar quais os fatores que influenciam as vendas de cada produto Escolher um método de previsão de vendas mais adequado Reunir todas as informações possíveis Analisar as informações Verificar os resultados da análise e compará-los entre si ou com outros fatores disponíveis Estabelecer premissas sobre os fatores que não podem ser calculados numericamnete Converter as deduções e as premissas em previsões específicas para o mercado em geral e para regiões particulares Analisar o desempenho das vendas e rever periodicamente

5 Atuação do profissional de vendas
Consultores ou assessores técnicos Demonstradores Consultoras de beleza Assistentes de vendas Corretores ou agentes Promotores de vendas

6 Marketing de Relacionamento
Estudos demonstram uma tendência de que um número cada vez menor de clientes responde por um faturamento cada vez maior e mais lucrativo nas organizações.

7 Novas formas de vender Internet
Criada em 1969 pelo exército americano. Nos últimos dez anos passou de 10 milhões de usuário para 720 milhões. Internet banking do Bradesco conta com mais de 500 mil usuários. Responde por 1/3 da taxa de crescimento da economia norte-americana. No Brasil a estimativa de mais de 8 milhões de usuários

8 Internet Mais de 1,5 milhão de e-mails enviados diariamente no Brasil.
O perfil do internauta brasileiro é de 29 anos, empregado, tem cartão de crédito e passa em torno de 10 horas semanais na rede. Apenas 16% das vendas na rede são de consumidores domésticos…

9 Tipos, requisitos e tendências em vendas
EDI (eletronic data exchange) ECR (efficient consumer response) Banco Banco Consumidor Varejista Fornecedor Distribuidor

10 Televisão Interativa

11 Telemarketing Segundo a ABT (Associação Brasileira de Telemarketing):
O mercado movimenta 50 bilhões de reais por ano (4% do PIB); Taxa de crescimento de 30% ao ano; Responde por 23,4% do faturamento na indústria, 32% no comércio, 27,5% no setor de serviços e 8,5% na área financeira; Distribuição das instalações = 81,8% na Região Sudeste e 9,8% na região Sul

12 Método científico e método não científico.

13 QUANTITATIVAS E QUALITATIVAS
Pesquisas Benchmarking: pesquisa das atividades de empresas concorrentes EXPLORATÓRIAS DESCRITIVAS CAUSAIS QUANTITATIVAS E QUALITATIVAS ETAPAS Definição do problema e objetivos Desenvolvimento do plano de pesquisa Coleta de dados necessários Análise dos dados Utilização dos dados Apresentação

14 Método cientifico Conjunto de atividades sistemáticas
e racionais que permite alcançar o objetivo: conhecimentos válidos e verdadeiros - orientando o cientista. Ciências ® métodos científicos (MC) ®não há ciência sem MC.

15 Etapas

16 Metodo indutivo Indução: infere-se uma verdade geral ®dados particulares- Premissas Objetivo: conclusões mais amplas que as contidas nas premissas. Argumento indutivo baseia-se em premissas. Premissas verdadeiras ® conclusões prováveis. Ex.: O corvo 1 é negro. O corvo 2 é negro. O corvo 3 é negro. O corvo n é negro ®(todo) corvo é negro. Cobre conduz energia. Ouro conduz energia. Prata conduz energia. Cobre, ouro e prata são metais ®(todo) metal conduz energia.

17 Conclusões i) Informações fatos observados ®conclusões: informações sobre casos não observados. ii) Passa-se de indícios percebidos ®realidade desconhecida. iii) Passagem ®especial ao mais geral, dos indivíduos às espécies, das espécies ao gênero, dos fatos às leis. iv) A extensão dos antecedentes ®menor que a conclusão. v) quando descoberta a relação ®afirmação da relação essencial - universal

18 Leis regras e fases do metodo indutivo
i) Observação dos fenômenos: descobrir a causa de sua manifestação. ii) Descoberta da relação entre eles: aproximar fatos ou fenômenos. iii) Generalização da relação entre fenômenos e fatos semelhantes - não observamos. Ex.: Pedro, José, João… são mortais. Ora, Pedro, José, João são homens. Logo, (todos) os homens são mortais. ou O homem Pedro é mortal. O homem José é mortal. O homem João é mortal. (Todo) homem é mortal.

19 Etapas para evitar equívocos
i) certificar-se que é verdadeiramente essencial a relação ® acidental e o essencial. ii) assegurar-se de que os fenômenos sejam idênticos ® aproximação entre fatos diferentes. iii) aspectos quantitativos ®ciência é quantitativa. i) “Nas mesmas circunstâncias, as mesmas causas produzem os mesmos efeitos”. ii)“O que é verdade de muitas partes suficientemente enumeradas de um sujeito, é verdade para todo esse sujeito universal”.

20 Regras de indução

21 Metodo dedutivo Argumentos Dedutivos e Indutivos
Ex.: Todo Mamífero tem um coração. Ora, todos os cães são mamíferos. Logo, todos os cães têm um coração. (Dedutivo) Todos os cães que foram observados tinham um coração. Logo, todos os cães têm um coração. (Indutivo)

22 Diferentes Finalidades:
Dedutivo: explicar o conteúdo das premissas. Indutivo: ampliar os alcances do conhecimento. Os argumentos indutivos aumentam o conteúdo das premissas, com sacrifício da precisão, ao passo que os argumentos dedutivos sacrificam a ampliação do conteúdo para atingir a “certeza”.

23 Nada é melhor que a felicidade eterna.
Um tomate já é melhor do que nada. Logo, um tomate é melhor que a felicidade eterna. Toda regra tem exceção. Isto é uma regra. Logo, tem exceção. Portanto, nem toda regra tem exceção. Ninguém é perfeito.Dizem que sou ninguém. então, eu sou perfeito. Imagine um pedaço de queijo suíço, daqueles bem cheios buracos. Quanto mais queijo, mais buracos. Cada buraco ocupa o lugar em que haveria queijo. Assim, quanto mais buracos , menos queijo, quanto mais queijos mais buracos, e quanto mais buracos, menos queijo. Logo, quanto mais queijo, menos queijo! Pão e água e melhor que nada. Nada é melhor do que um bom bife. Então , pão e água é melhor que um bom bife!

24 Argumentos Condicionais

25 Método hipotético-dedutivo
Problema: toda investigação ® problema ® o que é relevante ou irrelevante observar ® Exige hipótese que servirá de guia ao pesquisador. Conjecturas: solução proposta na forma de proposição ® passível de teste direto ou indireto. Verificando-se que o antecedente (se) é verdadeiro, também o será o conseqüente ® explicar ou prever o que despertou nossa curiosidade. Tentativa de Falseamento: testes ® eliminação de erros (observação e experimentação). Falsear as conseqüências deduzidas da hipótese. Quanto mais falseáveis ® mais científica. Indução ®confirmar a hipótese: acumulando todos os casos positivos. HD ® evidências para derruba-la. Todos os positivos não confirmarão, mas um único negativo ® falsear a hipótese.

26 Método dialético As quatro leis fundamentais:
a) ação recíproca, “tudo se relaciona”; b) mudança dialética, “tudo se transforma”; c) passagem da quantidade à qualidade ou mudança quantitativa; d) interpretação dos contrários.

27 Pesquisa de mercado Pesquisa de mercado é direcionada na procura de informações que descrevem o relacionamento entre consumidores,produtos e métodos de marketing de forma a descobrir oportunidade e questões de mercado, estabelecer planos de marketing, entender melhor o processo de compra e avaliar o desempenho do marketing.

28 Processo genérico de pesquisa de mercado

29 Data mining Procura por informações de negócio valiosas dentro de um grande banco de dados. Busca por novas oportunidades de negócio: • Previsões automatizadas de tendências e comportamentos. • Descobertas automáticas de padrões previamente desconhecidos.

30 Características e objetivos
• Informações relevantes são difíceis de localizar em BDs muito grandes. • Dados podem ser consolidados em data warehouse e data marts. • O “minerador” é em geral o usuário final com apoio de “data drills” e outras ferramentas de pesquisas. • “Data mining” gera informação por: associação, seqüências, classificação, “clusters” e previsão.

31 Data mining - Aplicações

32 Data mining Técnicas e ferramentas
Computação Neural: É um abordagem baseada em “machine learning” no qual dados históricos podem ser examinados para procura de padrões. • Agentes inteligentes: Abordagem promissora para recuperação de informações de banco de dados baseados em internet/intranet. • Análise de associação: Usa um conjunto especializado de algoritmos que classifica grandes conjuntos de dados e expressa regras estatísticas entre itens.