Melhorando a qualidade das previsões das vendas

Em muitas empresas  a acurácia das previsões de vendas é baixa. Enquanto as empresas perseguem e estudam o que é best in class em diversas áreas, muitas vezes permanecem e convivem com baixa acurácia em seus forecasts, o que é incompatível com empresas que pretendam estar no seleto grupo das empresas com alto padrão de qualidade em seus processos.

O artigo abaixo, traduzí e adaptei do original em inglês mencionado, e passa importante mensagem para se obter qualidade nas previsões de vendas. 

Adaptado de: Improving Product Forecasts de: Steven Haines. Neste texto considerem que a palavra forecast é sinônimo de “previsão”.

Um dos mais complexos desafios para os gerentes diz respeito à criação de forecasts. Os forecasts  ou previsões procuram prever o mercado futuro para um produto. 

Um dos pontos chave com relação às previsões é que elas não podem surgir do nada. O Forecast deve ser o planejamento sistemático de um grupo multifuncional. 

Frequentemente encontramos previsões efetuadas em ambiente de porta fechada com participação mínima ou nenhuma de elementos chave que muito poderiam contribuir para a qualidade das previsões. 

Em pesquisa realizada  diversos executivos foram consultados sobre aspectos que entendiam ser importantes na construção de previsões. Ninguém mencionou qualquer coisa sobre a importância de funções diferentes participarem de qualquer forma nas previsões. 

O que estamos prevendo?   Se estamos fazendo previsões necessitamos definir exatamente o que estamos prevendo. 

Tratam-se de volumes, o planejamento de materiais deverá saber o número de componentes das ordens? 

Trata-se de previsão de vendas de forma a descrever quando o vendedor irá receber a ordem? 

Trata-se de uma previsão de fluxo de caixa que descreve quando entendemos que o dinheiro estará disponível para pagar os fornecedores? 

Trata-se de uma previsão para um novo Produto sem histórico? 

Trata-se de um forecast para um produto tradicional existente? 

A seguir mostramos um exemplo simples de como uma previsão pode sair errada: 

Nesse caso: 

O ciclo de vendas demora 2 meses. 

O ciclo da ordem até o caixa demora 4 meses. 

Se o grupo prevê o fluxo de caixa para o terceiro mês e o dinheiro não chega antes do sétimo mês, então a previsão não foi acurada, especialmente se o recebimento atual de caixa ocorre no exercício fiscal subseqüente. 

Se problemas como esse ocorrem, precisamos considerar 2 aspectos gerais para criar previsões mais viáveis: 

            O primeiro consiste em entender os elementos básicos da previsão.. 

            O segundo diz respeito a uma serie de considerações sobre a previsão. 

Os elementos de uma previsão estão inter relacionados, os seguintes elementos estruturais são necessários: 

 1. Mercado total alcançável (passado e futuro projetado) 

 2. Mercado total disponível ( normalmente uma parte do Mercado total                  existente)

 3. Participação da concorrência no mercado (performance passada e futuro projetado) 

4. Sua performance histórica em relação ao Mercado total alcançável. 

Após entender os itens estruturais, as necessidades atuais devem ser colocadas em um modelo com as seguintes considerações: 

1. Quantas unidades deverão ser providas? 

a. No caso de produtos físicos, temos os volumes das unidades tangíveis baseados na capacidade de produção, lead times dos fornecedores, custos, etc...

b. Para intangíveis como serviços ou softwares, a unidade de volume será a relação entre o Mercado total alcançável e o Mercado disponível. 

2. Qual é o ciclo de vendas? 

3. Qual é o ciclo ocorrido entre o recebimento da ordem até o pagamento do fornecedorer? 

4. Como foi o comportamento no passado do forecast dos produtos? O que pode ser feito para melhorar a acurácia dos forecast dos produtos? 

5. Como estão os produtos da concorrência se comportando no Mercado? Existe alguma pesquisa de que aponte para a velocidade de captação ou penetração no mercado? 

6. Quais são os aspectos logísticos relacionados aos forcedores ? As ordens têm sido atendidas externamente e não conseguimos atendê-las internamente.? 

7. Investimentos em qualidade do produto podem afetar a rentabilidade? 

Os forecast refletem a habilidade da organização em atuar sobre todas as facetas da previsão? 

Todas as funções da organização devem estar alinhadas de forma que a previsão reflita e de suporte à realidade do negocio. 

Algumas funções dos negócios são casos típicos onde são requeridos alinhamentos, a saber: 

• Vendas – Os vendedores poderão vender? Eles tem know how necessário? Eles são compensados adequadamente? 

• Marketing – As promoções necessárias serão efetuadas? Existe um Budget? Existem recursos suficientes para disponibilizar o necessário suporte de vendas.? Foi efetuada a pesquisa correta, para suportar os pressupostos atuais com relação ao mercado alcançável e disponível? 

• Fornecimento – As matérias primas e outros insumos estarão disponíveis em tempo? 

• Manufatura – Poderemos manufaturar? 

• Distribuição – Poderá ser obtido a transferência do produto acabado para o centro de distribuição, e do centro  de distribuição para o cliente? 

• Serviços ao Cliente – As ordens podem ser tomadas? É dado o treinamento ideal? 

• Finanças – Existem corretas informações de custos? 

• Engenharia ou Pesquisa e Desenvolvimento – São desenvolvidos os produtos dentro do correto intervalo e de acordo com os recursos necessários? 

• Qualidade assegurada – O produto é testado em tempo? 

Os processos que estão por traz da previsão dos produtos são complexos. Existem diferentes variáveis a serem consideradas, ainda que em muitas empresas vários desses tópicos citados não recebam atenção suficiente.   

Por vezes, dirigentes têm pressa em terem suas previsões atendidas e, acabam não atentando para importantes detalhes que devem suportar o pressupostos da previsão. 

Compromissos assumidos nas reuniões não são suficientes para as previsões serem cumpridas.  Fazer a lição de casa requer que se considere a dinâmica do mercado e as capacidades dos fatores chave que irão otimizar as previsões que certamente nunca serão perfeitas. Forecast, afinal de contas, serão sempre forecasts.