Mesmo que você não tenha se dado conta, boa parte das decisões organizacionais ocorrem a partir de previsões. De planejamentos estratégicos a planos operacionais, tudo o que é projetado tem em sua base uma suposição de que algo ocorrerá em um futuro determinado. Isso é uma previsão. Dessa forma, o forecasting, mesmo que não sistematizado, já deve fazer parte da rotina de sua empresa.
Usada de forma adequada, a previsão permite que as organizações planejem com antecedência as suas necessidade. Assim, se preparam para novos desafios e mudanças de cenários aumentando as chances de se manterem competitivas no mercado.
Com isso, o forecasting pode ser uma ferramenta valiosa para as médias empresas. Ele qualifica e eleva a sua capacidade de tomar decisões e desenvolver estratégias baseadas em dados.
Continue a leitura e saiba mais sobre o que é forecasting. Entenda também seus benefícios e como utilizá-lo em sua companhia.
A palavra forecasting significa previsões. No ambiente empresarial, forecasting é uma abordagem por meio da qual geralmente se utilizam dados históricos como entradas para a realização de estimativas que têm caráter preditivo, ajudando a determinar resultados e cenários futuros.
Com isso, fazer forecasting abrange a prática de prever o que acontecerá no futuro levando em consideração eventos no passado e no presente, com a utilização de fontes de dados diversas e tendências. Basicamente, é uma ferramenta de tomada de decisão que ajuda as companhias a lidarem com o impacto da incerteza do futuro.
É, portanto, uma ferramenta de planejamento relevante. Isso porque permite às organizações mapearem de modo mais orientado seus próximos movimentos.
Com o forecasting a empresa consegue conjugar os dados históricos com as projeções de modo a obter uma avaliação mais acurada e confiável para as suas próximas ações, ajudando a desenvolver estratégias a partir dos novos padrões encontrados.
Apesar de ser bastante comum na área de vendas, o forecasting pode ser utilizado de forma mais abrangente em qualquer setor ou plano que demande a projeção de um resultado futuro ou que precise de uma base para conduzir decisões orientadas a dados.
Dessa maneira, o forecasting pode ser utilizado para:
Além disso, os investidores costumam utilizar o forecasting para avaliar se determinados eventos que afetam uma empresa — como expectativas de vendas —, aumentarão ou diminuirão o preço das ações dessa organização no mercado.
Ainda, o forecasting também fornece uma referência importante para as companhias que precisam de uma perspectiva de longo prazo das suas operações. Incluindo decisões para questões bastante específicas, por exemplo.
A previsão pode projetar o impacto na satisfação do cliente ao mudar o horário comercial da organização. Ou, então, na produtividade dos colaboradores ao modificar determinadas condições de trabalho.
De modo amplo, o forecasting pode ser aplicado quando houver a demanda de prever aspectos do futuro com a maior precisão possível. Tudo ocorre dadas todas as informações disponíveis, incluindo dados históricos e conhecimento de quaisquer eventos futuros que possam impactar as previsões.
O forecasting fornece uma base importante para que a empresa consiga se planejar e tomar decisões de modo mais assertivo. Isso, é claro, depende de quão precisas são as previsões feitas.
A partir delas, é possível preparar estratégias para moldar um futuro mais promissor para o seu negócio. Ainda, consegue-se fazer uma gestão da inovação mais eficiente e alinhada com os planos e objetivos estratégicos da organização.
Outro benefício envolve a criação de novos negócios. As previsões ajudam a reduzir os riscos e a dependência de “sorte” e fatores não controláveis. Assim, permitem criar cenários mais favoráveis para que a iniciativa seja bem-sucedida no mercado.
Cabe destacar, ainda, que muitas pessoas acreditam que os benefícios do forecasting não estão disponíveis para ambientes e cenários em mudança. No entanto, é importante ter em mente que, em um mundo como o nosso, tudo está em mudança. É o chamado movimento VUCA — volátil, incerto, complexo e ambíguo
Dessa forma, um bom modelo de previsão captura a maneira como essas mudanças estão ocorrendo. Tudo a fim de ajudar a sua empresa a se preparar para elas. Na verdade, dificilmente no forecasting se assume que o ambiente é imutável. Com isso, um modelo de previsão assertivo permite capturar a forma como as variáveis se movem, não apenas onde elas se encontram.
Abraham Lincoln, muito tempo atrás, já sintetizava a ideia por trás disso ao dizer que “se pudéssemos primeiro saber onde estamos e para onde estamos indo, poderíamos julgar melhor o que fazer e como fazê-lo”.
O forecasting deve estar atrelado à abordagem de um problema, desafio ou situação futura. Para isso, é necessário dispor de um conjunto de dados que ajudem a trazer assertividade à previsão. De modo que ela não represente apenas um “achismo”.
Esses dados deverão ser utilizados para fomentar análises sistemáticas e a determinação da previsão. Para que o ciclo esteja completo, é importante também ter um período posterior de verificação. Isso com intuito de comparar a previsão com os resultados reais, o que será vital para que se estabeleça um modelo mais preciso para previsões no futuro.
Dessa forma, resumidamente, forecasting envolve, principalmente, os critérios e elementos a seguir:
Embora possa haver grandes variações em um nível prático, se tratando de forecasting, de modo geral, frequentemente fazem parte da sua adoção:
O ponto de partida comumente está no estabelecimento de um problema, dúvida importante ou necessidade preditiva relevante.
Isso pode incluir, por exemplo, questões como “será que nossos clientes atuais comprariam um produto novo”. Ou então “como o lançamento de uma nova tecnologia irá impactar no market share no próximo semestre”. Ainda, “como serão as vendas no segundo trimestre do ano”, entre tantas outras.
Ademais, outra abordagem inicial útil é criar metas que sejam altamente relevantes para a companhia. Isso a fim de fazer previsões de cenários que sejam favoráveis à sua concretização, resultando em direcionamentos para planejamentos e planos de ação.
Variáveis teóricas e um conjunto de dados ideal são selecionados. É aqui que o previsor identifica as variáveis mais relevantes e que precisam ser consideradas para fundamentar o forecasting. A partir disso, começa-se a estabelecer como esses dados deverão ser coletados.
De forma geral, é importante considerar nesta etapa:
A coleta de dados de fontes primárias pode ser mais morosa, já que envolve informações ainda inéditas. Elas podem ser mais atuais, sobretudo para formar uma base qualitativa.
Elas podem ser obtidas, por exemplo, por meio de atividades como entrevistas, questionários e grupos focais.
Por sua vez, as fontes secundárias fornecem informações que podem ser coletadas junto a publicações de terceiros, entidades, órgãos de pesquisa, etc.
Um exemplo desse tipo de informação podem ser aquelas presentes em relatórios setoriais das indústrias. Como eles já foram captados e estão disponíveis, a sua consolidação para o forecasting pode ocorrer de forma mais ágil.
Hoje em dia, inovações como o Big Data e a Inteligência Artificial (IA) já estão transformando os métodos de forecasting. Entretanto, existem vários métodos diferentes pelos quais uma previsão de negócios pode ser feita.
Mas todos os métodos se enquadram em uma de duas abordagens abrangentes e que podem ser combinadas. Seja ela qualitativa e quantitativa.
Há, ainda, outro método muito útil para a elaboração de forecasting nas médias empresas. Ele é o método causal. Esse é utilizado, sobretudo, quando há diversas variáveis para comparar e muitos dados para apoiar uma relação estatisticamente significativa entre eles.
As relações causais são importantes para prever como diferentes fatores podem interagir e afetar resultados. Dessa maneira, esse método pode ser aplicado para ajudar na determinação de fatores. Por exemplo, nos preços, custos de produção e outros que possam impactar as vendas futuras.
Com isso, identificar padrões de causa e efeito pode tornar as decisões mais claras e fáceis.
As situações de previsão variam amplamente. Por vezes, é possível se deparar com o desafio de não haver dados disponíveis para fazer forecasting.
Por exemplo, a companhia pode querer prever as vendas iniciais de um novo produto totalmente inovador. Mas, naturalmente, não haverá uma base de dados históricos diretos para esse trabalho.
No entanto, há, como vimos, alternativas como o desenvolvimento de informações a partir de abordagens qualitativas. Isso inclui a consolidação de avaliações de especialistas de seu setor, por exemplo.
Outro desafio comum está relacionado a buscar maneiras de fazer previsões em relação a produtos específicos da companhia. Para lidar com ele, é indicado considerar o estágio do ciclo de vida do produto para o qual se está fazendo o forecasting.
A disponibilidade de dados e a possibilidade de estabelecer relações entre os fatores dependem diretamente da maturidade de um produto. Portanto, o estágio do ciclo de vida é um determinante de grande relevância para embasar a previsão.
Agora é chegado o estágio de analisar os dados compilados. A partir disso, se pode fazer uma previsão que responda aos problemas e questões inicialmente delineados.
Em um primeiro momento, faça uma ponderação preliminar para ter mais consistência e confiabilidade no forecasting. Por exemplo: existem padrões consistentes? Há uma tendência significativa? A sazonalidade é importante e, neste caso, foi corretamente considerada?
A determinação de uma previsão pode estar atrelada a um plano para se extrair melhores resultados a partir do cenário projetado.
Assim, por exemplo, se o forecasting estava associado a uma previsão relacionada à gestão de estoque, o que a companhia precisará fazer para obter uma maior redução de desperdício? Quais desdobramentos devem ser efetivados da gestão à operação para que a previsão se concretize?
Este tipo de uso das previsões para fundamentar planejamentos e permitir o estabelecimento de ações realizáveis e contextualizadas com os objetivos organizacionais e a realidade do negócio pode trazer ainda mais segurança e assertividade na gestão de sua média empresa.
Para utilizar o forecasting na rotina da empresa e obter o máximo de benefícios a partir dele, é importante também fazer uma análise comparativa sobre o previsto x o ocorrido.
Isso para identificar problemas e ajustar algumas variáveis para as próximas projeções. Ou, ainda, se a previsão foi precisa, para estudar como obter o mesmo nível de assertividade no futuro.
Este trabalho posterior será útil não apenas para buscar elevar o nível de confiabilidade das suas previsões. Também é válido para qualificar ainda mais a inteligência organizacional e os processos de tomada de decisões.
Comumente chamado de B.I., o Business Intelligence é uma ferramenta que pode facilitar bastante o forecasting.
Ele faz a coleta de dados, inclusive em tempo real, e possibilita a sua transformação em uma base de informações ricas para projetar muitas de suas previsões. Tudo isso enquanto também ajuda a reduzir a complexidade e os custos relacionados à captação e análise de dados.
Ainda, isso também resulta em maior capacidade de tomada de decisões ágeis e baseadas em dados, contribuindo para que projeções fundamentadas em metas sejam realizadas.
Entre as aplicações do forecasting, uma das mais usuais acontece na área de vendas das empresas.
Dessa forma, o forecasting de vendas permite, por exemplo, estimar a receita futura ao prever a quantidade de produtos ou serviços que uma unidade de vendas comercializará em dado período determinado. Pode ser um vendedor individual, uma equipe comercial, etc.
Além disso, o forecasting de vendas fornece uma base importante para os processos de tomadas de decisões também de outras áreas chaves do negócio.
Na área de produção, por exemplo, as previsões de vendas ajudam no planejamento dos ciclos produtivos. Em logística e estoque, é importante para evitar a falta de matérias-primas e produtos em momentos de maior pico. Ou, ainda, uma sobrecarga de estoque de segurança para itens que se projeta baixo giro no futuro.
Assim, para extrair os melhores benefícios com o forecasting de vendas, considere em sua elaboração algumas boas práticas relevantes e mais abrangentes para a sua área comercial. Tais como:
Na área de vendas, como a sua empresa está posicionada e onde almeja chegar? Que incremento de vendas é necessário para isso?
É importante considerar questões como essas para, então, determinar alguns objetivos relevantes — como Faturamento Recorrente Anual (ARR), quantidade de produtos a ser vendida, número esperado de renovações de assinaturas, etc.
Em média, quanto tempo é demandado para a sua companhia fechar um negócio? Compreender o seu ciclo de vendas é importante para fundamentar o seu forecasting de vendas e as metas a serem cascateadas entre a sua equipe.
Avalie e determine a jornada de seu comprador e, então, desenvolva um processo de vendas e um ciclo de vendas que o complemente e otimize. Para isso, é importante também colher dados qualitativos junto à sua equipe comercial.
Os dados históricos permitem que você avalie o seu pipeline em diferentes períodos. Além disso, possibilitam a identificação de sazonalidades que podem ou não ser incluídas no forecasting para uma previsão mais acurada para um período futuro.
O uso e a consulta aos dados de um sistema de CRM — Customer Relationship Management, ou, em português, Gestão do Relacionamento com o Cliente — pode ser algo bastante benéfico, enriquecendo a sua base de informações e trazendo mais agilidade e confiabilidade para o processo de coleta e análise dos dados.
A partir dos dados colhidos de diferentes fontes, é importante consolidá-los em uma análise que resulte na previsão de vendas. Assim como vimos anteriormente, é necessário fazer checagens e comparações para elevar a assertividade de suas projeções ao longo do tempo.
Muitas médias empresas se deparam com alguns desafios, sobretudo culturais e tecnológicos, na hora de inserir o forecasting de vendas em sua rotina.
Entre esses desafios, estão, por exemplo:
Especialmente quando a companhia utiliza maneiras descentralizadas e não especializadas, como conjuntos de documentos e planilhas, lida-se com um desafio maior em termos de precisão e confiabilidade nas previsões.
Esses gargalos também podem se fazer presentes quando, por exemplo, uma tecnologia, como o sistema de CRM é utilizada, porém não se inserem os dados corretamente ou esses não passam por atualizações.
Esses desafios podem ser vencidos a partir da digitalização da empresa e da implementação de ferramentas especializadas de apoio. Ainda, com o treinamento e acompanhamento constante da equipe para que tanto as tecnologias quanto os padrões operacionais determinados sejam, de fato, aplicados na prática.
Quando uma previsão de vendas não é gerada de uma forma que a torna útil para as partes interessadas em toda a empresa, ela se torna muito menos eficaz, útil e aplicável do que deveria.
Por vezes, tanto ter muitos ou poucos dados de entrada disponíveis pode gerar desafios em sua consolidação e análise.
Ainda, não incluir todas as equipes envolvidas na previsão também pode fazer com que ela acabe não sendo posteriormente aplicável ao planejamento já feito por outras áreas.
Outro desafio é lidar com o forecasting de maneira dinâmica. A previsão de vendas não deve ser algo definitivo ou estático, se houver mudanças em suas variáveis ou transformações importantes em sua empresa ou mercado, elas precisarão ser atualizadas para continuarem relevantes e cumprirem o seu papel.
Se a sua média empresa quer começar a trabalhar com mais assertividade com forecasting, conte com o apoio de uma especialista. Converse com um consultor da Mid para tirar as suas dúvidas e compreender toda a potencialidade de utilizar forecasting na rotina da sua companhia.
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