• Daniel Gasnier

Previsão de vendas: Sell-in ou sell-out?


Recente consulta de um leitor:

Minha empresa trabalha tanto com lojas próprias, quanto com franquias. Nas previsões de vendas das lojas próprias (lojas físicas e telemarketing), analisamos o sell-out efetivo (vendas das lojas para os clientes finais).

Nas previsões de vendas de nossas franquias, no entanto, empregamos a visão do sell-in (vendas da nossa fábrica para os franqueados). Operamos desta forma nestes canais porque ainda não possuímos as informações de sell-out de nossos franqueados.

Analisando este contexto, vocês acreditam que o curso, as técnicas e as ferramentas de previsão de vendas poderão nos auxiliar na construção do forecast da empresa como um todo?

Temos uma segunda dúvida: Considerando que ocorrem muitas alterações no calendário dos lançamentos, o quanto isso pode impactar em nossa análise de forecast e a não-efetividade do mesmo?

Nossa resposta:

Ranking de prioridades: A acurácia do forecast (confiabilidade da previsão da demanda) depende de inúmeros fatores. Resumindo, podemos priorizar os três aspectos mais relevantes:

(3) Em terceiro lugar: A ferramenta utilizada. Qual é o software que sua empresa esta utilizado? Qual é a tecnologia e capacidade computacional, principalmente em termos da quantidade de modelos disponíveis?

(2) Em segundo lugar: Temos que zelar pela qualidade dos dados, para que sejam livres de vícios. Se entrar lixo, sairá lixo.

(1) Em primeiro lugar: Neste nosso ranking, as pessoas (analistas) que produzem as previsões são o elemento mais crítico do processo de previsão da demanda. Como esta a capacitação e atualização técnica dos envolvidos?

Pela estrutura de sua consulta, você já sabe que a qualidade dos dados das demandas das lojas próprias (sell out) será muito melhor do que as franquias, pois os estoques nas lojas, como sabemos, podem provocar algumas distorções.

No entanto, várias outras empresas tambem operam desta mesma forma, quando são estes os únicos dados disponíveis. Para melhorar estes dados, é preciso algum esforço em apurar o sell-out.

Alias, no curso de forecast abordamos cases de empresas que operam com Sell-in/Sell-out, que tratamos com uma ferramenta chamada movigrama. Se desejar, podemos explorar seus cases no treinamento.

Respondendo sua primeira pergunta: Sim! Temos absoluta certeza de que este curso de Previsão de Demandas fará uma enorme melhoria no seu processo de Previsão, mesmo com as incertezas maiores nas franquias. Podemos afirmar isso em virtude da inúmeras turmas ministradas, bem como nos depoimentos de satisfação dos participantes.

Quanto à sua segunda pergunta: Frequentes alterações aumentam as incertezas e podem demandar maior frequência nas previsões (usualmente é um processo mensal), e devemos estar atentos aos seus impactos, favoráveis ou não. Creio que o seu dilema seja outro: TIME FENCE. Este conceito será apresentado no curso, bem como a forma de administrar suas restrições nas fontes.

Diferentes programas para atender diferentes necessidades

Esclarecidas suas dúvidas - se nos permite - nós temos uma pergunta para você (sempre no sentido de assegurar a efetividade do seu investimento, pois desejamos que fiquem satisfeitos e também se tornem clientes recorrentes):

Vocês analisaram com cuidado as duas opções de programas que oferecemos? Se tiver qualquer dúvida, não hesite em conversar pessoalmente por telefone ou skype, para esclarecermos as diferenças, entender suas necessidade e daí auxiliá-los na melhor escolha:

  • Opção de 8 horas: O treinamento de Previsão de Vendas explorando o Excel é a alternativa mais indicada para aqueles analistas que já conhecem os recursos básicos do MS-Excel, e que desejam explorar especificamente os recursos de Previsão desta ferramenta. O Excel oferece 09 modelos de previsão, tais como linear, logarítmico, media móvel, crescimento, tendência e suavização exponencial (este último apenas na versão 2016).

  • Opção de 16 horas: A versão de Previsão de demanda empregando Forecast Dinâmico inclui a licença de uso e o código-fonte de uma solução computacional que utiliza 22 modelos (e que permite acrescentar inúmeros modelos adicionais, conforme desejado). Estas 8 horas adicionais, neste caso, são necessárias para ensinarmos a utilização deste aplicativo (hands-on, assim como no Excel). Não é complicado de operar os recursos básicos deste software (como talvez alguns possam imaginar), mas a capacidade computacional desta ferramenta e, portanto, a qualidade das previsões são - eu diria - incomparáveis. Leia mais sobre esta aplicação em ForecastG4.

#Forecasting #ForecastG4 #Excel

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