No setor comercial, ter previsibilidade é fundamental para antecipar estratégias, corrigir rotas, otimizar campanhas e dar informações seguras à diretoria.
O forecast de vendas permite tomar decisões estratégicas baseadas em dados sólidos.
Trata-se de uma previsão das vendas futuras, baseada em uma análise detalhada de informações como o histórico de vendas, tendências de mercado, comportamentos de compra dos clientes, dentre outros aspectos.
A sua análise, por sua vez, requer muita criticidade – e algumas abordagens e metodologias vão te ajudar a ter insights mais seguros, como a análise de tendências passadas, o uso de modelos estatísticos e a avaliação de indicadores econômicos.
No entanto, uma outra forma de olhar para o forecast é com a lente de cohorts, que permite identificar causa-raiz, seja de problemas ou de melhorias em vendas B2B.
Essa técnica proporciona insights mais granulares e precisos, aprimorando significativamente a assertividade do forecast de vendas e dando informações mais seguras para definir onde alocar mais tempo e energia.
Compilamos abaixo algumas práticas que recomendamos aqui na Exchange para empresas que querem melhorar a análise de gaps e o forecast.
Veja nesse post:
Leia também sobre: Como Melhorar o Forecast de Vendas?
O Que é Forecast de Vendas?
Forecast de vendas – ou Previsão de Vendas – é o processo de estimar volume de vendas ou receitas futuras em um negócio com base em dados históricos de vendas, tendências de mercado e outros fatores relevantes.
O forecast, no entanto, não é feito de forma intuitiva, mas por meio de dados de vendas anteriores para identificar padrões e tendências que podem ser usados para identificar e prever o desempenho futuro de vendas.
Quais os Benefícios do Forecast?
Na prática, ter previsibilidade de vendas e receita permite que as empresas planejem e tomem decisões baseadas em dados sobre iniciativas futuras, ações de marketing e alocação de recursos como tempo, energia e dinheiro.
Além disso, o forecast pode ajudar as empresas a antecipar demandas, identificar gaps ou oportunidades potenciais e otimizar suas estratégias, alocando mais recursos no que tem performado melhor.
Na indústria, por exemplo, o forecast também pode ajudar as empresas a otimizar volume de estoque, ajustar cronogramas de produção e demanda de pessoal, especialmente em mercados que são impactados pela sazonalidade.
Além disso, o forecast dá insumos para o planejamento financeiro, dando as informações necessárias para definir metas, afinal, com dados históricos conseguimos definir os objetivos de receita.
Por outro lado, sem previsibilidade de vendas e receita, uma empresa de indústria opera no escuro, levando ao risco de não ter o suficiente de um produto popular ou desperdiçar dinheiro comprando estoque de que não precisa, por exemplo, gerando custos desnecessários.
Mas quando se trata de empresas SaaS, sem uma previsão clara, a empresa tende a enfrentar dificuldades para planejar e gerir seu fluxo de caixa, o que pode levar a problemas de liquidez e até mesmo à incapacidade de cobrir despesas operacionais.
Outro impacto relevante é a dificuldade em identificar e mitigar riscos e gaps na operação, como a retenção de clientes e a taxa de churn.
Sem uma visão antecipada das vendas futuras, é desafiador prever quais clientes estão em risco de cancelamento e implementar ações preventivas.
Isso pode levar a um aumento na rotatividade de clientes, afetando negativamente a receita recorrente da empresa.
Entenda a Análise Cohorts
Agora que você sabe o que é e qual a importância do Forecast, é hora de entender como usar Cohorts pode te beneficiar.
Antes de avançar, vamos entender um pouco melhor o conceito de Cohorts:
Trata-se de um método eficaz para examinar como um determinado agrupamento se comporta ao longo do tempo, permitindo comparações precisas entre grupos semelhantes.
Para ilustrar este conceito na prática, imagine o seguinte cenário: um paciente A iniciou seu tratamento para uma determinada doença em maio de 2023, enquanto o paciente B começou o mesmo tratamento em agosto de 2023.
Não seria adequado comparar os resultados de ambos os pacientes no mesmo mês atual, como em setembro de 2023, já que ambos iniciaram o tratamento em meses distintos.
Isso ocorre porque o paciente A estaria em seu quarto mês de tratamento, enquanto o paciente B estaria apenas no primeiro mês.
No entanto, é possível comparar o desempenho do tratamento de ambos durante o primeiro mês de cada um — junho de 2023 para o paciente A e setembro de 2023 para o paciente B — analisando como cada um respondeu ao tratamento nos primeiros 30 dias.
A análise cohort pode ser aplicada a diferentes tipos de populações e, no contexto de Vendas B2B, é extremamente útil para avaliar desde a geração de demanda até a criação e evolução de oportunidades no pipeline, considerando diferentes intervalos de tempo, como semanal, mensal, trimestral ou anual.
Utilizando Cohorts para Melhorar Forecast de Vendas na Prática
Uma forma de melhorar o forecast por meio da análise de cohorts é buscando visualizar o volume de oportunidades qualificadas criadas mês a mês, a fim de entender em qual mês houve fechamento de vendas dessas oportunidades e, então, avaliar o mesmo cenário 1 mês depois, 2 meses depois e assim sucessivamente, até completar 12 meses de análise, como ilustrado na imagem abaixo (clique para expandir):
No exemplo ilustrado, o time de vendas criou 66 oportunidades de Vendas em Janeiro.
Dessas 66 oportunidades, 2 fecharam no mesmo mês de criação.
Dessas mesmas 66 oportunidades geradas, 4 vendas foram fechadas em fevereiro e mais 5 vendas em março.
Ao longo de 12 meses, as 66 oportunidades criadas resultaram em 17 vendas, sendo que a última foi realizada após 7 meses após a data de criação da oportunidade.
Ao longo dos meses, pudemos começar a calcular uma média de taxa de ganho do mês ou do trimestre da seguinte forma:
Avançando um pouco mais com a análise, é possível ver as conversões mês a mês – então, separamos 3 meses para entender as conversões ao longo de um trimestre:
Olhando para a análise a partir da ótica de conversão, é possível notar o esforço e melhoria de processo de vendas que essa empresa de exemplo vem adotando ao longo do tempo.
No gráfico abaixo, acumulamos as conversões mês a mês, deixando mais evidente a evolução logo no início do primeiro mês de cada nova safra de oportunidades:
No entanto, complementando junto com a análise de quantidade de vendas ao longo do tempo, é possível entender se os efeitos dessa estratégia estão fazendo sentido ou não.
Ao analisar a evolução da quantidade de contas fechadas ao longo dos meses, é possível notar, ainda, que deve existir um grande equilíbrio nessa operação entre volume de negócios gerados, volume de vendas e taxas de conversão.
No exemplo ilustrado no gráfico acima, ao avaliar os resultados de conversão e volume de vendas após 90 dias, pudemos perceber uma forte tendência de evolução e com boas perspectivas de crescimento.
Um equilíbrio parece estar sendo implementado no volume em torno de 80 oportunidades, para uma conversão de vendas de 35%.
Tendo em vista o cenário ilustrado pelo gráfico acima, uma possível preocupação, no entanto, seria o mês de outubro, já que apresenta uma queda no volume de oportunidades de negócio, mesmo que comece a apontar uma sugestão de aumento de taxa de conversão e, por isso, uma sugestão aqui seria analisar as cohorts dos próximos meses comparando o mês 1 contra mês 1- 30 dias.
Já no exemplo ilustrado no gráfico acima, conseguiríamos ver claramente que a queda no volume de oportunidades foi muito grande a ponto de não compensar a melhoria da taxa de conversão. No final, as vendas caíram no M1.
Forecast de Vendas Complexas ou Ciclo Médio Longo
Especialmente quando se trata de vendas B2B de ciclo médio longo, ter assertividade nas análises pode representar um grande desafio.
Dessa forma, uma possível maneira de utilizar o forecast é baseando-se nas evoluções histórias das cohorts e, dessa forma, estimá-las da seguinte forma:
- Projeção de Forecast Pipeline criado no Q1 (quarter 1 – primeiro trimestre) do ano subsequente, utilizando proporções de conversão por períodos, conforme histórico, como ilustrado no gráfico abaixo:
Veja como utilizar análise cohort para Ciclo médio de vendas
Como Fazer Forecast em Receita
Seguindo exatamente a mesma lógica aplicada até aqui, você ainda pode utilizar alguns fatores de estimativa de receita potencial, tais como:
- ARPA (Average Revenue per Account) – Receita Média por Conta
- Ticket Médio – Média de valores das vendas da companhia
- ARPU (Average Revenue Per User) – Receita média por usuário
Além dessas métricas, você ainda pode aplicar algumas boas práticas que te ajudarão a ter dados mais fidedignos e precisos, tais como:
- Segmentar suas análises por tier de clientes (Enterprise+, Enterprise, SMB, SMB+, dentre outros);
- Avaliar conversões por diferentes canais (Outbound, Inbound, Indireto, dentre outros).
Acompanhamento ao Longo do Tempo e Avaliação de Performance
É importante ter em mente que a análise Cohort serve para vislumbrar inúmeros indicadores, e é possível não só analisar taxas de conversão, como também taxa de conexão, cobertura de leads, cumprimento de renitências, quantidade de visitas etc.
No entanto, você não deve perder de vista a análise das tendências e as evoluções de períodos similares para evitar distorções dos dados.
No gráfico abaixo preparamos uma sugestão de análise por indicadores de tendência, gráfico de linearidade com adicional de linhas de meta:
Atenção: os exemplos citados neste texto são apenas para título de aprendizado e deve ser configurado de acordo com a realidade de cada empresa, buscando sempre os melhores ciclos de análise e os melhores KPIs de vendas.
Dica adicional: tente encontrar correlações importantes dos seus indicadores para identificar padrões de atuações positivas ou negativas
Conclusão
Resumidamente, o forecast de vendas é uma ferramenta indispensável para empresas, pois proporciona previsibilidade e segurança nas operações, além de apoiar a tomada de decisões estratégicas.
A precisão no forecast permite não apenas um melhor gerenciamento de recursos, mas também vislumbrar gaps e oportunidades.
Abordagens como a análise cohort são especialmente úteis nesse processo, pois oferecem uma visão detalhada e segmentada do comportamento de agrupamentos ao longo do tempo.
Ao combinar um forecast com análises como cohorts, as empresas podem maximizar seu desempenho, reduzir riscos e sustentar um crescimento saudável e consistente.
A Exchange é uma consultoria de vendas B2B especializada na estruturação de operações e processos comerciais. Conheça mais sobre a Exchange.
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Sobre o autor
Ricardo Okino – Co fundador Escola Exchange
Especialista em Gestão de Vendas, investidor anjo, membro de conselho de startups, autor best seller do livro Liderança e Gestão de Alta performance em Vendas.
