Quando um profissional de vendas faz forecast de vendas, a precisão nos resultados deve sempre ser buscada, mas as projeções nem sempre refletem exatamente o cenário futuro.
O forecast serve como uma bússola para os negócios e aponta o norte para entender como os recursos podem ser usados de forma inteligente para chegar aos objetivos e o budget necessário para isso.
Neste artigo apontamos algumas boas práticas para fazer um forecast preciso e com assertividade de resultados.
Mas é importante que todo profissional de vendas saiba também quais os principais erros que comprometem a acuracidade do forecast.
Compilamos alguns desses erros abaixo. Confira:
Entendendo o Forecast de Vendas
Forecast é o termo usado para projeção de vendas, ou seja, a ferramenta que antevê o quanto de receita a companhia vai gerar dentro de um período.
Isso é feito com base em algumas informações-chave e ferramentas: dados de vendas anteriores, business intelligence, tendências de mercado, CRM e, mais recentemente, até mesmo Inteligência Artificial.
Mas além da previsão de receita a ser gerada, o forecast também é importante para proporcionar uma visão antecipada de tendências futuras que precisam de algum tipo de intervenção, dando tempo hábil para os empreendedores, gestores e vendedores se antecipem.
O forecast também pode refletir boas oportunidades. Com essas informações em mãos, a companhia consegue aumentar as chances de ganhar mais, uma vez que pode estar alguns passos à frente da concorrência.
Principais Erros ao fazer Forecast de Vendas
Os benefícios do forecast só se tornam factíveis se ele for feito de forma que realmente reflita o comportamento futuro das vendas, e para melhorar a margem de precisão dos resultados, evite os seguintes erros:
1. Confiança Excessiva em Dados Históricos
Os dados históricos são a fundação do forecast, olhar para eles é fundamental para entender padrões de comportamento, performance, custo de aquisição de cliente e afins.
Mas confiar apenas no desempenho passado é como dirigir usando apenas o espelho retrovisor.
Ou seja, ainda que você tenha insights úteis, nem sempre os dados históricos contemplam as tendências futuras, especialmente em setores que mudam rapidamente.
Dica: Use dados históricos como base, mas a previsibilidade precisa acompanhar um olhar atento para as condições de mercado. Quanto mais volátil for o seu mercado, mais de perto você precisa acompanhar esse cenário.
Fique alerta para interrupções do setor, novos concorrentes, mudanças regulatórias e alterações nas preferências do consumidor.
2. Complexidade Desnecessária
Complexidade nem sempre equivale a precisão! Essa máxima vale para todas as rotinas de vendas e no forecast não é diferente.
Quanto mais complexo o modelo se torna, mais difícil pode ser entender, gerenciar e comunicar ao time.
Quanto mais camadas de complexidade adicionadas ao forecast, mais difícil será também para manter e acompanhar.
Para otimizar esse cenário, mapeie e priorize as variáveis que impactam significativamente o forecast, refinando e simplificando para ganhar agilidade.
3. Viés de Confirmação
Uma das premissas do forecast é garantir que ele seja baseado em dados tangíveis e concretos, e se afastar da intuição (a não ser que ela seja uma hipótese corroborada pelos dados).
Mas os seres humanos tendem a se comportar de forma a tentar confirmar e validar o que acreditam, mesmo que de forma instintiva.
Buscar e favorecer inconscientemente essas informações que correspondem às nossas crenças pode distorcer os resultados.
Fique atento a esse padrão de comportamento e mantenha o ceticismo quando necessário.
4. Ignorar Variações e Sazonalidade
Ignorar flutuações cíclicas pode gerar desvios entre as previsões e os resultados reais de vendas.
Muitas empresas têm padrões sazonais de demanda, como aumento nas vendas no fim de ano ou queda durante meses de férias (algo especialmente comum no mercado B2C).
Se o profissional de vendas não considera esses aspectos externos, o forecast pode acabar não refletindo a realidade, o que pode desencadear consequências como excesso de estoque.
Nem sempre conseguimos visualizar esses desvios de comportamento de mercado a tempo, mas em caso de variações sazonais que se repetem ciclicamente, é possível antecipar e intervir sobre.
5. Integridade dos Dados
Confiar em dados falhos te deixa míope quanto à performance real de vendas. É o mesmo que construir em areia movediça!
Os resultados serão instáveis na melhor das hipóteses.
Quando as decisões são tomadas com base em dados incompletos, inconclusivos, desatualizados ou falhos, as consequências podem variar desde oportunidades perdidas até estratégias que vão precisar ser interrompidas.
Uma dica para contornar esse cenário é priorizar a validação e limpeza de dados.
Mantenha o CRM atualizado, assim como as demais ferramentas que a operação use no dia a dia de vendas, para que não reflitam informações erradas.
6. Falta de Flexibilidade e Adaptabilidade
O forecast deve ser feito buscando o máximo de precisão possível, mas eventos futuros sempre estão propensos a fatores surpresa, especialmente em mercados muito dinâmicos.
Quando o forecast é feito refletindo uma margem de flexibilidade, dá mais “massa de manobra” para intervir diante de eventos inesperados.
Se for o caso, considere pesquisar sobre ferramentas que ajudam a otimizar a precisão do forecast, como IA ou machine learning, que possibilita filtrar os dados, identificar padrões e refinar previsões em tempo real.
Alguns exemplos incluem Einstein Analytics (da Salesforce), Dynamics 365 AI (da Microsoft) e HubSpot AI Insights.
7. Não Considerar o Nível de Comprometimento dos Leads
Não considerar o nível de comprometimento dos leads não é exatamente um erro, mas adotar a prática de olhar para o commitment level te ajuda a entender os leads do pipeline que estão mais propensos a fechar negócios nos próximos dias ou semanas.
Se o profissional de vendas ignorar isso, as previsões tendem a superestimar ou subestimar a projeção de receita.
Para evitar esse cenário, você pode definir critérios objetivos para medir o nível de comprometimento dos leads, que podem ser identificados em baixo, médio ou alto comprometimento.
Neste material compilamos algumas dicas para você melhorar o forecast de vendas e aplicar o commitment level, na prática.
8. Confiar Apenas em Dados Quantitativos
Números são a principal bússola que orientam e justificam as estratégias, mas eles contam apenas uma parte da história.
Ainda que os dados quantitativos, estatísticas e métricas deem insights sobre tendências, padrões de comportamento e desempenho, eles nem sempre têm o contexto e a profundidade necessários para uma compreensão abrangente do cenário macro.
Além disso, números tirados do contexto podem ser enganosos.
Para entender uma situação ou desafio de forma ampla, desenvolva a ótica de olhar para os dados numéricos e cruzar com insights qualitativos.
Considere levantar percepções qualitativas também, como opiniões de especialistas ou sentimentos do mercado para um forecast mais conclusivo e alinhado à realidade.
Conclusão
Todo forecast de vendas está propenso a imprecisão de resultados, mas eles podem ser minimizados seguindo boas práticas e replicando as abordagens de projeção que vêm funcionando ao longo do tempo na companhia.
Ao reconhecer e mitigar os erros mais comuns, os líderes e profissionais de vendas conseguem ter mais assertividade e nortear as iniciativas de forma confiável e eficaz.
Leia também: Como Utilizar Cohorts para Melhorar o Forecast de Vendas
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