Forecast de Vendas: Evite Esses 8 Erros
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
Como Melhorar o Forecast de Vendas?
O Forecast de Vendas é fundamental para ter previsibilidade dos resultados que Vendas vai gerar para a companhia e essencial para antever e corrigir problemas e para otimizar e replicar estratégias que estão performando. É por meio da projeção de faturamento que a empresa consegue, com base em dados sólidos, definir suas estratégias com assertividade para atingir os resultados esperados. Este é um cenário em que lidamos com dados de performance, dados históricos e tendências – e não com palpites. Essa premissa é fundamental para garantir mais sucesso no forecast. Leia também sobre: A importância da análise do pipeline Veja as melhores práticas para melhorar o forecast de vendas: O que é Forecast de Vendas? Forecast de vendas é uma expressão usada para indicar o processo de prever a receita que será gerada pela empresa dentro de um período: no próximo mês, próximo quarter, próximo semestre e/ou próximo ano. Quando o forecast é feito com base em dados que o retroalimentam e cruzado com fatores externos que impactam os resultados de vendas, ele pode gerar um alto grau de precisão. De modo geral, o forecast de vendas precisa responder a duas questões principais: Mas chegar a esses resultados de forma assertiva não é tão simples. Para garantir que os resultados tenham uma margem de erro mínima, é importante acrescentar outros fatores nessa equação, como duração do ciclo médio de vendas, qualidade dos leads que estão no pipeline e outros aspectos que possam interferir na previsibilidade de receita. Desafios Comuns no Forecast de Vendas Saber quais são os principais desafios no forecast é importante para saber contra o que você deve lutar e como fazer isso com eficácia. Dentre tantos fatores que podem prejudicar a clareza dos dados, estão: A previsão de vendas depende muito de dados históricos. E se esses dados forem imprecisos ou inconsistentes, eles apontarão para um resultado equivocado. Em uma operação nova ou que passou a coletar dados de forma consistente recentemente, onde tudo ainda é mato, você provavelmente não terá dados históricos suficientes para orientar seu forecast. Nesses casos, você é forçado a confiar em dados de pesquisa de mercado e benchmark com empresas de mercados semelhantes. O problema é que se esses dados não forem precisos, suas projeções também não serão. Não é incomum que os sales reps façam projeções superotimistas. O problema é que projeções imprecisas podem levar a orçamentos, preços e estoques excessivos. No final dessa conta, provavelmente a companhia vai gastar mais dinheiro do que o necessário para atender à demanda dos seus clientes. A consequência disso, por sua vez, pode ser uma redução na receita e incapacidade de atingir metas. Um dos benefícios de acompanhar as tendências de mercado é que isso permite considerar não apenas as demandas atuais dos clientes, como também as futuras. Isso quer dizer que você precisa prestar atenção a essas tendências para manter a assertividade do forecast. Sem uma forte compreensão do processo de vendas da sua empresa, das tendências de mercado e de análise de dados, você provavelmente vai ter um forecast impreciso. Por isso é importante que o gestor tenha uma abordagem data-driven e desenvolva as habilidades que ajudam a analisar os dados, tomar decisões com base nesses dados e então vai ser capaz de setar as iniciativas de forma eficaz e coerente. Dicas para Melhorar o Forecast de Vendas Além da análise dos dados históricos do pipeline, o gestor comercial pode utilizar outras abordagens para melhorar a acuidade do forecast. Aqui na Exchange, dois conceitos que costumamos indicar para essa finalidade são: Commitment Level Commitment level é uma metodologia especialmente útil em vendas B2B, onde o ciclo de vendas é mais complexo e a compra envolve diferentes decisores. Esse conceito ajuda, basicamente, a qualificar o grau de comprometimento de cada cliente em relação à compra, categorizando as oportunidades com base no nível de compromisso demonstrado. Esse nível é definido ao identificar em quantos critérios o cliente se encaixa. Os critérios, por sua vez, podem ser booleanos, ou seja: os valores de resposta são apenas sim ou não. Dentre eles, podemos mapear: Os níveis podem ser categorizados em: No nível high commit, a probabilidade de fechar o negócio é alta, uma vez que o cliente já demonstrou forte interesse e envolvimento em várias etapas da venda. Identificamos um lead como high commit quando ele cumpre de 3 a 5 critérios. Para que o lead atinja o nível commit, ele precisa cumprir pelo menos 2 dos critérios estabelecidos. O nível mais baixo de comprometimento do lead em relação à compra é o low commit. Ele é enquadrado assim quando cumpre apenas 1 critério dentro todos que foram mapeados. Para maximizar a eficiência dessa metodologia, o gestor pode (e deve!) ajustar as probabilidades e os critérios de compromisso ao longo do tempo. Isso pode ser feito com base em uma análise periódica de oportunidades perdidas, permitindo que o time de vendas entenda melhor as causas de fracassos e, consequentemente, refine os critérios. Por exemplo, você pode identificar que sem a confirmação de data de fechamento, a probabilidade real é mais baixa do que inicialmente previsto, ajustando o critério no high commit para melhorar a acurácia do forecast. Roadmap to Close (RTC) Roadmap to Close, ou RTC, é outra metodologia que ajuda a aumentar a precisão do forecast de vendas, especialmente em contextos B2B e vendas complexas. O objetivo do RTC é mapear um conjunto claro de etapas que o processo comercial deve seguir para que uma venda avance de maneira previsível e eficiente. Estrutura e aplicação do Roadmap to Close No caso das vendas complexas, onde há diferentes stakeholders, provavelmente o processo de compra não será linear. Em vez disso, ele exige que determinadas etapas e checkpoints sejam concluídos antes que se possa avançar. Essas etapas incluem, por exemplo, o envio de uma proposta formal; a análise por parte da equipe técnica do cliente; a aprovação financeira; em alguns casos, a avaliação contratual por parte do jurídico do cliente; e, por fim, a assinatura do