Algoritmos Preditivos Aplicados à Predição de Vendas e Faturamento Futuro
As boas práticas de Gestão Empresarial têm como uma de suas principais ferramentas o Planejamento Estratégico, que integra aspectos operacionais e financeiros
As boas práticas de Gestão Empresarial têm como uma de suas principais ferramentas o Planejamento Estratégico, que integra aspectos operacionais e financeiros, servindo para: fixar objetivos, políticas e estratégias; harmonizar os objetivos das diversas áreas da empresa; quantificar suas atividades e respectivas datas de realização; e melhorar a avaliação e a utilização de recursos como um todo.
Por muitos anos, a previsão de vendas e faturamento (#Forecast) se baseou muito mais na intuição do que na matemática. Até então, o faturamento era projetado por meio do cruzamento do faturamento do ano anterior com as novas e atuais oportunidades de venda da empresa, ou apenas somando-se um crescimento de 5% a 10% ao valor realizado no período passado.
Por muitos anos, a previsão de vendas e faturamento (#Forecast) se baseou muito mais na intuição do que na matemática. Até então, o faturamento era projetado por meio do cruzamento do faturamento do ano anterior com as novas e atuais oportunidades de venda da empresa, ou apenas somando-se um crescimento de 5% a 10% ao valor realizado no período passado.
Todavia, o arcabouço tecnológico com posto por #BigData, Ciência de Dados e Inteligência Artificial (#IA) acaba de alcançar as áreas de administração e finanças das grandes empresas, propiciando que o Forecast passe a ser calculado de forma científica, com base na matemática e estatística. Neste caso, a Ciência de Dados e a IA se agregam a ferramentas de Modelagem Financeira e Análise Automatizada de Mercado a fim de refinar seu modelo de Predição de Receita.
A Modelagem Financeira é a tarefa de construir uma representação abstrata (modelo) de uma situação financeira do mundo real. Nesse caso, trata-se de um modelo matemático projetado a fim de representar o desempenho do portfólio do negócio.
Assim, a Modelagem Financeira trata da tradução de um conjunto de hipóteses sobre o comportamento de mercados ou agentes em previsões numéricas. Esses modelos preditivos são usados para apoiar as empresas em seus processos de tomada de decisão sobre investimentos e seus respectivos retornos.
A Análise Automatizada de Mercado, por sua vez, ajuda as empresas a atender às necessidades dos clientes e a fazer frente às ofertas de concorrentes, aumentando o lucro e diminuindo a fricção (taxa de atrito) no processo de atendimento a essas necessidades.
Funil de Vendas Baseado em Fatos, não em Instinto
O Funil de Vendas (Sales #Pipeline) fornece os dados fundamentais para a construção de indicadores de controle e gestão da performance de equipes de vendedores. Essa ferramenta permite, por exemplo, o acompanhamento da evolução da probabilidade de ganho de novos negócios, componente essencial para a automatização da previsão de vendas. Contudo, em processos de gestão totalmente manuais, normalmente as novas oportunidades de venda não são cadastradas com a antecedência necessária, deixando novos negócios ocultos da alta gestão.
Outro aspecto negativo além da apresentação de um potencial insuficiente de vendas, seria a previsão otimista em excesso, também levando a erros de previsão de faturamento, o que frustra as expectativas de performance da empresa e abala sua confiança junto a investidores e ao marcado em geral.
A identificação e a exploração de novas oportunidades também podem ser alavancadas pela capacidade de processamento de grandes massas de dados, armazenados em diferentes locais, pelo Aprendizado de Máquina (#MachineLearning / #ML) e pelas demais ferramentas de IA. Neste caso, dados relacionados a um produto específico podem revelar como os clientes o usam, além de evidenciar novas características e funções desejáveis, sua elasticidade de preço e até mesmo quais produtos e serviços adicionais podem ser fornecidos para melhorar a experiência dos usuários, gerando oportunidades de novas vendas.
Predição Científica de Receitas
A característica mais valiosa da Inteligência Artificial (IA) para os negócios é sua capacidade de fazer previsões, calculando, de forma muito mais ágil e precisa, a probabilidade de ocorrência de um determinado resultado.
Tradicionalmente, essas predições dependiam, em grande parte, do instinto e da experiência de mercado dos tomadores de decisão. É fato que, além do empirismo, as previsões também eram orientadas por dados, porém o pouco tempo disponível para a avaliação da cada vez maior massa de dados e a escassez de mão de obra qualificada dificultaram muito o uso desse recurso pelos seres humanos.
Hoje vivenciamos um cenário onde empresas obtêm grande quantidade de informação sobre clientes, concorrentes e dispositivos conectados, porém não conseguem processá-la pelos métodos tradicionais a fim de transformá-la em conhecimento e insights.
Vivemos o nascimento da era da Inteligência Artificial, e, com ela, chega ao fim a era da previsão empírica, dando lugar à era da previsão científica. Até então, devido à ausência de lógica científica, o resultado da previsão habitava uma das duas extremidades do espectro da previsibilidade, ou seja, excessivamente otimista ou pessimista. Certamente, qualquer dos cenários afetava negativamente a empresa, seus investimentos e, por consequência, seu crescimento.
A partir da introdução da IA na previsão de resultados empresariais, inserindo mais disciplina e rigor nas análises, agora norteadas por uma atitude científica, começamos a gerar resultados lógicos e racionais, e a fornecer as justificativas quantitativa e qualitativa por trás dos números. Assim, ao abraçarmos a ciência de dados, contribuímos para tornar a previsão em uma poderosa alavanca de crescimento para os negócios.
A adoção dessa nova abordagem de previsão pode trazer uma transformação organizacional, e as mudanças culturais são as mais difíceis e demoradas de serem adotadas e absorvidas, dilema que a adoção da Inteligência Artificial enfrenta na maioria dos casos. Todavia, chegará o momento em que a transição será inexorável, quando as nossas metas de vendas começarão a ser perdidas para a nova concorrência, baseada em IA. Neste momento, ainda que a adoção da IA seja tardia, seus resultados se mostrarão muito mais previsíveis e assertivos do que qualquer processo puramente analógico.
A Modelagem Financeira é a tarefa de construir uma representação abstrata (modelo) de uma situação financeira do mundo real. Nesse caso, trata-se de um modelo matemático projetado a fim de representar o desempenho do portfólio do negócio.
Assim, a Modelagem Financeira trata da tradução de um conjunto de hipóteses sobre o comportamento de mercados ou agentes em previsões numéricas. Esses modelos preditivos são usados para apoiar as empresas em seus processos de tomada de decisão sobre investimentos e seus respectivos retornos.
A Análise Automatizada de Mercado, por sua vez, ajuda as empresas a atender às necessidades dos clientes e a fazer frente às ofertas de concorrentes, aumentando o lucro e diminuindo a fricção (taxa de atrito) no processo de atendimento a essas necessidades.
Funil de Vendas Baseado em Fatos, não em Instinto
O Funil de Vendas (Sales #Pipeline) fornece os dados fundamentais para a construção de indicadores de controle e gestão da performance de equipes de vendedores. Essa ferramenta permite, por exemplo, o acompanhamento da evolução da probabilidade de ganho de novos negócios, componente essencial para a automatização da previsão de vendas. Contudo, em processos de gestão totalmente manuais, normalmente as novas oportunidades de venda não são cadastradas com a antecedência necessária, deixando novos negócios ocultos da alta gestão.
Outro aspecto negativo além da apresentação de um potencial insuficiente de vendas, seria a previsão otimista em excesso, também levando a erros de previsão de faturamento, o que frustra as expectativas de performance da empresa e abala sua confiança junto a investidores e ao marcado em geral.
A identificação e a exploração de novas oportunidades também podem ser alavancadas pela capacidade de processamento de grandes massas de dados, armazenados em diferentes locais, pelo Aprendizado de Máquina (#MachineLearning / #ML) e pelas demais ferramentas de IA. Neste caso, dados relacionados a um produto específico podem revelar como os clientes o usam, além de evidenciar novas características e funções desejáveis, sua elasticidade de preço e até mesmo quais produtos e serviços adicionais podem ser fornecidos para melhorar a experiência dos usuários, gerando oportunidades de novas vendas.
Predição Científica de Receitas
A característica mais valiosa da Inteligência Artificial (IA) para os negócios é sua capacidade de fazer previsões, calculando, de forma muito mais ágil e precisa, a probabilidade de ocorrência de um determinado resultado.
Tradicionalmente, essas predições dependiam, em grande parte, do instinto e da experiência de mercado dos tomadores de decisão. É fato que, além do empirismo, as previsões também eram orientadas por dados, porém o pouco tempo disponível para a avaliação da cada vez maior massa de dados e a escassez de mão de obra qualificada dificultaram muito o uso desse recurso pelos seres humanos.
Hoje vivenciamos um cenário onde empresas obtêm grande quantidade de informação sobre clientes, concorrentes e dispositivos conectados, porém não conseguem processá-la pelos métodos tradicionais a fim de transformá-la em conhecimento e insights.
Vivemos o nascimento da era da Inteligência Artificial, e, com ela, chega ao fim a era da previsão empírica, dando lugar à era da previsão científica. Até então, devido à ausência de lógica científica, o resultado da previsão habitava uma das duas extremidades do espectro da previsibilidade, ou seja, excessivamente otimista ou pessimista. Certamente, qualquer dos cenários afetava negativamente a empresa, seus investimentos e, por consequência, seu crescimento.
A partir da introdução da IA na previsão de resultados empresariais, inserindo mais disciplina e rigor nas análises, agora norteadas por uma atitude científica, começamos a gerar resultados lógicos e racionais, e a fornecer as justificativas quantitativa e qualitativa por trás dos números. Assim, ao abraçarmos a ciência de dados, contribuímos para tornar a previsão em uma poderosa alavanca de crescimento para os negócios.
A adoção dessa nova abordagem de previsão pode trazer uma transformação organizacional, e as mudanças culturais são as mais difíceis e demoradas de serem adotadas e absorvidas, dilema que a adoção da Inteligência Artificial enfrenta na maioria dos casos. Todavia, chegará o momento em que a transição será inexorável, quando as nossas metas de vendas começarão a ser perdidas para a nova concorrência, baseada em IA. Neste momento, ainda que a adoção da IA seja tardia, seus resultados se mostrarão muito mais previsíveis e assertivos do que qualquer processo puramente analógico.