Disciplina:
Administração em
vendas
Profª Drª Louise Lage
Previsão das vendas:
Etapas e métodos de
previsão.
Previsão de Vendas
• Vendas do período anterior + consulta aos
clientes
• Taxa de crescimento do ano anterior
• Extrapolação (estatística)
• Dados de países mais desenvolvidos
Previsão de vendas
• Determinar os objetivos para os quais serão utilizadas as
previsões
• Dividir os produtos a serem estudados em grupos
homogêneos
• Determinar quais os fatores que influenciam as vendas de
cada produto
• Escolher um método de previsão de vendas mais adequado
• Reunir todas as informações possíveis
• Analisar as informações
• Verificar os resultados da análise e compará-los entre si ou
com outros fatores disponíveis
• Estabelecer premissas sobre os fatores que não podem ser
calculados numericamnete
• Converter as deduções e as premissas em previsões
específicas para o mercado em geral e para regiões
particulares
• Analisar o desempenho das vendas e rever periodicamente
Atuação do profissional de vendas
Consultores ou
assessores técnicos
Assistentes de
vendas
Promotores de
vendas
Demonstradores
Consultoras de
beleza
Corretores ou
agentes
Marketing de
Relacionamento
Estudos demonstram uma tendência de que um
número cada vez menor de clientes responde
por um faturamento cada vez maior e mais
lucrativo nas organizações.
Novas formas de vender
Internet
• Criada em 1969 pelo exército americano.
• Nos últimos dez anos passou de 10 milhões de
usuário para 720 milhões.
• Internet banking do Bradesco conta com mais de
500 mil usuários.
• Responde por 1/3 da taxa de crescimento da
economia norte-americana.
•No Brasil a estimativa de mais de 8 milhões de
usuários
Internet
• Mais de 1,5 milhão de e-mails enviados
diariamente no
Brasil.
• O perfil do internauta brasileiro é de 29 anos,
empregado, tem cartão de crédito e passa em
torno de 10 horas semanais na rede.
•Apenas 16% das vendas na rede são de
consumidores domésticos…
Tipos, requisitos e tendências
em vendas
EDI (eletronic data exchange)
ECR (efficient consumer response)
Consumidor
Banco
Banco
Varejista
Fornecedor
Distribuidor
Televisão Interativa
Telemarketing
Segundo a ABT (Associação Brasileira de
Telemarketing):
•O mercado movimenta 50 bilhões de reais por ano (4%
do PIB);
•Taxa de crescimento de 30% ao ano;
•Responde por 23,4% do faturamento na indústria, 32%
no
comércio, 27,5% no setor de serviços e 8,5% na área
financeira;
•Distribuição das instalações = 81,8% na Região
Sudeste e 9,8%
na região Sul
Método científico e método
não científico.
Pesquisas
Benchmarking: pesquisa das atividades de empresas concorrentes
EXPLORATÓRIAS
DESCRITIVAS
CAUSAIS
QUANTITATIVAS E QUALITATIVAS
ETAPAS
Definição do
problema e
objetivos
Desenvolvimento
do plano de
pesquisa
Análise dos
dados
Apresentação
Coleta de dados
necessários
Utilização dos
dados
Método cientifico
•
•
•
•
•
•
Conjunto de atividades sistemáticas
e racionais que permite alcançar o
objetivo: conhecimentos válidos e
verdadeiros - orientando o cientista.
Ciências ® métodos científicos
(MC) ®não há ciência sem MC.
Etapas
Metodo indutivo
• Indução: infere-se uma verdade geral ®dados particularesPremissas
• Objetivo: conclusões mais amplas que as contidas nas premissas.
• Argumento indutivo baseia-se em premissas. Premissas
verdadeiras ®
• conclusões prováveis.
• Ex.: O corvo 1 é negro. O corvo 2 é negro. O corvo 3 é negro. O
corvo n é
• negro ®(todo) corvo é negro.
• Cobre conduz energia. Ouro conduz energia. Prata conduz energia.
• Cobre, ouro e prata são metais ®(todo) metal conduz energia.
• Conclusões
• i) Informações fatos observados ®conclusões:
informações sobre casos não
• observados.
• ii) Passa-se de indícios percebidos ®realidade
desconhecida.
• iii) Passagem ®especial ao mais geral, dos indivíduos às
espécies, das
• espécies ao gênero, dos fatos às leis.
• iv) A extensão dos antecedentes ®menor que a
conclusão.
• v) quando descoberta a relação ®afirmação da relação
essencial - universal
Leis regras e fases do metodo
indutivo
• i) Observação dos fenômenos: descobrir a causa de sua
manifestação.
• ii) Descoberta da relação entre eles: aproximar fatos ou fenômenos.
• iii) Generalização da relação entre fenômenos e fatos semelhantes não
• observamos.
• Ex.: Pedro, José, João… são mortais. Ora, Pedro, José, João são
homens.
• Logo, (todos) os homens são mortais.
• ou
• O homem Pedro é mortal. O homem José é mortal. O homem João
é mortal.
• (Todo) homem é mortal.
Etapas para evitar equívocos
• i) certificar-se que é verdadeiramente essencial a relação ®
acidental e o
• essencial.
• ii) assegurar-se de que os fenômenos sejam idênticos ®
aproximação entre
• fatos diferentes.
• iii) aspectos quantitativos ®ciência é quantitativa.
• ®
• i) “Nas mesmas circunstâncias, as mesmas causas produzem os
mesmos efeitos”.
• ii)“O que é verdade de muitas partes suficientemente enumeradas
de um sujeito, é
• verdade para todo esse sujeito universal”.
Regras de indução
Metodo dedutivo
•
•
•
•
Argumentos Dedutivos e Indutivos
Ex.: Todo Mamífero tem um coração. Ora, todos os cães são mamíferos.
Logo, todos
os cães têm um coração. (Dedutivo)
Todos os cães que foram observados tinham um coração. Logo, todos os
cães têm um coração. (Indutivo)
Diferentes Finalidades:
Dedutivo: explicar o conteúdo das premissas.
Indutivo: ampliar os alcances do conhecimento.
Os argumentos indutivos aumentam o conteúdo das premissas, com
sacrifício da precisão, ao passo que os argumentos dedutivos
sacrificam a ampliação do conteúdo para atingir a “certeza”.
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Nada é melhor que a felicidade eterna.
Um tomate já é melhor do que nada.
Logo, um tomate é melhor que a felicidade eterna.
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Toda regra tem exceção.
Isto é uma regra.
Logo, tem exceção.
Portanto, nem toda regra tem exceção.
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Ninguém é perfeito.Dizem que sou ninguém.
então, eu sou perfeito.
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Imagine um pedaço de queijo suíço, daqueles bem
cheios buracos. Quanto mais queijo, mais buracos.
Cada buraco ocupa o lugar em que haveria queijo.
Assim, quanto mais buracos , menos queijo, quanto
mais queijos mais buracos, e quanto mais buracos,
menos queijo. Logo, quanto mais queijo, menos queijo!
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Pão e água e melhor que nada.
Nada é melhor do que um bom bife.
Então , pão e água é melhor que um bom bife!
Argumentos Condicionais
Método hipotético-dedutivo
Problema: toda investigação ® problema ® o que é relevante ou irrelevante
observar ® Exige hipótese que servirá de guia ao pesquisador.
Conjecturas: solução proposta na forma de proposição ® passível de teste
direto ou indireto. Verificando-se que o antecedente (se) é verdadeiro,
também o será o conseqüente ® explicar ou prever o que despertou nossa
curiosidade.
Tentativa de Falseamento: testes ® eliminação de erros (observação e
experimentação). Falsear as conseqüências deduzidas da hipótese. Quanto
mais falseáveis ® mais científica.
Indução ®confirmar a hipótese: acumulando todos os casos positivos.
HD ® evidências para derruba-la. Todos os positivos não confirmarão, mas
um único negativo ® falsear a hipótese.
Método dialético
• As quatro leis fundamentais:
• a) ação recíproca, “tudo se relaciona”;
• b) mudança dialética, “tudo se
transforma”;
• c) passagem da quantidade à qualidade
ou mudança quantitativa;
• d) interpretação dos contrários.
Pesquisa de mercado
Pesquisa de mercado é direcionada na
procura de informações que descrevem
o relacionamento entre
consumidores,produtos e métodos de
marketing de forma a descobrir
oportunidade e questões de mercado,
estabelecer planos de marketing,
entender melhor o processo de compra
e avaliar o desempenho do marketing.
Processo genérico de pesquisa de
mercado
Data mining
Procura por informações de negócio
valiosas dentro de um grande banco de
dados. Busca por novas oportunidades
de negócio:
• Previsões automatizadas de tendências
e comportamentos.
• Descobertas automáticas de padrões
previamente desconhecidos.
Características e objetivos
• Informações relevantes são difíceis de localizar em BDs
muito grandes.
• Dados podem ser consolidados em data warehouse e
data marts.
• O “minerador” é em geral o usuário final com apoio de
“data drills” e outras ferramentas de pesquisas.
• “Data mining” gera informação por: associação,
seqüências, classificação, “clusters” e previsão.
Data mining - Aplicações
Data mining
Técnicas e ferramentas
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Computação Neural: É um abordagem baseada
em “machine learning” no qual dados históricos
podem ser examinados para procura de padrões.
• Agentes inteligentes: Abordagem promissora
para recuperação de informações de banco de
dados
baseados em internet/intranet.
• Análise de associação: Usa um conjunto
especializado de algoritmos que classifica grandes
conjuntos de dados e expressa regras estatísticas
entre itens.