PREVISAO DE VENDAS

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PREVISÃO DE VENDAS / PREVISÃO DA DEMANDA 
1. Introdução 
Planejar é uma atividade comum a todo o tipo de empresa, independentemente 
do tamanho, ramo de atividade a que se dedique e, seja um planejamento formal ou 
informal, existem inúmeras decisões que compõem o próprio planejamento ou se 
derivam dele, como coloca MOREIRA, 2011: 
 Quanto se deve fabricar de cada linha de produtos nos próximos dias, 
semanas ou meses; 
 Tipos de produtos/serviços a oferecer daqui a dois ou dez anos; 
 Necessidade de investimentos futuros; 
 Adoção de novos processos e tecnologias; 
 Ampliação e/ou construção de novas instalações; 
 Contratações futuras de pessoal e treinamento; 
 Necessidade de matérias-primas etc. 
 
Pode-se verificar que existem vários tipos de planejamento que tratam de 
diferentes assuntos, conforme a área que seja gerada (financeira, recursos 
humanos, produção, etc.), em determinados períodos de tempo e que estes são 
variáveis. 
Ao planejar algo, para meses, semanas ou ano, embora o grau de detalhe seja 
muito diferente, quanto maior o período coberto pelo planejamento, menor a 
precisão com que podemos contar. 
Nas diferenças eventuais, há uma grande e importante base comum no 
planejamento, que é a PREVISÃO DA DEMANDA. A empresa deve estabelecer 
quanto planeja vender de seus produtos/serviços no futuro, pois, este é o ponto de 
partida, para as tomadas de decisões. As vendas dependem de muitos fatores 
como: aumento da população, situação econômica local, regional e até global, 
movimento dos mercados internacionais, esforços para a participação da empresa 
no mercado X, etc, é uma busca de informações acerca do valor de vendas no 
futuro, e quando possível, porém, embora imperfeita, a previsão é sempre 
necessária. 
1.2. Planejamento, Predição e Previsão 
Para uma melhor compreensão do significado dessas três palavras, vamos 
conceitua-las, segundo MARTINS, 1998: 
 Planejamento – Processo lógico que descreve as atividades necessárias 
para ir do ponto no qual nos encontramos até o objetivo definido. 
 
 Predição – Processo para determinação de um acontecimento futuro 
baseado em dados completamente subjetivos e sem uma metodologia de 
trabalho clara. 
 Previsão – Processo metodológico para determinação de dados futuros 
baseado em modelos estatísticos, matemáticos ou econométricos ou 
ainda em modelos subjetivos apoiados em uma metodologia de trabalho 
clara e previamente definida. 
 
1.3. Demanda 
 Para que se possa realizar uma previsão de vendas, deve-se ter informações a 
respeito da demanda dos produtos, ou seja, uma previsão da demanda, buscando 
informações sobre o valor das vendas futuras 
 A demanda de mercado ou a demanda agregada por uma mercadoria nos 
mostra as quantidades alternativas nas quais essa mercadoria é procurada, em um 
dado período de tempo, aos vários preços alternativos, por todos os indivíduos que 
compõem o mercado. A demanda de mercado depende, assim, de todos os fatores 
que determinam a demanda individual e, em adição, do número de compradores 
desta mercadoria existentes no mercado. 
A quantidade demandada por um indivíduo (demanda individual) é a quantidade que 
um indivíduo pretende comprar, durante um específico período de tempo, e é função 
ou depende do preço desta mercadoria, de sua renda monetária, do preço de outras 
mercadorias, do seu gosto, etc. 
Pela variação do preço da mercadoria ou produto, sob as condições de mantermos 
constantes as rendas, os hábitos, os preços de outras mercadorias para este 
indivíduo (condições ceteris paribus), chegamos à função demanda do indivíduo 
pela mercadoria, logo: 
 _ _ _ 
QDx = f (Px, M, T, Po, ......) ceteris paribus 
Qdx - quantidade demandada da mercadoria x, num período de tempo pelo 
indivíduo. 
QDx = 
f - função de 
Px – Preço da mercadoria 
M – a renda do consumidor (mercado) 
Po = preço de outros bens 
T = os gostos ou hábitos do consumidor (mercado) 
 
 
1.3.1. Tipos de previsões 
 
As previsões podem ser de curto, médio e longo prazo. 
Existem vários métodos para se obter uma previsão, que em princípio podem ser 
usados em quaisquer circunstancias. 
 
1.3.1.1. Métodos Qualitativos 
Método baseado no julgamento e na experiência de pessoas que, por suas 
características e conhecimentos, tenham condições de opinar sobre a demanda 
futura. O uso de julgamento pessoal não restringe de forma alguma às previsões da 
demanda, podendo ser usado para analisar tendências de novos produtos, futuras 
condições econômicas e políticas, etc. São muito úteis quando da ausência de 
dados ou presença de dados confiáveis . Algumas técnicas mais comuns: opiniões 
de executivos, opiniões de força de vendas, pesquisa junto a consumidores e o 
método Delphi. 
1.3.1.2. Métodos Baseados em Médias 
Os métodos apresentados são baseados em dados históricos, com a hipótese 
implícita de que o “futuro é uma continuação do passado”. Naturalmente, caso 
isso não ocorra, outros métodos de previsão devem ser utilizados, segundo 
Martins, 1998, a seguir: 
1. Média Móvel Simples (MMS) 
 
A previsão no período futuro “ t ” é calculada como sendo a média de “n” 
períodos anteriores. Deve-se escolher sobre quantos períodos a média será 
calculada. 
Exemplo: 
Um produto apresentou, nos últimos meses, a demanda dada na Tabela abaixo. 
Determinar a previsão para o próximo período utilizando o método da média móvel 
(simples) 
DEMANDA (UNIDADES) - Tabela 1 
ANO 1 
MÊS Jan. Fev. Mar. Abr. Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez 
Consumo 
Real 
 
100 
 
102 
 
101 
 
104 
 
102 
 
101 
 
102 
 
103 
 
103 
 
103 
 
104 
 
103 
 
A demanda para janeiro do ano 2 seria a média dos 12 meses (caso escolhêssemos 
utilizar os 12 meses). A demanda seria: 
(100 + 102 + ...........+ 103)/12= 102,3. 
Se em janeiro do ano 2, o consumo real tivesse sido 104, a demanda para o mês de 
fevereiro do ano 2 seria a média dos dados da Tabela abaixo. 
ANO 2 
MÊS Fev. Mar. Abr. Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez Jan. 
Consumo 
Real 
 
102 
 
101 
 
104 
 
102 
 
101 
 
102 
 
103 
 
103 
 
103 
 
104 
 
103 
 
104 
 
A demanda para fevereiro do ano 2 seria: (102 + 101+... +104)/12 = 102,7 
Podemos determinar o valor de n (número de meses a serem trabalhados), no caso 
de n=12meses, isso corresponde a anular completamente todos os efeitos sazonais, 
distribuídos ao longo do ano 
Esse método pode ser eficiente quando a demanda for estacionária, para demandas 
crescentes ou decrescentes ao longo do tempo, a tendência é estar sempre em 
atraso em relação a valores reais. O método mão é muito eficiente para captar 
variações sazonais, podendo até mesmo acobertá-las, dependendo do valor 
escolhido para n. 
2. Média Móvel Ponderada (MMP) 
 
No método da média móvel simples, atribui-se o mesmo peso a todos os meses. 
Nesse método atribui-se um peso a cada um dos dados, sendo que a soma dos 
pesos deve ser igual a 1. A vantagem do MMP sobre o MMS é que os valores mais 
recentes da demanda, que podem estar revelando alguma tendência, recebem uma 
importância maior. 
Exemplo: 
Considerando a tabela 1, Prever o mês de janeiro do ano 2, utilizando um média 
ponderada móvel trimestral, com fator de ajustamento 0,7 para dezembro, 0,2 para 
novembro e 0,1 para outubro. 
ANO 1 
MÊS Jan. Fev. Mar. Abr. Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez 
Consumo 
Real100 
 
102 
 
101 
 
104 
 
102 
 
101 
 
102 
 
103 
 
103 
 
103 
 
104 
 
103 
 
A previsão para janeiro do ano 2 será: 
(0,7 x 103) + (0,2 x 104) + (0,1 x 103) = 72,1 + 20,8 + 10,3 = 103,2 
 Se fossemos prever o mês de fevereiro do ano 2, sabendo-se que o consumo real 
de janeiro 
do mês de Janeiro foi de 104 unidades teríamos: 
Previsão fevereiro do ano 2 = 0.7 x 104 + 0,2 x 103 = 0,1 x 104 = 103,8 
 
3. Média Móvel com Ajuste Exponencial 
 
Nesse método, a previsão P é calculada a partir da última previsão realizada no período 
(t – 1), adicionada ou subtraída de um coeficiente α que multiplica o consumo real (C) e a 
previsão no período (P t -1), de acordo com a expressão a seguir: 
P t = P t – 1 + α (C t – 1 – P t – 1) sendo 0 < α < 1 (geralmente entre 0,1 e 0,3) 
Pt = Previsão para o período t 
P t – 1 = previsão para o período (t – 1) 
α = constante de suavização ou de alisamento (fração do erro) 
C t – 1 = demanda real para o período (t – 1) 
Exemplo: 
Com os dados da Tabela 1, suponhamos que vamos utilizar uma média de 12 meses e que 
os valores do consumo real do ano 2 são dados na Tabela 2. 
Adotamos α = 0,3 como coeficiente de ajustamento. 
ANO 1 
MÊS Jan. Fev. Mar. Abr. Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez 
Consumo 
Real 
 
100 
 
102 
 
101 
 
104 
 
102 
 
101 
 
102 
 
103 
 
103 
 
103 
 
104 
 
103 
 
ANO 2 
MÊS Jan. Fev. Mar. Abr. Maio Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez 
Consumo 
Real 
 
104 
 
103 
 
103 
 
 
 
Supondo que estamos no início de fevereiro do ano 2 e desejamos realizar a 
previsão para fevereiro do ano 2, e que a previsão para janeiro do ano 2 tivesse sido 
elaborada com base na média móvel de 12 meses e fosse igual a 102,3, teríamos: 
Pfev = Pjan + α (Cjan. – Pjan) 
P fev = 102,8 + 0,3 (104 – 102,3) = 102,8 
Utilizando o mesmo raciocínio temos: 
P mar = 102,8 + 0,3 (103 – 102,8) = 102,9 
AJUSTAMENTO SAZONAL 
Existem diversos métodos para a realização de previsões quando o consumo é sazonal. 
Apresentamos o método do coeficiente sazonal, por ser o mais utilizado 
Para desenvolver este método deve-se: 
a. Determinar a média em cada ano 
b. Determinar os coeficientes de sazonalidade em cada período de sazonalidade 
c. Calcular o coeficiente médio de sazonalidade em cada período 
d. Projetar a demanda global para o ano (utilizando um método de previsão) 
e. Determinar a média para cada período do ano previsto. 
f. Determinar a demanda em cada período do ano utilizando o coeficiente médio de 
sazonalidade. 
Exemplo: 
Na tabela abaixo, apresenta os dados de consumo de um produto nos últimos quatro 
anos e deseja-se determinar a previsão de vendas trimestral no ano 5. 
Tabela – Consumo em unidades 
Trimestre Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 
1 
2 
3 
3 
Total 
Média 
45 
335 
520 
100 
1.000 
250 
70 
370 
590 
170 
1.200 
300 
100 
585 
830 
285 
1.800 
450 
100 
725 
1.160 
215 
2.200 
550 
 
Cálculo dos coeficientes de sazonalidade 
Tri-
mes- 
tre 
Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 Média 
1 
2 
3 
3 
 
45/250 = 0,18 
335/250= 1,34 
520/250= 2,08 
100/250= 0,40 
 
70/300 = 0,23 
370/300 = 1,23 
590/300 = 1,97 
170/300 = 0,57 
 
100/450 = 0,22 
585/400 = 1,30 
830/400 = 1,84 
285/400 = 0,63 
 
100/550=0,18 
725/550 = 1,32 
1.160/550=2,11 
215/550=0,39 
0,20 
1,30 
2,00 
0,50 
 
Vamos supor que a previsão para o ano 5 fosse de 2.500 baseada em que em quatro 
anos o consumo passou de 1.000 para 2.200 unidades com um incremento médio de 
300 unidades ao ano. A média trimestral é: 2.500 / 4 = 625 unidades. Teremos como 
previsão: 
Trimestre Previsão 
 
1 
2 
3 
625 x 0,20 = 125 unidades 
625 x 1,30 = 813 unidades 
625 x 2,00 = 1.250 unidades 
4 625 x 0,5 = 313 unidades