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O mercado é extremamente dinâmico e os acontecimentos externos ao ambiente da empresa fazem com que as ações se modifiquem com rapidez. Tendo em vi...

O mercado é extremamente dinâmico e os acontecimentos externos ao ambiente da empresa fazem com que as ações se modifiquem com rapidez. Tendo em vista os últimos acontecimentos na economia, qualquer previsão de demanda e em períodos distintos poderá sofrer mutação. A sazonalidade é um dos elementos que interferem na previsão da demanda e é considerada na análise de séries temporais. Disserte sobre a sazonalidade e como ela interfere na previsão de uma venda.


Essa pergunta também está no material:

Marketing de vendas discursiva
2 pág.

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A sazonalidade é um padrão recorrente de variação na demanda de um produto ou serviço ao longo do tempo, geralmente associado a fatores sazonais, como estações do ano, feriados, eventos específicos, entre outros. Ela pode afetar significativamente a previsão de vendas de uma empresa. Quando há sazonalidade, é importante considerar esses padrões ao realizar a previsão de demanda. Isso ocorre porque a demanda pode variar de forma significativa em diferentes períodos do ano, o que pode levar a erros na estimativa se não for levado em conta. Para lidar com a sazonalidade na previsão de vendas, é possível utilizar técnicas de análise de séries temporais, como a decomposição sazonal. Essa técnica permite separar os componentes sazonais dos dados históricos, identificando os padrões de variação ao longo do tempo. Com base nessa análise, é possível ajustar as previsões de vendas levando em consideração os padrões sazonais identificados. Isso permite uma estimativa mais precisa da demanda em diferentes períodos do ano, auxiliando na tomada de decisões relacionadas à produção, estoque e estratégias de marketing. Em resumo, a sazonalidade interfere na previsão de vendas ao introduzir variações regulares e previsíveis na demanda ao longo do tempo. É importante considerar esses padrões sazonais ao realizar a previsão, utilizando técnicas adequadas para ajustar as estimativas e obter resultados mais precisos.

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