Previsão de vendas: Como fazer isso de forma rápida e precisa [+ modelo]

Com o método, o modelo e a ferramenta corretos

If you’re looking to improve your sales forecasting skills and know what future sales you can expect for your business, we’ll get you started in no time – that’s a promise.

After all, a good sales forecast is essential if you want to know whether you’ll reach your targets to get your commission or bonus (as a salesperson) or to cover your expenses (as a business owner).

We will quickly cover what sales forecasting is about, how you can best do it, and what Excel template or specialized software you can use (we have both of those ready for you! 😘).

Here’s what we’ll cover:

Let’s break it down. 👇

Uma definição: O que é previsão de vendas?

Before we get started, let’s get on the same page about what we mean when we say “sales forecasting”.

Here’s a possible definition of what sales forecasting is:

Sales forecasting is the process of estimating a company’s sales revenue for a specific future time period, most commonly a month, quarter or year. It’s a prediction of how much a company will sell in the future. Accurate sales forecasting enables companies to make informed business decisions about resource allocation and budgeting.

If you don’t have an accurate sales forecast for your business, you’re essentially flying blind. You don’t know whether you’re going to hit your targets, or whether you need to cut costs and/or go attract some extra cash.

And if you’re an individual salesperson, it’s obviously a great idea to track your progress towards achieving your sales targets. 📊

Como fazer isso: Métodos e fórmulas de previsão de vendas, incluindo exemplos

There are many methods out there and we don’t want to confuse you with all of those. Instead, we’ll present you with one recommended method and then explain some alternative methods.

We’ll also present you with concrete examples and/or formulas so you don’t need to do any further Googling to understand how it all works. 🧐

Método de previsão de pipeline (recomendado)

If you’re getting started with sales forecasting and looking to calculate a forecast both quickly and accurately, then you probably best use the “Pipeline Forecasting Method”.

This sales forecasting method uses what you know about the opportunities in your current sales pipeline to estimate what the amount of sales is that you’ll probably close within a specific time period. 📈

Ele usa a seguinte fórmula de previsão:

Vendas previstas = Soma de ((Probabilidade de ganhar uma oportunidade) x (Valor de uma oportunidade)) para todas as oportunidades com uma data de fechamento prevista no período relevante

Por exemplo, se você tiver as seguintes oportunidades de vendas no pipeline:

  • $40.000 de oportunidade com uma probabilidade de 50% de fechá-la por volta de 31 de janeiro
  • $100.000 de oportunidade com uma probabilidade 20% de fechá-la por volta de 10 de fevereiro
  • $ Oportunidade de 200.000 com uma probabilidade de 10% de fechá-la por volta de 15 de março
  • $100.000 de oportunidade com uma probabilidade 20% de fechá-la por volta de 30 de abril

Então, sua previsão de vendas para o primeiro trimestre do ano será:

$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000

É claro que esse é um exemplo de cálculo muito simplificado para permitir uma verificação fácil de como a fórmula funciona.

If you want to calculate this kind of sales forecast live and on an ongoing basis, this Pipeline Forecasting Method is entirely automated in a sales CRM solution like Salesflare. ✨

The “Expected revenue vs. revenue goal” report in the “Revenue” dashboard will not only forecast your revenue for the selected period, but also compare it to your revenue goal. That way you know whether you’re on track to reach your target. 🎯

A good sales forecast will help you understand whether you’re on track to reach your target 🎯

Para obter uma previsão de vendas precisa, os seguintes aspectos são importantes:

  1. Ter pelo menos 10 a 20 oportunidades não fechadas/abertas no pipeline com data de fechamento prevista para o período relevante.
  2. Faça uma estimativa da data de fechamento com a maior precisão possível. Uma maneira de fazer isso é perguntar explicitamente ao seu cliente potencial ou cliente sobre seus cronogramas estimados. Em seguida, corrija essa estimativa com base em sua experiência.
  3. Estimar o valor das oportunidades com a maior precisão possível. Isso geralmente se torna mais fácil à medida que a oportunidade avança no pipeline de vendas, pois, ao longo do caminho, o escopo da oportunidade se torna mais claro e as cotações são feitas. Felizmente, as oportunidades que estão no início do pipeline de vendas são multiplicadas por uma porcentagem de probabilidade menor, de modo que uma única oportunidade em um estágio inicial terá menos efeito sobre o resultado.
  4. Estimate the win probability of each opportunity as accurately as possible. The easiest and most accurate way is to use a win probability per stage. This “stage probability” can be adapted based on your historical performance. (Note that, as an exception, for pipelines with less opportunities of higher value, setting a probability per opportunity can yield more accurate results.)

To accurately calculate this win probability per stage, a sales CRM solution like Salesflare can crunch the historical data about your opportunities. You can find the result of this data crunching in the built-in “Funnel analysis” report on the “Revenue” dashboard. 😁

Have Salesflare calculate your real win probability per stage 🔮

Além disso, esse relatório também lhe dá uma ideia das taxas de conversão de um estágio para outro, bem como quanto tempo cada oportunidade conquistada permaneceu, em média, em cada estágio do pipeline de vendas.

Outros métodos de previsão de vendas

Há vários outros métodos possíveis de previsão de vendas, mas a maioria deles é muito complicada ou exige um conjunto de dados muito grande para funcionar. Na maioria dos casos, também é improvável que eles produzam um resultado mais preciso do que o Pipeline Forecasting Method.

For the sake of completeness and in case you’re interested, or if you just want to have a simple sanity check for the results of your Pipeline Forecasting Method, here is a quick overview of some of these other methods including a concrete example or formula for each:

Análise de séries temporais

Esse método envolve a análise de dados históricos de vendas para identificar padrões e tendências. Ele pressupõe que os padrões anteriores de vendas continuarão no futuro.

There are several time series based formulas you can use for this such as the “naive method”, the simple moving average, the weighted moving average, and exponential smoothing:

  • Método ingênuo: Apenas pressuponha que as vendas no próximo mês serão as mesmas que neste mês ou no mês passado.
  • Média móvel simples: Por exemplo, para calcular a previsão de vendas para o próximo mês, use a média dos resultados de vendas nos x meses anteriores.
  • Média móvel ponderada: Por exemplo, para calcular a previsão de vendas para o próximo mês, considere a soma de (resultados de vendas no mês * fator de ponderação) para os x meses anteriores. Normalmente, esse fator de ponderação é maior para os meses recentes e fica progressivamente menor para os meses menos recentes.
  • Suavização exponencial: This is usually like a weighted moving average with a weighting factor that gets exponentially smaller. There are however more complicated versions that can also support trends or seasonality (just Google “double exponential smoothing” and “triple exponential smoothing” – it can get a little more complex).

In short: this method of sales forecasting uses an extrapolation based on historical results that sounds or looks fancier than it really is. 😏

Análise de regressão

Esse método de previsão de vendas não usa puramente uma extrapolação de tempo.

Ela usa uma equação matemática para modelar a relação entre uma variável dependente (vendas) e uma ou mais variáveis independentes (como gastos com publicidade ou indicadores econômicos). A fórmula básica para uma regressão linear é:

y = a + bx

em que y é a variável dependente (vendas), a é a interceptação de y, x é a variável independente (gastos com publicidade) e b é o coeficiente que representa a alteração em y para uma alteração de uma unidade em x.

This kind of forecasting method is useful if you have identified factors that accurately predict your sales results and that you can themselves accurately forecast in the future. Plus you need someone who is versed in statistics to build the forecasting model. Otherwise, it’s unlikely that you’ll get dependable results. Or with one emoji: 🚮

Previsão de vendas no Excel ou no Google Sheets com nosso modelo gratuito

Se você quiser começar rapidamente a prever suas vendas usando o Método de Previsão de Pipeline, criamos um modelo gratuito para o Excel e o Google Sheets para fazer exatamente isso.

You can download the free template here. No email address asked. 🆓

You can use this free Excel & Google Sheets template to forecast your sales 🙌

Algumas de suas principais funcionalidades:

  • Ele apresenta um gráfico de sua previsão de vendas para o ano + por trimestre.
  • Você pode adaptar o estágio e suas probabilidades para ajustar dinamicamente sua previsão.
  • Você pode até mesmo rastrear seu pipeline de vendas no modelo, rastreando nomes de empresas, detalhes de contato, últimas interações, próximas etapas etc.

Aqui está um tutorial em vídeo sobre o que ele faz e como você pode usá-lo:

This 5-minute video will walk you through every detail of the sales forecasting template ☝️

Of course, while this spreadsheet template can provide an overview of your sales pipeline and calculate a live sales forecast based on it, it won’t really help your sales team in their sales follow up, which makes it less likely that it stays neatly up to date.

Plus, it doesn’t integrate with your email inbox or LinkedIn, doesn’t send email sequences, track emails, send live notifications and reminders, keep historical updates, track activity metrics, …

That’s why specialized sales CRM software tools like Salesflare exist. 👇

Previsão de vendas em uma ferramenta de software CRM como o Salesflare

While there is a lot of sales forecasting software around, the main bottleneck to make sales forecasting work is getting the necessary data from the sales team. 😅

If your salespeople don’t update the CRM diligently, your sales forecasts are based on outdated or partial data and likely to be very inaccurate.

That’s why you need a system in which they’ll actually track their sales, plus that has built-in live and automated sales forecasting abilities, like Salesflare. ✨

We showed earlier in the section about the “Pipeline Forecasting Method” what such a sales forecasting report looks like in Salesflare:

Forecast your sales and compare it with your target for that period 📊

Os recursos de relatórios e painéis de vendas do Salesflare são, obviamente, muito mais abrangentes do que esse único relatório.

Aqui está uma captura de tela de um dos painéis internos (o que inclui o relatório acima):

Analyze your revenue machine with this built-in Salesflare dashboard 🤩

If you want to find out how this built-in reporting works, you can check out this tutorial video. If you’re thinking about building your own custom sales reports, read this overview of dashboard examples and watch this tutorial video on Salesflare’s custom reporting.

If you’re wondering why your sales team will actually use Salesflare, here are some of the top ways in which it will help them be more successful: 💪

  • Instead of relying on manual data input from your sales team like other CRMs do, such as Salesforce or Hubspot, Salesflare automatically creates contacts for everyone they email or have meetings with. It finds names, email addresses, phone numbers, roles, addresses, social profiles, … by extracting information from your email inbox as well as from the internet.
  • Salesflare keeps track of all emails, meetings, calls, email opens, clicks, website visits, … automatically and uses this information to give an overview of all interactions and trigger reminders to follow up with your leads, so none slip through the cracks.
  • You can track emails, insert email templates, send email sequences, … so you essentially don’t spend your whole day emailing. Especially if you’re trying to generate leads.
  • The mobile app is the only one you’ll find out there with 100% of the functionality of the desktop CRM app.
  • Salesflare also provides a handy sidebar in LinkedIn and your email inbox (Gmail in Chrome & Outlook on Windows) so you don’t need to keep switching tabs. Plus the extension can find business emails for LinkedIn profiles.
Find emails and add contacts to Salesflare’s CRM, straight from LinkedIn.

And there’s much more! 😁

Salesflare is built for small and medium-sized businesses who sell B2B, so if that’s you, check it out. If that’s not you, check out this overview of example CRMs per use case.

Se quiser explorar o Salesflare em detalhes, você pode facilmente experimentar o software gratuitamente ou marcar uma demonstração conosco para que possamos mostrar o software pessoalmente.

PERGUNTAS FREQUENTES

Qual é o método mais fácil de previsão de vendas?

The easiest method of sales forecasting is the “Percentage of Sales” method. This method involves estimating future sales based on a percentage of historical sales data. It is simple to calculate and provides a basic forecast, but it may not account for external factors that can impact sales.

Quais são as cinco técnicas de previsão de vendas?

Cinco técnicas de previsão de vendas incluem 1) Previsão de pipeline, 2) Análise de séries temporais, 3) Previsão de estágio de oportunidade, 4) Análise de regressão e 5) Previsão intuitiva. Essas técnicas usam abordagens diferentes, como análise de dados anteriores, coleta de percepções de mercado, avaliação de oportunidades de vendas, aplicação de modelos estatísticos e confiança no julgamento de especialistas.

Como você faz previsões precisas?

Para prever com precisão, considere o seguinte: 1) Reúna e analise dados relevantes, 2) Use várias técnicas de previsão, 3) Incorpore tendências de mercado e fatores externos, 4) Envolva equipes multifuncionais, 5) Monitore e refine continuamente suas previsões e 6) Aproveite a tecnologia e as ferramentas de análise preditiva para aumentar a precisão e a eficiência.

Como você faz uma previsão de vendas no Excel?

Para prever as vendas no Excel, você pode usar vários métodos, como médias móveis, suavização exponencial, análise de regressão ou o modelo gratuito de previsão de vendas da Salesflare. Ao organizar seus dados históricos de vendas no Excel, você pode aplicar essas técnicas usando fórmulas ou funções internas para projetar vendas futuras com base nos padrões e tendências identificados.

Qual é um exemplo de previsão de vendas?

Um exemplo de previsão de vendas é um varejista de roupas que usa dados históricos de vendas, pesquisa de mercado e análise de tendências para prever as vendas futuras de diferentes categorias de produtos. Com base nos insights obtidos, eles podem estimar a demanda por itens específicos, planejar os níveis de estoque e otimizar as atividades promocionais e de marketing de acordo.

Ready to forecast your sales? We’re here to help if you have more questions. Just ask our team using the chat widget on salesflare.com. 👈

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Jeroen Corthout
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