摘要：Prever e monitorar a evolução das vendas promocionais é uma preocupação gerencial. Na busca da otimização entre oportunidades e recursos, a previsão de resultados de vendas de promoções pode ser realizada por metodologias cumulativas. Neste estudo, propõe-se um método de previsão de vendas por intervalo baseado em dados parcialmente acumulados, partindo da premissa de que existe um comportamento-padrão de difusão entre promoções. O método foi aplicado em uma empresa de bens de consumo, buscando prever as vendas trissemanais de nove promoções em função da venda diária acumulada. As principais conclusões indicam que o método apresenta facilidade de implementação e acurácia considerada aceitável pelos gestores ante parâmetros preestabelecidos, validando o método como um auxílio à tomada de decisões em marketing. Os resultados indicam que, no caso estudado, a acurácia do método está ligada ao acúmulo de dados, e que, apesar de estatisticamente não ser aceitável que a variação ex ante seja a mesma variação ex post, se podem realizar previsões por intervalo com razoável aceitação sob o enfoque gerencial.
其他摘要：Forecasting and monitoring promotional sales evolution is a managerial concern. In order to optimize opportunities and resources, promotional sales forecasting can be accomplished using cumulative methods. This paper proposes a interval sales forecasting method based on partially accumulated data, using a diffusion pattern among several promotions. The method was applied on a consumer goods industry, in order to forecast the results of nine promotions of three weeks length. The main conclusions remarks the ease of implementation of the method and accuracy considered acceptable by the manager. Results show that accuracy is related to the accumulation of data, and that although statistically the ex ante variation is not the same as the ex post variation, it is possible to use interval forecasts with reasonable success by the managerial point of view.
关键词：Previsão de vendas; promoções; métodos cumulativos; previsões por intervalo.
