Forecast de vendas no CRM: como usar dados de relacionamento para prever resultados

O forecast de vendas é uma ferramenta para a previsão de vendas no varejo. Para chegar ao resultado, consideram-se vários fatores, como tendências de mercado e dados históricos da empresa. Ao usar um CRM, você pode aplicar a inteligência artificial e a análise preditiva para atingir seus objetivos. Entenda como aplicar no seu negócio.

O professor William Edwards Deming disse que “o que não é medido não é gerenciado”. Focado na gestão da qualidade, o teórico ressaltou a importância de usar os números no gerenciamento dos negócios. O forecast de vendas ajuda a atingir esse propósito.

O objetivo é tomar melhores decisões e ter a chance de alcançar bons resultados no setor comercial. Ao mesmo tempo, essa estimativa das vendas futuras ajuda a ter mais previsibilidade, a entender a performance da sua empresa e identificar pontos de melhoria.

Nesse cenário, é preciso contar com a ajuda da tecnologia. Um CRM é fundamental para aplicar a inteligência de dados no varejo e ter mais informações e insights que ajudem a melhorar a retenção de clientes.

Então, como otimizar o forecast comercial e ter um desempenho melhor no seu negócio? Vamos trazer algumas respostas neste conteúdo. Confira!

O que é forecast em vendas?

Forecast em vendas é uma previsão do faturamento da empresa durante certo período. Também conhecido como projeção ou previsão de vendas, traz mais previsibilidade e visibilidade aos processos comerciais.

A importância da prática é entender melhor a jornada de compra do cliente e oferecer uma experiência mais agradável. Dessa forma, a propensão de compra aumenta e há mais chance de melhorar o LTV e a taxa de recompra.

O que é forecast comercial?

Forecast comercial é sinônimo de forecast de vendas, isto é, uma previsão do faturamento futuro da empresa. A projeção utiliza dados comportamentais, sazonais e históricos para embasar as suas decisões. 

O software de CRM é essencial nesse processo, porque fornece todos os dados necessários. Afinal, é a solução que centraliza todas as interações entre cliente e empresa.

Como é feito o forecast de vendas?

O forecast é feito com base em tendências e dados comportamentais, sazonais e históricos fornecidos por um software de CRM, preferencialmente que conte com recursos de inteligência artificial para varejo. Assim, você tem uma visão antecipada das projeções para o futuro.

Toda a análise é quantitativa (isto é, embasada em números) combinada a aspectos qualitativos. Por esse motivo, essa é uma ferramenta importante para controlar as finanças, fazer um planejamento bem estruturado e gerenciar os recursos.

Para entender melhor a importância, veja o seguinte exemplo. Imagine que você tem um e-commerce de moda. No site, comercializa roupas, acessórios e calçados masculinos e femininos.

O problema é que você tem uma quantidade muito grande de produtos em estoque e nem todos vendem como se esperava. O resultado: há uma boa quantia em capital de giro parado, o que impede a realização de investimentos.

Como essa situação poderia ser resolvida? Uma saída seria usar um relatório de CRM para obter dados úteis e fazer um forecast de vendas. A partir disso, você descobrirá quais produtos têm mais saída e aqueles que vendem mais em períodos sazonais.

Inclusive, é possível até identificar alguns itens que podem ser retirados do seu estoque, porque não influenciam suas vendas. Ou seja, você otimiza seus gastos e consegue organizar melhor a gestão do seu negócio.

Como fazer um forecast de vendas?

Para fazer um forecast de vendas, você precisa seguir algumas etapas bem desenhadas. As principais são:

• Estruture sua análise comercial com base no comportamento real de compra dos seus consumidores considerando interações como visitas ao site, navegação por categorias, clique em campanhas e presença em lojas físicas;

• Em vez de etapas fixas de funil, acompanhe os sinais de intenção de compra em tempo real: adição ao carrinho, consulta de frete, uso de cupons, interação com vendedores ou abertura de push e e-mails;

• A partir desses dados, monitore a taxa de conversão por canal e por jornada para entender quais pontos realmente influenciam a decisão de compra e como direcionar esforços de CRM para escalar resultados com mais eficiência;

• Calcule o ticket médio, a taxa de conversão e o valor médio das compras para projetar o forecast. Multiplique o valor médio pelo número de consumidores ativos no período para gerar uma previsão aproximada;

• Atualize regularmente as projeções de vendas conforme as metas do negócio e as mudanças no comportamento do consumidor.

Para calcular o forecast, comece pelo ticket médio, que é obtido dividindo o valor total das vendas realizadas pelo número de compras concluídas. Em seguida, analise a taxa de conversão: quantos consumidores iniciaram o processo de compra (como visitar a loja ou o site, adicionar itens ao carrinho ou buscar informações) e quantos efetivamente finalizaram a compra.

Depois, divida o ticket médio pela taxa de conversão para estimar o valor médio esperado por compra. Multiplique esse resultado pelo número total de consumidores ativos no período (ou seja, pessoas que tiveram interações relevantes com a marca) para chegar à projeção de vendas.

Por exemplo, imagine que sua loja registrou 100 interações relevantes, sendo que 70 resultaram em interesse direto, 35 avançaram para escolha de produtos e 15 foram finalizadas com compra. Com um ticket médio de R$150, o forecast seria 15 × 150 = R$2.250.

Esse cálculo também pode ser detalhado por canal (como online, loja física ou aplicativo), por equipe ou por categoria de produto, permitindo ajustes mais precisos nas previsões de vendas no varejo.

Como o forecast de vendas se aplica ao varejo?

O forecast de vendas no varejo tem aplicações estratégicas que impactam diretamente a operação e a experiência do consumidor. Entre os principais benefícios estão:

• Otimização do estoque, garantindo o volume certo de produtos nas prateleiras e no e-commerce, evitando tanto excessos quanto rupturas de estoque;

• Planejamento eficiente de recursos, incluindo espaço físico nas lojas, equipe de atendimento, logística e ações de marketing, sempre alinhado às metas de vendas e à demanda prevista;

• Compreensão mais profunda do comportamento do consumidor, permitindo identificar tendências, preferências e padrões de compra para ajustar ofertas, preços e campanhas;

• Prevenção de gargalos, como falta de produtos em datas comemorativas, evitando cancelamentos, atrasos e frustrações na jornada de compra;

• Base sólida para decisões estratégicas, ajudando o varejista a identificar o momento certo para lançar novas coleções, expandir canais de venda ou investir em inovações que gerem valor para o cliente.

De acordo com o relatório Retail Forecast 2025, 73,2% dos decisores acreditam que novas tecnologias e a customização da experiência serão os principais fatores de transformação na relação com os consumidores.

Quais tipos de forecast existem e como escolher o mais adequado?

Existem diferentes tipos de forecast, cada um com uma aplicação específica no varejo. Os principais são:

• Forecast por categoria ou produto: calcula a previsão de vendas com base no desempenho histórico e na probabilidade de compra de cada item ou linha, considerando padrões de comportamento do consumidor.

• Forecast por ciclo de vendas: avalia o tempo médio entre o primeiro contato e a compra efetiva, ajudando a entender o ritmo de decisão dos consumidores e a ajustar estratégias promocionais.

• Forecast por intuição: utiliza a percepção de gerentes e equipes de loja sobre tendências e hábitos do público, complementando os dados quantitativos com insights qualitativos.

• Forecast histórico: analisa dados passados de vendas e receitas para projetar resultados futuros, considerando sazonalidades e flutuações já observadas.

• Forecast multivariável: combina diferentes variáveis — como volume médio de compras, sazonalidade, preferências regionais e canais de venda — para gerar projeções mais precisas.

• Forecast por jornada do cliente: identifica em qual estágio do relacionamento o consumidor está (primeira compra, recompra, fidelização) para prever o potencial de faturamento em cada grupo.

A escolha do modelo mais adequado depende do objetivo da previsão, da qualidade e abrangência dos dados disponíveis e do perfil do negócio. 

Como reforça o relatório Tendências para o Futuro do Varejo 2024, o uso de dados omnichannel permite uma análise preditiva muito mais refinada, integrando informações de lojas físicas, e-commerce e aplicativos móveis para gerar insights que agregam valor real.

Por exemplo, com dados omnichannel, é possível conhecer melhor os padrões e preferências dos consumidores, permitindo criar campanhas automatizadas que atinjam o público certo, no momento certo. 

Assim, o forecast deixa de ser apenas uma projeção de vendas e passa a ser um pilar estratégico para antecipar demandas e garantir competitividade.

Como usar o CRM para alimentar previsões mais acertadas?

O CRM é uma ferramenta essencial para o varejo porque centraliza todos os dados históricos e comportamentais dos consumidores — desde compras anteriores até interações em campanhas e preferências registradas. 

Com essas informações, fica muito mais fácil gerar previsões de vendas (forecast) baseadas não apenas em números brutos, mas também no comportamento real da base.

O sistema permite acompanhar de forma contínua indicadores-chave, como taxa de recompra, ticket médio, variação de demanda entre categorias, sazonalidade e engajamento em campanhas. 

Ele integra áreas como marketing, atendimento e vendas, garantindo que todos tenham uma visão única e atualizada do comportamento do cliente.

Entre as principais funções de um CRM para apoiar o forecast no varejo estão:

• Centralização de dados omnichannel (loja física, e-commerce, aplicativo, etc.);

• Organização e análise do histórico de compras e interações;

• Identificação de padrões comportamentais, como frequência de compra e categorias preferidas;

• Sinalização automática de consumidores com maior propensão à recompra;

• Acompanhamento dos resultados das campanhas e ações promocionais em tempo real.

Um grande diferencial é que CRMs com inteligência artificial, como o da Dito, vão além das análises tradicionais: eles conseguem prever o comportamento futuro dos clientes com base nos dados passados, antecipando tendências e permitindo personalizar ofertas, comunicações e ações de retenção.

Esse tipo de abordagem transforma a previsão de vendas em uma ferramenta estratégica para aumentar a eficiência operacional, melhorar a experiência do cliente e impulsionar os resultados no varejo.

Quais dados considerar no forecast com base no comportamento do cliente?

Para construir previsões de vendas assertivas no varejo, é essencial usar dados que reflitam o comportamento real dos consumidores e a dinâmica do mercado. Entre os principais estão:

• Histórico de compras, que revela os produtos ou categorias preferidos pelo cliente ao longo do tempo;

• Ticket médio, mostrando quanto, em média, cada consumidor gasta a cada compra;

• Taxa de recompra, que indica a frequência com que os clientes retornam para novas aquisições;

• Ciclo de vida do cliente, observando desde a primeira compra até os momentos de fidelização e retenção;

• Padrões de consumo e sazonalidade, como períodos do ano em que a demanda aumenta ou categorias que ganham destaque em certas datas;

• Dados demográficos, incluindo localização, faixa etária e perfil socioeconômico, para entender contextos de compra;

• Segmentação comportamental, agrupando consumidores com base em hábitos e preferências similares, o que permite criar previsões mais refinadas;

• Dados das ações de marketing, avaliando o impacto real das campanhas e promoções sobre os resultados de vendas;

• Informações de mercado externo, como movimentações da concorrência, mudanças no comportamento do consumidor e tendências emergentes.

Usar essas informações de forma integrada, especialmente com apoio de um CRM omnichannel, potencializa a precisão das previsões. 

Afinal, quanto mais conhecimento detalhado sobre os consumidores, maior a capacidade de antecipar demandas, ajustar ofertas e direcionar ações estratégicas para retenção e fidelização.

Qual a relação entre forecast, LTV e campanhas de fidelização?

O LTV (lifetime value) representa o valor total que um cliente gera para a marca ao longo do seu relacionamento, considerando suas compras repetidas e o tempo de permanência ativo. 

As campanhas de fidelização são uma estratégia-chave para elevar esse indicador, pois estimulam a recompra e fortalecem o vínculo emocional com a marca.

Quanto maior o LTV, maior tende a ser o impacto positivo no forecast, já que as previsões de vendas futuras passam a contar com uma base mais estável e engajada de consumidores.

Por exemplo, imagine uma loja que oferece um programa de fidelidade com 15% de desconto após o cliente acumular R$100 em compras. 

Esse incentivo aumenta a chance de novas compras e, ao longo do tempo, eleva tanto a taxa de recompra quanto o valor gerado por cliente. 

Se a marca combinar essa ação com outras estratégias, como ofertas personalizadas e campanhas sazonais, o LTV cresce ainda mais — o que, por consequência, eleva a precisão das projeções comerciais feitas pelo forecast.

Como o CRM contribui para a previsibilidade e performance?

O CRM é essencial para aumentar a previsibilidade e a performance no varejo porque centraliza todos os dados relacionados aos consumidores — desde históricos de compra e preferências até interações em diferentes canais. 

Isso permite realizar análises preditivas mais precisas, fornecendo insights valiosos sobre vendas, comportamento de compra e estratégias de marketing.

Com essas informações, as marcas conseguem identificar tendências e oportunidades para elevar métricas como LTV (lifetime value), taxa de recompra e previsões de faturamento (forecast). 

O CRM armazena e organiza não só as vendas passadas, mas também dados sobre o desempenho de campanhas promocionais, respostas dos clientes e resultados de diferentes canais, possibilitando entender o que gera mais impacto e refinar as estratégias.

Dessa forma, é possível ter uma base sólida de informações para planejar ações mais assertivas, ajustando ofertas, campanhas e recursos conforme o comportamento real da base de consumidores.

Leia também: Como aumentar conversões e fidelizar clientes com a personalização de ofertas?

Quais erros evitar ao fazer um forecast de vendas?

O forecast de vendas é uma ferramenta essencial para a gestão estratégica no varejo, mas alguns erros podem comprometer a precisão das projeções e afetar diretamente a operação. Veja os principais pontos de atenção:

Ignorar os dados reais: a previsão depende de indicadores sólidos. É essencial contar com tecnologia para coletar dados confiáveis — como históricos de compra e comportamento do consumidor — e ter capacidade analítica para interpretá-los corretamente.

Usar fontes pouco confiáveis: trabalhar com informações desatualizadas ou mal estruturadas compromete os resultados. É necessário garantir registros consistentes e padronizados, vindos de sistemas confiáveis, como um CRM robusto.

Depender apenas de planilhas: hoje, usar um CRM com inteligência artificial é praticamente obrigatório para ter previsões assertivas, já que ele oferece visão integrada e recursos que vão além das limitações de uma planilha manual.

Superestimar ganhos pontuais: momentos de pico, como datas comemorativas, podem inflar os resultados temporariamente. É preciso ter cuidado para não projetar essas altas como se fossem um padrão recorrente.

Desconsiderar o cenário do mercado: entender as tendências do varejo, os movimentos dos concorrentes e as mudanças no comportamento do consumidor é fundamental para evitar projeções desalinhadas com a realidade.

Negligenciar métricas-chave: não monitorar indicadores importantes, como taxa de recompra, tíquete médio ou lifetime value (LTV), gera lacunas na análise e reduz a confiabilidade do forecast.

Não fazer ajustes contínuos: acompanhar o desempenho em tempo real e revisar constantemente as projeções, é essencial para reagir às mudanças rápidas do mercado e manter vantagem competitiva.

Erros como esses geram consequências sérias, como excesso ou ruptura de estoque, investimentos equivocados e alocação ineficiente de recursos — problemas que afetam diretamente a experiência do cliente e a saúde financeira do negócio.

Como o CRM da Dito ajuda a evitar esses erros?

O CRM da Dito foi desenvolvido especialmente para o varejo e oferece soluções integradas que fortalecem o forecast e otimizam a operação:

Dito CDP: integra dados de loja física e e-commerce, criando uma visão completa e permitindo segmentações inteligentes baseadas em comportamento e preferências;

Saiba mais: O que é CDP e como a plataforma funciona no Varejo

Dito Campanhas: possibilita o disparo de campanhas multicanal (e-mail, SMS, WhatsApp), no momento certo e com mensagens relevantes para cada consumidor, aumentando as taxas de conversão e recompra;

Dito IA: usa inteligência artificial focada no varejo omnichannel para prever o comportamento de compra e identificar o momento certo de atuação;

Dito CX: monitora a experiência do cliente, fornecendo insights valiosos para elevar a satisfação e reduzir o churn.

Com essas soluções, as marcas automatizam processos, personalizam a comunicação e aumentam a visibilidade sobre sua base, garantindo decisões mais certeiras e em tempo real.

Quer transformar suas previsões em resultados concretos? Converse com um especialista Dito e descubra como potencializar suas vendas e encantamento dos clientes.

Carlos Nascimento

Administrador e especialista em CRM para Varejo, Inbound Marketing, Marketing de Conteúdo e SEO, Carlos Nascimento é pós-graduado em Marketing Digital pelo UniBH e em Gestão Estratégica do Conhecimento pela UFMG. Com experiência em empresas como Dito CRM, Rock Content e E-goi, atua na criação de estratégias que impulsionam a retenção de clientes e otimizam a conversão no varejo.