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Métrica | Efeito de transferência (Carryover Effect)

Métrica | Efeito de transferência (Carryover Effect)
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As vendas de COCarryove- mostram quantas das vendas realizadas no 2º ano foram formadas no 1º ano pela suspensão das promoções da equipe de vendas ao final do 1º ano. As vendas realizadas com o efeito das promoções da equipe de vendas são transferidas para os anos seguintes.


As taxas de efeito de transferência afetam diretamente o tamanho da equipe de vendas. Como as vendas da promoção de produtos com alta taxa de transferência serão baixas, haverá menos suporte da equipe de vendas. Para produtos com baixa taxa de transferência, haverá necessidade de muito mais suporte da equipe de vendas. Em outras palavras, quanto maior a taxa de CO, menos você perde ao suspender a promoção do produto. Para produtos com baixa taxa de CO, os sinais de alerta começam a soar.


Carryover = 100 X Números de vendas sem promoção ativa / Números de vendas do ano passado


Por exemplo: realizamos vendas de 100 milhões de TL com operações de vendas ativas em 2024. Em 2025, a expectativa era de vendas de 120 milhões de TL. No entanto, decidimos suspender a promoção do produto. Ele não será mais operado ativamente em 2025. Se a equipe de vendas suspender a promoção ativa do produto, as vendas ficarão, sem dúvida, abaixo dos 120 milhões de TL planejados. Vamos supor que esse valor de vendas seja de 80 milhões de TL. Neste exemplo, Carryover = 100 x 80/100 = 80%.


Existem 3 métodos de cálculo diferentes para calcular as taxas de transferência com base no produto:


1- Análise percentual de crescimento de vendas por brick: Os bricks são ordenados pelo crescimento de vendas que realizam em comparação com o ano anterior. O valor do crescimento dos bricks nos últimos 10% é calculado como Carryover.


2- Análise R-quadrado: Regressão das vendas dos últimos 2 anos (R2Xc)


3- Análise de blocos vazios: O Carryover é calculado analisando o crescimento das vendas nos blocos que não foram chamados. Este é frequentemente o método mais fácil e mostra a transferência dos resultados de vendas diretas nos blocos vazios devido a diferentes razões (doença, tempo de emprego, ausência de licença). O período de lacuna é um parâmetro importante e os resultados são melhores quando há dados sem promoção por pelo menos 8 a 12 meses. Embora seja consideravelmente simples, eles não são frequentemente utilizados, exceto os blocos com lacunas de longo prazo. Os outros fatores a serem considerados neste estudo são: sazonalidade, o efeito de curto prazo de uma lacuna e o número de blocos vazios, que podem desempenhar um papel importante na validade dos resultados.


Métricas : 

 

  

 

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