Resumo Executivo

Gustavo Luan Barros Lopes; Jéssica Eloá Poletto

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

No cenário contemporâneo de alta competitividade e volume massivo de dados, as organizações buscam incessantemente por soluções eficientes que fundamentem a tomada de decisão. A recorrência de compra emerge como um indicador crucial para a sustentabilidade e o crescimento institucional, uma vez que o custo de adquirir novos clientes é significativamente maior do que o de fidelizar os consumidores já existentes (Kotler e Keller, 2016). Para transformar dados brutos em conhecimentos acionáveis, o Business Intelligence consolida-se como uma ferramenta estratégica indispensável, permitindo que gestores visualizem processos e analisem cenários com agilidade (Turban et al., 2017). No setor sucroalcooleiro, marcado pela volatilidade e sazonalidade, monitorar a recorrência de compra torna-se essencial para o time comercial. A ausência de ferramentas estruturadas dificulta o acompanhamento de clientes inativos e a identificação de padrões de recompra, o que frequentemente ocasiona a perda de volume de negócios. A gestão comercial eficiente demanda a adoção de soluções inovadoras e tecnologias avançadas para manter a competitividade em um mercado cada vez mais exigente (Romero et al., 2021). O uso de sistemas analíticos permite transformar informações dispersas em inteligência de clientes, favorecendo decisões rápidas e assertivas que impactam diretamente a previsibilidade de vendas e o planejamento de ações comerciais (Santos e Ramos, 2009). A integração de ferramentas de análise nos processos empresariais viabiliza a condução de simulações complexas e a avaliação de impactos de forma rápida, fornecendo subsídios sobre o comportamento do consumidor e permitindo a personalização das ofertas (Sharda et al., 2019).

O Business Intelligence constitui um conjunto de tecnologias, processos e metodologias voltados à coleta, tratamento e transformação de dados empresariais em informações úteis à gestão. Tais sistemas integram bases de dados e ferramentas analíticas para apoiar o processo decisório, funcionando como um mecanismo integrado capaz de converter dados em conhecimento aplicável às ações corporativas (Howson, 2014). A essência dessa tecnologia reside em disponibilizar a informação adequada no momento oportuno, potencializando a capacidade de resposta organizacional. O acesso interativo aos dados oferece aos gestores o suporte essencial para a otimização de processos, redução de custos e eliminação de redundâncias, fundamentando as escolhas em informações concretas em vez de percepções subjetivas (Primak, 2008). A utilização de painéis interativos e relatórios dinâmicos permite o acompanhamento de indicadores críticos de desempenho, favorecendo estratégias mais direcionadas e eficazes (Sharda et al., 2019). Na gestão de vendas, o conceito de recorrência de compra assume papel central, sendo a base da fidelização e um dos pilares do marketing moderno. Um cliente que retorna para comprar repetidamente gera receita contínua e se transforma em um ativo valioso para a marca. A capacidade de reter clientes é um indicador poderoso da saúde financeira de uma empresa, provando que houve o estabelecimento de um vínculo de confiança que supera a mera transação comercial (Reichheld, 1996).

Embora a aquisição de novos clientes seja vital para a expansão de mercado, a retenção destaca-se como a estratégia de maior custo-benefício, pois manter clientes atuais é geralmente mais fácil e menos oneroso do que conquistar novos (Sewell e Brown, 1990). A retenção proporciona um fluxo de receita mais previsível e estável, otimizando os custos de marketing e impulsionando a lucratividade a longo prazo, visto que clientes fiéis tendem a ser menos sensíveis a preços (Kumar, 2008). Para mensurar a eficácia dessas estratégias, indicadores como a taxa de evasão, ou churn rate, tornam-se indispensáveis, sinalizando possíveis falhas na gestão do relacionamento (Bhattacharya, 2011). Em contrapartida, a taxa de recompra indica o sucesso em criar experiências positivas que incentivam o retorno do consumidor (Griffin, 1995). Outro indicador fundamental é o Lifetime Value, que representa o valor financeiro total gerado por um cliente durante seu relacionamento com a companhia, orientando decisões estratégicas para maximizar a rentabilidade (Reinartz e Kumar, 2002). O monitoramento manual desses indicadores em grandes carteiras de clientes apresenta desafios intransponíveis, sendo um processo demorado e propenso a erros que dificulta a identificação de padrões em tempo hábil. A falta de integração dos pontos de contato impede a criação de estratégias proativas e personalizadas, reforçando a necessidade de soluções tecnológicas que automatizem a coleta e a análise de dados (Chen e Popovich, 2003).

A gestão de vendas moderna migra de uma abordagem baseada em intuição para uma estratégia impulsionada por dados. Ferramentas analíticas permitem segmentar clientes com base em critérios de frequência, valor e recência, automatizando técnicas tradicionais de análise (Kotler e Keller, 2016). A análise visual e interativa proporciona clareza na descoberta de correlações ocultas, como a propensão de clientes a comprar produtos complementares em determinados períodos (Sharda et al., 2019). O monitoramento histórico de transações possibilita a construção de modelos preditivos capazes de antecipar comportamentos e apoiar o planejamento estratégico (Davenport, 2014). Organizações que adotam análises avançadas melhoram significativamente a acurácia de suas previsões, resultando em alocação de recursos mais eficiente (Hochstein et al., 2023). Ao acompanhar quedas na frequência de compras, os sistemas podem gerar alertas proativos, permitindo que as equipes de vendas atuem preventivamente na retenção. O uso estratégico de dados para personalização da experiência do cliente é um diferencial relevante na economia digital (Loveman et al., 2007). Organizações que estruturam uma cultura analítica tendem a tomar decisões mais rápidas e reduzir desperdícios (Howson, 2014). A automatização de análises via painéis interativos substitui relatórios estáticos, liberando a equipe para focar em ações de relacionamento e estratégias de crescimento (Sharda et al., 2019).

Para investigar como a implementação de uma ferramenta de Business Intelligence pode melhorar a gestão da recorrência de compra, a pesquisa foi delineada como aplicada, do tipo estudo de caso único, sob uma abordagem quantitativa (Gil, 2024). O estudo focou em uma companhia do setor sucroalcooleiro com 45 anos de atuação e mais de 5000 colaboradores. Tradicionalmente voltada ao modelo de negócios entre empresas, a organização expandiu suas operações para o varejo, passando a atender milhares de clientes em diversos estados brasileiros. Essa expansão exigiu um acompanhamento rigoroso da recorrência de compra devido à pulverização da base de clientes. Os dados foram obtidos a partir do sistema de planejamento de recursos empresariais da companhia, por meio de relatórios padronizados de vendas e faturamento. A extração histórica contemplou o período de janeiro de 1022 a julho de 2025, garantindo a abrangência temporal necessária. Extrações incrementais diárias asseguraram a atualização contínua do conjunto de dados, que foram exportados em arquivos de planilhas eletrônicas com nomenclatura padronizada para controle de versão e rastreabilidade. As variáveis coletadas incluíram a identificação do pedido, data de emissão, código e descrição do cliente, código e descrição do produto, quantidade, valor unitário, valor total, representante comercial e região de venda.

O tratamento dos dados envolveu a padronização de formatos de datas e valores numéricos, a conversão de tipos de variáveis e a normalização de textos para evitar divergências de preenchimento. Registros duplicados e colunas irrelevantes foram eliminados, assim como documentos que não representavam vendas efetivas, tais como notas de devolução, doações, remessas para conserto e cancelamentos. A qualidade da base foi verificada por testes de consistência, conferindo a obrigatoriedade de campos críticos e a integridade dos valores totais por pedido. Registros com valores atípicos de quantidade ou preço foram analisados e removidos quando confirmados como inconsistências. Após o tratamento, os dados foram integrados ao software Power BI Desktop para a construção de painéis analíticos. A ferramenta foi selecionada por sua capacidade de integrar diferentes fontes e permitir atualizações automáticas. O processo de modelagem definiu relacionamentos entre tabelas e criou medidas complexas utilizando expressões de análise de dados. A métrica de recorrência de compra foi estabelecida considerando como recompra válida as aquisições realizadas por um mesmo cliente dentro de um intervalo de até 90 dias em relação à transação anterior. Essa lógica foi implementada diretamente no modelo, garantindo a automatização do indicador em tempo real.

A construção dos painéis priorizou a clareza visual, destacando relatórios segmentados por cliente, região, representante comercial e produto. Foram utilizados indicadores consolidados de volume de vendas, faturamento e taxa de recompra, além de gráficos para comparações temporais. As análises focaram na compreensão do comportamento de recompra e na identificação de padrões relevantes para a gestão comercial. Indicadores descritivos revelaram o número de clientes ativos e inativos, a frequência de recompra e a distribuição regional das vendas. Filtros interativos permitiram explorar variações de desempenho entre grupos de clientes, identificando tendências associadas a perfis específicos com o objetivo de monitorar o risco de evasão. A abordagem exploratória facilitou a identificação de correlações que não seriam observadas em relatórios estáticos, traduzindo dados brutos em informações acionáveis (Creswell, 2010). O procedimento adotado permitiu examinar de forma abrangente o ciclo de relacionamento com a carteira ativa, servindo como referência para a avaliação do desempenho da gestão comercial e para a sustentação das discussões sobre a retenção de clientes.

A base consolidada revelou um universo de 3194 clientes ativos e um volume total de 17254 pedidos processados no período. O ticket médio das transações fixou-se em R$ 1.234,52, com a operação sendo suportada por 24 representantes comerciais e um portfólio de 35 produtos. A análise detalhada da carteira evidenciou que a distribuição de clientes ativos e inativos não ocorreu de forma homogênea entre as regiões. O Centro-Oeste apresentou a maior taxa de clientes ativos, atingindo 80%, seguido pela região Sul com 75% e Sudeste com 74%. Em contraste, o Nordeste registrou a menor proporção de clientes ativos, com 67%, enquanto o Norte apresentou desempenho intermediário, com taxas variando entre 69% e 71% dependendo do representante comercial responsável. Essa heterogeneidade demonstrou que fatores regionais e a atuação individual dos representantes impactam diretamente na manutenção da carteira. A identificação desses padrões é essencial para orientar ações comerciais direcionadas, priorizando regiões com maior risco de evasão, o que configura um diferencial competitivo (Loveman et al., 2007).

No que tange aos clientes inativos, a análise do tempo decorrido desde a última compra permitiu classificar o nível de risco associado a cada grupo. Dos 205 clientes inativos identificados em um recorte específico, 81 casos estavam sem realizar compras há um período entre 181 e 360 dias, representando o grupo de maior risco de evasão definitiva. Outros 68 clientes estavam inativos há um período entre 121 e 180 dias, enquanto 56 clientes compunham o grupo de inativos recentes, com 91 a 120 dias sem aquisição. A concentração significativa nas faixas de inatividade prolongada sugeriu que o afastamento da base ocorre de forma gradativa, oferecendo uma janela crítica para estratégias de reativação antes que o vínculo comercial seja totalmente rompido. Regionalmente, o Sudeste concentrou os maiores volumes de inatividade em todas as faixas temporais, reforçando a necessidade de atenção especial ao modelo de atendimento nessa localidade. A identificação dessas faixas forneceu insumos para o direcionamento de políticas de relacionamento, onde clientes em inatividade recente foram abordados com incentivos de curto prazo, enquanto aqueles com inatividade prolongada demandaram ações de maior atratividade, confirmando o papel do Business Intelligence em transformar dados brutos em inteligência estratégica (Howson, 2014).

A segmentação por produto também revelou variações claras na taxa de recompra. O Produto A apresentou alta fidelidade nas regiões Sudeste e Nordeste, com taxas de recompra de 85% e 80%, respectivamente. Por outro lado, o Produto B registrou taxas inferiores a 50% nas regiões Norte e Nordeste, indicando a necessidade de estímulos específicos ou ajustes na oferta para esses mercados. A análise conjunta das dimensões de região e produto evidenciou que o comportamento de recompra não é uniforme, sendo influenciado por características locais e especificidades de cada item. O monitoramento mensal da frequência de compras ao longo de 2024 permitiu observar a cadência das transações e identificar os meses em que o cliente deixou de comprar. Enquanto alguns clientes mantiveram um comportamento estável, outros apresentaram oscilações marcantes, alternando entre períodos ativos e inativos. Essas variações ofereceram insumos valiosos para a gestão comercial identificar momentos de retração no relacionamento e investigar as causas da quebra da recompra. O monitoramento visual periódico amplia a capacidade preditiva e possibilita intervenções rápidas, permitindo que a equipe direcione esforços para clientes com lacunas de compra acima da média (Sharda et al., 2019).

Como complemento à análise de recorrência, o desenvolvimento de uma métrica de pontuação de churn permitiu mensurar a probabilidade de um cliente tornar-se inativo. Esse indicador combinou dados de recência, frequência e ticket médio, resultando em uma pontuação de 25 a 85. Pontuações entre 25 e 44 indicaram baixo risco de evasão, com padrões de recompra consistentes. A faixa entre 45 e 64 representou risco médio, exigindo acompanhamento devido a oscilações na frequência. Já a faixa entre 65 e 85 sinalizou alto risco, com forte probabilidade de inatividade caso não houvesse ação imediata de retenção. O uso de padrões visuais de cores facilitou a identificação imediata dos clientes em situação crítica. A análise agregada da base revelou que 42% dos clientes estavam em situação de baixo risco, compondo a base estável da companhia. Entretanto, 22% encontravam-se em alto risco, representando um contingente suscetível à evasão que poderia ocasionar perdas significativas de faturamento. O grupo intermediário, com 36% da base, constituiu uma zona de atenção, com clientes em situação de instabilidade que poderiam migrar para qualquer um dos extremos. Essa segmentação clara do risco é fundamental para o acompanhamento contínuo e a mitigação de impactos negativos (Verbraken et al., 2012).

A aplicação prática do monitoramento envolveu uma força-tarefa composta por analistas e representantes comerciais para monitorar continuamente o comportamento da carteira. As ações implementadas incluíram contatos diretos personalizados, pesquisas de satisfação, ofertas segmentadas e visitas comerciais estratégicas. Durante o período de acompanhamento de uma amostra de 300 clientes entre fevereiro e julho de 2025, observou-se uma redução gradual na pontuação de risco. Aproximadamente 40% dos clientes da amostra apresentaram redução significativa no risco de evasão, respondendo positivamente às intervenções da equipe. Outros 30% mantiveram-se estáveis e 30% registraram leve aumento no risco, geralmente associado a dificuldades comerciais específicas ou períodos sazonais sem compras. A distribuição geográfica da amostra garantiu a representatividade dos resultados em diferentes contextos regionais. A redução observada na pontuação de risco reforça a aplicabilidade do modelo e sua capacidade de orientar ações preventivas assertivas. A experiência prática confirmou a viabilidade da solução e sinalizou a necessidade de aperfeiçoamento contínuo, especialmente na personalização das estratégias e na integração dos dados à rotina comercial diária.

A dinâmica de recompra é influenciada por uma multiplicidade de fatores, desde aspectos regionais até o perfil individual dos representantes e dos produtos comercializados. A introdução de métricas preditivas ampliou a capacidade analítica da organização, possibilitando a detecção antecipada de riscos de forma ágil. Essa abordagem marca a transição de um modelo reativo para uma postura proativa, alinhada às práticas contemporâneas de gestão de relacionamento com clientes. A consolidação de dados históricos em painéis interativos facilitou a visualização de informações que anteriormente estavam restritas a relatórios manuais fragmentados. O modelo desenvolvido mostrou-se aplicável a diferentes contextos organizacionais, oferecendo um suporte estratégico para empresas que buscam aprimorar a gestão comercial por meio da inteligência de dados. A análise de dados não deve ser vista apenas como um suporte operacional, mas como um instrumento capaz de orientar decisões, reduzir riscos e potencializar oportunidades de crescimento sustentável (Hochstein et al., 2023). A utilização de ferramentas tecnológicas para automatizar a análise de grandes volumes de dados permite que a gestão foque em ações de alto impacto, fortalecendo o engajamento e a fidelização da base de clientes em mercados altamente voláteis.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, demonstrando que a implementação de uma ferramenta de Business Intelligence melhora significativamente a gestão da recorrência de compra ao fornecer dados precisos e automatizados para a tomada de decisão. A aplicação do modelo permitiu a identificação clara de padrões de recompra e a segmentação de clientes por níveis de risco, resultando em uma redução de 40% no risco de evasão dentro da amostra monitorada. A integração entre tecnologia e análise de dados consolidou um ambiente de apoio à decisão que superou as limitações dos acompanhamentos manuais, promovendo maior previsibilidade de vendas e eficiência na retenção de clientes. O uso de indicadores como o Churn Score e a análise regionalizada conferiu à gestão comercial a capacidade de agir preventivamente, fortalecendo a fidelização e criando uma vantagem competitiva sustentável frente à pulverização do mercado varejista.

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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Gestão de Vendas do MBA USP/Esalq

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