( PDF ) Análise do acúmulo da demanda logística no final do período de comercialização: um modelo de dinâmicas de distema para o setor de bens de consumo brasileiro

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS – UNICAMP

FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL, ARQUITETURA E

URBANISMO

Análise do acúmulo da demanda logística no

final do período de comercialização: um modelo

de Dinâmicas de Sistema para o setor de bens de

consumo brasileiro

Lars Meyer Sanches

Campinas

2009

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UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS – UNICAMP

FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL, ARQUITETURA E URBANISMO

Lars Meyer Sanches

Análise do acúmulo da demanda logística no final do período de

comercialização: um modelo de Dinâmicas de Sistema para o setor de

bens de consumo brasileiro

Orientador: Prof. Dr. Orlando Fontes Lima Júnior

Campinas

2009

Tese apresentada à Comissão de

Pós-Graduação da Faculdade de

Engenharia Civil, Arquitetura e

Urbanismo, da Universidade Estadual

de Campinas, como parte dos

requisitos para obtenção do título de

Doutor em Engenharia Civil, na área

de concentração de Transportes.

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FICHA CATALOGRÁFICA ELABORADA PELA BIBLIOTECA DA ÁREA DE

ENGENHARIA E ARQUITETURA - BAE - UNICAMP

Sa55a

Sanches, Lars Meyer

Análise do acúmulo da demanda

logística no final do período de

comercialização : um modelo de dinâmicas

de distema para o setor de bens de

consumo brasileiro / Lars Meyer Sanches. --

Campinas, SP: [s.n.], 2009.

Orientador: Orlando Fontes Lima Júnior.

Tese de Doutorado - Universidade

Estadual de Campinas, Faculdade de

Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo.

1. Dinâmica de sistemas. 2. Logística.

3. Administração. 4. Transportes. 5.

Desconto. I. Lima Júnior, Orlando Fontes.

II. Universidade Estadual de Campinas.

Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura

e Urbanismo. III. Título.

Título em Inglês: Analysis of logistics demand peak in the end

of the sales period: a system dynamics model for the

brazilian consumer products goods segment

Palavras-chave em Inglês: System dynamics, Logistics,

Business administration, Transportation, Discounts

Dedicatória

A todas as pessoas que me ajudaram neste longo caminho. A minha esposa Bárbara

pelo seu constante apoio e carinho. Aos meus filhos David e Sofia que me trazem uma

grande alegria todas as manhãs. Aos meus pais, José e Renate, que serviram de

exemplo como profissionais na área do ensino e de como criar uma família. Ao meu tio

Rolf que mostrou que o desejo pelo conhecimento deve ser eterno. As minhas irmãs,

Claudia e Simone, que mostram uma grande paixão pelo que fazem.

Agradecimento

Ao meu orientador professor Orlando Fontes Lima Júnior por proporcionar a

combinação ideal de autonomia e direção necessária para se conduzir uma tese de

doutorado.

A Flavia pelas longas reuniões dedicadas a construção do modelo dinâmico.

Ao senhor Roberto por abrir as portas da empresa em que atuou para a realização

deste trabalho.

A todas as pessoas do Laboratório de Aprendizagem em Logística e

Transportes – LALT, por criar um ambiente construtivo de aprendizagem e pelo

constante apoio.

A minha esposa Bárbara que dedicou muitas horas a revisão dos textos e

por agüentar os momentos de stress tão comuns de um processo de doutoramento.

A toda a minha família, pelo amor e incentivo.

“Eu prefiro ser

Essa metamorfose ambulante

Do que ter aquela velha opinião

Formada sobre tudo”

Paulo Coelho / Raul Seixas

vii

Resumo

SANCHES, Lars M. Análise do acúmulo da demanda logística no final do período

de comercialização: um modelo de Dinâmicas de Sistema para o setor de bens de

consumo brasileiro. Campinas: Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e

Urbanismo – UNICAMP, 2009. 287p.Tese (Doutorado) – Faculdade de Engenharia

Civil, Arquitetura e Urbanismo. UNICAMP, 2009.

O problema desta tese é a concentração da demanda logística no final do período de

comercialização no segmento de bens de consumo não-durável. O objetivo deste

estudo é analisar tanto as causas, quanto os impactos deste fenômeno nas diferentes

organizações envolvidas na cadeia de valor. Para isto, será feito um estudo em uma

empresa que possui esta concentração, de tal forma que se possa gerar elementos que

ajudem as organizações a entenderem e lidarem com este fenômeno. O método

adotado foi a modelagem matemática baseada na simulação de Dinâmicas de Sistema

(System Dynamics). Esta abordagem permitiu estudar o problema de uma forma

holística e integrada. Após a realização do estudo, pôde-se concluir que a concentração

da demanda logística no final do mês pode ter sido provocada por uma série de fatores,

sendo que a maioria absoluta deles são fatores endógenos aos agentes. A

concentração da demanda provoca impacto negativo no resultado financeiro da

indústria no longo prazo e impacto neutro no varejo. Foram testadas diversas políticas

capazes de eliminar a concentração da demanda, sendo que algumas delas

apresentaram resultados positivos no longo prazo. Entretanto, todas as políticas que

foram eficazes na eliminação da concentração provocavam impactos negativos no curto

prazo e afetavam um ou mais objetivos departamentais dos agentes. O estudo contribui

para a análise dos efeitos sistêmicos da política de descontos temporários com

freqüência e duração conhecida. Contribui também para o entendimento da importância

de adotar uma abordagem interdisciplinar para lidar com os problemas da gestão da

cadeia de suprimentos e a adequação do uso da Dinâmicas de Sistema como método

para este tipo de problema.

Palavras chave: dinâmica de sistemas, logística, administração, transportes, desconto.

viii

Abstract

SANCHES, Lars M. Analysis of logistics demand peak in the end of the sales

period: a System Dynamics model for the Brazilian consumer products goods

segment. Campinas: Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo –

UNICAMP, 2009. 287p.Thesis (Doctoral) – Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e

Urbanismo. UNICAMP, 2009.

The problem of this thesis is the “peak” of logistics service demand which typically

occurs at the end of the sales period in the consumer products goods segment known

as hockey-stick demand. The objetive is to analyze the cause and impact of this

phenomenon in the different companies involved through the value chain. To

accomplish this goal, the study focused on a particular company where this business

activity occurs on a regular basis in order identify and understand the underlying factors

behind the end of the cycle peak, and how to avoid this behavior. The research

methodology utilized in the thesis was based on the application of mathematical

simulation modeling by using System Dynamics. This approach enabled to achieve a

holistic and integrated view of the problem. From the results of the study it was possible

to conclude that the end of the sales period demand peak could be caused by a series

of factors, the absolute majority of them being endogenous to the agents. The results of

the study show that in the long run, the demand peak has negative impacts in the

financial results of the industry and is neutral for the retailers. Many alternative policies

were identified and simulated to demonstrate the possibility of eliminating the demand

peak. Some of the evaluated policies generated positive financial results in the long run;

however, all of the evaluated policies caused negative impacts on the short term

financial results and affected one or more of the functional objectives of the agents

departments. The research also contributed insight into the holistic effects of temporary

price discounts with known frequency and duration. Utilizing mathematical simulation

modeling and System Dynamics in an interdisciplinary approach to analyzing supply

chain management issues was shown to be beneficial to this thesis and the findings.

Key words: system dynamics, logistics, business administration, transportation,

discounts.

LISTA DE FIGURAS

Página

FIGURA 1 Classificação de relacionamentos...................................................... 10

FIGURA 2 Definições de coordenação, cooperação e colaboração ................... 18

FIGURA 3 Efeito chicote ..................................................................................... 61

FIGURA 4 Processo de definição do método de pesquisa...................................76

FIGURA 5 Classificação das técnicas de modelagem ........................................ 81

FIGURA 6 Círculos causais................................................................................. 85

FIGURA 7 Estoques e Fluxos ............................................................................. 87

FIGURA 8 Modelo de referência......................................................................... 89

FIGURA 9 Testes das hipóteses......................................................................... 92

FIGURA 10 Método utilizado................................................................................. 94

FIGURA 11 Percentual médio de vendas acumuladas ao longo do mês.............. 98

FIGURA 12 Função gráfica de custos de Transporte.......................................... 101

FIGURA 13 Quantidades de produção, vendas e estoque ................................. 103

FIGURA 14 Função Gráfica do impacto da concentração no nível de serviço.... 106

FIGURA 15 Concentração de vendas na última semana da CONSUMO LTDA. 117

FIGURA 16 Agentes do modelo.......................................................................... 119

FIGURA 17 Diagrama de estoques e fluxos físicos ............................................ 120

FIGURA 18 Percentual de vendas do varejo para o consumidor final ................ 123

FIGURA 19 Círculo de balanço Desconto para aumentar as vendas ................. 124

FIGURA 20 Círculo de reforço Esperar para comprar......................................... 125

FIGURA 21 Círculo de reforço Aumento dos custos........................................... 127

FIGURA 22 Círculos de reforço Nível de serviço e Postergar compra................ 128

FIGURA 23 Círculo de reforço Atratividade para o consumidor.......................... 129

FIGURA 24 Círculo de reforço Reação da concorrência..................................... 130

FIGURA 25 Diagrama de sub-sistemas .............................................................. 132

FIGURA 26 Função Gráfica do desconto para atingir a cota .............................. 136

FIGURA 27 Subsistema Fluxo Físico.................................................................. 141

FIGURA 28 Efeito do aumento do lucro prometido na cota ................................ 149

Página

FIGURA 29 Diferença da cota e desconto oferecido........................................... 150

FIGURA 30 Efeito na quantidade comprada com desconto................................ 151

FIGURA 31 Percentual de vendas na última semana......................................... 152

FIGURA 32 Redução nas verbas........................................................................ 153

FIGURA 33 Redução nas compras de reposição................................................ 153

FIGURA 34 Redução preço da CONCORRENTE............................................... 155

FIGURA 35 Perda de vendas para CONCORRENTE......................................... 156

FIGURA 36 Lucro da CONSUMO....................................................................... 158

FIGURA 37 Faturamento total da CONSUMO.................................................... 159

FIGURA 38 Faturamento da CONSUMO junto a PRINCIPAL ............................ 159

FIGURA 39 Vendas da CONSUMO para a PRINCIPAL..................................... 160

FIGURA 40 Vendas totais da CONSUMO........................................................... 161

FIGURA 41 Preço médio de venda da CONSUMO para a PRINCIPAL ............. 161

FIGURA 42 Estoque de produtos CONSUMO na PRINCIPAL ........................... 162

FIGURA 43 Preço médio de venda de produtos CONSUMO na PRINCIPAL para o

CONSUMIDOR.....................................................................................................163

FIGURA 44 Satisfação do comprador da PRINCIPAL ........................................ 164

FIGURA 45 Preço médio de venda de produtos CONCORRENTE na PRINCIPAL

para o CONSUMIDOR.................................................................................. 164

FIGURA 46 Disponibilidade da gôndola na PRINCIPAL..................................... 165

FIGURA 47 Uso de produtos CONSUMO........................................................... 166

FIGURA 48 Custo total da CONSUMO............................................................... 167

FIGURA 49 Custo unitário da CONSUMO.......................................................... 168

FIGURA 50 Custo fixo unitário da CONSUMO.................................................... 168

FIGURA 51 Custo unitário de Logística da CONSUMO com a PRINCIPAL ....... 169

FIGURA 52 Lucro do varejista PRINCIPAL.........................................................170

FIGURA 53 Faturamento total do varejista PRINCIPAL...................................... 170

FIGURA 54 Custo total do varejista PRINCIPAL................................................. 171

FIGURA 55 Volume de vendas totais do varejista PRINCIPAL........................... 171

FIGURA 56 Descontos e verbas obtidas pelo varejista PRINCIPAL................... 172

FIGURA 57 Custos indiretos do varejista PRINCIPAL........................................ 172

FIGURA 58 Giro do estoque do varejista PRINCIPAL ........................................ 174

FIGURA 59 Preço de vendas dos produtos CONSUMO na SECUNDÁRIO….…175

FIGURA 60 Vendas totais no cenário sem desconto.......................................... 193

FIGURA 61 Lucro da CONSUMO no cenário sem desconto .............................. 194

FIGURA 62 Vendas totais no cenário desconto fixo ........................................... 196

FIGURA 63 Custos logísticos unitários ............................................................... 198

FIGURA 64 Vendas mensais da CONSUMO para a PRINCIPAL....................... 199

Página

FIGURA 65 Ganhos do comprador..................................................................... 201

FIGURA 66 Lucro da CONSUMO....................................................................... 206

FIGURA 67 Impacto das políticas no resultado financeiro da CONSUMO ......... 209

xii

LISTA DE TABELAS

Página

TABELA 1 Resultados das políticas alternativas................................................. 183

xiii

LISTA DE FÓRMULAS

Página

FÓRMULA 1 Estoque de Segurança ................................................................. 102

FÓRMULA 2 Estoque do CONSUMIDOR.......................................................... 142

FÓRMULA 3 Desconto adicional........................................................................143

xiv

LISTA DE QUADROS

Página

QUADRO 1 Benefícios da colaboração ................................................................22

QUADRO 2 Motivadores da colaboração..............................................................25

QUADRO 3 Antecedentes da colaboração ........................................................... 31

QUADRO 4 Barreiras da colaboração...................................................................38

QUADRO 5 Etapas da implementação da colaboração........................................ 48

QUADRO 6 Objetivos dos agentes..................................................................... 121

QUADRO 7 Decisões dos agentes ..................................................................... 122

QUADRO 8 Descrição dos cenários ................................................................... 148

QUADRO 9 Alternativas analisadas....................................................................176

QUADRO 10 Síntese dos resultados obtidos...................................................... 185

QUADRO 11 Constatações não testadas ........................................................... 212

QUADRO 12 Observações sobre o método........................................................216

QUADRO 13 Etapas para a implementação.......................................................227

QUADRO 14 Limitações do estudo..................................................................... 228

QUADRO 15 Oportunidades de estudos futuros................................................. 231

SUMÁRIO

Página

1 INTRODUÇÃO.................................................................................................. 1

1.1 Problema e objetivo........................................................................................... 2

2 REFERENCIAL TEÓRICO ............................................................................... 7

2.1 Cadeia e redes de suprimentos..................................................................... 7

2.2 Formatos de relacionamentos....................................................................... 9

2.3 Gestão da cadeia de suprimentos............................................................... 11

2.4 Coordenação entre empresas e mecanismos de controle .......................... 13

2.5 Cooperação, Colaboração e Parcerias........................................................16

2.6 Benefícios da Colaboração ......................................................................... 19

2.7 Motivadores da colaboração........................................................................ 23

2.8 Pré-requisitos da colaboração..................................................................... 26

2.9 Barreiras para a colaboração ...................................................................... 33

2.10 Implementação da Colaboração.................................................................. 42

2.11 Limitações e necessidades futuras de pesquisa ......................................... 50

2.12 Política Comercial........................................................................................ 54

2.13 Impacto da política de descontos temporários na Cadeia de Suprimentos. 60

2.14 Integração Inter-Funcional: Logística e Comercial……………………………63

2.15 Poder e os Métodos de Controle Social...................................................... 67

2.16 Relacionamento entre indústria e o varejo no setor de bens de consumo não-

duráveis do Brasil.................................................................................................. 70

3 MATERIAL E MÉTODO.................................................................................. 75

3.1 Referencial Metodológico............................................................................ 76

3.1.1 Abordagens práticas de pesquisa ............................................................... 76

3.1.2 Modelagem..................................................................................................77

3.1.3 Simulação....................................................................................................81

xvi

Página

3.1.4 Dinâmicas de Sistema................................................................................. 82

3.2 Materiais e Métodos empregados ...............................................................94

3.2.1 Revisão bibliográfica ................................................................................... 95

3.2.2 Experiência profissional............................................................................... 96

3.2.3 Problema de pesquisa................................................................................. 96

3.2.4 Objetivo do modelo...................................................................................... 96

3.2.5 Detalhamento do problema ......................................................................... 97

3.2.6 Coleta de Dados.......................................................................................... 99

3.2.7 Conceituação do sistema .......................................................................... 107

3.2.8 Geração das hipóteses dinâmicas............................................................. 108

3.2.9 Teste de hipóteses..................................................................................... 108

3.2.10 Realização da simulação.......................................................................... 111

3.2.11 Análise dos resultados .............................................................................112

3.2.12 Conclusões e contribuições gerenciais .................................................... 113

4 DESENVOLVIMENTO DO MODELO........................................................... 115

4.1 Objeto de estudo .......................................................................................... 115

4.2 Descrição do modelo.................................................................................... 118

4.2.1Agentes envolvidos e nível de agregação................................................... 118

4.2.2 Objetivos e decisões dos agentes..............................................................121

4.3 Descrição das relações de causalidade ....................................................... 122

4.4 Descrição do modelo computacional............................................................ 131

4.4.1 Subsistema Resultado CONSUMO............................................................ 132

4.4.2 Subsistema Alocação de verbas ................................................................ 133

4.4.3 Subsistema Definição da Cota................................................................... 134

4.4.4 Subsistema Faseamento das vendas CONSUMO..................................... 134

4.4.5 Subsistema Apuração das Vendas CONSUMO..........................................136

4.4.6 Subsistema Preço de Venda...................................................................... 138

4.4.7 Subsistema Nível de Serviço...................................................................... 139

4.4.8 Subsistema CONCORRENTE na PRINCIPAL...........................................139

4.4.9 Subsistema SECUNDÁRIO........................................................................ 140

xvii

Página

4.4.10 Subsistema Fluxo Físico .......................................................................... 141

4.4.11 Subsistema Resultado PRINCIPAL..........................................................144

4.4.12 Subsistema Calendário ............................................................................ 145

4.4.13 Subsistema Produtos não promocionados............................................... 145

4.4.14 Subsistema Vendas última semana ......................................................... 145

4.4.15 Subsistema Custos Logísticos ................................................................. 146

5 RESULTADOS................................................................................................. 147

5.1 Possíveis causas da concentração de vendas.............................................. 147

5.1.1 Aumento do lucro prometido ...................................................................... 148

5.1.2 Redução nas verbas de Marketing, Inovação e ações em loja .................. 152

5.1.3 Queda no mercado..................................................................................... 154

5.1.4 Aumento das vendas da CONCORRENTE................................................ 154

5.1.5 Queda nas compras do varejista................................................................ 156

5.1.6 Expectativa de aumento de preço.............................................................. 157

5.2 Impactos da concentração de vendas........................................................... 157

5.2.1 Impactos para a fabricante CONSUMO ..................................................... 158

5.2.2 Impactos para a varejista PRINCIPAL........................................................ 170

5.2.3 Impactos para o CONSUMIDOR................................................................ 174

5.3 Alternativas de análise .................................................................................. 175

5.3.1 Descrição das alternativas ......................................................................... 176

5.3.1.1 Eliminar os descontos ............................................................................. 177

5.3.1.2 Desconto constante pelo máximo ...........................................................178

5.3.1.3 Desconto logístico................................................................................... 178

5.3.1.4 Negociar no final do mês e fazer entregas no mês seguinte……………..179

5.3.1.5 Datas de fechamento distintas para clientes/regiões .............................. 179

5.3.1.6 Mudar forma de remuneração vendedores ............................................. 180

5.3.1.7 Limitar estoque máximo .......................................................................... 180

5.3.1.8 Criar planos financeiros factíveis............................................................. 180

5.3.1.9 Aumentar flexibilidade da Logística......................................................... 181

5.3.1.10 Criar planos financeiros factíveis e deslocar verbas para ações loja .... 181

xviii

Página

5.3.2 Resultados das políticas avaliadas ............................................................182

6 ANÁLISE DOS RESULTADOS........................................................................ 185

6.1 Síntese dos resultados.................................................................................. 185

6.2 Causas da concentração de vendas ............................................................. 187

6.3 Impactos da concentração de vendas........................................................... 190

6.4 Políticas alternativas ..................................................................................... 192

6.4.1 Eliminar os descontos ................................................................................ 192

6.4.2 Desconto constante pelo máximo .............................................................. 195

6.4.3 Desconto logístico...................................................................................... 197

6.4.4 Negociar no final do mês e fazer entregas no mês seguinte...................... 198

6.4.5 Datas de fechamento distintas para clientes/regiões ................................. 200

6.4.6 Mudar forma de remuneração vendedores ................................................ 200

6.4.7 Limitar estoque máximo ............................................................................. 202

6.4.8 Criar planos financeiros factíveis................................................................ 202

6.4.9 Aumentar flexibilidade da Logística............................................................ 203

6.4.10 Criar planos financeiros factíveis e deslocar verbas para ações.............. 204

6.4.11 Análise geral das alternativas................................................................... 206

7 CONCLUSÕES................................................................................................ 211

7.1 Constatações a serem testadas.................................................................... 212

7.2 Método desenvolvido .................................................................................... 215

7.3 Implicações gerenciais.................................................................................. 222

7.4 Limitações do estudo .................................................................................... 228

7.5 Recomendações para estudos futuros.......................................................... 230

8 REFÊRENCIAS BIBLIOGRAFICAS ............................................................. 237

APÊNDICES........................................................................................................ 259

APÊNDICE 1 Subsistemas.................................................................................. 260

APÊNDICE 2 Equações e variáveis.................................................................... 275

1. INTRODUÇÃO

A concentração da demanda logística no final do período de comercialização é

um problema relevante para muitas empresas, que tem sido pouco estudado no meio

acadêmico. Para abordar este problema será feito um estudo em uma empresa que

possui esta concentração, de tal forma que se possam gerar elementos que ajudem as

organizações a entenderem e lidarem com este fenômeno, sejam amenizando os seus

impactos, seja atacando as suas causas. A seguir, serão feitas descrições do problema

e objetivos escolhidos para esta pesquisa, além de discorrer sobre a relevância do

assunto e descrever a estrutura geral desta tese.

A eficiência e eficácia da atividade de transportes no Brasil dependem de uma

série de fatores como, por exemplo, a qualidade da infra-estrutura de transportes e a

adequada escolha dos modais a ser utilizado. Estes fatores têm sido muito debatidos

tanto na mídia quanto na literatura especializada (COPPEAD, 2002). Entretanto, a

mesma atenção não tem sido dada a um outro fator importante para o setor de

transportes: a distribuição temporal feita pelas empresas produtoras, os chamados

“embarcadores” da demanda pelo serviço de transporte.

Não é raro ver artigos em revistas profissionais falando sobre empresas no

mundo todo que possuem uma concentração de vendas no final do período de

comercialização, isto é, quando uma grande quantidade das entregas de um

determinado período ocorre nos últimos dias ou semanas deste ciclo (SLONE;

MENTZER; DITTMANN, 2007). Este fenômeno ficou popularmente conhecido no

mundo dos negócios como vendas com formato hockey-stick (STERMAN, 2006).

Apesar da concentração de vendas no final do período de comercialização não

ser uma exclusividade desta região, trabalhos (LABAN NETO, 2004) apontam que este

é um fenômeno que ocorre frequentemente no relacionamento entre distintas empresas

de bens de consumo não-duráveis no Brasil e seus canais de distribuição.

Na revisão do conhecimento científico prévio não foram encontrados estudos

sobre este problema. O fato da concentração de vendas no final do período de

comercialização ser um fenômeno pouco estudado, cujos impactos podem estar

afetando um número significativo de empresas no Brasil e no mundo, foi crucial para a

escolha do problema deste estudo. A escolha pelo setor de bens de consumo não-

duráveis brasileiro decorre da constatação feita por Yin (2003) de que a escolha de

cenários extremos pode ajudar na geração de generalizações analíticas.

1.1 Problema e objetivo

O objetivo deste estudo é analisar a concentração da demanda logística no final

do período de comercialização. A análise irá abranger tanto as causas, quanto os

impactos deste fenômeno, de tal forma que seja possível propor políticas alternativas

capazes de gerar um melhor resultado para os agentes envolvidos.

O objetivo desta pesquisa pode ser desmembrado em três questões:

1. Quais são as possíveis causas da concentração de vendas ao final do

período de comercialização?

2. Como esta concentração impacta no resultado de curto e longo prazo

das empresas?

3. Quais são as políticas alternativas que as empresas podem adotar para

reduzir ou eliminar os efeitos negativos destes fatores?

O problema da concentração das vendas no final do período de

comercialização possui relevância tanto para as empresas, quanto para a sociedade

brasileira. A concentração de vendas pode não somente impactar as atividades de

transportes das empresas, mas pode também impactar outras atividades como, por

exemplo: gestão de estoques, armazenagem, movimentação, planejamento de

produção, compras, entre outras. Como estas atividades representam uma grande

parcela dos custos logísticos da empresa (LIMA, 2006), a concentração de vendas

pode representar um significativo aumento dos custos logísticos das empresas. De

acordo com Lima (2006), os custos logísticos brasileiros representavam em 2004 12,6%

do Produto Interno Bruto (PIB) nacional. Por conseqüência, a melhora da concentração

do faturamento pode trazer ganhos para a sociedade brasileira como um todo, seja

através da redução dos preços dos produtos ou através da melhoria da capacidade de

investimento e competitividade das empresas nacionais.

Mas os potenciais impactos da concentração de vendas não são

exclusivamente os custos das empresas. A concentração pode, potencialmente,

impactar a eficácia do atendimento dos pedidos feitos pelos clientes. De acordo com

estudos da COPPEAD (2007), o nível de serviço prestado pelos fabricantes no setor de

bens de consumo tem se tornado um importante critério na avaliação que os clientes

fazem em relação aos seus fornecedores. O baixo nível de serviço pode provocar tanto

a perda de participação do mercado quanto a perda de vendas junto ao consumidor

final trazendo, portanto, uma perda de receita.

Do ponto de vista do desenvolvimento da ciência, este projeto aborda um

problema que não tem sido explorado de forma sistemática e que possui relevância

prática. Além disso, o estudo deste problema pode trazer contribuições teóricas para as

linhas de pesquisa que abordem relacionamentos entre empresas.

Existem duas linhas de pesquisa que possuem estudos correlacionados a este

problema e que serão aproveitadas ao longo deste trabalho como mostra o método

proposto no terceiro capítulo. A primeira linha de pesquisa é da área de gestão da

cadeia de suprimentos (supply chain management) que possui uma grande quantidade

de estudos sobre a variabilidade da demanda nas cadeias de suprimentos, conhecida

por efeito-chicote (bullwhip-effect) (CHEN; PAULRAJ, 2004). Os estudos desta linha de

pesquisa irão nos ajudar a criar hipóteses sobre potenciais impactos da concentração e

dificuldades a serem vencidas na implementação das políticas. No entanto, não foram

encontrados estudos que abordem os efeitos de uma variabilidade que ocorre em um

período específico, constante e conhecido como é o caso abordado nesta pesquisa.

A segunda linha de pesquisa é a de canais de marketing (marketing channels).

Como será visto na revisão da bibliografia, existe um grande número de estudos que

abordam os descontos temporários de preço nas companhias, uma das possíveis

causas da concentração de vendas. Mas não foram encontrados estudos abordando os

descontos temporários com freqüência, duração e período constante e conhecido. Além

disto, foram poucos os estudos (POWER e CLOSS, 1987) que abordaram os impactos

dos diferentes modelos de descontos na cadeia de suprimentos.

Além dos temas propostos, a análise deste problema poderá trazer

contribuições para os estudos que buscam entender os desafios de implementar

relacionamentos colaborativos entre as empresas. Espera-se que o método escolhido

seja capaz de resolver o problema proposto e permita a sua investigação sistemática e

factual (SCHRADER, 1974).

Esta tese está dividida em sete capítulos. No próximo capítulo, será

apresentada a revisão bibliográfica sobre as linhas de pesquisa que mais se aproximam

ao tema deste estudo. No terceiro capítulo, será explicada a escolha do método a ser

empregado. No quarto capítulo, serão descritos os principais elementos do modelo

desenvolvido para o estudo. O quinto capítulo apresenta os resultados do modelo,

sendo seguido pela análise dos resultados e um capítulo com as conclusões do

trabalho.

CAPÍTULO 2 – REFERENCIAL TEÓRICO

O objetivo deste capítulo é apresentar o referencial teórico existente nas duas

principais linhas de pesquisa que circundam o tema deste estudo: o tema de

colaboração dentro da gestão da cadeia de suprimentos (supply chain management) e

os estudos de preços e relacionamento nos canais de marketing (marketing channels).

Antes de discutir os modelos propriamente ditos, iremos passar por alguns conceitos

preliminares importantes para o entendimento do trabalho.

2.1 Cadeia e redes de suprimentos

Cadeia de suprimentos (supply chain) pode ser entendida como “um conjunto

de três ou mais entidades (organizações ou indivíduos) diretamente envolvidos no fluxo

upstream e downstream de produtos, serviços, crédito, e/ou informação da fonte até o

consumidor final” (MENTZER et al., 2001, p. 4). Esta nomenclatura traz uma visão mais

linear e vertical de relacionamentos, onde cada estágio da cadeia é formado por uma

empresa, nas quais os relacionamentos são de exclusividade.

De acordo com Hertz (2006), uma das questões a serem resolvidas pelos

pesquisadores é como delimitar uma cadeia de suprimentos. Segundo ele, não existe

um consenso sobre o tema e a decisão fica a cargo de cada pesquisador mas,

normalmente, busca-se limitar a análise às relações mais relevantes. Ele afirma que na

maioria dos casos ocorre uma sobreposição da cadeia (overlap), isto é, quando

empresas compartilham recursos com outras empresas ou quando atuam em diferentes

mercados. O autor monta uma classificação para as cadeias de suprimentos em relação

à sua extensão, grau de integração e tamanho.

As críticas em relação à visão vertical e linear do conceito de cadeia fizeram

com que diversos autores, principalmente oriundos da escola de pensamento

organizacional, propusessem o conceito de rede de suprimentos (supply network).

Rede de suprimentos foi definida como “um agrupamento de parcerias estratégicas,

onde os membros possuem dependência mútua, compartilham informação proprietária

e tomam decisões em conjunto visando melhoria da coordenação e sincronização do

atendimento das demandas do consumidor” (TAYLOR; TAYLOR; TERHUNE, 2000, p.

57). Podemos ver que é um conceito mais abrangente e adequado para a realidade de

sobreposição mostrada por Hertz (2006). Claro (2004, p.48) define business network

como:

O conjunto de relações de negócios interconectadas – sejam verticais (com

fornecedores e clientes) ou horizontais (colegas, competidores e outras

entidades) – que estejam separadas em sub-grupos e sejam fontes essenciais

de informações que propiciem benefícios para as relações de fornecedor-

cliente em termos de processos, vendas/compras e previsão das ações dos

demais envolvidos.

Porter (1985) introduz o conceito de cadeia de valor (value chain) como um

conjunto de atividades desempenhadas por uma organização, desde as relações com

os fornecedores, ciclos de produção e de venda até a fase da distribuição final. A

cadeia de valor de uma empresa se relaciona com a de seus fornecedores e clientes. O

interessante deste conceito é o enfoque dado ao lado das receitas. O valor da cadeia é

a diferença entre o preço pago pelo consumidor final e os custos totais incorridos pelos

diversos elos da cadeia. O conceito de valor abre espaço para a busca de

relacionamentos ganha-ganha entre os elos da cadeia, onde o valor total que cada elo

retém pode ser aumentado sem o detrimento dos demais elos (PORTER, 1985). Os

conceitos anteriores, implicitamente, enfatizavam o lado dos custos da cadeia. Autores

posteriores (HEIKKILA, 2002) buscaram enfatizar este conceito separando a cadeia da

demanda (demand chain) da cadeia de suprimentos (supply chain).

Para este estudo, serão utilizados os conceitos de que a cadeia não é linear e

de que deve-se gerenciar tanto os aspectos de custos, quanto as receitas geradas junto

ao consumidor final. Nota-se que nos diferentes conceitos é enfatizado o

relacionamento mútuo entre diversas empresas. A seguir será apresentada uma revisão

sobre os tipos de relacionamentos entre empresas.

2.2 Formatos de relacionamentos

Furlan, Romano e Camuffo (2006) acreditam que a escolha do formato de

relacionamento entre empresas deve considerar duas variáveis-chaves: o percentual do

custo dos produtos comprados sobre o custo total e o grau de customização dos

produtos. Existem diversas formas de relacionamento com outros membros da cadeia

(HOPPE, 2001) que podem ser colocadas dentro de uma escala (spectrum) em que, de

um lado estão os relacionamentos de mercado puro (arms lenght) caracterizados por

transações de curto prazo e sem nenhum envolvimento, e do lado oposto, a integração

vertical. Os relacionamentos chamados de colaborativos estão em posições

intermediárias desta escala. Nesta mesma linha, Rinehart et al. (2004) propõem uma

classificação para o tipo de relacionamento entre empresas, composta de sete

categorias partindo de relações não estratégicas até alianças (Figura 1).

Figura 1 – Classificação de relacionamentos - Adaptado de Rinehart et al. (2004)

Dyer, Cho e Chu (1998) sugerem que as empresas não devem utilizar uma

estratégia padrão de relacionamento com fornecedores e que os fornecedores devem

ser segmentados de acordo com o relacionamento a ser utilizado. Lee (2002)

argumenta sobre a necessidade de usar diferentes estratégias de gestão da cadeia de

suprimentos. Cooper et al. (1997), tomando como base trabalhos realizados na área de

suprimentos, afirmam que nem todos os relacionamentos de uma empresa devem ser

colaborativos. Fatores como, por exemplo, as características do mercado de

fornecedores e dos produtos e/ou serviços sendo transacionados podem fazer com que

a criação de um relacionamento colaborativo possa não ser necessária, ou até mesmo

desejável. O mesmo é dito por Coughlan et al. (2002) em relação ao formato de

relacionamento das indústrias com seus canais de distribuição. Para os autores,

existem vários formatos possíveis de relacionamento.

Os estudos apresentados neste tópico apontam que, apesar de haver muitos

autores que acreditam que o relacionamento colaborativo seja o melhor a ser adotado e

que, portanto, é parte fundamental da melhoria da gestão da cadeia de suprimentos, o

formato de relacionamento entre empresas não precisa ser necessariamente um

formato colaborativo.

Transações

não estratégicas

Relacionamentos

administrados

Relacionamentos

contratuais

Relacionamentos

contratuais

especiais

Parcerias

Joint ventures

Alianças

2.3 Gestão da cadeia de suprimentos

A origem do conceito de gestão da cadeia de suprimentos está nos estudos

pioneiros de Jay Forrester (1961) sobre os efeitos das decisões tomadas por uma

empresa sobre o restante da cadeia. Estes efeitos ficaram mais conhecidos como efeito

chicote (bullwhip-effect) (CHEN; PAULRAJ, 2004). Esta nomenclatura é utilizada para

representar a dinâmica de uma cadeia de suprimentos, em que uma pequena variação

na demanda do consumidor final pode provocar grandes flutuações nos elos mais a

montante da cadeia. Lee, Padmanabhan e Whang (2004) apontam as principais causas

do efeito chicote como sendo: distorção da previsão, pedido em lote, flutuação de

preços e a busca por impedir a falta de produtos. Paik e Bagchi (2007) concluem que

uma das principais causas do efeito chicote é a variação nos preços. Para minimizar os

impactos do efeito chicote, surge a necessidade de gerir, de forma coordenada, as

empresas integrantes da cadeia de suprimentos.

O termo gestão da cadeia de suprimentos propriamente dito apareceu na

literatura pela primeira vez na década de oitenta (OLIVER; WEBBER, 1982). Os autores

mostram que ao longo destes mais de 25 anos surgiu uma série de definições para o

termo. De acordo com o Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP),

antigo Council of Logistics Management (CLM), um conceituado conselho de

profissionais e acadêmicos da área, gestão da cadeia de suprimentos:

abrange o planejamento e gerenciamento de todas as atividades envolvidas no

fornecimento, conversão, e todas as atividades de gerenciamento da Logística.

Além disso, inclui também coordenação e colaboração com membros da

cadeia, que podem ser fornecedores, intermediários, provedores de serviços

terceirizados e clientes. Na sua essência, gestão da cadeia de suprimentos

integra o gerenciamento do fornecimento e da demanda dentro e entre as

companhias. (GIBSON; MENTZER; COOK, 2005, p.22)

Dentro da área de pesquisa de relacionamentos sob a ótica da gestão da

cadeia de suprimentos existe uma linha de estudos conhecida como supply network

coordination. De acordo com Chen e Paulraj (2004) esta linha busca aplicar os modelos

tradicionais de estoques e planejamento da produção feitos no ambiente interno das

empresas para o âmbito de relacionamentos entre empresas. Os pesquisadores usam

métodos de modelagem matemática através de ferramentas de otimização e, às vezes,

simulação. Eles acreditam que a modelagem matemática é adequada para ambientes

pré-determinados com poucas variáveis de decisão e pressupostos extremamente

restritivos, entretanto, essa ferramenta é inadequada para situações mais complexas

como as das cadeias de suprimentos. Os autores também criticam a falta de

generalização para os modelos matemáticos usados.

Mas, os estudos de relacionamento entre empresas não são feitos

exclusivamente por pesquisadores da linha da gestão da cadeia de suprimentos

(CLARO, 2004). De acordo com este autor, as teorias de redes (GRANOVETTER,

1973), custos de transação (WILLIANSON, 1975), teoria dos contratos (MACNEIL,

1978) e canais de marketing (COUGHLAN et al., 2002) também trazem importantes

contribuições para o tema. Halldorsson et al. (2007) mostram as dificuldades de se criar

uma teoria da gestão da cadeia de suprimentos e acreditam que a assimilação de

abordagens distintas pode ajudar neste processo. Os autores citam quatro abordagens:

custos de transação (WILLIANSON, 1985), agente-principal (EISENHARDT, 1989),

teoria dos recursos (PRAHALAD e HAMEL, 1990) e teoria das redes (OLIVER, 1990)

Neste trabalho, serão mesclados conceitos e teorias criadas por diferentes

linhas de pesquisa. A seguir, serão detalhados os conceitos de coordenação e

colaboração, conceitos muitas vezes utilizados como sinônimos.

2.4 Coordenação entre empresas e mecanismos de controle

Para entender a coordenação entre as empresas, é importante compreender o

conceito de mecanismos de controle. Mecanismos de controle são usados para definir

as ações dos participantes individuais da cadeia de suprimentos de forma que suas

decisões estejam alinhadas com os objetivos da cadeia como um todo (FUGATE;

SAHIN; MENTZER, 2006). Estes mecanismos buscam evitar decisões sub-ótimas

(FORRESTER, 1961), o que Spenger (1950) chamou de double marginalization, isto é,

quando o varejista não se preocupa com a margem de lucro do fabricante ao tomar

suas decisões. Wong, Johansen e Hvolby (2004) fazem uma análise dos problemas de

integração e conclui que os estudos sobre o tema têm como origem a teoria das

organizações, teoria econômica e a área de gestão de operações.

Fugate, Sahin e Mentzer (2006) afirmam que existem diversos fatores

importantes para escolher o mecanismo a ser adotado: grau de confiança,

comprometimento, existência de normas cooperativas, dependência, compatibilidade

organizacional, participação da alta gerência e orientação para cadeia de suprimentos.

Mentzer et al. (2001, p.11) chamam de orientação para a cadeia de suprimentos (supply

chain orientation) o “reconhecimento por uma organização das implicações sistêmicas e

estratégicas das atividades táticas envolvidas no gerenciamento dos diversos fluxos na

cadeia de suprimentos”. Este conceito envolve a existência de uma visão sistêmica da

cadeia, esforços cooperativos para sincronizar as competências internas e externas da

empresa e foco na geração de valor para o cliente. Outro antecessor dos mecanismos

de coordenação é o nível de conhecimento de cada organização, capacidade e

predisposição para o compartilhamento de informações, novas tecnologias e processos

(ELLINGER; ELLINGER e KELLER, 2002).

Fugate, Sahin e Mentzer (2006) dividem os mecanismos de controle em três

grupos: mecanismos de preço, mecanismos de não-preço e coordenação de fluxos. O

primeiro grupo, os mecanismos de preço, buscam melhorar a performance da cadeia

através do alinhamento dos incentivos do cliente com mudanças na “precificação”. A

“precificação” pode ser baseada em: descontos por quantidade (GERSTNER; HESS,

1995); recompra e retorno (PASTERNACK, 1985); e two-part tarif - todas as unidades

ou volume incremental (WENG, 1995). Cachon e Lariviere (2005) mostram os

benefícios e limitações dos contratos de compartilhamento de receita (revenue-sharing)

como mecanismo de controle entre empresas. A principal limitação apontada está em

não incentivar os esforços de venda por parte dos varejistas. Em pesquisa empírica,

Fugate, Sahin e Mentzer (2006) apontam que os executivos entrevistados, todos da

área de Logística, foram contra a política de descontos, pois geram perturbações na

cadeia (LEE; PADMANABHAN; WHANG, 1997).

Os mecanismos chamados de não-preço também são apontados como

capazes de melhorar a performance da cadeia (ANDERSON; WEITZ, 1992; BERGEN;

SHANTANU; WALKER Jr.,1992; HEIDE, 1994). Os mais conhecidos são contratos de

flexibilidade de quantidade, verbas promocionais, propaganda cooperativa e acordos de

exclusividade (ANDERSON; WEITZ, 1992). A pesquisa feita por Fugate, Sahin e

Mentzer (2006) mostra que os executivos de Logística também foram contra este tipo

de mecanismo, pois geram custos adicionais na cadeia.

O terceiro grupo de mecanismo, apontado como o preferido pelos profissionais

de Logística pesquisados por Fugate, Sahin e Mentzer (2006), é o de coordenação de

fluxos. Malone e Crowston (1994) definem coordenação como “gerenciar dependências

entre atividades”. Payan (2007) faz uma ampla revisão bibliográfica dentro da escola de

dinâmica das organizações (STHETH; GARDNER; GARRETT, 1998) para buscar

entender o significado do conceito de coordenação. Para o autor, coordenação é

entendido como “diversas atividades compartilhadas que ocorrem entre organizações”

(PAYAN, 2007, p. 228). Entre os exemplos deste tipo de mecanismos, estão os

processos de Vendor Management Inventory (VMI), Quick Response (QR),

Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR) e postergação

(ANGULO; NATCHTMANN; WALLER, 2004). Os autores afirmam que, para que estes

mecanismos possam funcionar, é preciso gerenciar a complexidade e buscar o

envolvimento multifuncional e a padronização (FUGATE; SAHIN; MENTZER, 2006).

Danese (2007) mostra que o grau de utilização do CPFR varia de acordo com

as características dos produtos, do formato do relacionamento entre as empresas e do

grau de desenvolvimento das empresas. Dorling, Scott e Deakins (2006) propõem uma

metodologia para definir se vale ou não a pena implementar o VMI. A metodologia é

composta de três etapas: entendimento da indústria, avaliação do nível de competição

e lucratividade e adoção de relacionamentos colaborativos.

Hoppe (2001) aponta que a coordenação pode acontecer nos fluxos físicos, de

informação ou crédito. A coordenação pode ser feita através de diferentes estruturas

organizacionais: centrada em uma empresa (o chamado capitão da cadeia), informal,

baseado em um consórcio, operador logístico, entidade legal separado ou através da

integração vertical completa. Sahin e Robinson (2002) relatam dois tipos de sistemas de

coordenação: centralizado e descentralizado.

De acordo com Fugate, Sahin e Mentzer (2006), existe uma grande diferença

entre o que é discutido nos artigos acadêmicos sobre coordenação e o que as

empresas estão fazendo e consideram útil. Os autores afirmam que existe um

desconhecimento por parte dos acadêmicos sobre o que as empresas fazem

atualmente e sugere que acadêmicos e executivos devam trabalhar mais próximos para

avaliar os mecanismos de coordenação na prática. Ele propõe uma maior quantidade

de testes empíricos.

Holweg et al. (2005) afirmam que um dos motivos do insucesso das iniciativas

de integração da cadeia de suprimentos é a escolha inadequada dos mecanismos de

coordenação a serem utilizados. Os autores lembram que devem ser considerados

fatores como a dispersão geográfica dos clientes e fornecedores, o comportamento da

demanda e as características dos produtos.

Neste estudo, será adotada a definição proposta por Payan (2007), onde

coordenação é entendida como “diversas atividades compartilhadas que ocorrem entre

organizações” (PAYAN, 2007, p. 228). A seguir, será apresentada uma discussão sobre

os conceitos de cooperação, colaboração e parcerias.

2.5 Cooperação, Colaboração e Parcerias

Payan (2007, p.228) define cooperação como “uma orientação que reflete o

espírito de boa vontade de uma organização trabalhar em conjunto com outra

organização”. A existência de coordenação não implica necessariamente a existência

de cooperação e vice-versa (PAYAN, 2007). O mesmo vale para o fato de que a

existência de uma orientação para cooperação não garante que haverá condições

necessárias para que ocorra coordenação. Golicic e Mentzer (2005) fazem uma

separação semelhante, mas usando os termo magnitude e tipo de relacionamento.

Magnitude do relacionamento é entendida como sendo “o nível ou extensão de

proximidade ou força do relacionamento entre organizações” (GOLICIC;MENTZER,

2005, p.48). O tipo de relacionamento é definido como o grupo ou classe de

relacionamentos que compartilham características de governabilidade em comum e que

são operacionalizadas através de variações das categorias primárias de relacionamento

de mercado puro, cooperativo e integrado (BOVE; JOHNSON, 2001; GOLICIC;

FOGGIN; MENTZER, 2003). Bove e Johnson (2001) relatam ainda que a magnitude do

relacionamento pode ser subdividida nos componentes de confiança, comprometimento

e/ou dependência. Golicic e Mentzer (2006) apontam para a necessidade de obter um

alto nível nestas três vertentes para entrar em um relacionamento colaborativo.

Os termos de cooperação e coordenação muito se assemelham à forma com

que autores distintos empregam os conceitos de colaboração e parceria. Min et al.

(2005, p.245) definem colaboração como sendo “uma cultura de trabalho em conjunto

com outras empresas visando um conjunto de objetivos comuns que tragam benefícios

para o relacionamento de parceria.” Esta definição se aproxima mais ao conceito de

cooperação. Mentzer et al. (2001, p. 15) definem colaboração como sendo “empresas

trabalhando em conjunto para atingir objetivos comuns. Colaboração é caracterizado

pelo compartilhamento de informações, conhecimento, riscos e lucros.” A definição de

Mentzer et al. (2001) não faz a distinção entre coordenação e cooperação.

Barratt (2004a) aponta quatro elementos da colaboração: cultura colaborativa

buscando a quebra dos chamados “silos funcionais”; confiança e comprometimento

interno e externo; benefícios mútuos compartilhados; e troca de informação. Ele define

colaboração como “uma cultura de trabalho em conjunto com outras empresas visando

um conjunto de objetivos comuns que tragam benefícios para o relacionamento de

parceria” (BARRATT, 2004a, p. 245).

Lambert, Emmelhainz e Gardner (1999, p. 166) definem parceria como “uma

relação de negócios customizada baseada em confiança mútua, transparência, riscos e

benefícios compartilhados que resultem em uma performance dos negócios maior do

que a obtida se as empresas estiverem trabalhando de forma isolada”. Fynes, Burca e

Voss (2005, p. 3305) definem qualidade de um relacionamento na cadeia como “o grau

com que ambos os parceiros de uma relação estão envolvidos em uma relação ativa e

de longo prazo baseando-se na confiança, adaptabilidade, comunicação e cooperação”.

Tanto a definição de parceria quanto a de qualidade do relacionamento não fazem a

distinção entre coordenação e cooperação.

Nota-se que não existe um consenso sobre a definição de alguns termos

fundamentais para a gestão da cadeia de suprimentos. Isto pode ser muito perigoso no

momento de tentar construir teoria. Muitos autores usam diferentes definições em suas

pesquisas, o que pode levar a problemas na comparação de resultados.

Para este estudo, será adotada a definição proposta por Payan (2007) que

define cooperação como “uma orientação que reflete o espírito de boa vontade de uma

organização trabalhar em conjunto com outra organização”. Esta definição foi escolhida

por deixar claro que a coordenação pode ser obtida através do uso da força (poder de

barganha) ou através da cooperação. Esta distinção pode ser importante para o

entendimento dos antecedentes necessários para criar relacionamentos coordenados.

Analisando as diferentes definições de colaboração entende-se que a

colaboração é um relacionamento coordenado e cooperativo. De acordo com esta

definição, relacionamentos de coordenação através do uso da força não podem ser

considerados colaborativos. O mesmo vale para empresas que possuem a intenção de

cooperar, mas não conseguem implementar as atividades conjuntas. Para este estudo,

será adotado que os conceitos de colaboração e parceria são sinônimos, mas distintos

do conceito de coordenação e cooperação (vide Figura 2). O conceito de colaboração a

ser adotado será de Vieira (2006, p.20):

colaboração significa que duas ou mais empresas trabalham juntas ao longo

do tempo (com base na confiança, flexibilidade, reciprocidade e

interdependência, comprometimento, comunicação aberta, conhecimento do

parceiro e no longo tempo) por meio de decisões conjuntas, compartilhamento

de informações logísticas e comerciais, custos e benefícios, e com objetivo de

atender às necessidades dos clientes.

Figura 2 – Definições de coordenação, cooperação e colaboração

Existe uma tendência por parte de vários acadêmicos e consultores, mostrada

inclusive pela própria definição de gestão da cadeia de suprimentos, em incentivar a

ampliação dos relacionamentos colaborativos, ou melhor, incentivar a coordenação

COORDENAÇÃO

COLABORAÇÃO OU

PARCERIA

COOPERAÇÃO

através da cooperação. A disseminação de diversos benefícios em relação a este tipo

de relacionamento pode ajudar a entender esta tendência. A seguir, serão relacionados

alguns benefícios, motivadores, antecedentes e barreiras das iniciativas de

colaboração.

2.6 Benefícios da Colaboração

Antes de apresentar os benefícios obtidos com a implementação de

relacionamentos colaborativos, é interessante conceituar o termo valor do

relacionamento, definido como “a diferença entre a percepção de benefícios obtidos e

os custos necessários do relacionamento” (GOLICIC; MENTZER, 2006, p. 87). O valor

da colaboração é, portanto, a diferença entre ganho com a colaboração e o ganho sem

a colaboração. Segundo os autores, os ganhos podem ocorrer das seguintes formas:

receitas mais altas, custos menores e maior vantagem competitiva; podem vir do lado

da demanda através do aumento de vendas, menos descontos, maior giro do estoque,

menos falta de produtos e menores custos operacionais; ou do lado do fornecimento via

menores estoques, tempo de resposta menor, menores custos e programa de produção

mais ajustado. No entanto, é preciso considerar que os membros têm comportamento

egoísta e que os ganhos serão compartilhados (SIMUTUPANG; SRIDHARAN, 2005).

Golicic e Mentzer (2006) mostram que existe uma correlação positiva entre

relacionamentos colaborativos e valor do relacionamento. Este aumento de valor ocorre

em diversas formas como será visto a seguir.

Sahin e Robinson (2002) apontam para o compartilhamento de informações

como o principal fator para a melhoria da performance da cadeia. Os autores afirmam

que as economias podem chegar a 35% do custo total do sistema, principalmente se

houver, além da troca de informações, a coordenação das decisões. Fynes, Burca e

Voss (2005) indicam que a qualidade do relacionamento impacta positivamente a

performance. Esta relação aumenta quanto maior for a intensidade da competição.

Tummala, Phillips e Johnson (2006) concluem que os principais objetivos buscados

pelas empresas no momento de implementar ações de gestão da cadeia de

suprimentos são: redução de custos operacionais, melhoria nos estoques, redução dos

leadtimes e melhoria da flexibilidade e da satisfação do cliente.

Corsten e Kumar (2005) fizeram um estudo mostrando os resultados das

iniciativas de colaboração que fazem parte do Efficient Consumer Response (ECR)

entre a rede Sansbury e seus fornecedores na Inglaterra. Os resultados mostram que

houve ganhos, tanto para o varejista, quanto para os fornecedores. Daugherty et al.

(2006) indicam que o principal benefício da colaboração é a melhora do nível de

serviço. Cheung e Lee (2002) descrevem diversos benefícios obtidos na área de

transportes através da troca de informações entre varejistas e fornecedores. Lambert,

Knemeyer e Gardner (2004) citam vários casos de empresas que obtiveram benefícios

através da criação de parcerias. Barratt (2004b) relata benefícios obtidos por empresas

de bens de consumo na Grã-Bretanha com a implementação do processo de

planejamento colaborativo. Soosay, Hyland e Ferrer (2008) descrevem exemplos e

benefícios da colaboração.

Van der Vaart e van Donk (2008) fizeram uma extensa revisão bibliográfica e

classificaram os artigos que relacionam integração e performance da cadeia. Os

autores dividem os fatores relevantes relacionados à integração em três categorias:

práticas da cadeia tangíveis como os processos utilizados; padrões de interação como,

por exemplo, nível de comunicação entre as empresas; atitudes das empresas com

seus parceiros. Os autores afirmam que faltam estudos que mostrem a inter-relação

entre estas categorias e propõem um modelo teórico para explicar a performance do

relacionamento que, além destas três categorias, inclui a distribuição de poder e as

condições do ambiente de negócios (ex: características do mercado e dos produtos).

Os autores afirmam que não é possível avaliar os efeitos de apenas uma categoria na

performance. Esta discussão remete à importância de distinguir os ganhos obtidos de

relacionamentos coordenados sem cooperação, das iniciativas de coordenação

baseadas na cooperação.

Trkman et al. (2007) mostram as vantagens de utilizar a metodologia de

mapeamento de processos em conjunto com métodos de simulação para prever os

potenciais benefícios de uma mudança no formato do relacionamento, passando a ser

mais colaborativo. Os estudos da teoria dos jogos (Game Theory) indicam que a

colaboração permite aos membros aumentar o ganho (NALEBUFF;

BRANDENBURGER, 1996).

Jap (2001a) usa a visão baseada em recursos (RBV - Resource Based View)

para mostrar os ganhos da colaboração. A mesma teoria é usada por Hyvonen e

Tuominen (2007) que afirmam que a capacidade de colaborar é importante para os

resultados. Em estudo feito no setor automotivo da Tailândia, Boon-it e Paul (2006)

indicam uma correlação positiva entre a integração da cadeia de suprimentos e os

diferenciais competitivos, assim como entre a incerteza do ambiente e o nível de

integração na capacidade de competição. Crook e Combs (2007) mostram que, de

acordo com a teoria da dependência de recursos (Resource Dependence Theory), as

empresas fazem parte de uma rede de relações de troca onde uma entidade depende

de outras para sobreviver em um ambiente de incerteza. Gulati e Kletter (2005)

concluem que as empresas estão buscando aumentar o seu capital de relacionamento

(relationship capital), isto é, o valor de seus relacionamentos como forma tanto de

melhorar seus resultados operacionais quanto aumentar seus ativos e mitigar riscos.

Silveira e Arkader (2007) indicam que o investimento conjunto por parte de

cliente e fornecedor em mecanismos de coordenação traz resultados muito mais

significativos do que investimentos isolados. Isto mostra que pode haver um

“mecanismo de auto-reforço” entre estes dois elementos (ARTHUR, 2004).

Autores Benefícios

SIMUTUPANG; SRIDHARAN, 2005

• receitas mais altas

o aumento de vendas

o menos descontos

o menor falta de produtos

o tempo de resposta menor

• custos menores

o menores custos operacionais

o maior giro do estoque

o menores estoques

o programa de produção mais ajustado

Sahin e Robinson (2002)

• economias podem chegar a 35% do custo

total do sistema

Tummala et al. (2006)

• redução de custos operacionais

• melhoria nos estoques

• redução dos leadtimes

• melhoria da flexibilidade

• aumento da satisfação do cliente.

Corsten e Kumar (2005)

• ganhos para o varejista

• ganhos para os fornecedores

Daugherty et al. (2006)

• melhora do nível de serviço.

Cheung e Lee (2002)

• benefícios obtidos na área de transportes

Quadro 1 – Benefícios da colaboração

Apesar dos diversos benefícios da colaboração (vide Quadro 1), diversos

autores colocam ressalvas para a proposição de colaboração como a “melhor

alternativa”. Mouritsen, Skott-Larsen e Kotzab (2003) acreditam ser um risco colocar a

colaboração como parte fundamental da gestão da cadeia de suprimentos. Os autores

afirmam que existem diversos tipos de colaboração e que a adoção dos mesmos deve

considerar o contexto de cada empresa. Barratt (2004a) afirma que é preciso saber

escolher com quem colaborar. Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) acreditam que

nem todos os relacionamentos têm que ser colaborativos. Crook e Combs (2007)

mostram que os benefícios obtidos com a gestão da cadeia de suprimentos dependem

da forma com que é utilizado o poder de barganha.

O trabalho de Crook e Combs (2007) levanta a necessidade de distinguir os

benefícios atrelados apenas à coordenação e, não necessariamente à coordenação

baseada na cooperação. Parte dos benefícios acima mencionados pode ser obtida

apenas com a coordenação das empresas. A seguir serão apresentados alguns fatores

que têm incentivado as empresas a buscarem a implementação de iniciativas de

colaboração.

2.7 Motivadores da colaboração

Golicic, Foggin e Mentzer (2003) levantam como motivadores (drivers) da

magnitude do relacionamento os seguintes pontos: recursos ou capacidades desejadas

pela outra empresa, expectativa de benefícios, pressão externa por parte de clientes

e/ou concorrentes, histórico de relacionamento, o fato de ser um relacionamento

importante, relacionamento inter-pessoal entre os tomadores de decisão, boa

performance/confiabilidade da empresa e existência de alinhamento das estratégias. Os

autores afirmam que existe auto-reforço entre estas variáveis ao longo do tempo

(GOLICIC; FOGGIN; MENTZER, 2003).

Hoppe (2001) indica a necessidade de flexibilidade e ganhos de eficiência,

aliados à redução e disseminação dos riscos, como impulsionadores para a

colaboração. Ele afirma que executivos da área estão dispostos a desistir do controle

sobre atividades em troca de ganhos financeiros e sabem que podem obter ganhos

com a colaboração. O autor afirma que quanto menor o ciclo de vida dos produtos e

maior a concentração dos mercados, maior é o nível de integração.

A colaboração pode ser entendida também como uma forma de mitigar perdas.

Hendricks e Singhal (2003) calculam que o valor de mercado das empresas com capital

aberto cai em média 10% quando é anunciado um grande problema na cadeia de

suprimentos. Tang (2006, p. 453) define gestão dos riscos da cadeia de suprimentos

como sendo “a gestão dos riscos da cadeia de suprimentos através da coordenação e

colaboração entre parceiros da cadeia de suprimentos de forma a garantir lucratividade

e continuidade”. O autor mostra que existem quatro abordagens básicas para gerenciar

os riscos: gerenciamento de produtos, gestão de suprimentos, gestão da demanda e

gerenciamento das informações.

A redução do custo da informação, entendida como a disponibilidade e

capacidade de processar e transmitir dados, tem sido apontada como um motivador da

colaboração. Sanders e Premus (2005) indicam a importância das ferramentas de

tecnologia da informação (TI) para obter colaboração interna e externa. Eles mostram

ainda que a colaboração externa influência a interna. Whipple, Frankel e Daugherty

(2002) alertam para o fato de que várias características do fluxo de informação

precisam ser consideradas como, por exemplo, a qualidade e o momento em que as

informações são compartilhadas para que elas sejam capazes de gerar resultados.

Outros fatores, como a disseminação da competição através do tempo e de

práticas de Just in Time (JIT), aparecem como incentivadores para a colaboração.

Droge, Jayaram e Vickery (2004) demonstram que existe uma relação, tanto direta

quanto indireta, entre a competição através do tempo, a integração interna e externa e

a performance das empresas. Os autores indicam ainda que existe sinergias ao

implementar em paralelo iniciativas de integração interna e externa. Cagliano, Caniato e

Spina (2006) mostram que a implementação de Lean Production nas empresas faz com

que as empresas busquem uma maior integração com seus fornecedores. Hertz (2006)

descreve as mudanças no ambiente externo que têm provocado a necessidade de

melhorar a gestão da cadeia de suprimentos.

Como mostrado no Quadro 2, existem diversas condições externas que têm

feito com que as empresas busquem aumentar o número de relacionamentos

colaborativos. No entanto, para que a implementação de iniciativas de colaboração seja

bem sucedida, é necessário ter algumas pré-condições atendidas.

Autores Motivadores

Golicic, Foggin e Mentzer (2003)

• recursos ou capacidades desejadas pela outra

empresa

• expectativa de benefícios

• pressão externa por parte de clientes e/ou

concorrentes

• histórico de relacionamento

• importância do relacionamento

• existência de relacionamento inter-pessoal

entre os tomadores de decisão

• boa performance/confiabilidade da empresa

• alinhamento das estratégias

Hoppe (2001)

• necessidade de flexibilidade

• ganhos de eficiência

• redução e disseminação dos riscos

Hendricks e Singhal (2003)

• mitigar perdas

Sanders e Premus (2005)

• redução do custo da informação

Droge, Jayaram e Vickery (2004)

• disseminação da competição através do tempo

Cagliano, Caniato e Spina (2006)

• implementação de práticas de Lean Production

Quadro 2 – Motivadores da colaboração

2.8 Pré-requisitos da colaboração

Simatupang e Sridharan (2005) afirmam que um pré-requisito da colaboração é

que os membros sejam capazes de expandir o ganho total. Patnayakuni e Seth (2006)

mostram que a implementação de rotinas formais e informais de interação é um

antecedente fundamental para a colaboração. Para que estas rotinas sejam

implementadas é necessário haver investimento em ativos específicos e uma

orientação de longo prazo.

Kuglin (1998) ressalta a importância do comprometimento dos diferentes níveis

hierárquicos das empresas para que se possa obter sucesso na implementação de

iniciativas colaborativas. Isto ocorre por causa da natureza inter-funcional e multi-

organizacional da gestão da cadeia de suprimentos.

Fawcett et al. (2006) afirmam que o comprometimento das áreas de

Suprimentos e Logística é fundamental para a implementação de iniciativas de gestão

da cadeia de suprimentos. Muitos gerentes acreditam que seja mais fácil colaborar com

outros membros da cadeia do que colaborar com outras áreas da empresa. O autor

afirma que o nível de comprometimento atual para as idéias de colaboração está abaixo

do necessário e que as áreas têm uma visão de “silo”. Descreve também a dificuldade

de integrar empresas em função da falta de uma mensuração dos lucros

compartilhados (FAWCETT et al., 2006).

No entanto, algumas empresas estão conseguindo fazer projetos pilotos. Estas

empresas conseguem obter o comprometimento necessário através de dois

mecanismos básicos (FAWCETT et al., 2006). O primeiro deles, usado para obter o

comprometimento interno, é a mudança do organograma da empresa, colocando as

diversas áreas necessárias para a colaboração sob a responsabilidade de um único

executivo. O segundo mecanismo utilizado é a criação de comitês executivos, tanto

internos quanto de clientes e fornecedores. Estes comitês possuem autonomia para

intermediar e facilitar o processo de colaboração (FAWCETT et al., 2006).

Barratt (2004a) em seu modelo conceitual descreve uma série de antecedentes

do processo colaborativo. Entre eles estão o alinhamento interno e estratégico, foco no

relacionamento, investimentos em ativos específicos, fluxo aberto de

informação/comunicação e formalização.

Sheu, Yen e Chae (2006) fizeram uma pesquisa baseada em estudos de caso

do relacionamento da Johnson & Johnson em Taiwan com vários varejistas de

diferentes níveis de desenvolvimento e tamanho. Os autores descrevem algumas

variáveis críticas para a construção de um relacionamento colaborativo que são: o

formato do relacionamento de negócios, isto é, a representatividade de cada empresa

no volume da outra; a lucratividade do relacionamento e a existência ou não de

substitutos; e o nível de confiança medido através do compartilhamento de

riscos/benefícios e da benevolência. Outra variável importante é a orientação de longo

prazo representada pelo grau de alocação de recursos no relacionamento,

comprometimento e suporte da alta gerência (SHEU; YEN; CHAE, 2006). A arquitetura

da cadeia de suprimentos também foi apontada como uma importante variável. A

arquitetura pode ser entendida como a comunicação e troca de informação (quantidade

e qualidade), os sistemas de gestão de estoques, utilização de tecnologia de

informação e a estrutura de coordenação da cadeia (características e quantidade de

projetos de colaboração e resolução de problemas). Por último, aparece a performance

atual do relacionamento em termos de nível de estoque, serviço e devoluções. Sheu,

Yen e Chae (2006) concluem que o relacionamento dos negócios afeta a visão de longo

prazo e a arquitetura da cadeia, assim como a visão de longo prazo influi na arquitetura

da cadeia. A arquitetura da cadeia, por sua vez, afeta a colaboração que afeta

positivamente a performance e a satisfação do relacionamento.

Comunicação efetiva inter-organizacional pode ser caracterizada como

comunicação freqüente, genuína entre pessoas de duas organizações (CHEN;

PAULRAJ, 2004). Galt e Dale (1991) mostram a importância da comunicação para o

resultado do relacionamento.

Vázquez, Iglesias e Alverez-González (2005) construíram um modelo sobre

relacionamento entre fabricante e atacado na indústria de bebidas da Espanha. Eles

mostram que, entre os fatores que fortalecem a colaboração, estão a existência de

recursos e capacidades complementares, isto quando existe compatibilidade de

objetivos e quando as ferramentas para a colaboração foram desenvolvidas (confiança

e normas de relacionamento). Além disso, o relacionamento é reforçado pela existência

de ativos específicos para o relacionamento, o que demonstra o comprometimento de

ambas as partes. É importante ter mecanismos, formais ou informais, que inibam a

adoção de ações oportunistas (DYER; CHO; DONG, 1998) e que a colaboração gere

resultados reais de melhoria da competitividade.

De acordo com Kumar (1996) a gestão da cadeia de suprimentos está baseada

na confiança e no comprometimento. Confiança contribui para a estabilidade a longo

prazo de uma organização (HANDFIELD; BECHTEL, 2001). A confiança pode ser

usada no lugar dos contratos formais (DYER, 1997).

Fugate, Sahin e Mentzer (2006) descrevem uma relação de antecedentes para

a definição do processo de relacionamento e fazem uma revisão bibliográfica sobre

cada uma deles. Os antecedentes apontados pelos autores são: confiança,

comprometimento, normas cooperativas, dependência, compatibilidade organizacional,

participação da alta gerência e o chamado de orientação para a cadeia de suprimentos.

Outro antecessor dos mecanismos de coordenação é a chamada orientação para o

aprendizado (FUGATE; SAHIN; MENTZER, 2006), que inclui a obtenção e

compartilhamento de informações e a capacidade de desenvolver novas tecnologias e

processos (ELLINGER; ELLINGER; KELLER, 2002).

Daugherty et al. (2006) mostram a importância da comunicação freqüente como

forma de obter o nível de confiança necessário para se estabelecer um relacionamento

colaborativo. Os autores afirmam que a confiança se adquire com o passar do tempo,

fazendo pequenas transações.

Rodrigues, Stank e Lynch (2004) concluem que é necessário fazer esforços

simultâneos em relação à busca de integração interna e externa para que se obtenha

resultados de melhoria na performance. Eles mostram também o papel fundamental da

construção dos sistemas de informação e indicadores.

Diversos autores citam as normas, acordos de comportamento não escritos,

como tendo um importante papel no relacionamento entre empresas (POPPO;

ZENGER, 2002). Alguns tipos de normas são: flexibilidade, solidariedade,

reciprocidade, harmonização dos conflitos, contenção no uso do poder, preocupação

com a reputação e compartilhamento de informações (FUGATE; SAHIN; MENTZER,

2006). Morgan e Hunt (1994) mostram o papel fundamental da confiança e do

compromisso. Claro, Claro e Zylbersztajn (2005) ressaltam o papel dos recursos

específicos no relacionamento, mas mostram que os fornecedores mais bem sucedidos

em criar relacionamentos com seus clientes usaram aspectos intangíveis como a

confiança e flexibilidade. Claro e Claro (2008) demonstram que o aumento do grau de

confiança entre os envolvidos no relacionamento é capaz de reduzir os custos de

transação ligados ao monitoramento, contratação e punição ao comportamento

oportunista. Os autores fazem uma revisão das definições de confiança nas diferentes

áreas de pesquisa. Kumar, Scheer e Steenkamp (1995) apontam como fatores

importantes para o aumento da confiança os mecanismos de cálculo (os ganhos de

trapacear não compensam o risco de ser pego trapaceando), afetividade (ligação

emocional entre as pessoas) e crença no caráter e boas intenções do parceiro.

Cooper et al. (1997) ressaltam a importância de que o relacionamento entre

duas empresas não seja feito, exclusivamente, entre vendedor e comprador e que

inclusive as demais áreas devem ter um relacionamento direto com seu par na outra

organização. Sem uma base efetiva de relações, esforços de gerenciar os fluxos de

materiais e informação na cadeia de suprimentos serão mal-sucedidos (HANDFIELD;

NICHOLS Jr., 2002). Sandberg (2007) mostra que o comprometimento da alta gerência

é fundamental para a intensidade da colaboração. Ganesan (1994) mostra a

importância entre a coerência das ações de curto prazo da empresa com os objetivos

de construir um relacionamento.

Barratt (2004b) aponta os seguintes facilitadores da colaboração: diálogo de

alta-gerência para alta-gerência, processo de promoções em conjunto, cultura de

compartilhar informações, interdependência, objetivos e metas compartilhadas,

comunicação, abertura e respeito, troca de informações, reciprocidade dos benefícios,

comprometimento, confiança, respeito, processos em conjunto, indicadores

compartilhados, capacidade de implementação/conhecimento, relações pessoais

estáveis, pessoas trabalhando na outra empresa e, finalmente, treinamento em

conjunto. Vieira, Yoshizaki e Ho (2009) fazem um estudo sobre os fatores importantes

para a construção de relacionamentos colaborativos e apontam para as questões de

confiança, reciprocidade, flexibilidade, interdependência e comprometimento.

Como pode ver visto no Quadro 3, diferentes autores apontam para diversos

pré-requisitos necessários para a colaboração. Uma questão que chama atenção é qual

é o grau de atendimento destes pré-requisitos necessário para a colaboração. Outra

dúvida é se é possível ter uma combinação destes pré-requisitos onde, por exemplo, a

existência de um alto grau de confiança compense a baixa quantidade de recursos

específicos. Estes antecedentes, muitas vezes, não são alcançados devido às barreiras

que serão descritas a seguir.

Autores Pré-requisitos

Patnayakuni e Seth (2006)

• implementação de rotinas formais e informais de

interação

• investimento em ativos específicos

• orientação de longo prazo

Kuglin (1998)

• comprometimento dos diferentes níveis hierárquicos

das empresas

Fawcett et al. (2006)

• comprometimento das áreas de Suprimentos e

Logística

Sandberg (2007)

• comprometimento da alta gerência

Ganesan (1994)

• coerência das ações de curto prazo da empresa com

os objetivos de construir um relacionamento.

Morgan e Hunt (1994)

• confiança

• compromisso.

Claro, Claro e Zylbersztajn

(2005)

• recursos específicos ao relacionamento

• confiança

• flexibilidade

Barratt (2004a)

• alinhamento interno

• alinhamento estratégico

• foco no relacionamento

• investimentos em ativos específicos

• fluxo aberto de informação/comunicação

• formalização

Sheu, Yen e Chae (2006)

• representatividade de cada empresa no volume da

outra

• lucratividade do relacionamento

• existência ou não de substitutos

• nível de confiança

o compartilhamento de riscos/benefícios

o benevolência

• orientação de longo prazo

o grau de alocação de recursos no

relacionamento

o comprometimento e suporte da alta gerência

• arquitetura da cadeia de suprimentos

• performance atual do relacionamento

Galt e Dale (1991)

• comunicação

Vázquez, Iglesias e

Alverez-González (2005)

• existência de recursos e capacidades

complementares

• compatibilidade de objetivos

• desenvolvimento de ferramentas para a colaboração

• confiança

• normas de relacionamento

• existência de ativos específicos para o

relacionamento

Kumar (1996)

• confiança

• comprometimento

Fugate, Sahin e Mentzer

(2006)

• confiança

• comprometimento

• normas cooperativas

• dependência

• compatibilidade organizacional

• participação da alta gerência

• orientação para a cadeia de suprimentos.

• Normas

• Flexibilidade

• Solidariedade

• Reciprocidade

• harmonização dos conflitos

• contenção no uso do poder

• preocupação com a reputação

• compartilhamento de informações

Cooper et al. (1997)

• relacionamento direto entre as áreas funcionais das

empresas

Daugherty et al. (2006)

• comunicação freqüente

Vieira, Yoshizaki e Ho

(2009)

• confiança

• reciprocidade

• flexibilidade

• interdependência

• comprometimento.

Rodrigues, Stank e Lynch

(2004)

• Integração interna

• sistemas de informação e indicadores

Poppo; Zenger (2002)

• normas

Ellinger; Ellinger e Keller

(2002)

• compartilhamento de informações

• capacidade de desenvolver novas tecnologias e

processos

Quadro 3 – Antecedentes da colaboração

2.9 Barreiras para a colaboração

Corsten e Kumar (2005) indicam os problemas de desequilíbrio entre as

empresas que fazem grande parte dos investimentos e as empresas que obtém a maior

parte dos benefícios. Este desequilíbrio desincentiva os participantes a continuarem a

investir em iniciativas colaborativas. Jap (2001b) alerta para a importância de utilizar

critérios adequados para dividir os benefícios obtidos com a colaboração. Fugate, Sahin

e Mentzer (2006) concluem que para haver coordenação é preciso haver mecanismos

para identificar os benefícios e para dividir os custos, ganhos e investimentos entre os

participantes. Byrnes e Shapiro (1994) apontam que é fundamental dimensionar os

ganhos possíveis da colaboração, definir como estes serão divididos entre as

empresas, acompanhar os resultados e alinhar os incentivos.

Tummala, Phillips e Johnson (2006) concluem que não existe uma alocação

adequada de recursos por parte da alta gerência para permitir a implementação das

iniciativas de colaboração. Vereecke e Muylle (2006) afirmam que o impacto da

colaboração sobre a performance em apenas um lado da cadeia é limitado e que é

necessário colaborar simultaneamente com fornecedores e clientes para se obter

resultados significativos.

Hertz (2006) explica que existe uma competição interna por recursos dentro das

empresas. Conclui que existe um compromisso (trade-off) entre integração dentro de

uma cadeia e entre as diversas cadeias de uma rede. Quanto maior a integração dentro

de uma cadeia, menor a integração entre as demais cadeias da rede.

Smaros (2007) mostra que são escassos os casos de implementação em larga

escala de processos de previsão colaborativos e afirma que não existe um processo

padronizado que seja adequado para qualquer tipo de empresa. McCarter, Fawcett e

Magnan (2005) concluem sobre o papel fundamental das pessoas para obter resultados

nas iniciativas de integração. Eles afirmam ainda que esta importância está

subestimada na literatura e na alocação de recursos dentro das empresas. Koulikoff-

Souviron e Harrison (2006) apontam para a necessidade de se adequar às políticas de

Recursos Humanos como forma de obter sucesso, tanto na busca da integração interna

quanto externa. Koulikoff-Souviron e Harrison (2007) mostram a importância

fundamental que as práticas de Recursos Humanos têm para estabelecer

relacionamentos colaborativos. Entre as práticas analisadas estão a alocação de

pessoas para a iniciativa, mudanças na descrição dos cargos, treinamento,

remuneração e plano de carreira, comunicação e socialização (KOULIKOFF-

SOUVIRON; HARRISON, 2007).

Jap (2001a) conclui que o investimento em ativos específicos, a não existência

de confiança e de objetivos compartilhados servem como barreiras para que as

empresas adotem comportamentos oportunistas que eliminem a colaboração. Lambert

e Cooper (2000) mostram que as práticas de gestão da cadeia de suprimentos são

intensivas em recursos, demanda mudanças nos modelos mentais e em práticas

arraigadas e dependem de uma estrutura de governabilidade ainda inexistente.

Fawcett e Magnan (2002) indicam que a integração completa entre as

empresas de uma cadeia de suprimentos não é uma realidade no momento. Na grande

maioria das empresas os esforços ainda estão concentrados em atingir a integração

interna e no máximo a integração com um número limitado de fornecedores ou clientes.

Eles afirmam que muitas vezes existe uma mentalidade funcional muito forte,

principalmente entre as áreas mais direcionadas para o mercado e as voltadas para os

fornecedores. A complexidade da rede também é apontada com um “dificultador” para a

integração (FAWCETT; MAGNAN, 2002). Bagchi et al. (2005) mostram que a

colaboração na cadeia de suprimentos na Europa ainda está mais na retórica do que na

prática, apesar das empresas entenderem que a colaboração com fornecedores e

clientes “chaves” trazem benefícios para a performance da empresa. Os autores

afirmam que é necessário fazer mais pesquisas sobre os problemas enfrentados para

alcançar a colaboração da cadeia. Estes resultados estão de acordo com pesquisas

feitas na Finlândia e na Suécia mostram que a troca de informações ainda é muito

limitada devido aos riscos envolvidos (KEMPPAINEN; VEPSALAINEN, 2003;

OLHAGER; SELLDIN, 2003). Resultados similares foram gerados por Storey et al.

(2006) que, através de uma pesquisa feita com 72 das melhores empresas européias,

mostraram que a implementação dos conceitos de gestão da cadeia de suprimentos

ainda está numa fase incipiente. Barratt (2004b) afirma que atualmente a maioria dos

relacionamentos na Grã-Bretanha são adversários.

Hoppe (2001) refere que a maioria dos relacionamentos colaborativos ainda

está limitada a um arco da rede, entre duas empresas, e mesmo estes ainda são

exceção atualmente. Sabath e Fontanella (2002, p. 24) escrevem que “a colaboração

dentro da cadeia de suprimentos é ao mesmo tempo a mais usada, a mais

freqüentemente mal-entendida, a mais popular e a mais decepcionante estratégia que

surgiu até os dias de hoje”.

Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) indicam que, segundo pesquisa realizada

pela revista Supply Chain Management Review nos Estados Unidos, a colaboração foi

apontada como uma importante questão, mas que ainda não está claro quais são os

caminhos para ser implementada com sucesso. Somente 35% das iniciativas de

colaboração são minimamente bem sucedidas (KAMPSTRA, ASHAYERI E

GATTORNA, 2006). Estes autores afirmam ainda que, apesar da literatura em

colaboração ser muito ampla, poucos autores consideram os aspectos culturais e mais

pesquisas precisam ser feitas sobre a colaboração, suas barreiras culturais e

facilitadores. Como pode ser visto, apenas algumas empresas líderes estão

conseguindo tirar a gestão da cadeia de suprimentos da teoria. Chen e Paulraj (2004)

mostram que a complexidade das atividades inter-relacionadas de uma rede dificulta os

executivos a descreverem e compreenderem como estas atividades estão relacionadas

e como influenciá-las.

Barratt (2004b) faz uma revisão sobre as diferentes barreiras apontadas na

literatura e as complementa com resultados de uma pesquisa. Entre elas se destacam:

falta de integração interna, existência de conflito de interesses/objetivos entre as

funções das empresas, dificuldade de troca de informações, falta de uma escala mínima

(massa crítica) de relacionamentos colaborativos, falta de interesse em colaborar, falta

de capacidade de cumprir promessas, estilos de gerenciamento diferentes, tamanho de

organizações distintas, falta de honestidade e confiança, baixa acurácia nas

informações, incapacidade de identificar os benefícios mútuos, falta de visibilidade do

processo, processos desintegrados e falta de entendimento dos benefícios da troca de

informações.

Hoppe (2001) aponta as seguintes barreiras para colaboração: medo de perder

a função dentro da cadeia de suprimentos, o uso da força, medo de compartilhar

informações confidenciais, barreiras operacionais e falta de visão e limitação de tempo

dos gerentes para ver benefícios da colaboração interna e externa. Ele indica ainda

alguns obstáculos como o risco de lock-in, isto é, o aumento da complexidade de

gerenciamento em função do alto nível de terceirização (HOPPE, 2001).

Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) descrevem uma série de dificuldades

para implementar relacionamentos colaborativos. Um dos principais problemas é o

longo tempo necessário para criar este tipo de relacionamento, tempo este que muitas

vezes supera o tempo exigido pelas empresas para mostrar resultados tangíveis. Como

o objetivo principal são os resultados financeiros de curto prazo, isso dificulta os

acordos de longo prazo. A existência de “silos” funcionais e o jogo de poder entre os

departamentos das empresas também são apontados como barreiras. A falta de

confiança entre os envolvidos, o medo de terem informações confidenciais utilizadas

para reduzir as margens da empresa, a perda de flexibilidade e o medo de ser

integrado também são apontados como “dificultadores”. A questão do poder aparece

freqüentemente como inibidor. Aliado a isto está o problema na estrutura de tecnologia

da informação e fatores como, por exemplo, a existência de culturas, objetivos e valores

diferentes. A grande dificuldade é encontrar o balanço entre o “ótimo local” e o “ótimo

global” da cadeia (KAMPSTRA; ASHAYERI; GATTORNA, 2006).

Laban Neto (2004) faz um estudo sobre o grau atual de relacionamento entre a

indústria e o varejo no Brasil e aponta as principais barreiras para a implementação de

relacionamentos colaborativos. Entre as barreiras estão: a falta de alinhamento

estratégico entre agentes, falta de transparência nas condições comerciais,

predominância do conflito, baixa confiança, maturidade tecnológica e organizacional e

estrutura dos canais que geram conflitos. Sandberg (2007) mostra que a colaboração

ainda está no nível operacional e que colaboração com clientes é mais difícil devido a

problemas no compartilhamento de custos e benefícios.

Partung, Bititici e MacBryde (2004) apontam falhas na colaboração decorrentes

do restrito relacionamento interpessoal, baixo desempenho dos resultados e falta de

estrutura organizacional adequada. Ballou (2007) afirma que a colaboração na cadeia

ainda não é uma realidade. A integração é muito mais interna às empresas e com seus

fornecedores diretos. O autor ressalta a importância de ter mecanismos para

compartilhar os ganhos para ter colaboração. Forslund e Jonsson (2009) fazem um

estudo onde relacionam as barreiras para a implementação de processos de

mensuração de performance na cadeia como sendo a falta de confiança, diferença de

objetivos e prioridades e falta de comunicação. Destas barreiras, a falta de confiança foi

apontada como a mais relevante. Fawcett, Magnan e McCarter (2008b) usam conceitos

de contigency theory (Luthans e Stewart 1977) para mostrar que gerentes das

organizações que pretendem implementar relacionamentos colaborativos precisam

saber identificar relações de causa-efeito seqüenciais entre o ambiente, forma de gerir

a empresa e resultados desejados. Os autores ressaltam a importância das empresas

adequarem as atividades internas aos novos desafios do ambiente. Fawcett, Magnan e

McCarter (2008b) propõem o uso de técnicas de gestão da mudança (Lewin, 1951),

pois enfatizam a importância de fatores culturais e da estrutura organizacional interna

para garantir a colaboração. Os autores mostram que relacionamentos colaborativos

falham pela falta de esforços de gestão da mudança. Os autores também fazem uma

revisão sobre as principais barreiras, benefícios e facilitadores da colaboração.

Autores Barreiras

Corsten e Kumar (2005)

• desequilíbrio entre as empresas que fazem

os investimentos e as empresas que obtém

os benefícios

Jap (2001b)

• critérios para dividir os benefícios

Fugate, Sahin e Mentzer (2006)

• mecanismos para identificar os benefícios

• alocação de custos, ganhos e investimentos

Byrnes e Shapiro (1994)

• dimensionar os ganhos possíveis da

colaboração

• divisão dos ganhos

Tummala, Phillips e Johnson (2006)

• alocação inadequada de recursos

Vereecke e Muylle (2006)

• necessidade de colaborar simultaneamente

com fornecedores e clientes

Hertz (2006)

• competição interna por recursos dentro das

empresas

Smaros (2007)

• inexistência de um processo padronizado que

seja adequado para qualquer tipo de

empresa

McCarter, Fawcett e Magnan

(2005)

• pessoas

Koulikoff-Souviron e Harrison

(2007)

• práticas de Recursos Humanos

o alocação de pessoas para a iniciativa

o mudanças na descrição dos cargos

o treinamento

o remuneração

o plano de carreira

o comunicação

o socialização

Jap (2001a)

• investimento em ativos específicos

• baixa confiança

• falta de objetivos compartilhados

Lambert e Cooper (2000)

• necessidade intensiva de recursos

• mudanças nos modelos mentais

• inexistência de estrutura de governabilidade

Fawcett e Magnan (2002)

• esforços ainda estão concentrados em atingir

a integração interna

• mentalidade de “silo”

• complexidade da rede

Kampstra, Ashayeri e Gattorna

(2006)

• barreiras culturais

Kemppainen e Vepsalainen (2003)

• riscos envolvidos

Chen e Paulraj (2004)

• complexidade das atividades inter-

relacionadas

Barratt (2004b)

• falta de integração interna

• dificuldade de troca de informações

• falta de uma escala mínima de

relacionamentos colaborativos

• falta de interesse

• falta de capacidade de cumprir promessas

• estilos de gerenciamento distintos

• tamanho de organizações distintas

• falta de honestidade e confiança

• baixa acurácia nas informações

• incapacidade de identificar os benefícios

mútuos

• falta de visibilidade do processo

Hoppe (2001)

• medo de perder a função dentro da cadeia de

suprimentos

• uso da força

• medo de compartilhar informações sensitivas

• barreiras operacionais

• falta de visão

• limitação de tempo dos gerentes

• risco de lock-in

• aumento da complexidade de gerenciamento

Laban Neto (2004)

• falta de alinhamento estratégico entre

agentes

• falta de transparência nas condições

comerciais

• predominância do conflito

• baixa confiança

• baixa maturidade tecnológica e

organizacional

• estrutura dos canais que geram conflitos

Kampstra, Ashayeri e Gattorna

(2006)

• longo tempo necessário

• necessidade de mostrar resultados tangíveis

• foco de resultados financeiros de curto prazo

• existência de “silos” internos

• jogo de poder entre os departamentos

• falta de confiança entre os envolvidos

• medo de compartilhar informações

confidenciais

• perda de flexibilidade

• medo de ser integrado

• poder

• estrutura de tecnologia da informação

• existência de culturas, objetivos e valores

diferentes

Sandberg (2007)

• problemas no compartilhamento de custos e

benefícios

Partung, Bititici e MacBryde (2004)

• restrito relacionamento interpessoal

• baixo desempenho dos resultados

• falta de estrutura organizacional adequada

Ballou (2007)

• falta de mecanismos para compartilhar os

ganhos

Forslund e Jonsson (2009)

• falta de confiança

• diferença de objetivos e prioridades

• falta de comunicação

Fawcett, Magnan e McCarter

(2008b)

• incapacidade das empresas adequarem as

atividades internas aos novos desafios do

ambiente

• falta de esforços de gestão da mudança

Quadro 4 – Barreiras da colaboração

O Quadro 4 resume as barreiras apontadas por diferentes autores. Diante dos

fatos de que a colaboração ainda está em seus estágios preliminares e da grande

quantidade de barreiras apontadas, diversos pesquisadores estão propondo modelos

conceituais para implementar iniciativas colaborativas, como será descrito a seguir.

2.10 Implementação da Colaboração

Matopoulos et al. (2007) propõem um modelo baseado em dois pilares:

desenho/governabilidade das atividades e estabelecer/manter o relacionamento. No

primeiro pilar estão três elementos: seleção dos parceiros, definição das atividades a

serem colaboradas e a definição do nível de colaboração (operacional, tático ou

estratégico). O segundo pilar inclui os elementos mais intangíveis como

compartilhamento de riscos e benefícios, gerenciamento do poder e dependência.

Estes elementos influenciam um ao outro.

O modelo de Maheshwari, Kumar e Kumar (2006) é composto por quatro fases:

fundação, implementação, shakedown phase e onwards e upwards. Na fase da

fundação, a escolha crítica é com quem e como colaborar. A fase seguinte, a

implementação, deve colocar a iniciativa para funcionar e focar na alocação dos

recursos necessários e a consolidação do relacionamento de confiança. Na terceira

fase o desafio é, uma vez que o novo processo já virou rotina, garantir que as

mudanças necessárias sejam feitas para suportar a sua continuidade. Finalmente, a

quarta etapa é quando se obtém ou não os benefícios da colaboração e deve-se fazer

uma reavaliação do processo e buscar a melhoria contínua.

Fawcett, Magnan e McCarter (2008b) estruturaram uma metodologia para a

implementação de relacionamentos colaborativos baseada em três etapas: criar

comprometimento e entendimento; remover as resistências e mudar cultura e práticas;

e melhorar capacidades da colaboração. Knoppen e Christiaanse (2007) propõem um

modelo temporal formado por três etapas: decisão, preparação e operacionalização.

Em cada uma das etapas diferentes preocupações prevalecem. Eles relatam que os

estudos feitos para as diferentes etapas assumem premissas distintas e que é preciso

haver uma análise multidisciplinar sobre o tema.

Cookson e Delattre (2001) afirmam que existe uma seqüência para se obter a

integração. Inicialmente, é preciso obter a integração interna para, com isso, iniciar o

processo de integração externa. Dentro do processo de integração externa, deve-se

iniciar com a troca exclusiva de informações, adicionando-se em seguida a integração

de fluxos físicos e por último de fluxos financeiros. Germain e Iyer (2006) mostram que

existe uma dupla causalidade entre a integração interna e externa ao longo do tempo.

As empresas que não possuem integração interna não conseguem obter os mesmos

ganhos da integração externa que as que possuem.

A busca da colaboração pode ser entendida como uma série de círculos

(KAMPSTRA; ASHAYERI; GATTORNA, 2006). O primeiro é o círculo estratégico, onde

ocorre a escolha de parceiros, a definição dos papéis, a identificação das estratégias da

cadeia e o alinhamento com a estratégia corporativa de cada empresa. O segundo

círculo, a mudança, estabelece o que precisa ser mudado, define os indicadores a

serem utilizados e quantifica os benefícios. Por fim, o círculo de controle foca na

governabilidade do relacionamento. Neste círculo busca-se garantir que as

transformações ocorram, gerenciar os objetivos estratégicos e alocar benefícios e

custos.

Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) propõem um caminho para a

colaboração, que eles chamam da “escada para a colaboração”. Partindo de um

relacionamento de mercado puro, inicia-se primeiro com a comunicação (troca de

informações), seguido da coordenação (processos conjuntos), da colaboração intensiva

(decisões estratégicas compartilhadas) e das parcerias (finanças compartilhadas).

Dwyer, Schurr e Oh (1987) propõem um modelo para a construção de

relacionamentos colaborativos. Inicialmente, é identificado um parceiro em potencial e

se iniciam os trabalhos em conjunto de uma forma gradual. A expansão do

relacionamento é possível devido ao aumento de confiança e satisfação com os

resultados obtidos. Finalmente, cria-se uma situação onde as empresas envolvidas

assumem um comprometimento, muitas vezes implícito, de dar continuidade ao

relacionamento.

Anderson e Narus (1990), em seu trabalho seminal, propõem um modelo

conceitual para explicar o formato de relacionamento entre um fornecedor e um

intermediário. O modelo proposto considera a inter-relação de uma série de fatores

como dependência, grau de influência, comunicação, cooperação, confiança, conflito,

resultados e satisfação. O que chama a atenção neste modelo é o fato de tratar as

variáveis de uma forma iterativa em que, por exemplo, a cooperação passada entre

empresas ajuda a aumentar o grau de confiança. Um maior grau de confiança incentiva

as empresas a aprofundar o número de atividades cooperativas.

Bailey e Evans (2006) apontam para a necessidade de haver uma abordagem

multi-dimensional para a colaboração. Eles propõem um modelo baseado em três

dimensões: relacionamento, coordenação e alinhamento de valor. Relacionamento é

entendido como uma escala que parte da utilização do poder, passa pelo “ganha-

ganha”, chegando até o estágio de confiança mútua. A coordenação se refere

integração dos processos e informação buscando a eficiência da cadeia. O alinhamento

de valor tenta aumentar a efetividade da cadeia buscando aumento do valor percebido

pelo consumidor final. Os autores afirmam que a colaboração pode ser obtida com

diferentes formatos nas dimensões. Eles afirmam ainda que há necessidade de

conduzir mais pesquisas buscando a interdependência destas relações.

Das e Teng (2002) propõem um modelo para a criação de alianças formado por

cinco etapas: entendimento das características de cada empresa; definição das forças,

conflitos e interdependências entre as empresas; formalização da aliança;

operacionalização; e avaliação dos resultados. O interessante deste modelo é que ele é

dinâmico, isto é, existem feedbacks (STERMAN, 2000).

Wilding e Humphries (2006) fazem uma interessante adaptação dos conceitos

de Williamson (1985) ao colocá-los sob uma visão dinâmica. Os autores propõem dois

círculos de auto-reforço para a implementação de relacionamentos dentro da cadeia: de

sucesso e fracasso. O círculo de sucesso mostra que a freqüência de comunicação

está diretamente relacionada com a qualidade do relacionamento, que por sua vez,

influi na consistência do relacionamento. A consistência influencia a criatividade no

relacionamento que aumenta a estabilidade do mesmo. A estabilidade, por sua vez,

abre espaço para o aumento da freqüência na comunicação, reiniciando o círculo. Já o

círculo do fracasso mostra que a busca por resultados de curto prazo e por evitar riscos

faz com que as empresas escondam informações, que por sua vez, faz com que os

parceiros tenham opções mais limitadas. A limitação de opções leva ao comportamento

oportunista e a minimização dos esforços que por fim, leva à busca de resultados de

curto prazo reiniciando o movimento de auto-reforço (WIILDING; HUMPHRIES, 2006).

Lambert, Knemeyer e Gardner (2004) advogam a utilização de um

procedimento muito pragmático para o estabelecimento de uma parceria, que já foi

utilizado com sucesso por diversas empresas. As atividades se iniciam com a

preparação para o encontro inicial onde deve-se entender quais relações devem ser

foco da parceria. Nesta etapa, os autores propõem que deve-se priorizar relações

importantes, mas não críticas. O apoio claro da alta gerência é fundamental, sendo

aconselhável a sua presença. A seguir, eles recomendam uma etapa de definição das

expectativas de ambos os lados. Este momento é fundamental para que não sejam

formadas expectativas irrealistas, apontadas como um motivo freqüente do insucesso

(FOSTER, 1999). O detalhamento destas expectativas é feito logo a seguir quando se

discute os drivers do relacionamento, isto é, os ganhos e benefícios a serem obtidos

pelos envolvidos e os fatores ambientais que podem facilitar ou dificultar a construção

do relacionamento. Os objetivos a serem alcançados e o plano de ação a ser seguido

são construídos logo a seguir. Neste ponto, os autores apresentam alguns conselhos:

colocar a manutenção do relacionamento como parte da descrição do cargo dos

executivos; possuir mecanismos de controle compartilhados; forte comunicação;

compartilhamento de riscos e benefícios; confiança e comprometimento; e ampliar aos

poucos o escopo do relacionamento. A participação de pessoas de diversas áreas e

níveis hierárquicos também é apontada como fator crítico (LAMBERT; KNEMEYER;

GARDNER, 2004).

Min et al. (2005) propõem um modelo conceitual de colaboração composto por

três partes: antecedentes, características da colaboração e conseqüências. Os

antecedentes listados são: alinhamento estratégico, alinhamento interno, foco no

relacionamento, investimentos específicos, fluxo aberto de informação/comunicação e

formalização. Os autores mostram que as expectativas dos envolvidos aumenta com o

passar do tempo (MIN et al., 2005). Bantham, Celuch e Kasouf (2003) montam um

modelo de referência em que apresentam a disposição para resolver tensões e a

capacidade de comunicação como facilitadores críticos para a construção de um

relacionamento cooperativo.

Evans e Wolf (2005) fazem um paralelo entre a rede de fornecedores da Toyota

e a rede de desenvolvedores do Linux, mostrando que os membros da rede agem de

acordo com a motivação intrínseca de manter a reputação. A reputação, por sua vez,

alavanca a confiança que, aliada a um grande volume de transações pequenas e

objetivos comuns de longo prazo, permite a difusão do conhecimento dentro da rede. A

melhoria dos resultados surge como conseqüência da difusão das inovações e como

alavanca para o aumento do nível de confiança dentro da rede. De acordo com os

autores, os ganhos obtidos da colaboração superam a perda do poder de barganha.

Eles ainda mostram que a confiança pode servir como um substituto dos contratos

tradicionais, sendo inclusive mais adequada para gerar o compartilhamento das

inovações (EVANS; WOLF, 2005).

Daugherty et al. (2006) advogam a favor da formalização do relacionamento e

da alta freqüência de comunicação. Os autores mostram que companhias com maior

formalização tiveram resultados superiores. A formalização é entendida como a

utilização de indicadores de performance para medir e corrigir caminhos, a realização

de reuniões formais, a utilização de métodos e processos padronizados de troca de

informação (ex: EDI, VMI, CPFR).

Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) propõem a criação de três funções: o

líder da colaboração que define as regras e as políticas, o coordenador da colaboração

que foca em garantir as atividades do dia-a-dia e os demais membros. Eles afirmam

que é preciso saber lidar com restrições físicas, de mercado e políticas e sugerem a

utilização da metodologia da teoria das restrições para mapeá-las. Hoppe (2001)

mostra uma série de estruturas organizacionais que podem ser utilizadas para se obter

a colaboração. Entre elas estão: a centrada em uma empresa, a informal, o consórcio, o

operador logístico, uma entidade legal separada e a integração vertical. Lambert,

Knemeyer e Gardner (2004) construíram um modelo de cinco elementos:

impulsionadores que são as razões para parceria; facilitadores definidos como os

fatores do ambiente que suportam a parceria; componentes da parceria entendidos

como as atividades e processos que sustentam a parceria; resultados; e feedback.

Simatupang e Sridharan (2005) também dividem o processo em cinco partes,

capazes de cobrir de forma integrada as diferentes partes da colaboração dentro da

cadeia de suprimentos. A primeira parte trata dos sistemas de mensuração da

colaboração entendida como o processo de implementação de indicadores que

orientam a melhora da cadeia. A importância dos indicadores é ressaltada por Lambert

e Pohlen (2001) que afirmam que os indicadores da cadeia de suprimentos são muito

diferentes dos indicadores individuais das empresas. Stewart (1997) apresenta o SCOR

(Supply Chain Operations Reference) como uma forma de padronizar os indicadores

entre os diferentes membros da cadeia. O segundo elemento, o compartilhamento das

informações, gera os dados necessários para a construção do sistema de mensuração.

A sincronização das decisões é o terceiro elemento e é entendida como a capacidade

de tomar decisões em conjunto para otimizar a cadeia de suprimentos, e também

depende das informações compartilhadas. O quarto elemento é o alinhamento dos

incentivos caracterizado pelo compartilhamento de riscos, custos e benefícios

(KAPLAN; NARAYANAN, 2001). Este elemento garante com que todos os participantes

tomem decisões que beneficiem a todos e evita os “sub-ótimos” provocados pela

tomada de decisões baseadas em critérios conflitantes (LEE; PADMANABHAN;

WHANG, 1997). Por último está o processo de integração da cadeia de suprimentos.

De acordo com Hammer (2001), a nova fronteira para melhorar a performance das

companhias é a integração de processos na cadeia. Simatupang e Sridharan (2005)

propõem que há uma dupla causalidade entre estes componentes e que ela é

fundamental para explicar os facilitadores da colaboração.

Simatupang e Sridharan (2005) montam um indicador para medir o grau de

colaboração entre empresas. Este indicador é composto por três dimensões:

compartilhamento de informações, alinhamento de incentivos e sincronização das

decisões. Larkins e Luce (2000) propõem quatro políticas para a implementação de

relacionamentos colaborativos: iniciar com um parceiro que tenha um bom

relacionamento; começar internamente com um único processo; focar nos resultados de

longo prazo que tragam benefícios para ambas as partes; e educar os envolvidos e

vender a idéia para as pessoas mais importantes na organização.

Autores Passos da implementação

Matopoulos et al. (2007)

• seleção dos parceiros

• definição das atividades a serem colaboradas

• definição do nível de colaboração, compartilhamento

de riscos e benefícios

• gerenciar o poder e a dependência

Maheshwari, Kumar e

Kumar (2006)

• fundação

• implementação

• shakedown phase

• onwards e upward

Knoppen e Christiaanse

(2007)

• decisão

• preparação

• operacionalização

Cookson e Delattre (2001)

• integração interna

• troca exclusiva de informações

• integração de fluxos físicos

• integração de fluxos financeiros

Kampstra, Ashayeri e

Gattorna (2006)

• escolha de parceiros

• definição dos papéis

• identificação das estratégias da cadeia

• alinhamento com a estratégia coorporativa de cada

empresa

• estabelecer o que precisa ser mudado

• definir indicadores

• quantificar os benefícios

• governabilidade do relacionamento

• criação de três funções:

o líder da colaboração

o coordenador da colaboração

o demais membros

Dwyer, Schurr e Oh (1987)

• identificar parceiro

• iniciar os trabalhos em conjunto

• expansão do relacionamento

• comprometimento

• término

Das e Teng (2002)

• entendimento das características de cada empresa

• definição das forças, conflitos e interdependências

• formalização da aliança

• operacionalização

• avaliação dos resultados

Lambert, Knemeyer e

Gardner (2004)

• escolha das relações

• apoio da alta gerência

• definição das expectativas de ambos os lados

• detalhamento dos ganhos e benefícios

• objetivos a serem alcançados e o plano de ação

Larkins e Luce (2000)

• iniciar com um parceiro que tenha um bom

relacionamento

• começar internamente com um único processo

• focar nos resultados de longo prazo que tragam

benefícios para ambas as partes

• educar os envolvidos

• vender a idéia para as pessoas mais importantes na

organização.

Quadro 5 – Etapas da implementação da colaboração

Como pode ser observado no Quadro 5, existe uma grande quantidade de

abordagens sugeridas para “subir a escada da colaboração”. Observa-se que, na

maioria dos artigos, não existe comparação explícita com modelos que propõem etapas

distintas. A seguir, serão apresentadas as limitações e sugestões de estudos futuros

propostas na revisão bibliográfica.

2.11 Limitações e necessidades futuras de pesquisa

Furlan, Romano e Camuffo (2006) afirmam que é fundamental ter uma visão

multidimensional para a integração entre fornecedores e clientes, e que existe uma

lacuna de pesquisa nesta área, o que faz com que as empresas tenham sucesso

nestas iniciativas. Ho, Au e Newton (2002) relatam que não foi dada ainda a devida

atenção à construção de teoria relacionada à gestão da cadeia de suprimentos.

Kampstra, Ashayeri e Gattorna (2006) concluem que, apesar da literatura em

colaboração ser muito ampla, poucos autores focam nos aspectos culturais, e que mais

pesquisas precisam ser realizadas sobre a colaboração, suas barreiras culturais e

facilitadores. Sheu, Yen e Chae (2006) acreditam que, para entender a colaboração, é

preciso ter uma abordagem multidisciplinar que considere as diferentes partes de forma

integrada (social e técnica).

Chen e Paulraj (2004) pedem a criação de modelos teóricos que aumentem o

entendimento da gestão da cadeia de suprimentos. Eles afirmam que falta teoria, em

particular sobre a importância relativa e inter-relacionamento das diversas iniciativas e

seus efeitos na performance.

Barratt (2004a) afirma que é preciso fazer mais estudos para entender a

natureza dos relacionamentos colaborativos, como e quando desenvolvê-los,

facilitadores e barreiras. Os estudos, apesar da grande demanda de tempo, precisam

considerar a complexidade do ambiente e analisar os aspectos operacionais, táticos e

estratégicos da colaboração. O autor sugere a utilização de estudos de caso para

aumentar o nível de conhecimento e que é preciso entender as diferenças geográficas

entre os países. Barratt (2004b) afirma ainda que as pesquisas sobre o tema não

podem levar em conta somente a visão da área de Logística, mas considerar visões

opostas como de Marketing.

Lambert, Knemeyer e Gardner (2004) criticam as pesquisas anteriores de

parceria por olharem apenas um dos lados do relacionamento e, muitas vezes

consideram apenas a visão de um executivo de uma área específica. Apesar de

trazerem resultados estatisticamente válidos, são pouco úteis para os tomadores de

decisão. Os autores afirmam que é necessário haver uma abordagem mais holística e

prática para a construção de um relacionamento.

Fugate, Sahin e Mentzer (2006) mostram que existe uma grande diferença

entre o que é discutido nos artigos acadêmicos sobre coordenação e o que as

empresas estão fazendo e consideram útil. Existe também um desconhecimento sobre

o que as empresas fazem. Eles sugerem que acadêmicos e executivos devam trabalhar

mais próximos para avaliar os mecanismos de coordenação na prática. Eles também

pedem mais testes empíricos.

Cheng e Grimm (2006) fazem uma revisão bibliográfica da literatura na área de

estratégia procurando por artigos que tenham implicações relevantes para a gestão da

cadeia de suprimentos. Esse levantamento traz uma relação de artigos mostrando os

benefícios de aumentar o grau de integração vertical e os benefícios de utilizar as

teorias da área de estratégia para a construção da teoria da gestão da cadeia de

suprimentos. Eles consideram que a gestão da cadeia de suprimentos ainda necessita

de construção de teoria.

Chopra, Lovejoy e Yano (2004) fazem uma análise dos tópicos cobertos

durante as últimas décadas na área de pesquisa de gestão de operações (Operations

Management) e apontam, como um dos caminhos a serem seguidos, a realização de

pesquisas na área de gestão da cadeia de suprimentos que tragam soluções para

problemas reais enfrentados pelas empresas.

Cousins, Lawson e Squire (2006) afirmam que existe um grande esforço de

pesquisa na área de gestão da cadeia de suprimentos. Ho, Au e Newton (2002)

apontam para a maior necessidade de considerar os fatores do contexto das empresas

nos modelos que explicam o relacionamento entre as práticas de gestão da cadeia de

suprimentos e a performance da empresa. Os autores defendem também a utilização

de conceitos e metodologias de outras áreas de pesquisa que já estejam mais

maduros.

Nilsson (2006) compartilha da percepção de que cadeias de suprimentos e

sistemas logísticos são complexos, visão enfatizada por diversos autores

(BOWERSOX; CLOSS, 1996; CHRISTOPHER e JUETTNER, 2000; COX, 1999;

LAMBERT; COOPER e PAGH, 1998; TAN, 2002). De acordo com Axelrod e Cohen

(2000, p. 26) é esperado que “sistemas vão apresentar dinâmicas cada vez mais

complexas em função das mudanças que estão intensificando a interação entre os

elementos”.

Li e Wang (2007) afirmam ainda que não existe na literatura um mecanismo de

coordenação, para uma cadeia de suprimentos, descentralizado de decisão que inclua

os três elementos fundamentais: plano para coordenar as decisões e processos dos

diferentes membros; estrutura para compartilhar a informação; e incentivos que

aloquem os benefícios da coordenação de forma que motive os membros a se

envolverem. Cruijssen, Cools e Dullaert (2007) acreditam que as pesquisas em teoria

de jogos podem ajudar na busca de soluções para o problema de compartilhamento de

benefícios.

Sachan e Datta (2005) mostram a importância de aumentar a publicação de

artigos para países em desenvolvimento, pois é onde as grandes corporações estão

expandindo seus negócios. Eles afirmam que é preciso adotar metodologias que

tenham “visão sistêmica”, isto é, que percebam que o todo é diferente da soma das

partes.

Storey et al. (2006) concluem que gestão da cadeia de suprimentos é uma área

nova e emergente de pesquisa. Os autores mostram ainda que existe uma grande

fragmentação de problemas teóricos e de sobreposição de terminologia. Esta

sobreposição advém do fato do tema de pesquisa ter recebido contribuição de diversas

áreas de pesquisa distintas. Fugate, Sahin e Mentzer (2006) afirmam que é preciso

haver mais pesquisa sobre como dividir os benefícios.

Burgess, Singh e Koroglu (2006) fazem uma extensa revisão bibliográfica sobre

a gestão da cadeia de suprimentos. Eles Concluem que os aspectos intangíveis (soft),

como papel da liderança e aspectos intra-organizacionais, foram pouco explorados.

Eles mostram ainda que não existe consenso sobre a terminologia e que a área precisa

se abrir a novas disciplinas para que não caia na mesmice. Os autores apontam que

faltam experimentos empíricos (BURGESS; SINGH; KOROGLU, 2006). Gibson,

Mentzer e Cook (2005) afirmam que a gestão da cadeia de suprimentos é uma

disciplina nos estágios iniciais de evolução.

Observa-se que existe uma grande quantidade de críticas sobre o estágio atual

de pesquisa na área de colaboração, o que é natural para um tema que está em seus

primórdios. Entre as diferentes críticas, ressalta-se a necessidade de ter uma visão

sistêmica, multi-funcional, capaz de considerar as características do ambiente em que

as empresas estão inseridas e que lidem com a crescente complexidade dos

problemas. Esta tese busca contribuir para o estudo do tema de gestão da cadeia de

suprimentos ao estudar um problema real de relacionamento entre empresas. Este

estudo irá adotar uma ótica multifuncional e uma metodologia sistêmica.

A seguir, serão apresentados estudos feitos sob a ótica comercial do

relacionamento dos canais de marketing.

2.12 Política Comercial

As últimas duas décadas foram marcadas por mudanças no formato do

relacionamento entre a indústria e os varejistas. Os varejistas têm adotado estratégias

para conquistar uma parcela maior do valor gerado na cadeia (KUMAR; STEENKAMP,

2007) como, por exemplo, a criação e expansão das marcas próprias dos varejistas.

Segundo Fine (1998), este movimento pode ser entendido como uma conseqüência do

aumento do poder de barganha que os canais de distribuição obtiveram. Apesar de

Ailawadi (2001) mostrar que não existe evidência da mudança do poder para o varejo,

diversos autores atribuem esta mudança a fatores como a globalização dos mercados

(SHAPIRO; VARIAN, 1999), aliada à concentração dos canais de distribuição (FEIN;

JAP, 1999) e à tendência de padronização dos produtos (PIERCE; ALMQUIST, 2001).

Diversos fornecedores têm adotado estratégias para manter ou aumentar a sua

rentabilidade. Alguns fabricantes têm buscado realizar fusões e aquisições visando

aumentar o seu poder de barganha, outros buscam aumentar seus investimentos em

Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) na construção de marcas fortes ou ainda optam por

utilizar canais diretos de venda (FEIN; JAP, 1999). No entanto, estas estratégias não

têm impedido o acirramento da competição de preços nos canais tradicionais de venda

(FEIN; JAP, 1999).

Segundo levantamento feito por Bradford e Weitz (2009), um sexto do tempo

dos vendedores da indústria são despendidos em conflitos com os clientes. Este

acirramento das negociações comerciais entre varejistas e fornecedores, demonstrados

pelo aumento das verbas alocadas pelos fornecedores para a negociação com os

canais de distribuição, é uma estratégia adotada pelos varejistas para reduzir o seu

preço de compra. De acordo com Ailawadi, Farris e Shames (1999), a participação das

promoções nas despesas de marketing das empresas de bens de consumo não-

duráveis nos EUA aumentou de 35% para 49% entre 1983 e 1991 e estabilizou neste

patamar nos anos seguintes (JEDIDI; MELA; GUPTA, 1999). Maratou, Gómez e Just

(2007) apontam o crescimento dos gastos com promoções nos Estados Unidos, sendo

que 90% destes gastos são alocados para descontos. Hardie (1996) afirma que o

aumento das promoções foi provocado por cinco fatores: aumento do número de

produtos, aumento do poder de barganha dos varejistas, aumento da pressão pela

mensuração dos resultados das iniciativas da área de marketing, queda na eficiência da

propaganda e aumento da sensibilidade dos consumidores por preços. Buzzell, Quelch

e Salmon (1990), em contrapartida, apontam como causas do aumento das promoções

o desejo de crescimento por parte dos fabricantes acima do crescimento do mercado, o

foco dos fabricantes de entregar os resultados no curto prazo, a redução da

diferenciação dos produtos e as baixas taxas de inovação no mercado de bens de

consumo não-duráveis.

Este aumento das verbas promocionais trouxe consigo um aumento das

políticas de descontos temporários. De acordo com Manning, Bearden e Rose (1998), a

adoção de políticas de compra nos períodos promocionais permite com que varejistas

que possuam estruturas de custos não-competitivas consigam, com isso, vender

mercadorias a preços baixos e atrair consumidores para seus estabelecimentos. Isto vai

de acordo com o aumento do movimento na loja citado por Blattgerg, Briesch e Fox

(1995).

O aumento dos descontos temporários pode ser entendido também pelo fato

dos efeitos colaterais da compra antecipada serem muitas vezes camuflados pelos

sistemas de contabilidade dos varejistas (BUZZELL; QUELCH; SALMON, 1990) ou

ignorados pelos responsáveis pela compra (HARDIE, 1996) em função dos incentivos

(NARAYANAN; RAMAN, 2004). Muitos varejistas administram os descontos como um

centro de lucro fazendo com que a compra antecipada seja muito importante para os

resultados (BLATTGERG; BRIESCH; FOX, 1995). Aliado a isto está o baixo nível de

conhecimento sobre estratégias de suprimentos por parte dos compradores, imperando

a tradição de negociar caso a caso (BUZZELL; QUELCH; SALMON, 1990).

Apesar de muito disseminada, a política de descontos temporários também traz

efeitos contraditórios para o resultado dos fornecedores. Blattgerg, Briesch e Fox (1995)

fizeram uma vasta revisão bibliográfica a respeito dos impactos das políticas de

descontos temporários e constataram algumas evidências empíricas. A primeira

evidência apontada é que as políticas de descontos temporários, ou também

conhecidas como promoções, aumentam as vendas no curto prazo, especialmente para

marcas com maior qualidade percebida. Além disso, as promoções são importantes

para atrair consumidores para as lojas dos varejistas (BLATTGERG, BRIESCH e FOX,

1995). Estas evidências empíricas estão de acordo com estudos sobre a adoção de

políticas comerciais com descontos temporários como formas de garantir a manutenção

ou o crescimento das vendas (CHEVALIER; CURHAN, 1976; CURHAN; KOPP, 1986;

WALTERS, 1988). No entanto, Blattgerg, Briesch e Fox (1995) apontam para efeitos

colaterais das promoções, entre eles o fato da alta freqüência das promoções alterarem

o preço de referência do produto por parte dos consumidores e reduzir o acréscimo das

vendas.

Entretanto, o benefício de longo prazo das promoções dos fabricantes junto aos

canais de distribuição tem sido muito questionado. Diversos estudos apontam para o

fato de que os varejistas aproveitam as promoções para fazer compras antecipadas à

real necessidade, usando deste mecanismo para especular com os estoques

(AILAWADI; FARRIS; SHAMES, 1999; MANNING; BEARDEN; ROSE, 1998). De

acordo com um estudo da Kurt Salmon Associates (1993), cerca de 80% das

transações entre produtores e distribuidores de bens de consumo não-duráveis nos

Estados Unidos representavam compras feitas em antecipação, conhecido como

forward buying. Blattgerg, Briesch e Fox (1995) afirmam que os varejistas não

repassam a integralidade do desconto para o consumidor e que, com isso, aumentam a

sua margem de lucro. Porém, é apontado que o aumento do nível de estoque

provocado pela compra antecipada pode provocar uma pressão para o varejista

aumentar as vendas através de um repasse do desconto para o consumidor (AILAWADI

FARRIS; SHAMES, 1999).

Em linha com estes questionamentos, Mela, Jedidi e Bowman (1998) apontam

que, mesmo que os descontos sejam repassados para os consumidores, o efeito nas

vendas de longo prazo do produto é muito duvidoso. De acordo com os autores, os

consumidores também acumulam estoques no momento das promoções, reduzindo

com isso as compras futuras. Os consumidores acabam comprando mais e esperando

o próximo desconto. Com isso, as promoções vão ficando cada vez mais ineficientes

precisando ser cada vez maiores para ter o mesmo efeito. Dawes (2004) apresenta um

caso onde mostra que a promoção trouxe ganhos no curto prazo mas no longo prazo,

em função do aumento dos estoques, não houve ganhos. Mela, Jedidi e Bowman

(1998) afirmam que existe um processo de aprendizado ao longo do tempo por parte

dos consumidores e que estes adaptam o seu comportamento. Este aprendizado torna

inadequada a utilização de ferramentas de otimização estática para definir o composto

de marketing. Os autores ressaltam a necessidade de haver estudos sobre os efeitos

de longo prazo das promoções.

Além dos efeitos acima citados, Hardie (1996) mostra que grande parte da

verba promocional acaba na mão de clientes não-leais. Jedidi, Mela e Gupta (1999)

mostram que as promoções têm um efeito negativo no valor da marca e que, mesmo

sem considerar os efeitos nos custos da logística, as promoções provocam um efeito

negativo na rentabilidade de longo prazo das empresas.

Diante destes problemas, diversos autores propuseram uma série de

alternativas às utilizações de descontos temporários, algumas delas já testadas nas

empresas e outras ainda em fase conceitual. Uma prática comum até pouco tempo em

muitos países, em especial nos Estados Unidos, era a utilização de cupons

promocionais. Gerstner e Hess (1995) defendem a utilização deste tipo de mecanismo

mostrando que, caso os cupons sejam bem direcionados, eles permitirão que

consumidores finais, que sejam mais propensos aos descontos, usufruam destes

cupons, enquanto que os demais não irão dar-se ao trabalho de coletar os cupons.

Buzzell, Quelch e Salmon (1990) defendem a implementação de programas de

“preço baixo todo dia” semelhante ao praticado pelo Wal-Mart junto aos clientes finais,

mas da indústria para o varejo. Manning, Bearden e Rose (1998) chamam esta política

de EDLC – every day low cost e outros autores de EDLPP – every day low purchase

price. Esta política propõe que sejam reduzidos, ou até mesmo eliminados, os

descontos temporários provocando com isso, uma estabilização da demanda.

Entretanto, como Ailawadi, Farris e Shames (1999) apontam, que é importante

considerar os efeitos de segunda e terceira ordem da implementação de programas

como este. Ailawadi, Lehman e Neslim (2001) descrevem que a experiência da Procter

& Gamble na implementação da política de “preços baixos todo dia” trouxe uma queda

da participação de mercado da empresa, apesar do faturamento total não ter sido

afetado em função do aumento da rentabilidade. Em linha com estes resultados,

Manning, Bearden e Rose (1998) mostram que muitos varejistas nos Estados Unidos

foram contrários à mudança proposta pela Procter & Gamble e a reação deles foi

incentivar a venda de produtos de concorrentes que continuassem a praticar a política

de descontos temporários.

O avanço na tecnologia tem permitido a implementação de novas alternativas,

como a criação de promoções conhecidas como scan backs (AILAWADI, FARRIS;

SHAMES, 1999), onde o desconto do fabricante não está atrelado ao volume vendido

para o varejista, mas sim ao volume de vendas do varejista para o consumidor final.

Apesar de alguns varejistas terem reagido a esta política através da adoção de práticas

duvidosas, como o apontamento de vendas não realizadas, este modelo de um modo

geral consegue evitar a compra antecipada.

Buzzell, Quelch e Salmon (1990) relatam que uma das alternativas para a

política de descontos é o aumento dos gastos em ações que aumentam a venda dos

produtos junto aos consumidores finais, como por exemplo, a alocação de espaços

extras de exposição ou a ampliação do número de variedades ou embalagens

disponíveis. Este tipo de sugestão é aceita entre os adeptos a aumentar o investimento

na diferenciação do produto, seja através da marca ou de inovações. Raju e Zhang

(2005) apontam para a importância de mesclar as verbas de ações em loja, como a

compra de espaço extra de exposição (street money), com os esquemas de descontos

oferecidos no relacionamento com um varejista dominante.

Ailawadi, Farris e Shames (1999) propõem mecanismos de coordenação dos

canais entre o varejista e o fabricante. Os autores propõem que o fabricante construa

uma política de descontos que esteja atrelada ao preço de venda do varejista para o

consumidor. Com isso, os descontos serão progressivos à medida que os preços de

venda para o consumidor final forem reduzidos. Eles defendem que, caso o fabricante

monte tabelas de desconto bem estruturadas, o varejista, ao otimizar a sua relação

preço de compra versus preço de venda versus volume de vendas, estará otimizando o

lucro do fabricante. Esta alternativa parece muito interessante, pois evita os efeitos da

compra antecipada e ao mesmo tempo garante que o desconto será em grande parte

repassado para o preço de venda para o consumidor. Segundo Dreze e Bell (2003), os

fabricantes incentivam o uso de contratos onde mecanismos de coordenação sejam

utilizados. Contratos baseados na performance do varejista (unidades vendidas, preço

praticado, quantidade de displays) são os preferidos pelos fabricantes. Já os varejistas

preferem o uso de descontos em que não haja nenhuma contrapartida de sua parte. Os

autores referem que os varejistas têm levado vantagem nesta disputa, sendo que a

grande maioria dos gastos efetuados com descontos não tem contrapartida dos

varejistas (Dreze e Bell 2003).

Como pode ser visto, o efeito na receita da indústria da política de descontos

temporários é muito duvidoso, mas o mesmo não pode ser dito de seu impacto na

gestão da cadeia de suprimentos. No próximo tópico será feito uma revisão bibliográfica

sobre estes efeitos.

2.13 Impacto da política de descontos temporários na Cadeia de

Suprimentos

De acordo com Lee, Padmanabhan e Whang (1997) a política de promoções é

um dos fatores que contribui para gerar o efeito chicote (FORRESTER, 1961). Chen et

al. (2000, p. 69) define o efeito chicote como sendo: “Este fenômeno afirma que a

demanda fica mais volátil à medida que se distância do consumidor.” Uma pequena

variação da demanda do consumidor final provoca grandes flutuações na demanda da

indústria e de seus fornecedores (vide Figura 3). Hill, Hays e Naveh (2000) afirmam

que a prática de compra antecipada aumenta mais ainda o impacto das promoções na

variabilidade da cadeia. Segundo os autores, cerca de 50% dos estoques dos

distribuidores são provocados pela prática da compra antecipada. Hardie (1996)

descreve uma queda do nível de serviço, isto é, o atendimento de pedidos por parte dos

fabricantes como um outro efeito da política de descontos. Estes resultados reforçam os

resultados dos estudos de Lee, Padmanabhan e Whang (1997), que a adoção de

políticas de desconto provoca o aumento do tamanho dos lotes de compra e,

consequentemente são um fator adicional para provocar o efeito chicote (FORRESTER,

1961).

Figura 3 – Efeito chicote – Simchi-Levi, Kaminsky e Simchi-Levi (2003)

Powers (1988), utilizando um simulador desenvolvido por Bowersox (1972),

mostra o grande impacto dos descontos no nível de estoques. Este estudo foi baseado

em um modelo teórico de uma rede de suprimentos simplificada de um bem de

consumo não-durável. A rede contava com apenas um produtor, cinco depósitos cada

qual com cinco clientes e dez produtos, dos quais cinco sofreram os efeitos da

promoção de preços. Os resultados dos diferentes cenários mostraram que o nível de

estoque dos produtos afetados pela variação dos preços foi de mais de 78% em relação

aos ítens com preço constante.

Powers e Closs (1987) estendem o modelo de simulação para incluir, além dos

impactos no nível de estoque, os efeitos no nível de serviço e na rentabilidade da

cadeia. Os autores analisaram um cenário em que ocorrem dois períodos promocionais,

cada um deles com dois meses de duração durante o ano. O estudo é feito através de

uma ferramenta de simulação adaptada do Simulated Product Sales Forecasting

(BOWERSOX e CLOSS, 1979). O cenário da simulação foi o mesmo adotado por

Powers (1988) acrescido dos componentes relativos ao preço do transporte. Para este

estudo foram utilizados dois tipos de modais de transporte: rodoviário e ferroviário. Os

impactos no nível de estoque foram semelhantes ao estudo anterior de Powers (1988)

mostrando um aumento entre 88% e 115%. O nível de serviço foi medido através de um

indicador denominado case-fill rate que mede o número de caixas entregues de acordo

com o pedido do cliente. O resultado da adoção dos descontos de preço foi um

aumento do nível de serviço de em média 3%. Este aumento, segundo os autores,

pode ser explicado pelo aumento significativo dos níveis de estoque. Os autores

mostram ainda que a rentabilidade da cadeia, medida entre as receitas e os custos

gerados, ficou prejudicada na maioria dos cenários, reflexo do aumento dos custos

logísticos (POWERS; CLOSS, 1987).

Mais recentemente, Lummus, Duclos e Vokurka (2003) fizeram um estudo em

uma empresa de bens de consumo dos Estados Unidos e demonstraram que as

promoções provocam um aumento da variabilidade da demanda nos diversos elos da

cadeia. Este aumento da variabilidade causa um aumento nos custos de produção e

distribuição, aumento da capacidade instalada e dos níveis de estoque. De acordo com

Hardie (1996) as economias da redução das promoções podem chegar a 2% do

faturamento das empresas. Buzzell, Quelch e Salmon (1990) afirmam que o impacto é

de próximo a 2,5% do faturamento. Os impactos da compra antecipada isoladamente

são, de acordo com entrevistas feitas por estes autores, de 1% a 2% do custo dos

produtos vendidos. Os autores mostram que a necessidade de fechamento de fábricas

da Campbell Soup e Procter & Gamble nos Estados Unidos foi decorrência das políticas

de desconto. Além disso, eles relatam outros impactos como o aumento do custo de

transporte, custo de movimentação, custos de gerenciamento das promoções, além do

gasto de tempo de compradores e vendedores. Na Procter & Gamble foi estimado que

cerca de 25% do tempo dos vendedores e 30% do tempo dos gerentes de marketing

estavam dedicados às promoções. É interessante notar que, através da análise da

rentabilidade de fabricantes e varejistas, grande parte destes custos adicionais foram

repassados para o consumidor final (BUZZELL; QUELCH; SALMON, 1990).

Os efeitos colaterais da política de promoções para os varejistas também têm

sido apontados por diversos autores. Buzzell, Quelch e Salmon (1990) relatam um

incremento de 80% no nível de estoques dos varejistas em função da compra

antecipada de estoques. Eles mostram que, caso não houvesse flutuações de preço, os

estoques seriam suficientes para duas semanas de vendas (compra quinzenal e uma

semana de estoque de segurança). De acordo com Lummus, Duclos e Vokurka (2003),

o fato de muitos varejistas comprarem toda sua necessidade de estoques durante estes

períodos promocionais provoca um aumento dos custos em função do aumento dos

estoques, da área de armazenagem e da quantidade de pessoas para fazer a

movimentação. Algumas redes nacionais chegam a adotar a política de comprar

produtos em regiões onde o desconto obtido é maior e re-alocam os produtos para as

demais áreas provocando, com isso, um custo adicional de transporte, procedimento

conhecido como diverting. Hardie (1996) afirma que além do acréscimo de custos, o

nível de serviço, isto é, a falta de produtos na gôndola do supermercado, piora. Buzzell,

Quelch e Salmon (1990) afirmam que a compra antecipada de estoques, reação da

política de descontos, provoca um relacionamento conflituoso e de desconfiança entre

fabricantes e varejistas, impedindo a implementação de diversas iniciativas de

colaboração como o Vendor Management Inventory (VMI) ou iniciativas propostas pelo

movimento Efficient Consumer Response (ECR).

Todos estes efeitos da política de descontos temporários na gestão da cadeia

de suprimentos acima citados não têm sido suficientes para impedir a sua utilização

como pilar da política comercial de muitas empresas. Para entender o motivo disto é

preciso retomar a discussão sobre coordenação, mas agora com uma ótica interna às

empresas. No próximo tópico será feita uma revisão bibliográfica sobre as dificuldades

de obter integração inter-funcional, dando especial destaque à integração dos

departamentos de Logística e Comercial.

2.14 Integração Inter-Funcional: Logística e Comercial

De acordo com Hansen e Nohria (2004) a integração inter-funcional é uma

tarefa difícil de ser alcançada. Sabath e Fontanella (2002) mostram que esta integração

é raramente observada nas empresas, apesar de seus benefícios serem apontados há

muitos anos como um facilitador para a obtenção do sucesso nos relacionamentos

colaborativos entre empresas (GIMENEZ; VENTURA, 2003).

Ellinger, Keller e Hansen (2006) fizeram um estudo em que mostram a

percepção dos executivos de ambas as áreas em relação à outra, os facilitadores e

barreiras da integração. Segundo os autores, a visão que os gerentes de Logística

possuem em relação às pessoas da área Comercial (Vendas e Marketing) é que elas:

não buscam a sua ajuda de forma regular, não se preocupam com detalhes que podem

ser importantes para a área de Logística, acreditam que as atividades de Logística são

facilmente desempenhadas, estão muito mais focadas em vender do que em obter

lucratividade e se acham fundamentais para o bom andamento da empresa. A visão

dos gerentes da área Comercial em relação aos seus pares de Logística também

mostra o distanciamento das áreas. Segundo os gerentes comerciais, as pessoas da

área de Logística: estão mais interessadas em métricas internas do que em atender às

necessidades dos clientes, não tem idéia das dificuldades enfrentadas pela área

Comercial para atender os clientes e como os clientes pressionam as ações da área,

frequentemente não estão dispostas a responder às suas dúvidas que poderiam ajudar

no momento de garantir um melhor serviço ao cliente (ELLINGER; KELLER; HANSEN,

2006).

Ellinger, Keller e Hansen (2006) apontam ainda uma série de fatores que

servem de facilitadores e barreiras para a integração entre os departamentos de

Logística e Comercial. O primeiro facilitador destacado é a comunicação, seja através

do envolvimento da outra área em etapas iniciais do processo decisório, seja via a

existência de canais de comunicação informais entre as áreas. Construir fortes relações

de trabalho através de atividades em conjunto permite o aumento do nível de confiança

entre as áreas. A forma de divisão dos benefícios do sucesso ou da responsabilidade

pelo fracasso também foram apontados como fundamentais para a integração entre as

áreas. Finalmente, o envolvimento da alta gerência na busca de aumentar a interação

entre os departamentos também foi classificado como vital para o processo

(ELLINGER; KELLER; HANSEN, 2006).

Gimenez (2006) mostra que existe uma dupla causalidade na relação entre

integração interna e colaboração externa. O autor afirma ainda que é necessário haver

um alto grau de integração interna antes de buscar a colaboração com outros membros

da cadeia de suprimentos. Segundo Gimenez (2006, p. 244):

A integração entre funções significa que elas precisam ter atividades de

trabalho em conjunto formais, e compartilhar idéias, informação e outros

recursos. Significa ainda que é preciso haver planos conjuntos para antecipar e

resolver problemas, o estabelecimento conjunto de objetivos, definição de

responsabilidades e a tomada de decisões.

Diversas barreiras ajudam a explicar a raridade da integração entre estes

departamentos (ELLINGER; KELLER; HANSEN, 2006). A primeira delas é a falta de

conhecimento sobre as atividades e limitações enfrentadas pela outra área. A falta de

comunicação também é uma barreira. É comum as áreas não envolverem no momento

certo a outra área ou buscarem esconder os problemas. A falta de confiança, o uso de

atitudes defensivas e a existência de objetivos funcionais conflitantes acabam gerando

baixa qualidade no relacionamento entre os departamentos. Para complementar, foi

relatado que é freqüente não haver esforços da alta gerência para promover a

integração (ELLINGER; KELLER; HANSEN, 2006).

De acordo com Gilmour (2003) existe uma tendência natural dos funcionários

em compartilhar as informações de forma mais seletiva possível. Houston et al. (2001)

afirmam que as áreas competem entre si na busca de objetivos divergentes. Vargo e

Lusch (2004) mostram a importância da integração, tanto entre as funções de uma

mesma empresa, quanto entre funções de organizações distintas. A competição entre

unidades e funções pode ocorrer, seja por haver comparações de desempenho entre as

funções (LEVITT, 1969), ou pela busca de obter recursos tangíveis limitados (ex: capital

e pessoas). Esta competição fica cada vez mais forte com a disseminação de conceitos,

como a redução dos níveis hierárquicos ou downsizing (LUO; SLOTEGRAAF; PAN,

2006). Frankwick et al. (1994) mostram que pode haver competição também por

recursos intangíveis como, por exemplo, a atenção e tempo dos altos executivos para

os assuntos de cada função.

Segundo O´Leary-Kelly e Flores (2002), muito poucos estudos foram feitos

envolvendo a integração entre as áreas de Operações e Comercial. O nível de

integração pode ser entendido como “a extensão em que entidades separadas

trabalham juntas de forma cooperativa buscando atingir resultados mutualmente

aceitáveis” (O´LEARY-KELLY; FLORES, 2002, p. 226).

Gulati (2007) afirma que para quebrar os “silos funcionais” existentes nas

organizações é preciso realizar quatro atividades: coordenar as atividades e

mecanismos entre as funções; encorajar a cooperação entre as pessoas através da

criação de uma cultura cooperativa, implementação de incentivos e alocação do poder;

garantir a capacitação das pessoas nas novas formas de trabalho; fortalecer o valor da

organização através da aliança com outras empresas.

Para este estudo será adotada a definição de integração proposta por Gimenez

(2006) e ela será utilizada com a conotação de integração intra-organizacional. Como

pode ser visto, os conflitos intra-organizacionais envolvem uma série de conceitos

normalmente relacionados à sociologia que precisam ser melhor entendidos. La Londe

(2002, p. 10) afirma que “assuntos relacionados a confiança e risco são fundamentais

em relacionamentos na cadeia de suprimentos uma vez que eles são marcados por um

maior grau de interdependência”. Spekman (1988) acredita que a confiança seja a

“pedra fundamental” de um relacionamento colaborativo.

No próximo tópico, será feito uma breve descrição de alguns conceitos oriundos

dos estudos da sociologia que ajudam a entender estas questões sobre os conflitos

intra e inter-organizacionais acima mencionados.

2.15 Poder e os Métodos de Controle Social

De acordo com Bernardes e Marcondes (2005, p.51), o controle social pode ser

entendido como a “pressão coletiva exercida para que seja adotado determinado

comportamento”. Buckley (1971, p. 235) afirma que o controle social “faz parte do

sistema, inerente às inter-relações e interações dos elementos que compõem o

sistema”. Esta pressão decorre dos objetivos dos indivíduos pertencentes à

determinada organização. Segundo Hampton (1973) existem três classes de objetivos

dos indivíduos que precisam ser satisfeitas pelas organizações: tecnologia (atividade

feita), preceitos (prestígio, salário) e sentimentos (bons relacionamentos).

Estes objetivos fazem com que indivíduos ou grupos criem metas, isto é,

medidas para alcançar os objetivos, comuns a diferentes indivíduos/grupos distintos

(BERNARDES; MARCONDES, 2005). Dentre as metas comuns estão as que somente

um indivíduo pode alcançá-la. Este tipo de meta gera a chamada competição. A co-

orientação é resultante de metas comuns em que ambos podem alcançar o objetivo

sem prejudicar o outro. Já a cooperação acontece quando um indivíduo só atinge a

meta quando os outros indivíduos atingem também.

As metas distintas podem ser divergentes quando uma meta é incompatível

com a outra. O paralelismo ocorre quando uma meta não interfere com a outra e não

precisa de outras e, na convergência um indivíduo precisa que o outro alcance sua

meta para conseguir o seu objetivo (BERNARDES; MARCONDES, 2005).

O controle social pode ser exercido de diferentes formas em função das

características das metas existentes. Bernardes e Marcondes (2005) apontam para três

tipos básicos: troca, poder e autoridade. Mas, é importante ressaltar que as interações

dentro das organizações se caracterizam normalmente, por uma combinação destes

tipos básicos.

Para Etzioni (1974), troca acontece quando existe paralelismo das metas. Ela é

caracterizada pelo controle ou influência tendo por base recursos materiais e

recompensas na forma de remuneração pelo recebimento de algum tipo de

contribuição.

Poder ocorre com a existência de metas divergentes. Para Buckley (1971, p.

264) poder “é o controle ou influência sobre as ações dos outros no intuito de atingir as

próprias metas, sem o consentimento desses outros, contra a vontade deles, ou sem

seu conhecimento ou compreensão”. Para Bryson, Finkelstein e MacIver (1947, p. 87),

citado em Buckley (1971), “por poder social entendemos a capacidade de controlar o

comportamento de outros, quer diretamente por decreto, quer indiretamente pela

manipulação de recursos disponíveis”. Para Duncan e Blau (1967, p.117), poder é:

A capacidade de pessoas ou grupos de imporem sua vontade sobre outros,

apesar da resistência, por meio da repressão, quer recusando a concessão de

recompensas regularmente ministradas, quer punindo, na medida em que a

recusa, bem como a punição, constituem, efetivamente uma sanção negativa.

De acordo com Pfeffer (2006), existem departamentos que são mais poderosos

que outros dentro das empresas. Muitas decisões nas organizações são tomadas

visando a manutenção ou aumento do poder relativo de um dado departamento

(PFEFFER, 2006). Segundo o autor, o poder de cada departamento pode ser dividido

em duas dimensões. A primeira dimensão é estrutural, sendo o departamento mais

poderoso à medida que está no centro do fluxo de informação e comunicação da

organização. “A outra, mais sutil, relaciona-se com o grau de ingerência da função nas

questões que são estratégicas ou críticas para a empresa.” (PFEFFER, 2006, p.53). O

poder pode também ser medido pela quantidade de recursos valiosos, sejam tangíveis

ou intangíveis. O poder das funções é demonstrado no momento em que são tomadas

decisões críticas que envolvam diversos departamentos. O nível de competição intra-

organizacional está diretamente relacionado com a escassez de recursos (PFEFFER,

2006).

Para Dapiran e Hogarth-Scott (2006) houve um aumento do poder dos

varejistas em relação aos fabricantes de bens de consumo. Este poder pode ou não ser

exercido de forma ostensiva. Segundo estes autores, o poder na cadeia de

fornecimento “pode ser definido como a habilidade de um elo da cadeia em controlar as

decisões do outro” (DAPIRAN, HOGARTH-SCOTT, 2006, p. 67-68).

Para Pfeffer (2006) os ganhos em incentivar a competição entre as funções são

muito menores que os malefícios deste tipo de relacionamento. Para o autor, a forma

mais eficaz de reduzir ou eliminar a competição interna destrutiva é mudar os sistemas

de incentivos de forma que estimule comportamento cooperativo entre as pessoas e

funções da organização.

A última forma de exercer o controle social é através da autoridade. Neste caso,

existe convergência de metas. Para Buckley (1971, p. 264) autoridade “é o controle ou

influência sobre o comportamento de outros para a promoção de metas coletivas, com

base em alguma forma verificável de consentimento desses outros, em razão de

estarem informados da situação”.

A confiança pode ser entendida como um resultado de relacionamentos

baseados na troca ou na autoridade onde os envolvidos tenham agido de forma íntegra

entre si. Mayer, Davis e Schoorman (1995) definem confiança como sendo a disposição

a assumir riscos e em se apoiar em um parceiro. A confiança está diretamente atrelada

à integridade e confiabilidade do parceiro (MORGAN; HUNT, 1994).

Confiança do comprador em relação ao vendedor é definido como “a disposição

em se apoiar no vendedor em um ambiente de incerteza, baseando-se na expectativa

que o vendedor vai realizar de forma satisfatória a ação desejada pelo comprador”

(WANG; HUFF, 2007, p. 1034). Segundo Lewicki e Bunker (1995) as características da

confiança mudam com o passar do tempo. No início do relacionamento, a confiança é

mais frágil e é baseada em indicadores e na indicação de outros parceiros. Com o

tempo, com uma série de interações bem-sucedidas, a confiança se torna mais forte e

passa a depender menos de fatores externos. Existem dois atributos básicos da

confiança: integridade e capacidade (MAYER; DAVIS e SCHOORMAN, 1995). A

integridade está relacionada a não agir de forma oportunista, enquanto que a

capacidade se refere à existência de habilidades e recursos necessários para

desempenhar a tarefa. Wang e Huff (2007) relatam para a importância de criar

garantias para o parceiro caso algo ocorra de errado no relacionamento.

A abordagem dos métodos de controle e a importância de aspectos intangíveis

como a confiança não pode ser relegada a segundo plano quando se estuda

relacionamento, tanto intra-organizacional quanto inter-organizacional.

2.16 Relacionamento entre a indústria e o varejo no setor de bens de

consumo não-duráveis do Brasil

Segundo Laban Neto (2004) os relacionamentos entre a indústria e o varejo no

setor de produtos alimentícios no Brasil pode ser classificado como um relacionamento

conflituoso marcado por negociações freqüentes. Os agentes não têm objetivos comuns

e buscam maximizar seus resultados. Existe o predomínio do uso do poder coercitivo

como aponta um varejista entrevistado:

[...] é um jogo de poder, isso eu reconheço. Nós temos uma relação hoje que é

um jogo de forças, onde se um ganha o outro perde, se eu consigo alguma

rentabilidade maior, a indústria tem uma rentabilidade menor. Isso é perigoso

porque os dois estão sempre armados. (LABAN NETO, 2004, pg.117)

O uso do poder coercitivo se torna mais latente devido a não existência de um

varejista dominante como é o caso do Wal-Mart nos Estados Unidos. Para Laban Neto

(2004) o poder está dividido entre a indústria e o varejo. Existe uma grande

disseminação de multas impostas pelos grandes varejistas a seu fornecedores no caso

de não cumprimento de contratos. Um exemplo deste relacionamento conflituoso pode

ser visto no depoimento feito por um executivo de uma das maiores indústrias de

alimentos do mundo:

Nós ficamos cinco meses negociando o acordo anual e, durante este tempo, os

nossos produtos, que são os mais procurados dentro da categoria, ficaram em

ruptura (chegamos a entregar um SKU enquanto que a nossa carteira para

este cliente é de 700 SKU). [...] (VIEIRA, 2006, pg. 117)

Um agravante desta relação conflituosa é que a maioria das indústrias possui

canais múltiplos (ROSENBLOOM, 2002) e tem dificuldade para evitar os conflitos de

canais como pode ser visto neste depoimento de um varejista:

É um paradoxo: a indústria, principalmente a multinacional, tem um discurso

muito interessante que é trabalhar de forma mais planejada. Mas, ela mesma

usa uma prática de apagar incêndios nos finais de mês. Então, com a gente,

eles utilizam essa dinâmica em menor grau, porém sabemos que, dependendo

da negociação, se ela não evolui conosco, a indústria ameaça explicitamente

oferecer o negócio ao atacado. Isso é nocivo porque se ela não fecha uma

negociação até o dia 28 comigo, no dia 29 ou dia 30 ela vai para o

atacado.”(LABAN NETO, 2004, pg.118)

Existem alguns fatores externos que agravam este relacionamento conflituoso.

Uma grande parcela dos consumidores está disposta a trocar de produtos líderes para

outros produtos de menor preço caso seja necessário (SUPERHIPER, 2004). A

importância dada ao preço de venda fez com que houvesse um acirramento da

competição baseada no preço entre os varejistas (LABAN NETO, 2004). Esta

competição faz com que os varejistas repassem a pressão para seus fornecedores

como afirma um varejista abaixo:

[...] existe um nível de competividade limite e isso faz com que as margens vão

se depreciando, alimentando um círculo vicioso: você perde rentabilidade no

mercado e vai buscar na indústria mais verbas para compensar essa queda de

margem. (LABAN NETO, 2004, pg.119)

Para os entrevistados, um dos sintomas do formato de relacionamento é o

perfil de vendas ao longo do mês:

À primeira vista, podemos imaginar que esta situação é mais comum entre os

fabricantes e o grande varejo. No entanto, a pesquisa aponta que, em menor

intensidade, os mesmos problemas ocorrem entre os demais agentes. A

relação entre o atacado tradicional e a indústria é, segundo a pesquisa, de

caráter primordialmente especulativo e oportunista. Este oportunismo pode ser

evidenciado quando se analisa a concentração de vendas da indústria nos

últimos dias do mês. Tanto o varejo que trabalha de forma especulativa quanto

o atacado tradicional postergam sua decisão de compra ao máximo, como

forma de pressionar a indústria a oferecer melhores condições comerciais,

devido à necessidade de desovar seus estoques. (LABAN NETO, 2004,

pg.118)

Nos últimos anos, a concentração de vendas no final do mês vem se

acentuando, diferentemente do que seria de se esperar em um tipo de

economia onde os preços não variam substancialmente de um mês para o

outro. Alguns varejistas e atacadistas, por sua vez, ao perceberem que

poderiam conseguir preços mais vantajosos, entram no ‘jogo’. (LABAN NETO,

2004, pg.119)

Segundo Laban Neto (2004, pg. 145) existe um movimento de auto-reforço: “a

concentração de volumes de transações, ao final de cada mês, estimula a especulação

e o comportamento oportunista”. Um executivo da indústria afirma que:

[...] a indústria hoje depende do atacado para desovar estoques. O grande

varejo acabou se acostumando a aguardar no final do mês as promoções que

a indústria precisa fazer para desovar esses estoques e, portanto, se criou um

círculo vicioso em que existem picos enormes no fim do mês. (LABAN NETO,

2004, pg.142)

O relacionamento entre a área comercial da indústria e a área de compras do

varejo é focado na questão comercial. “Gastamos de 80% a 90% do tempo falando de

produtos líderes e de baixa rentabilidade[....]”(VIEIRA, 2006, pg. 129). Vieira (2006)

aponta uma série de custos “ex-ante” e “ex-post” para o varejista que possui mal

relacionamento com seus fornecedores. Este comportamento especulativo traz

conseguências como afirma um executivo da área de Logística de um grande varejista:

[...] a média de compra do fornecedor é 40 a 50 carretas de produto por mês.

Neste mês foram compradas 110 carretas a um preço menor. Porém, não

adianta comprar por um preço mais baixo se os estoques se mantiverem por

três meses ou mais, pois o custo com a armazenagem será maior, e se estes

estoques não tiverem saída, a perda será maior ainda[....] (VIEIRA, 2006, pg.

123)

[...] o varejista está com tanto estoque que chega um momento em que ele não

compra mais nada, nada, não pode comprar mais nada[....](LABAN NETO,

2004, pg.118)

Vieira (2006) aponta que iniciativas de colaboração tática na logística entre a

indústria e o varejo brasileiro (backhaul e CPFR) não foram aceitas por falta de acordo

comercial. Vieira, Yoshizaki e Ho (2009) destacam que a colaboração interpessoal entre

pessoas da indústria e do varejo brasileiro é a que tem maior intensidade. Os autores

mostram ainda que a colaboração tática está mais focada na troca de informações

logísticas do que no compartilhamento de custos e ganhos. Já a colaboração

estratégica é inexistente (VIEIRA, YOSHIZAKI e HO; 2009). Estes resultados estão de

acordo com os de Lago da Lago da Silva e Fischmann (2000) que, apesar de

reconhecerem os ganhos de coordenação, estão frustados com o estágio atual de

colaboração no Brasil. Laban Neto (2004) também aponta para o baixo grau de

cooperação que, quando ocorre, se limita a aspectos operacionais. Os ganhos da

colaboração são também relatados nas entrevistas:

[...] de fato, temos tido algumas experiências de colaboração com a produção,

mas de fato temos que incrementá-las e implementá-las. São ainda notórios os

baixos níveis de serviço que se praticam nesse mercado. É usual ter índice de

falta nas lojas acima do que é admissível e isto resulta numa ineficiência não

só do varejo, mas da cadeia como um todo. (LABAN NETO, 2004, pg.134)

[....], se a gente conseguisse ter um planejamento de oferta, um planejamento

de espaço, um planejamento de vendas, de sellout mesmo, talvez a gente

conseguisse aumentar o volume gradativamente e enfrentaríamos menos

sufoco de final de mês.(LABAN NETO, 2004, pg.135)

De acordo com o depoimento de um executivo da área de Logística no Brasil:

[....] para colaborar é preciso ter: confiança, reciprocidade, interação entre as

áreas funcionais, compartilhamento de informações, objetivos e metas

conjuntas, entre outros elementos que, quando agregados, formam o conceito

de colaboração logística. (VIEIRA, 2006, pg. 198)

Como pode ser visto, o relacionamento entre a indústria e o varejo no setor de

bens de consumo não-durável no Brasil é marcado pelo conflito e pelo uso do poder. A

concentração de vendas, segundo estes depoimentos, é um sintoma deste conflito. No

próximo capítulo, será descrito o método de pesquisa adotado neste estudo.

CAPÍTULO 3 – MATERIAL E MÉTODO

Neste capítulo, será apresentado o processo percorrido para a definição do

método empregado neste trabalho. Conforme ilustrado na Figura 4, a escolha do

método começou com uma análise da adequação das diferentes abordagens práticas

de pesquisa ao problema proposto. A partir dessa análise inicial, concluiu-se que a

abordagem mais adequada seria a do experimento através da modelagem. A segunda

etapa foi escolher, dentre as diferentes técnicas de modelagem, qual seria a utilizada.

A técnica de simulação foi identificada como sendo a mais adequada ao problema. A

terceira etapa foi analisar, dentre os métodos que empregam a simulação, qual deveria

ser adotado. O resultado desta etapa indicou o uso da Dinâmicas de Sistema como

sendo o método a ser empregado. Finalmente, foi feito um estudo dos passos

sugeridos por diferentes pesquisadores que empregaram a Dinâmicas de Sistema para,

com isso, definir os passos a serem adotados neste estudo.

Este capítulo está dividido em duas partes. Na primeira parte, é apresentado o

referencial teórico utilizado para se fazer a escolha do método. Na segunda parte, será

apresentado o método adotado.

Figura 4 – Processo de definição do método de pesquisa

3.1 Referencial Metodológico

3.1.1 Abordagens práticas de pesquisa

Dentre as abordagens práticas de pesquisa propostas por Yin (2003), chegou-

se a duas opções possíveis de estratégia de pesquisa a serem utilizadas: experimento

e estudo de caso. Estas opções são mais adequadas para explicar as relações de

causa-efeito de uma forma dinâmica, isto é, como elas evoluem ao longo do tempo, do

que para entender a incidência de determinada ocorrência. A adequação para se

compreender fenômenos sociais complexos e para o tipo de problema do estudo

também foi considerada nesta análise.

Para definir qual destas estratégias adotar, foram analisadas as vantagens e

desvantagens de cada uma delas. Por um lado, o estudo de caso permite a

investigação do fenômeno dentro do seu contexto (o que é especialmente importante

quando estes limites não são muito claros), permite o uso do conhecimento

anteriormente acumulado na ciência através das proposições teóricas, e permite

proposição de generalizações analíticas mesmo em situações onde o número de

variáveis de interesse é superior à quantidade de pontos de dados disponíveis (YIN,

2001). Por outro lado, a metodologia de estudo de caso falha em gerar e testar

alternativas, um dos objetivos desta pesquisa. Este, aliás, é um dos grandes benefícios

das metodologias de pesquisa baseadas na estratégia de experimento.

3.1.2 Modelagem

Entre as diversas metodologias de experimento, a modelagem foi a selecionada

para esta pesquisa. De acordo com Harrison et al. (2007, p. 1232): “modelos formais

são uma formulação precisa do relacionamento entre variáveis, incluindo a formulação

do processo através do qual as variáveis mudam ao longo do tempo, baseado em

dedução teórica (theoretical reasoning)”. Para Hesse (1997, p.17) “um modelo pode ser

uma representação física, esquemática, verbal ou matemática do objeto real sendo

projetado, construído ou descrito. Um modelo é uma abstração do problema real”.

Axelrod (1997) cita alguns dos propósitos de pesquisa em que a modelagem pode ser

usada: prever a relação entre variáveis; mostrar que é possível o sistema modelado

gerar um determinado comportamento; descobrir conseqüências não esperadas da

interação de processos simples; gerar uma explicação plausível para um determinado

resultado; verificar explicações teóricas anteriormente feitas; gerar sugestões práticas

de políticas; e testar a adequação ou não de procedimentos (ex: uso de testes

estatísticos padrões em relações não-lineares).

Diversos autores descrevem as vantagens do uso da modelagem (STERMAN,

2000 e 2002; BERTSIMAS, FREUND, 2000; KREPS, 1990). Entre as principais

vantagens destaca-se: elimina o problema gerado pela incapacidade de simular

situações complexas em nossa mente ou de testá-las na prática; explicita erros em

nossos modelos mentais e ajuda a melhorar nossa intuição e capacidade de identificar

problemas e causas; ao haver necessidade de explicitar as hipóteses adotadas facilita o

questionamento das mesmas; torna possível observar coisas que não seriam possíveis

em experimentos empíricos; adota uma linguagem comum e padronizada facilitando a

transferência de descobertas para contextos diferentes; torna possível submeter as

descobertas a testes de consistência lógica; e permite que os testes sejam feitos mais

rapidamente e com menos esforços.

A modelagem tem sido um recurso adotado pelos mais variados ramos da

ciência. Para Sterman (2000), esta grande disseminação da modelagem decorre de

uma série de fatores. O primeiro deles é o fato de existirem teorias muito difíceis ou

impossíveis testar na realidade, seja em função de não haver condições necessárias

para mostrar a teoria, seja pelo longo tempo necessário para ver os efeitos. Outro fator

importante para a grande utilização das técnicas de modelagem é que as organizações,

sejam privadas ou públicas, são avessas ao risco. Implementar ou testar uma nova

teoria pode gerar um grande impacto no mundo real, que nem sempre é benéfico. Caso

não fosse possível “testar” as teorias em ambientes de simulação, seria muito pouco

provável que tivéssemos a mesma velocidade de disseminação de novas tecnologias e

metodologias. Além disso, um bom modelo pode utilizar todo o potencial da tecnologia

de informação para quantificar os resultados de uma determinada política. Soma-se a

isto o fato da mente humana não ser capaz de prever resultados de políticas em

sistemas complexos (STERMAN, 2000).

Entretanto, a modelagem também possui uma série de limitações e

desvantagens (HARRISON et al., 2007; STERMAN, 2002). Entre as limitações e

desvantagens destacam-se: os resultados da modelagem podem ser afetados por bugs

(problemas) dos sistemas usados e pela tradução para a linguagem matemática e o

fato dos resultados não poderem ser generalizados para todas as condições (no

máximo consideradas conjunturas). Este segundo ponto é importante, pois mesmo para

a região de parâmetros analisadas os resultados podem no máximo gerar hipóteses do

modelo. Como os modelos são uma interpretação individual ou coletiva da realidade,

esta interpretação pode não ser 100% exata.

Moore e Weatherford (2005) classificam os modelos em três agrupamentos:

físicos, analógicos e simbólicos. Os modelos simbólicos são também chamados de

modelos matemáticos ou computacionais em função de usarem variáveis quantitativas

relacionadas por equações. De acordo com Winston (2004, p. 1) “um modelo

matemático é uma representação matemática de uma situação real que pode ser usado

para tomar melhores decisões ou simplesmente entender a situação real melhor”.

Segundo Bertrand e Fransoo (2002) a pesquisa baseada em modelos quantitativos

constrói, analisa e testa modelos de relações de causalidade entre variáveis de controle

e de performance.

Para O´Keefe (1995) a modelagem matemática traz uma série de riscos que

precisam ser evitados. O primeiro risco, principalmente quando se aplica a modelagem

em ambientes organizacionais, é de considerar que as relações de causalidade são

estáveis. Este viés ocorre devido ao experimento ter sua origem no método científico

empregado nas ciências naturais e engenharia tradicional, onde as leis que regem as

relações são estáveis (YOSHIZAKI, 1997). O segundo risco é de buscar soluções “sub-

ótimas” que sejam possíveis de serem alcançadas, não considerando as relações entre

os diversos elementos do sistema. A própria definição do objetivo é feita baseada em

premissas, muitas vezes assumida pelo pesquisador. Um terceiro risco apontado é no

desenvolvimento do modelo. O modelo pode ser mal formulado ou a escolha do método

ser equivocada. Além disso, existe o risco da implementação e do uso não serem bem

feitos.

Little (1994) faz uma série de críticas à abordagem tradicional de modelagem

matemática, pois segundo o autor, muitos modeladores: não consideram que existe

uma forte influência da visão do modelador na construção do modelo; buscam resolver

problemas de forma fragmentada; consideram que a modelagem é um processo linear;

falham no momento da identificação do problema; e não se preocupam com as pré-

condições para o uso e implementação da modelagem.

Yoshizaki (1997, p.2), utilizando como base a soft systems methodology

(CHECKLAND, 1981), propõe uma metodologia para o uso da modelagem matemática

constituída de seis passos iterativos.

As seis fases são: definir os limites do sistema de decisões; descrever

o sistema de decisões como um modelo topológico e módulos de

decisão; revisar o modelo do sistema de decisões; desenvolver

caminhos tecnológicos para os diversos módulos de decisão; integrar

os caminhos em um plano diretor de modelagem; integrar o plano com

outras iniciativas organizacionais.

A visão iterativa e a preocupação com a implementação também aparecem no

trabalho seminal de Mitroff et al. (1974) que apresenta uma abordagem formada por

quatro etapas iterativas: conceituação, modelagem, resolução e implementação.

Comparando os propósitos de pesquisa em que a modelagem é adequada

citados acima (AXELROD, 1997) com o problema desta pesquisa concluiu-se que a

modelagem matemática seria a técnica mais adequada a este estudo. Entretanto ainda

era preciso escolher qual tipo de modelagem deveria ser adotada. Dentro dos modelos

computacionais, modelos matemáticos resolvidos através do uso de computadores,

podemos citar: otimizadores, heurísticas, probabilísticos estáticos e simulações. A

Figura 5 ilustra uma visão de quando aplicar cada uma das técnicas.

Figura 5: Classificação das técnicas de modelagem

3.1.3 Simulação

Bertrand e Fransoo (2002) afirmam que a simulação não tem a mesma

“qualidade científica” quando considerada a capacidade de gerar provas através da

dedução matemática. Entretanto, ela possui a vantagem de ser capaz de retratar com

maior fidelidade problemas com complexidade e variabilidade elevados. A simulação é

adequada para problemas complexos (STERMAN, 2002) e para problemas em que

exista um número limitado de alternativas a serem consideradas (ROSENFIELD;

COPACINO; PAYNE, 1989). Além disso, a utilização de interfaces gráficas ajuda o

entendimento e, por conseqüência, a adoção dos modelos (BODIN; LEVY, 1994). Outra

vantagem da simulação, e talvez das técnicas de modelagem como um todo, é permitir

que soluções inovadoras possam ser testadas sem provocar riscos para as

organizações (HALE, 1999). De acordo com Yoshizaki (1997) a simulação é capaz de

representar a realidade de uma forma adequada e permite o uso de uma abordagem

matemática.

Bertrand e Fransoo (2002, p.244) fazem uma crítica à incapacidade da maioria

dos estudos desenvolvidos na área de gestão de operações de criar modelos

matemáticos explanatórios ou preditivos, isto é, que “sejam capazes de explicar ou

prever o resultado ou performance de um processo em função de suas características,

estado e entradas”. Uma exceção é feita aos trabalhos de Forrester (1961) em

dinâmicas industriais, Buzacott e Shantikumar (1993) em teoria das filas, e das curvas

de aprendizado de Wright (1936) citado em Bertrand e Fransoo (2002). Bertrand e

Fransoo (2002) clamam por um maior número de trabalhos de modelagem matemática

que resolvam problemas reais das organizações.

O problema a ser abordado neste estudo, como será mostrado com maiores

detalhe nos próximos capítulos, é caracterizado pela alta complexidade e existe um

número limitado de alternativas. Estes fatos fizeram com que a escolha da técnica de

modelagem recaísse para a simulação.

3.1.4 Dinâmicas de Sistema

Para este estudo, será utilizado o método de simulação conhecido como

Dinâmicas de Sistema (System Dynamics) desenvolvida por Forrester (1961). A

Dinâmicas de Sistema, apesar de ser uma abordagem de modelagem, incorpora

diversos elementos típicos da estratégia de estudo de caso. Como será visto, os

procedimentos de modelagem da Dinâmicas de Sistema consideram muitas das

preocupações retratadas por Yoshizaki (1997) e Mitroff et al. (1974).

É importante ressaltar que a forma com que foi feita a tradução para o

portugues do nome do método, Dinâmicas de Sistema, difere do que é normalmente

utilizado nos trabalhos acadêmicos brasileiros. A tradução mais utilizada, Dinâmica de

Sistemas, pode provocar um falso entendimento que existe uma dinâmica que acontece

em diversos sistemas, sendo que na maioria dos casos o que ocorre é que diversas

dinâmicas acontecem em um único sistema.

A metodologia de Dinâmicas de Sistema foi desenvolvida por Jay Forrester

(FORRESTER, 1958) a partir dos conceitos da teoria de servo-mecanismos (BROWN;

CAMPBELL, 1948). A Dinâmicas de Sistema foi criada para lidar com problemas

caracterizados pela complexidade dinâmica, isto é, sistemas onde as ações de um

determinado agente geram reações de outros agentes, ou também chamado de

feedbacks. De acordo com Powers (1973, p. 351) “Feedback é um aspecto tão

importante do comportamento como o ar que respiramos”. Estas reações podem estar

defasadas no tempo e espaço e muitas vezes são caracterizadas por funções não-

lineares (FORRESTER, 1961). Uma outra característica importante dos sistemas

complexos é a adaptabilidade dos agentes ao longo do tempo, que aprendem com os

resultados passados (STERMAN, 2000). Todas estas características tornam muito difícil

prever os resultados finais de uma determinada ação ou política.

Esta dificuldade, aliada a uma falta de visão sistêmica (ADAMS, 1918 apud

STERMAN, 2000), faz com que os tomadores de decisão ajam de uma forma orientada

para eventos de curto prazo (STERMAN, 2000). Com isso, passa a ser fundamental

considerar que as decisões de um agente no curto prazo podem afetar os objetivos de

outros agentes que, por sua fez, vão reagir à ação inicial. O resultado desta reação

pode provocar uma situação de longo prazo pior do que a inicial (STERMAN, 2000).

Antes de mostrar a simbologia utilizada na Dinâmicas de Sistema é importante

entender alguns conceitos que são fundamentais para a metodologia: sistemas,

pensamento sistêmico e modelagem. Segundo Bertalanffy (1975), sistema é um

conjunto de elementos ou partes inter-relacionadas que interagem no desempenho de

uma função compondo um todo ou uma unidade. Os sistemas têm limites (algumas

vezes, bem definidos), os quais demarcam as interfaces que separam elementos

pertencentes ao sistema (subsistemas ou sub-unidades) de elementos que não-

pertencem ao sistema.

De acordo com Adams (1918) apud Sterman (2000) as mudanças que

ocorreram na sociedade moderna têm imposto à ciência uma nova visão, que mais

tarde foi chamada de pensamento sistêmico. Sterman (2000, p. 4) afirma que

pensamento sistêmico é a habilidade de enxergar o mundo como um sistema complexo,

onde “tudo está interconectado a tudo” e assim “você não pode agir em uma parte

isolada do sistema”. Com esta visão holística é possível encontrar as ações que sejam

capazes de gerar resultados duradouros.

Existem diferentes taxonomias para classificar sistemas, no entanto, este

estudo focará nos sistemas complexos. De acordo com Sterman (2000), existem dois

grandes grupos de complexidade: combinatória e dinâmica. Os sistemas com

complexidade combinatória são caracterizados por possuírem uma grande quantidade

de informações e alternativas de solução. Um exemplo seria um problema de roteirizar

entregas de cargas, onde existe um número muito grande de rotas alternativas a serem

traçadas. Já a complexidade dinâmica é caracterizada por ações de um determinado

agente que geram reações de outros agentes que podem estar defasadas no tempo e

no espaço. Estas características fazem com que os tomadores de decisão, ao lidar com

sistemas com complexidade dinâmica, muitas vezes optem por políticas que não geram

os resultados almejados, ou até mesmo, geram situações piores do que as iniciais.

Alguns exemplos de sistemas complexos na área de Transportes são a implementação

de softwares de gerenciamento de transportes (Transportation Management Systems -

TMS) ou a definição do formato de contrato dos órgãos responsáveis pela manutenção

das rodovias ou até mesmo a política de aumentar a capacidade das estradas como

forma de reduzir os congestionamentos. Neste caso específico, os tomadores de

decisão muitas vezes ignoram que o aumento da capacidade das rodovias torna mais

atrativo para as pessoas mudar-se para regiões mais distantes do centro da cidade

criando, no médio e longo prazo, um fluxo novo de veículos que acabam por gerar

novamente os congestionamentos (STERMAN, 2000).

A Dinâmicas de Sistema é uma método que se destaca de diversos outros

utilizados por pesquisadores da escola de pensamento sistêmico por ser fortemente

calcada na modelagem. A Dinâmicas de Sistema possui duas linguagens fundamentais:

círculos causais e estoques-fluxos (STERMAN, 2000). Estas linguagens permitem ao

modelador mostrar de forma gráfica o modelo para todas as pessoas envolvidas, de

forma que elas possam participar de forma ativa na construção do modelo. Além disto,

a linguagem de estoques-fluxos serve como base para a construção dos modelos

computacionais que permitirão a simulação das diferentes políticas.

A linguagem de círculos causais, uma linguagem icônica, é normalmente

utilizada em estágios iniciais do processo de modelagem e busca um entendimento

inicial das relações de causalidade de uma forma fácil de ser entendida e criticada por

pessoas leigas na área. Como pode ser visto nas Figuras 6a e 6b, a metodologia

mostra a relação de causalidade entre duas variáveis, no exemplo preço da commodity,

lucro do produtor e quantidade plantada. A direção da seta mostra que o preço da

commodity influencia o lucro do produtor e não vice-versa. O sinal positivo (+) mostra

que a influência é diretamente proporcional, isto é, quanto maior o preço da commodity,

maior o lucro ou quanto menor o preço, menor o lucro. O sinal negativo (-) simboliza

que a relação de causalidade é inversamente proporcional, isto é, quanto maior a área

plantada, menor será o preço. Note que existe um atraso, na linguagem de Dinâmicas

de Sistema um delay, na relação entre quantidade plantada e preço. Este atraso é

representado pelos dois riscos paralelos na seta da relação de causalidade.

Figura 6a – Círculo causal de Balanço Figura 6b – Círculo causal de Reforço

De acordo com a metodologia de Dinâmicas de Sistema, sistemas complexos

podem ser explicados pela interação de duas estruturas básicas de feedbacks: a

estrutura de reforço e de balanceamento. No exemplo da Figura 6a, o círculo causal é

de balanceamento, pois o resultado das inter-relações das variáveis irá gerar uma força

em sentido contrário a inicial. No caso, um aumento de preço irá provocar um aumento

no lucro e na quantidade plantada. O aumento da quantidade plantada por sua vez irá

provocar uma redução no preço. Já um círculo de reforço da Figura 6b irá gerar uma

força no mesmo sentido. No exemplo, uma maior quantidade de dinheiro aplicado irá

aumentar a quantidade de juros recebidos que irá, por sua vez, aumentar a quantidade

de dinheiro. Estas estruturas irão gerar resultados diferentes, no caso o modelo 6b iria

gerar uma função exponencial crescente conforme retratado no modelo da Figura 9.

No entanto, a simbologia de círculos causais (causal loops) possui uma série de

limitações (RICHARDSON, 1986) e por isso, não é utilizada para a geração dos

modelos computacionais. A linguagem gráfica mais utilizada na Dinâmicas de Sistema

está baseada em dois elementos básicos: estoques e fluxos (STERMAN, 2000).

Estoques são acumulações que servem para mostrar o nível corrente do

sistema. Eles podem ser “vistos” caso se tire uma foto. A mudança dos estoques ocorre

de forma gradual ao longo do tempo. São representados matemáticamente através de

integrais. Alguns exemplos de estoque seriam o nível de água de uma banheira, o PIB

de um país ou o nível de reconhecimento de uma marca (STERMAN, 2000).

Fluxos são os responsáveis pela mudança do nível dos estoques. Fluxos

aumentam (de entrada) ou diminuem (de saída) os estoques com o passar do tempo

(STERMAN, 2000). No caso da banheira seria a torneira (de entrada) e o ralo (de

saída). Os modelos de Dinâmicas de Sistema procuram identificar as variáveis que

fazem com que os fluxos aumentem ou reduzam e procuram simular os efeitos destes

fluxos e estoques ao longo do tempo (vide Figura 7).

Figura 7 – Estoques e Fluxos

Para cada um dos fluxos, busca-se levantar dados quantitativos ou qualitativos

para montar uma equação que o represente. No exemplo da Figura 7, o fluxo de saída

depende da quantidade do estoque e do valor da variável (ou conector) A. Estas

equações, adicionadas aos estados iniciais dos diferentes estoques, permitem com que

as diferentes políticas sejam simuladas.

De acordo com Sterman (2002), os bons modeladores de sistemas complexos

precisam ter em mente que os modelos são uma interpretação individual ou coletiva da

realidade e que esta interpretação não é 100% exata, uma vez que as pessoas, por

possuírem modelos mentais próprios, acabam filtrando as informações que coletam.

Como forma de minimizar este problema, o autor recomenda que sejam buscados

diferentes pontos de vista e ângulos para a análise de um mesmo problema. Tendo

assim diferentes abordagens e ângulos de visão, as chances de ignorar alguma parte

relevante do sistema são minimizadas. Além disso, é importante continuamente

questionar os modelos utilizados, para que se possa melhorá-los. Além disso, os

tomadores de decisão precisam saber gerenciar o dilema entre tomar decisões

baseadas em modelos que podem não ser exatos e a busca permanente de melhoria

dos modelos. De acordo com Sterman (2000), o grau de sensibilidade dos sistemas

complexos para variações nos parâmetros individuais é muito pequena, o que permite

aos tomadores de decisão utilizar modelos mesmo que estes contenham dados que

não são 100% precisos.

Estoque

Fluxo de entrada

Fluxo de saída

Variável A

A opção pelo método de Dinâmicas de Sistema, em detrimento a outros

métodos de simulação, foi conseqüência de dois fatores. O primeiro deles foi o fato do

problema ser marcado pela complexidade dinâmica onde as ações de alguns agentes

provocam reações de outros agentes. O segundo fator foi da necessidade de simular

quantitativamente as políticas propostas para que pudesse ser avaliado o seu impacto

nas metas dos agentes envolvidos. Uma vez escolhido a Dinâmicas de Sistema, era

preciso conhecer com mais detalhe os passos metodológicos propostos por este

método.

A seguir, serão descritas as duas metodologias mais utilizadas dentro da

Dinâmicas de Sistema. A primeira delas, proposta por Richardson e Pugh III (1981), é

composta de sete passos:

1. Identificação do problema

2. Conceituação do sistema

3. Formulação do modelo

4. Análise do comportamento do modelo

5. Avaliação do modelo e testes

6. Análise das políticas

7. Implementação

Na fase de identificação do problema (passo 1), deve ser feita uma definição

inequívoca do problema que explicite o contexto e os sintomas do problema de forma

verbal (RICHARDSON e PUGH III, 1981). De acordo com Richardson e Pugh III

(1981), uma clara definição do objetivo do modelo ajuda a focar os esforços do estudo e

a avaliar os seus resultados. Ainda nesta etapa inicial, deve ser identificado o propósito

do modelo, isto é, investigar com os tomadores de decisão envolvidos no processo se o

modelo servirá para aumentar o nível de conscientização dos envolvidos sobre as

causas do problema ou se será usado para testar políticas alternativas.

Feito isto, os modeladores devem partir para a conceituação do sistema (passo

2). Uma atividade fundamental desta etapa é construir os modelos de referência junto

com as pessoas envolvidas na organização. Modelos de referência são gráficos que

mostram de forma dinâmica o comportamento de algumas variáveis ao longo do tempo.

Richardson e Pugh III (1981, p. 22) definem modelos de referência como sendo

“descrições gráficas ou verbais do processo social de interesse”. Eles, normalmente,

assumem a figura de representações gráficas de variáveis chaves do sistema (vide

Figura 8), onde é mostrado de forma dinâmica o comportamento de alguma variável ao

longo do tempo. Os modelos de referência podem ser criados através do levantamento

de informações quantitativas ou qualitativas. A Figura 8 mostra a evolução das vendas

de um determinado produto ao longo dos meses.

Figura 8 – Modelo de referência

Outra atividade da etapa de conceituação é a definição das fronteiras do

modelo. As fronteiras precisam ser amplas o suficiente para ser possível simular de

forma endógena os efeitos das diferentes políticas possíveis, mas também deve excluir

componentes que não sejam relevantes para o problema (RICHARDSON e PUGH III,

1981). Richardson e Pugh III (1981, p. 43) definem a fronteira do modelo como sendo “a

linha imaginária separando o que é considerado (para propósitos de modelagem)

dentro do sistema e o que está fora do sistema”.

A formulação do modelo (passo 3) deve ser feita de forma interativa com os

tomadores de decisão, buscando dados quantitativos quando estiverem disponíveis ou

retratando o modelo mental (SENGE, 2000) dos usuários. Um modelo mais amplo deve

ser construído antes de partir para os detalhes.

Uma vez construído o modelo matemático (passo 4), é preciso testar se ele é

capaz de gerar os modelos de referência construídos nas etapas iniciais e se ele possui

consistência e robustez (passo 5). Finalmente, passa-se à análise das diferentes

políticas (passo 6) a serem seguidas e o entendimento do impacto das mesmas sobre

algumas das variáveis chaves. É importante ressaltar que este processo de modelagem

não é de forma alguma linear, podendo haver necessidade de voltar às etapas

anteriores do processo de acordo com os resultados obtidos em atividades posteriores

(RICHARDSON e PUGH III, 1981). Nota-se que somente após diversas iterações dos

diferentes passos é que se parte para a implementação do modelo (passo 7).

A segunda metodologia é proposta por Sterman (2000) e é similar a de

Richardson e Pugh III (1981), com cinco passos:

1. Definição do problema e do escopo

2. Formulação das hipóteses dinâmicas

3. Montagem do modelo de simulação

4. Testes

5. Escolha de políticas a serem seguidas

A etapa inicial busca descrever o problema e sua relevância. Para Sterman

(2000), a clara definição do propósito do modelo é a atividade mais importante para o

sucesso dos esforços de modelagem. O objetivo do modelo não deve ser modelar o

sistema, mas sim ajudar os tomadores de decisão a reduzir a lacuna existente entre o

resultado das políticas atuais e o resultado desejado (FORRESTER, 1961). Esta etapa

abrange ainda a definição da fronteira do modelo e a construção dos modelos de

referência.

A preocupação com a fronteira do modelo, ou como denomina Keeney (1992) o

enquadramento (decision frame), garante que o tomador de decisão não vá excluir

alternativas que sejam importantes para o modelo. Mas, por outro lado, o aumento da

fronteira do modelo provoca um aumento da complexidade do mesmo, o que pode

afetar a sua utilidade para os tomadores de decisão. O desafio é criar um modelo que

seja o mais simples possível e, portanto, mais fácil de ser entendido pelos tomadores

de decisão, que possa ser usado para alterar as políticas no mundo real, mas que ao

mesmo tempo retrate as características fundamentais do mundo real (STERMAN,

2000). A definição da fronteira do modelo pode ser feita através do levantamento dos

agentes envolvidos e das variáveis de decisão de cada um dos agentes.

A última atividade desta etapa inicial é da construção dos modelos de

referência. Sterman (2000, p. 90) alerta para a questão do horizonte de tempo: “o

horizonte de tempo deve se estender para trás o tempo suficiente para entender como

o problema surgiu e descrever seus sintomas. Além disso, deve se estender para frente

o tempo necessário para capturar possíveis atrasos e efeitos indiretos das políticas

potenciais”.

A segunda etapa, a formulação das hipóteses dinâmicas, pode ser entendida

como a montagem de um esboço do modelo. As hipóteses de relações de causalidade

entre as variáveis são descritas, inicialmente, de forma escrita e a seguir na linguagem

de círculos causais (STERMAN, 2000). Segundo Forrester (1961), o ideal é tentar

retratar as características fundamentais do sistema com o menor nível de detalhamento

possível. De acordo com Sterman (2000), a construção de modelos baseados

fortemente em variáveis exógenas dificulta o entendimento dos motivos com que estas

variáveis mudaram. Estes motivos podem ter sido provocados, em parte, por ações dos

próprios tomadores de decisão. Ao não considerar estas interações, o modelo limita as

opções de políticas a serem analisadas. Sterman (2000) recomenda que os

modeladores analisem com cuidado as candidatas a variáveis exógenas para ver se

não existe alguma influência dos tomadores de decisão nas variáveis. Caso isto

aconteça, elas devem ser tratadas como endógenas.

A construção do modelo (etapa 3), propriamente dita, é feita através da

estimação dos parâmetros e condições iniciais das variáveis do modelo. Esta estimação

deve ser feita buscando dados históricos quantitativos sempre que disponíveis, mas

não deve se limitar a eles. Para Forrester (1961), ignorar variáveis que não possuam

dados quantitativos é o mesmo que considerar que elas tenham valor nulo no problema

o que, muito provavelmente, é um erro. Para ele, deve-se usar informações não-

quantitativas para estimar os valores destas variáveis. Mesmo que sejam valores

aproximados, é preferível a simplesmente ignorá-las.

Com o modelo de simulação montado, inicia-se a fase de testes (4º etapa). Os

primeiros testes visam garantir a aderência dos resultados gerados pela simulação

versus os modelos de referência. Retornando ao modelo de referência da Figura 8, a

hipótese retratada no modelo B (vide linha tracejada da Figura 9) seria falseada pelos

testes de aderência. O mesmo não aconteceria com o modelo A que foi capaz de gerar

um resultado com alta aderência ao modelo de referência (vide linha pontilhada da

Figura 9).

Figura 9 – Testes das hipóteses

Além disto, os testes das hipóteses buscam garantir a adequação das decisões

tomadas na etapa da conceituação do sistema, isto é, a consistência, grau de

sensibilidade e robustez do modelo. Para realizar esta etapa, iremos recorrer a alguns

dos testes descritos por Sterman (2000). Este conjunto de testes tem como finalidade

garantir que o modelo proposto esteja retratando de forma fidedigna o mundo real, ou

melhor, a visão dos tomadores de decisão sobre o mundo real.

Nesta etapa de testes é preciso ter em mente as críticas feitas à forma de se

falsear teorias. O que ficou conhecido como a tese de Quine-Duhem (QUINE, 1961),

afirma que existem problemas inerentes na condução de experimentos que abrem

espaço para defensores das teorias que estão sendo refutadas criarem hipóteses

auxiliares que sejam capazes de sustentar a teoria ou, em outras palavras, existe uma

grande quantidade de hipóteses capazes de gerar um modelo de referência. Esta tese,

acrescida do conceito de paradigmas defendido por Thomas Kuhn (2001) leva Sterman

(2000, p. 849) a afirmar que “a decisão de se abandonar uma teoria nunca é forçada

em nós pela realidade, mas é sempre essencialmente uma escolha humana”. A

validação ou refutação de uma teoria é, portanto, uma decisão social. Segundo

Churchman (1973, p. 12) “um ponto de vista, ou um modelo, é realista na medida em

que possa ser adequadamente interpretado, entendido e aceito por diferentes pontos

de vista”. Estas críticas não fazem com que a busca da refutação, através do teste das

hipóteses, em relação aos dados reais, seja uma tarefa inútil e desnecessária. Os

testes são fundamentais para buscar expor as limitações dos paradigmas e dos

modelos usados atualmente para a tomada de decisão. Desta forma, a construção de

teoria e seu teste devem ser etapas intercaladas e iterativas.

Feitos os testes, parte-se para a simulação do resultado de diferentes políticas

a serem adotadas para resolver o problema e a escolha da política a ser implementada

(etapa 5). Sterman (2000) descreve uma série de recomendações que devem ser

seguidas para garantir um bom modelo: desenvolver um modelo para resolver um

problema e não modelar o sistema; focar na implementação; modelar de forma

interativa com o cliente; validar continuamente; criar um modelo funcional o mais cedo

possível; evitar detalhes na medida do possível; e criar um modelo abrangente é mais

importante que os detalhes.

Como pode-se observar, os dois métodos listados acima possem muitas

semelhanças. A seguir, será feita uma breve descrição das diferentes etapas do

método adotado neste estudo.

3.2. Materiais e Método empregados

O método utilizado para este estudo é uma adaptação dos métodos adotados

por pesquisadores que utilizam a Dinâmicas de Sistema, conforme representado

graficamente na Figura 10.

Figura 10 – Método utilizado.

Objetivo do modelo

Detalhamento do problema

Conceituação do sistema

Hipóteses dinâmicas

(ferramenta de simulação)

Teste de hipóteses

Simulação

Revisão bibliográfica Experiência profissional

Problema de pesquisa

Coleta

de dados

Validação

Elementos para

estudos futuros

Implicações

gerenciais

Análise dos

resultados

Objetivo do modelo

Detalhamento do problema

Conceituação do sistema

Hipóteses dinâmicas

(ferramenta de simulação)

Teste de hipóteses

Simulação

Revisão bibliográfica Experiência profissional

Problema de pesquisa

Coleta

de dados

Validação

Elementos para

estudos futuros

Implicações

gerenciais

Análise dos

resultados

Este método, adaptado dos métodos de Sterman (2000) e Richardson e Pugh

III (1981), possui uma série de etapas iterativas. Em qualquer etapa do método, pode

haver a necessidade de se retornar a etapas anteriores, sendo que uma outra forma de

retratar o método utilizado seria em um formato circular, onde o modelo é construído a

partir de diversas iterações entre os passos. A seguir, serão descritos cada um dos

passos que foram adotados durante este estudo.

3.2.1 Revisão bibliográfica

A revisão bibliográfica teve como objetivo identificar a existência ou não de

outros trabalhos abordando o tema proposto de concentração da demanda logística no

final do período de comercialização. Esta revisão mostrou que o tema estava sendo

pouco explorado na literatura acadêmica e profissional.

A revisão bibliográfica contribuiu de diversas formas para o estudo. A primeira

contribuição foi na definição do escopo do modelo. A outra contribuição foi orientar o

processo de coleta de dados, de tal forma que conclusões de estudos similares fossem

abordadas no processo. A terceira contribuição foi no processo de validação do modelo.

Além de ajudar a definir como seria feito o processo de validação, a revisão

bibliográfica trouxe casos em que mostrava o resultado real da implementação de

políticas similares às propostas no estudo. Estes casos foram utilizados na validação do

modelo. Além disso, a revisão bibliográfica orientou a definição dos elementos que

poderiam ser utilizados em estudos futuros.

3.2.2 Experiência profissional

A experiência profissional trouxe a noção das dificuldades para se implementar

melhorias na Logística e na gestão da cadeia de suprimentos em uma empresa que

apresentava um alto grau de concentração da demanda no final do mês. Além disso,

mostrou que muitos dos profissionais da área não estavam preocupados em mudar

esta situação, pois achavam que seria impossível qualquer iniciativa neste sentido.

3.2.3 Problema de pesquisa

A junção da revisão bibliográfica inicial com a experiência profissional apontou

que o tema era relevante para as organizações e que estava sendo pouco explorado

em trabalhos acadêmicos. Conforme descrito na introdução deste trabalho, o objetivo

deste estudo é analisar a concentração da demanda logística no final do período de

comercialização. A análise contemplou tanto as causas quanto os impactos deste

fenômeno, de tal forma que seja possível propor políticas alternativas capazes de gerar

um melhor resultado para os agentes envolvidos.

3.2.4 Objetivo do modelo

Os esforços deste estudo continuaram com a definição do objetivo do modelo

(RICHARDSON E PUGH III, 1981) que pode ser entendido como: tomando com base

as informações de uma empresa no setor de bens de consumo não-duráveis brasileiro,

criar um modelo computacional capaz de simular cenários onde fosse possível

identificar as possíveis causas, impactos e soluções para a concentração de vendas no

final do período de comercialização. Como se pode notar pelo objetivo, este é um

estudo construtivista e explanatório, que visa ajudar os agentes a tomarem decisões. A

definição do objetivo ajudou a manter o foco durante o processo de construção do

modelo, garantindo que os elementos fundamentais para atingir o objetivo, e somente

eles, estivessem contemplados. Neste momento a concentração de vendas não foi

encarada necessariamente como um problema para empresa, apesar de ser apontado

como um problema para determinadas áreas da empresa.

3.2.5 Detalhamento do problema

Uma vez estabelecido o objetivo do modelo, foi detalhado o problema a ser

tratado (STERMAN, 2000). No caso deste estudo, o problema era o acúmulo de vendas

e entregas realizadas ao final do período de comercialização de uma empresa no setor

de bens de consumo não-durável no Brasil. Este comportamento pode ser visto na

Figura 11, que representa o percentual médio das vendas acumuladas ao longo do mês

da empresa estudada. Observa-se que cerca de 60% das vendas e entregas são

realizadas nos últimos 5 dias do mês. Esta concentração de vendas não é um

fenômeno novo e esporádico, muito pelo contrário. De acordo com os dados coletados,

ele acontece todos os meses do ano e há, pelo menos, 20 anos. A concentração de

vendas é entendida como um sério complicador por todas as áreas responsáveis pela

compra, produção e entrega dos produtos (Logística, Produção e Compras).

Figura 11 – Percentual médio de vendas acumuladas ao longo do mês.

A escolha de uma empresa do setor de bens de consumo não-durável

brasileiro, como objeto de estudo, decorreu do fato de que, neste setor, a concentração

de vendas no final do período de comercialização acontece de forma freqüente e com

valores extremos, o que atende ao critério de busca de uma situação extrema (YIN,

2005). Dentre as empresas deste segmento, foi escolhida uma empresa que, por

motivos de confidencialidade, iremos denominar de CONSUMO LTDA. A escolha desta

empresa atende a dois outros critérios: representatividade e ser uma situação

reveladora. O critério de representatividade é atendido uma vez que a ocorrência da

concentração de vendas acontece nesta empresa da mesma forma que acontece em

outras empresas deste segmento. Além disso, este situação pode ser considerada

como reveladora (YIN, 2005), uma vez que o autor deste estudo possui familiaridade

com a empresa em estudo e possui adequado acesso às informações e pessoas desta

empresa.

20%

40%

60%

80%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Dias úteis

% Acumulado de Venda

3.2.6 Coleta de Dados

A atividade de coleta de dados foi realizada de forma que ela atendesse às

necessidades de diferentes etapas do processo de modelagem: detalhamento do

problema, conceituação do sistema, construção das hipóteses dinâmicas e testes de

hipóteses. Para a definição do problema foram levantados dados do percentual de

vendas acumulado da empresa estudada durante um período de doze meses. O

resultado destes dados (vide Figura 11) serviu como modelo de referência, isto é, serviu

para realizar parte do processo de validação do modelo através da comparação entre o

comportamento gerado pelo modelo e o comportamento histórico retratado no modelo

de referência. As etapas de conceituação do sistema e construção das hipóteses

dinâmicas, descritas logo adiante, foram realizadas em paralelo ao processo de coleta

de dados. Diversas vezes foi necessário coletar novos dados para que fosse possível

resolver dúvidas que surgiram ao longo da construção do modelo.

Três diferentes tipos de dados foram utilizados no estudo: dados numéricos,

dados escritos e dados mentais, oriundos do conhecimento tácito dos membros da

organização. A opção de não se limitar aos dados numéricos permite que variáveis

subjetivas sejam contempladas no modelo (Forrester, 1980). A coleta de dados foi feita

durante um período de dezoito meses em que o pesquisador interagiu com a empresa.

A primeira fonte de dados utilizada, as informações numéricas, foi levantada em

conjunto com pessoas da empresa de forma a evitar erros de interpretação ou de

acurácia nas informações. Dentre estes dados será descrito, a título ilustrativo, o

processo de coleta e tradução das informações, sobre o impacto da concentração de

vendas nos diferentes elementos da Logística, para o modelo computacional.

O maior impacto identificado na concentração de vendas foi nas atividades de

Transportes. A CONSUMO opta por utilizar um grupo selecionado de transportadoras

com um valor de frete constante ao longo do mês. Estas transportadoras são obrigadas,

100

para atender aos critérios contratuais da empresa, a ter uma boa disponibilidade de

veículos para a CONSUMO. Um resultado da concentração de vendas (e entregas) é

que existe um pico de cargas realizadas no final do mês. Este pico faz com que as

transportadoras tenham uma baixa utilização de seus ativos nas demais semanas, o

que acaba aumentando o rateio dos custos fixos de transporte para o frete cobrado. De

acordo com Valente et al. (2008), a flutuação na demanda traz impactos para os custos

da frota. Para chegar ao valor em que a concentração de vendas impacta os custos de

Transporte, foi utilizada uma planilha com a estrutura de custos representativa de uma

transportadora de um grupo de linhas de transporte da CONSUMO. A partir de cenários

com diferentes percentuais de vendas semanais, foi estimado o número de cargas

necessárias. Os diversos cenários de número de cargas semanais foram colocados na

planilha de custos para chegar à redução dos custos que a transportadora teria, caso o

número de cargas fosse melhor distribuído ao longo do mês. O aumento dos custos

encontrado foi extrapolado para as demais linhas de transporte da empresa e

transformado em um fator dos custos. Estes fatores foram incorporados ao modelo

computacional através da construção de uma função gráfica (vide Figura 12), que

mostra o fator utilizado na simulação para cada percentual de vendas no final do mês.

Este fator, multiplicado pelo custo atual de transporte da CONSUMO, resulta no custo

de transporte que será utilizado na simulação. Como pode ser visto, caso o percentual

de vendas na última semana do mês caia do patamar atual de cerca de 60% para uma

venda linear (25% por semana), os custos de transporte teriam uma redução de quase

18%.

101

Figura 12 – Função gráfica de custos de Transporte.

Um outro impacto significativo ocorre na quantidade de estoque mantida pela

CONSUMO e o seu respectivo custo. Para o cálculo da quantidade de estoque gerada

pela concentração de vendas, foram analisados os diferentes motivos que faziam com

que a CONSUMO mantivesse inventário de produtos acabados, sendo identificados

dois componentes como sendo primordiais: o estoque de segurança e o estoque

estratégico.

O estoque de segurança era calculado usando a Fórmula 1. O desvio padrão da

estimativa e das vendas reais, calculado utilizando dados semanais, aumentava muito

na última semana de cada mês, o que impactava na quantidade de estoque de

segurança a ser mantida. O desvio padrão das vendas foi recalculado para todos os

produtos da CONSUMO usando os cenários de percentuais de vendas semanais acima

descrito.

102

(1) Estoque de Segurança

Onde

Z = fator de serviço

= desvio padrão da demanda

LT= tempo de reposição

PR = período de revisão

O estoque estratégico era resultado da necessidade da empresa construir o

estoque ao longo do mês para atender o acúmulo de entregas no final do mês (a fábrica

não possuía capacidade para produzir todo o volume na última semana). Como a

concentração de vendas dificultava o processo de estimativa, não eram raros os meses

em que as vendas ficavam abaixo do estimado, fazendo com que grande parte deste

estoque estratégico fosse contabilizado na virada do mês. Novamente, para chegar à

relação numérica entre a concentração de vendas e o nível de estoque, foram utilizados

os cenários de percentuais de vendas semanais descritos anteriormente e

transformados em uma função gráfica. Os custos do estoque considerados foram os

custos de oportunidade, armazenagem e de perdas (obsolescência ou perda de

validade).

O custo de armazenagem era afetado de outra forma além do aumento linear

do estoque mantido. Como a produção ocorria de forma quase linear ao longo das

semanas e as entregas eram concentradas no final do mês, o estoque ao longo do mês

seguia o padrão mostrado na Figura 13: havia um pico na terceira semana do mês.

103

Como era necessário dimensionar a capacidade da área de armazenagem pelo pico,

isto provocava um aumento nos custos fixos do centro de distribuição.

Figura 13 – Quantidades de produção, vendas e estoque.

Além do impacto nos custos de transporte, estoque e armazenagem descritos

acima, outros impactos foram dimensionados: custos de movimentação, estadia e

retornos, pallets e horas extras. Os custos de movimentação dentro do centro de

distribuição eram afetados pela necessidade de dimensionar os recursos (pessoas,

docas, empilhadeiras) para o pico de movimentação que acontecia no final do mês.

Além disto, foi descoberto que a produtividade dos recursos era bem menor na última

semana em função da altíssima taxa de ocupação.

As estadias (custo extra pago às transportadoras caso elas tivessem que ficar

aguardando para descarregar as entregas) e os retornos (custo adicional de transporte

em função da necessidade de refazer a entrega dos produtos) aumentavam

significativamente na última semana do mês. Isto porque os clientes (varejistas) não

conseguiam descarregar o volume de cargas que chegavam para eles no final do mês,

104

seja por falta de recursos de movimentação ou por falta de espaço para armazenagem.

Para calcular o fator de relação entre o percentual de vendas semanais e estes custos

foi feita uma comparação entre a quantidade de estadias e retornos ao longo das

semanas.

A concentração de vendas também gerava um custo alto de horas-extras em

diversos departamentos administrativos da empresa que apoiavam as áreas de Vendas

e Distribuição como, por exemplo, o setor de atendimento dos pedidos de venda. O

custo com a operação de pallets, embalagem terciária usada para a movimentação dos

produtos, aumentava não só pelo impacto no nível de estoque, mas também pelo

aumento de perda de pallets que eram enviadas para os clientes e que não retornavam.

Uma parte dos clientes da CONSUMO recebia os produtos de forma “paletizada” e

outra não (a granel). Com o acúmulo de entregas no final do mês, os responsáveis pelo

carregamento dos produtos nos centros de distribuição, muitas vezes, mandavam

produtos “paletizados” para clientes que deveriam receber a granel. Como estes

clientes não tinham contratos e procedimentos para devolver os pallets para a

CONSUMO, grande parte deles acabavam sendo extraviados.

Todos estes custos foram levantados, em conjunto com funcionários da

CONSUMO, e validados pelos gestores das respectivas áreas e por pessoas da área

financeira. A tradução destes custos para o modelo computacional ocorreu da mesma

forma descrita nos custos de Transporte. Além dos custos que foram dimensionados,

outras áreas foram apontadas como sendo indiretamente afetadas. Os custos fixos de

manufatura poderiam ser afetados pelo super-dimensionamento da capacidade

produtiva para atender às oscilações da demanda. Ocorriam mudanças constantes no

ritmo de produção, pois não era raro a empresa ser obrigada a produzir com horas-

extras em uma semana e na, semana seguinte, parar os equipamentos devido a falta

de espaço para armazenar os produtos. Essas mudanças geravam impactos em

diversos elementos do custo variável de produção. Os custos de compra e o nível de

estoque de matéria-prima poderiam ser afetados pelas constantes mudanças no

planejamento de materiais. Apesar da revisão bibliográfica apontar que um dos fatores

que aumentam o efeito chicote é a realização de descontos no preço, optou-se por não

105

incluir estes impactos indiretos no modelo. Seria preciso utilizar critérios arbitrários para

separar os impactos indiretos decorrentes da concentração das vendas de outros

fatores como por exemplo variabilidade da demanda, erros de previsão e variabilidade

do fornecimento. Os executivos da CONSUMO acreditavam que ao colocar estes

efeitos indiretos o grau de aceitação dos resultados do modelo seria menor por parte

dos executivos das demais áreas.

Mas não eram somente os custos da CONSUMO que eram afetados pelo

percentual de vendas, mas o nível de serviço também. Para dimensionar o impacto da

concentração de vendas no nível de serviço, foi feita uma análise comparativa da

quantidade de caixas que não eram entregues aos clientes dentro do prazo estipulado,

ao longo do tempo. Observou-se que o nível de serviço na última semana era

significativamente pior do que a das demais semanas. Os principais motivos

encontrados foram a falta de produtos disponíveis e os atrasos no tempo de entrega. A

falta de produtos era conseqüência da dificuldade em prever a demanda e o pouco

tempo de resposta. Os atrasos no tempo de entrega ocorriam pela falta de capacidade

de carregamento nos centros de distribuição e pela falta de veículos. Outro problema

que afetava a disponibilidade de produtos nos centros de distribuição mais afastados da

fábrica era a incapacidade de receber e armazenar os produtos enviados em tempo

hábil. O impacto do nível de serviço também foi traduzido para uma função gráfica

(Figura 14).

Já os dados escritos resultam de duas fontes: uma pesquisa encomendada pela

empresa junto a um reconhecido pesquisador no setor de varejo brasileiro e interações

com os executivos da empresa. As informações da pesquisa foram colhidas através de

entrevistas semi-estruturadas feitas de forma presencial junto a executivos de 26

empresas de diferentes canais de distribuição de todo o Brasil.

106

Figura 14 - Função Gráfica do impacto da concentração no nível de serviço.

A última e fundamental fonte de dado foi a realização de freqüentes entrevistas

em profundidade com membros da empresa que ajudaram a representar os aspectos

subjetivos do modelo. Para garantir a aderência desta última base de dados, a agenda

das reuniões contemplava sempre uma apresentação de como foram traduzidas as

informações fornecidas anteriormente para a linguagem computacional. O objetivo era

aumentar a aderência do modelo ao conhecimento tácito dos entrevistados. Para que

este processo fosse mais efetivo, um executivo da empresa, que possuía uma visão

inter-departamental dos diferentes aspectos envolvidos, foi treinado com os conceitos

básicos da Dinâmicas de Sistema e da linguagem computacional empregada. Por

diversas vezes houve a necessidade do modelo ser alterado para adequá-lo às

observações feitas por este executivo.

107

3.2.7 Conceituação do sistema

O quarto passo seguido foi a criação de uma representação geral da estrutura

do modelo. Para fazer esta representação foi utilizado um diagrama de subsistemas

conforme proposto por Sterman (2000). Neste diagrama estão representadas

informações gerais sobre o modelo, como a fronteira do modelo e o nível de agregação

utilizado. Esta etapa de conceituação do sistema permite um melhor entendimento das

premissas assumidas no estudo, premissas estas fundamentais para a aderência do

modelo à realidade e, conseqüentemente, para a validade das conclusões.

A definição da fronteira do modelo, isto é, quais agentes e variáveis seriam

consideradas ou não, tomou como ponto de partida o referencial teórico e a busca pela

simplificação do modelo. A compreensão dos objetivos e decisões destes agentes

serviu como base para a definição das variáveis que seriam retratadas no modelo. Para

definir se as variáveis escolhidas deveriam ser retratadas de forma endógena ou

exógena, adotou-se o critério de modelar como endógenas todas as variáveis que

estivessem ao alcance dos tomadores de decisão e, cujo comportamento possa ser

alterado por suas decisões.

Outra importante decisão nesta etapa foi o nível de agregação adotado no

modelo. Para esta decisão adotamos a recomendação de Sterman (2000) de modelar

no nível mais agregado possível e, durante o processo de modelagem, avaliar se esta

agregação não estava trazendo implicações que tornassem a validade dos resultados

do modelo questionável.

108

3.2.8 Geração das hipóteses dinâmicas (construção do modelo

computacional)

A próxima etapa do estudo foi a construção de um modelo computacional que

serviu como uma hipótese para explicar a porcentagem das vendas retratada no

modelo de referência.

O modelo computacional foi construído tomando como base o diagrama de

subsistemas, as demais decisões tomadas na etapa anterior de conceituação do

sistema e os dados coletados. As hipóteses de relações de causalidade entre as

variáveis foram inicialmente descritas em uma linguagem simbólica da modelagem de

Dinâmicas de Sistema, chamada de círculos causais (STERMAN, 2000). A seguir, o

modelo foi traduzido para a linguagem computacional dos diagramas de estoques e

fluxos, que abrange tanto representações gráficas (vide Apêndice 1) quanto equações

numéricas que podem ser simuladas em um computador (vide Apêndice 2). A

estimação dos parâmetros e condições iniciais das variáveis do modelo foi realizada,

preferencialmente, baseada em dados quantitativos. Mas também utilizou-se o

conhecimento tácito dos agentes quando os dados quantitativos não estavam

disponíveis.

3.2.9 Teste de hipóteses

Neste estudo foi adotado o conceito de evolução da ciência através da

refutação (LAKATOS,1976; POPPER, 1975), mas tendo em mente as críticas feitas por

Quine (1961) e Kuhn (2001). Desta forma, a etapa de teste das hipóteses foi encarada

109

como uma etapa fundamental para falsear ou não o modelo proposto. Esta etapa se

confunde com as diferentes iniciativas adotadas ao longo de todo o estudo, buscando o

aumento da confiança no modelo que, normalmente, é denominada de validação do

modelo.

Os testes foram divididos em dois grandes blocos: validação interna e validação

externa. Os testes de validação interna visaram garantir que a estrutura do modelo

fosse fiel à realidade do problema e aos métodos científicos. Já os testes de validação

externa buscaram comparar os resultados do modelo com os dados reais do

comportamento das principais variáveis retratadas no modelo de referência.

Dentre os diversos testes de validação interna possíveis a serem adotados no

método de Dinâmicas de Sistema (BARLAS, 1996 e STERMAN, 2000), os seguintes

testes foram realizados:

• Consistência dimensional: verificar se as unidades de medida adotadas

pelas diferentes variáveis estão consistentes entre si. Para a realização

deste teste foi utilizada a funcionalidade de teste de consistência do

software Ithink.

• Estimação parcial do modelo: visando verificar a estimação dos

parâmetros e as condições iniciais, foram realizados testes com partes

isoladas do modelo para analisar se os resultados gerados estavam

consistentes com o esperado.

• Condições extremas: o objetivo deste teste foi buscar aumentar a

robustez do modelo ao verificar o comportamento do modelo sob

condições extremas. Diversas variáveis importantes do modelo foram

submetidas a valores limites e os resultados foram analisados para

verificar se, ainda assim, eram razoáveis e factíveis.

• Sensibilidade: como muitas das variáveis utilizadas na construção do

modelo são difíceis de serem estimadas com precisão, o objetivo deste

teste é verificar se o comportamento geral do modelo se mantém

110

inalterado, mesmo quando as variáveis são submetidas a valores maiores

e menores do que o estimado.

Para testar a validacão externa ou comportamental do modelo, foram feitos uma

série de testes. O primeiro deles foi comparar o resultado do modelo com o modelo de

referência para verificar se ele era capaz de gerar o mesmo padrão de comportamento.

O segundo teste foi mostrar os resultados do modelo para um alto executivo da

empresa com amplo conhecimento sobre o problema e a empresa como um todo, mas

que não houvesse participado do esforço de construção do modelo. O objetivo desta

iniciativa foi verificar se o comportamento do modelo como um todo estava aderente ao

conhecimento tácito do executivo e, quando isto não ocorria, era discutido se a

estrutura do modelo estava adequada.

Finalmente, o terceiro teste realizado foi comparar o resultado do modelo com

realidades similares em outras empresas e países. Algumas empresas no Brasil já

haviam adotado algumas das políticas propostas pelo modelo para reduzir os impactos

da concentração de vendas. Por exemplo, algumas empresas alteraram o calendário de

vendas de forma que o final do período acontecesse no meio do mês ao invés do final.

O resultado do modelo, quando adotada esta política, foi comparado com a realidade

enfrentada por esta empresa. Um outro teste interessante foi comparar os resultados da

implementação de uma política de eliminar completamente os descontos, com a

descrição dos resultados obtidos depois desta iniciativa realizada pela Procter&Gamble

nos Estados Unidos (MANNING, BEARDEN E ROSE; 1998).

Partes dos testes de validade interna foram feitos em paralelo com as duas

etapas anteriores de construção do modelo. Diversas vezes houve a necessidade de

rever o modelo e/ou coletar novos dados em função de problemas apontados pelos

testes. Segundo Sterman (2002) e Barlas (1996) o processo de validação deve ser

encarado como um contínuo, onde a confiança das pessoas sobre o modelo aumenta

gradualmente. Após uma série de iterações nas diferentes etapas do processo, a

realização dos testes de validade interna e externa descritos acima não refutou o

111

modelo e foi capaz de tornar o mesmo aceito pelos principais envolvidos no processo, o

que o capacitou para a etapa seguinte de simulação dos resultados.

3.2.10 Realização da simulação

A etapa seguinte do estudo foi a realização das simulações computacionais

para responder às três questões que retratam o problema deste estudo:

1. Quais são as possíveis causas da concentração de vendas no

final do período de comercialização?

2. Como esta concentração impacta no resultado de curto e longo

prazo das empresas?

3. Quais são as políticas alternativas que as empresas podem

adotar para reduzir ou eliminar os efeitos negativos destes

fatores?

Para identificar as possíveis causas da concentração de vendas, partiu-se de

um modelo em equilíbrio dinâmico onde os parâmetros exógenos foram definidos para

que não houvesse concentração de vendas. Este cenário simulou a situação da

empresa antes que ela fosse impactada pelas políticas ou condições externas que

geraram a concentração de vendas. A partir deste modelo em equilíbrio, todas as

variáveis exógenas relevantes foram alteradas de forma individual e em conjunto

(quando aplicável) para resolver a primeira questão.

Os impactos da concentração de vendas no resultado foram quantificados a

partir do cenário de vendas concentradas. Para resolver a terceira questão, uma série

de possíveis políticas que haviam sido apontadas pelos executivos da empresa ao

longo do estudo foram testadas e seus resultados mensurados. As variáveis

112

necessárias para que estes testes de políticas fossem feitos, já haviam sido

incorporadas no modelo, facilitando o processo de avaliação.

A simulação do modelo computacional foi realizada utilizando-se o programa

Ithink, versão 9.0.3 da empresa Isee Systems. Este programa foi rodado em um

computador pessoal com processador AMD Sempron 2800 com 1.6 GHz e 512MB de

memória RAM.

Uma atenção especial foi dada à documentação dos diversos elementos do

modelo. Para isto, seguimos as recomendações propostas por Sterman (2000). O

modelo completo pode ser visto nos apêndices deste trabalho. O Apêndice 1 contém a

representação gráfica de todas as partes do modelo utilizando a linguagem de estoques

e fluxos (STERMAN, 2000). No Apêndice 2 está a transcrição das equações

matemáticas na linguagem fornecida pelo software utilizado no estudo. Esta

documentação visa facilitar a replicação do estudo de forma que a estrutura do modelo

possa ser entendida por outros autores. A replicação do estudo permitirá que

aprimoramentos sejam feitos ao modelo contribuindo para a construção de

conhecimento. Além disso, a preocupação com a replicação permite que o estudo

possa ser aplicado em situações similares.

3.2.11 Análise dos resultados

A análise dos resultados do modelo foi feita através da comparação dos

diferentes cenários gerados pelo modelo. A identificação das possíveis causas foi feita

através da análise dos cenários que geraram uma concentração na demanda.

Como um dos principais critérios para a escolha da política a ser adotada é o

resultado financeiro gerado pela política, foi feita uma análise diferenciada para este

113

fator. As diferentes políticas provocavam impactos nos componentes do resultado

(faturamento e custos) em momentos distintos: alguns com efeito em poucas semanas

e outros somente no médio prazo. Para eliminar este efeito, foi adotado o procedimento

de trazer para o valor presente a geração de caixa futuro da empresa. Para o problema

dos impactos da concentração foram analisados os impactos no lado da receita e dos

custos das diferentes organizações envolvidas. Os impactos foram analisados em

diferentes horizontes de tempo. Para responder à pergunta das políticas alternativas

que poderiam ser adotadas, novamente foram comparados o resultado financeiro dos

diferentes cenários gerados para se identificar os pontos positivos e negativos de cada

uma das alternativas.

3.2.12 Conclusões e contribuições gerenciais

A etapa de conclusões visou gerar contribuições para dois públicos distintos. O

primeiro público foi dos responsáveis pelas organizações que sofrem com os impactos

da concentração da demanda. Para este público foi priorizado relacionar elementos que

lhes ajudassem a lidar com este fenômeno. Para o segundo público, do meio

acadêmico, buscou-se relacionar elementos que pudessem ser úteis em estudos

futuros que abordassem este problema ou para pesquisadores que quisessem utilizar o

mesmo método.

114

115

4. DESENVOLVIMENTO DO MODELO

Neste capítulo será inicialmente descrita a empresa objeto de estudo. No

restante do capítulo serão explicadas as linhas gerais do modelo e as principais

relações de causalidade encontradas. No final deste capítulo, serão descritas as

diferentes partes do modelo computacional utilizado.

4.1 Objeto de estudo

A empresa utilizada como objeto deste estudo é uma empresa do setor de bens

de consumo não-durável brasileiro que, por motivos de confidencialidade, será

denominada CONSUMO LTDA. A CONSUMO LTDA é uma grande empresa

multinacional, com atuação em diversos países na América Latina e em outros

continentes. Ele atua no Brasil há muitos anos e possui uma diversificada linha de

produtos vendidos em todo o território nacional. Os produtos possuem alta qualidade e

apresentam preços, normalmente, acima da média do mercado. Para suportar este

posicionamento de preço, a empresa investe fortemente em suas marcas, o que faz

com que a maioria dos produtos sejam líderes ou vice-líderes de seus segmentos. As

vendas são realizadas através de dois canais de distribuição: direto e indireto. O canal

de vendas indireto é constituído de atacadistas e distribuidores exclusivos que

116

revendem seus produtos para varejistas de pequeno porte. Os varejistas de médio e

grande porte são atendidos diretamente pela equipe de vendas da CONSUMO LTDA.

A malha logística da empresa é constituída por fábricas e depósitos espalhados

por todo país. Parte destes depósitos é própria e outra parcela foi terceirizada para

operadores logísticos. Os operadores logísticos cobram tarifas pela movimentação e

armazenamento dos produtos em função dos volumes diários. Todo o transporte da

empresa é feito através de veículos terceirizados. Para garantir a qualidade do serviço

prestado, o número de transportadoras utilizadas é restrito. A empresa procura atender

aos pedidos de seus clientes em um prazo curto de tempo, de até 5 dias acrescido do

tempo de viagem do veículo. Parte dos clientes, normalmente os maiores varejistas,

não aceita pedidos incompletos ou atrasados. Mesmo sendo uma empresa muito bem

estruturada na área de Logística, e considerada uma das empresas de ponta na área, o

nível de serviço prestado aos clientes estava abaixo do desejado internamente. A

política de alto nível de serviço, aliada a uma grande variedade de produtos, obriga a

empresa a atuar no sistema de produção contra estoque (empurrado). Apesar da

empresa possuir bons sistemas de gestão de estoques, ela enfrenta problemas de

perda do prazo de validade dos produtos, tanto internamente quanto nos seus canais

de venda. Para os produtos avariados ou com prazo de validade vencido nas

dependências de seus clientes, a CONSUMO LTDA possui uma política de reembolso

parcial das perdas.

A CONSUMO LTDA possuía, assim como a grande maioria das empresas do

setor, uma forte concentração de vendas na última semana de cada mês (vide Figura

15). Esta concentração acontecia com os mais diferentes clientes e regiões do país. Em

média, a CONSUMO LTDA vendia e faturava 57% do seu volume mensal nos últimos 5

dias do período. Este acúmulo acontecia todos os meses há muito mais de 20 anos.

Não foi possível determinar exatamente quando esta concentração começou.

117

Figura 15 – Concentração de vendas na última semana da CONSUMO LTDA.

A empresa estava sofrendo uma pressão da matriz para melhorar os resultados

obtidos no país e resolveu lançar uma série de iniciativas para melhorar seu resultado.

Por este motivo, o diretor de Logística da empresa aceitou realizar este estudo. A

principal dúvida que o diretor queria esclarecer é se a concentração era uma

característica inerente do mercado, portanto, uma variável exógena às políticas da

empresa, ou se era resultante de ações tomadas pela própria empresa, tornando-se um

efeito endógeno. No primeiro caso, como era a visão mais difundida na empresa,

restava a ele tomar ações que pudessem minimizar os efeitos da concentração sobre

sua área de atuação. Se fosse um efeito endógeno, o estudo ajudaria a empresa

buscar formas de reduzir ou, até mesmo eliminar a concentração de vendas. Para isto,

o estudo tinha como um dos objetivos dimensionar os impactos da concentração de

vendas nos resultados da empresa.

Parte dos dados utilizados neste estudo foi propositalmente alterada para

garantir a confidencialidade da empresa em relação a informações críticas como o

volume de vendas, faturamento, lucratividade e nível de estoque. Para garantir a

validade do estudo, substituímos estas informações por dados padrões do mercado de

118

bens de consumo. No entanto, os dados relativos colhidos dos diferentes impactos da

concentração de vendas são reais.

4.2 Descrição do modelo

4.2.1 Agentes envolvidos e nível de agregação

Seguindo os conceitos do referencial teórico, é fundamental considerar o ponto

de vista dos diferentes agentes envolvidos e ter a visão da cadeia de suprimentos como

um todo. Para isto, consideraram-se tanto os objetivos e decisões da CONSUMO

LTDA, como também de seus clientes e do consumidor final.

Para escolher qual seria o nível de agregação utilizado para o número de

clientes, produtos e consumidores, seguiu-se a sugestão de Sterman (2000). Desta

forma, começou-se o modelo com um nível de agregação alto. O modelo inicial

contemplava apenas um cliente, no caso um varejista de grande porte, e um

consumidor final. A escolha de retratar o canal de atendimento direto, ao invés de um

canal indireto (atacadista ou distribuidor), foi tomada para simplificar o modelo.

No entanto, a escolha do nível de agregação precisa ser tomada em conjunto

com a escolha da fronteira do modelo. Ao considerar estes dois fatores, foi visto que é

fundamental considerar as ações da concorrência, tanto do varejista, como da

CONSUMO LTDA. Desta forma, os agentes escolhidos para as etapas seguintes da

modelagem foram, além da CONSUMO LTDA e do consumidor final, uma outra

empresa fabricante de produtos chamada CONCORRENTE SA e dois varejistas, a

PRINCIPAL e a SECUNDÁRIO. Estes agentes estão representados na Figura 16.

119

Figura 16 – Agentes do modelo

Outra importante decisão nesta etapa foi escolher o nível de agregação de

produtos adotado no modelo. Os mais de duzentos diferentes produtos que a empresa

estudada possuía foram agregados em duas categorias: promocionados e não

promocionados. A escolha destas duas categorias seguiu as informações coletadas na

pesquisa, que mostrava que os varejistas segmentam suas ações nestas duas

categorias. Dentro dos produtos promocionados foram incluídos todos os produtos que

estavam suscetíveis a ações promocionais baseadas em descontos temporários. Este

grupo representava cerca de 75% do volume de vendas da companhia. Os produtos

não promocionados eram produtos de menor giro e que, normalmente eram vendidos

somente de acordo com a necessidade de reposição. De acordo com um varejista

entrevistado, “uma empresa com portfolio grande negocia apenas seus principais

produtos e deixa de lado todos os outros”.

O fluxo dos produtos promocionados foi representado no modelo com um maior

grau de detalhamento do que os produtos não promocionados, uma vez que eles

representavam o cerne do problema da concentração de vendas. Como se pode ver na

Figura 17, o modelo representa todos os consumidores finais de forma agregada com a

denominação de CONSUMIDOR. Este CONSUMIDOR possui um estoque de produtos

promocionados da fabricante CONSUMO. Este estoque aumenta cada vez que o

CONSUMIDOR compra produtos e reduz à medida que ele utiliza o produto. A

120

utilização dos produtos do fabricante CONSUMO é influenciada pelas vendas que o

outro fabricante, aqui denominada CONCORRENTE, efetua. Por sua vez, o

CONSUMIDOR pode realizar suas compras de produtos da CONSUMO em dois

diferentes supermercados: PRINCIPAL e SECUNDÁRIO. Estes varejistas irão manter

um estoque de produtos promocionados da CONSUMO. Este estoque mantido pelos

varejistas reduz à medida que são realizadas vendas para o CONSUMIDOR e aumenta

quando são realizadas compras dos produtos da CONSUMO.

Nota-se que houve simplificações no modelo retratado. A primeira é que os

concorrentes, tanto do fabricante, quanto do varejista foram agregados,

respectivamente, nos agentes CONCORRENTE e SECUNDÁRIO. A segunda decisão

foi manter fora do modelo a competição entre produtos dos fabricantes no varejista

SECUNDÁRIO. Outra simplificação foi não modelar as etapas anteriores à venda dos

produtos, isto é, distribuição e produção da CONSUMO.

Figura 17 – Diagrama de estoques e fluxos físicos

vendas promocionados

da CONCORRENTE

percentual perda para

CONCORRENTE

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

vendas para PRINCIPAL

Estoque do CONSUMIDOR

de produtos CONSUMO

vendas para consumidor

PRINCIPAL

uso produtos CONSUMO

Estoque do SECUNDÁRIO

de produtos CONSUMO

vendas para

SECUNDÁRIO

vendas para consumidor

SECUNDÁRIO

Vendas CONCORRENTE no

PRINCIPAL acumulado mensal

vendas da CONCORRENTE

no PRINCIPAL

121

4.2.2 Objetivos e decisões dos agentes

O próximo passo na conceituação do sistema foi definir os objetivos de cada um

dos agentes e as variáveis que impactavam nestes objetivos. Foi assumida uma visão

econômica e racional dos objetivos, como se pode ver no Quadro 6.

Agentes CONSUMO LTDA CONCORRENTE PRINCIPAL SECUNDÁRIO CONSUMIDOR

Lucro Faturamento Lucro Faturamento Preço de compra

Quantidade vendida Descontos obtidos Disponibilidade na gôndola

Faturamento Custos totais

Objetivos

Participação de mercado Custos logísticos

Custos totais Disponibilidade na gôndola

Custos logísticos

Disponibilidade na gôndola

Quadro 6 – Objetivos dos agentes

Para os principais agentes do modelo, o fabricante CONSUMO e o varejista

PRINCIPAL, o objetivo considerado foi maximizar o seu lucro a curto e longo prazo.

Para atingir o lucro desejado a curto prazo, as variáveis importantes que precisavam ser

medidas eram: a quantidade de produtos vendidos, o faturamento e os custos. Já para

garantir que os clientes continuassem a comprar no futuro, foi medido o nível de serviço

prestado e a participação do mercado. Para os concorrentes (fabricante

CONCORRENTE e varejista SECUNDÁRIO), o objetivo representado no modelo foi

limitado ao faturamento. Esta escolha se deve ao entendimento de que o foco da área

comercial, a área dentro desta empresa que reage às ações da CONSUMO e da

PRINCIPAL, é maximizar o faturamento a curto prazo.

122

Já para o consumidor final, foi modelado que ele busca maximizar o valor de

suas compras, isto é, obter a maior diferença entre o benefício percebido por um

produto e o preço pago pelo mesmo. Para alcançar este objetivo, o consumidor busca

varejistas que possuam produtos a um preço baixo e um bom nível de serviço.

Estes objetivos são alcançados por uma série de decisões tomadas pelos

agentes. Estas decisões podem ser vistas no Quadro 7.

Quadro 7 – Decisões dos agentes

4.3 Descrição das relações de causalidade

As decisões tomadas pelos diferentes agentes na busca de alcançar seus

objetivos provocam uma série de ações e reações. As principais reações foram

representadas através da linguagem de círculos causais como será descrito a seguir.

Decisões

Preço de venda

para varejistas

Preço de

venda para

varejistas

Qual produto

comprar

Preço de venda para

CONSUMIDOR

Qual produto usar

Política de

desconto

Ações em loja

e de Marketing

Quantidade a

ser comprada

Onde comprar o

produto

Alocação de

verbas

Preço de venda

para

Quantidade a ser

comprada

Ações em loja e

de Marketing

Nível de

estoque mantido

Objetivos

estratégicos

Objetivos do

comprador

Objetivos do

vendedor

VAREJISTA

PRINCIPAL

VAREJISTA

SECUNDÁRIO

CONSUMIDORAgentes CONSUMO

LTDA

CONCORRE

NTE SA

123

As ações e reações foram retratadas com uma complexidade crescente para facilitar o

seu entendimento.

De acordo com um dos varejistas entrevistados: “A concentração de vendas

não tem nada a ver com o comportamento do consumidor. Trata-se apenas de uma

prática impulsionada pela necessidade dos vendedores de ‘atingir as metas’ impostas

pela empresa.”. Esta visão é confirmada pelos dados mostrados na Figura 18 que

apresenta o percentual de vendas semanais dos varejistas para o consumidor final.

Figura 18 – Percentual de vendas do varejo para o consumidor final

Citando alguns varejistas entrevistados:

Os grandes ficam em um pedestal e criam problemas de desconfiança.

A compra é concentrada por causa de políticas não claras baseadas em

descontos para que se chegue às metas do mês.

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

/ja

26/jan/0

ev/

RCO

MARCO 200

r/0

/mai/

/ju

22/ju

13/jul

o/0

/ago

4/s

et/

Fonte: AC Nielsen – Scantrack

Resultado de 144 categorias – vendas em R$ - Auto-serviço Brasil

– Grandes Cadeias

124

No início do mês o fornecedor vem com prática de preço cheio. No final do mês

dá desconto para cumprir metas.

No final do mês a indústria rasga a política comercial.

Estes comentários foram retratados na Figura 19. A necessidade da

CONSUMO entregar o resultado mensal, retratada pela busca para eliminar a diferença

entre o lucro real e o desejado, obriga a empresa a aumentar a quantidade de verbas

alocadas para descontos no final do mês. Este aumento permite que o faturamento

aumente, uma vez que o aumento no volume de vendas mais do que compensa o efeito

negativo da redução do preço sobre o faturamento. O aumento do faturamento, por sua

vez, permite que o lucro da CONSUMO aumente, eliminando a diferença com o lucro

prometido. Este reação é representada pelo círculo de balanço denominado Desconto

para aumentar as vendas.

Figura 19 – Círculo de balanço Desconto para aumentar as vendas

Entretanto, o aumento dos descontos provoca um efeito colateral, como pode

ser visto nos comentários de dois executivos do varejo entrevistados:

....porque produzem [os fabricantes] o que têm necessidade de vender e não o

que o mercado pode absorver. Então eles ficam com estoque alto, o que gera

a necessidade de desovar rapidamente. Então têm necessidade de fazer

promoções. Isso acaba sendo um círculo vicioso. Porque o varejo compra

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Vendas no final

do mês

125

muito e estoca no fim do mês, então não precisará comprar o produto no início

do mês.

Síndrome do fim do mês: fornecedores fazem ofertas convidativas para

fechamento de metas. O sistema é realimentado por especuladores

[compradores do varejo] que seguram as compras aguardando as ofertas.

Todos [os fabricantes] acabam oferecendo melhores condições no fim do mês,

então o comprador espera. Como há estoque no começo do mês, compra-se

menos. É um círculo vicioso. E isso é prejudicial para todos.

Com o passar do tempo, o comprador da PRINCIPAL aprende que, caso ele

reduza as compras ao longo das primeiras semanas do mês, a CONSUMO irá liberar

uma quantidade maior de verbas para os descontos. Como o seu principal objetivo é

aumentar a quantidade de descontos, ele adota exatamente a política retratada no

círculo de reforço Esperar para comprar da Figura 20.

Figura 20 – Círculo de reforço Esperar para comprar

Esta concentração de vendas traz uma série de impactos para os varejistas, o

que faz com que eles aumentem mais ainda a pressão por descontos. Citando alguns

executivos do varejo:

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Compras do

PRINCIPAL no início

do mês

Esperar para

comprar

Vendas no final

do mês

126

Compras concentradas também pressupõe estoques que podem ou não estar

compatíveis com a demanda futura.

Com a compra concentrada, ocorrem muito problemas, por exemplo, os

recursos do depósito não são tão bem aproveitados. Atrapalha o recebimento e

armazenamento de mercadoria, a logística, a exposição nas lojas, o fluxo de

caixa. O volume do estoque poderia ser reduzido fazendo um faseamento de

acordo com a venda.

A compra concentrada traz maiores riscos de perdas, exige maior área de

estoque, exige maior capital de giro.

A compra concentrada gera problemas de superestocagem, aumenta gastos

com pessoal, caminhões, estoque e seguro (feito pelo estoque médio),

aumenta perdas, piora o rodízio de mercadorias por data de validade...

[A concentração de vendas provoca] problemas com o recebimento e

armazenamento de mercadoria, com a organização do depósito e com o

vencimento do pagamento, que também acaba sendo concentrado.

A redução das compras da PRINCIPAL no início do mês faz com que a

variação entre o volume comprado no final do mês e a do restante das semanas

aumente. Esta flutuação nos volumes de vendas e entregas provoca uma série de

impactos, não somente para os varejistas, mas principalmente para a área de Logística

dos fabricantes e, em especial suas atividades de Transporte. Como este impacto não é

imediato (ou pelo menos não é reconhecido imediatamente), a relação de causalidade

entre a variável Vendas no final do mês e os Custos Logísticos foi representada com o

sinal de atraso. O aumento dos custos logísticos acaba refletindo no lucro real da

empresa obrigando a mesma a aumentar o volume de vendas para cobrir a queda na

margem de lucro. O aumento do volume de vendas desejado reforça a necessidade de

descontos no final do mês. Este efeito é retratado na Figura 21 através do círculo de

reforço Aumento dos custos.

127

Figura 21 – Círculo de reforço Aumento dos custos.

Para executivos do varejo: “O ideal seria que não houvesse concentração

alguma, porque isso acarreta problemas até no atendimento ao consumidor.” A

concentração de vendas no final do mês, além de provocar o aumento dos custos,

provoca um aumento na variabilidade da demanda, o que acaba prejudicando a

disponibilidade de produtos na prateleira do varejo PRINCIPAL. A falta de produtos, por

sua vez, faz com que as vendas de produtos da CONSUMO, efetuadas pelo varejista

PRINCIPAL para o CONSUMIDOR, caiam. A queda nas vendas provoca um aumento

na quantidade de estoque, obrigando o comprador do varejo a reduzir a quantidade

comprada. A redução da quantidade comprada faz com que a CONSUMO, novamente

aumente a quantidade de descontos, como pode ser visto no círculo de reforço Nível de

serviço da Figura 22. Além disto, o aumento dos estoques permite que os compradores

posterguem a compra caso não obtenham boas condições comerciais. Este outro efeito

pode ser visto no círculo de reforço Postergar compra da Figura 22.

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Compras do

PRINCIPAL no início

do mês

Custos

logísticos

Esperar para

comprar

Aumento dos

custos

Vendas no final

do mês

128

Figura 22 – Círculos de reforço Nível de serviço e Postergar compra.

Um outro efeito do aumento das verbas alocadas para descontos é a redução

das verbas destinadas aos departamentos de Marketing e Desenvolvimento de

Produtos. Estas verbas são usadas para manter ou aumentar a atratividade dos

produtos da CONSUMO para o CONSUMIDOR. O mesmo ocorre com as verbas

destinadas às ações no ponto de venda, que ajudavam a aumentar as vendas do

varejista para o CONSUMIDOR. A redução destas verbas provoca um efeito, a médio e

longo prazo, de reforçar a queda nas vendas do varejista para o consumidor. Este efeito

é retratado no círculo de reforço Atratividade para o consumidor da Figura 23.

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Vendas da

PRINCIPAL para o

CONSUMIDOR

Estoque dos produtos

CONSUMO no

PRINCIPAL

Compras do

PRINCIPAL no início

do mês

Custos

logísticos

Nível de serviço

Esperar para

comprar

Nível de serviço

Aumento dos

custos

Vendas no final

do mês

Postergar compra

129

Figura 23 – Círculo de reforço Atratividade para o consumidor.

Da mesma forma que o fabricante CONSUMO precisa atingir o seu volume de

vendas, o vendedor do fabricante CONCORRENTE também é cobrado para alcançar a

sua meta de vendas. Quando as vendas da CONSUMO para a PRINCIPAL aumentam,

o comprador do varejo é forçado a reduzir a quantidade comprada dos demais

produtos. A queda nas vendas da CONCORRENTE obriga esta a conceder descontos

e reduzir o seu preço. Esta redução, em conjunto com um estoque alto, permite adiar a

compra dos produtos e propicia ao comprador do varejo iniciar uma espécie de leilão de

preço entre os fabricantes. Esta prática obriga a CONSUMO a aumentar ainda mais os

descontos oferecidos, caso queira alcançar o volume de vendas necessário. O círculo

Reação da concorrência na Figura 24 retrata este efeito de reforço.

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Vendas da

PRINCIPAL para o

CONSUMIDOR

Estoque dos produtos

CONSUMO no

PRINCIPAL

Compras do

PRINCIPAL no início

do mês

Custos

logísticos

Nível de serviço

Esperar para

comprar

Nível de serviço

Aumento dos

custos

Vendas no final

do mês

Postergar compra

Verbas para

Marketing e

Inovação

Atratividade para o

consumidor

130

Figura 24 – Círculo de reforço Reação da concorrência

A utilização da linguagem de círculos causais, por ser uma linguagem mais fácil

para ser entendida pelos executivos da empresa, permitiu que as linhas gerais do

modelo fossem discutidas exaustivamente, antes que a modelagem computacional mais

detalhada fosse iniciada.

Faturamento

Custos

Lucro da

CONSUMO

Lucro desejado

Crescimento

desejado nas

vendas

Gap de lucro

Descontos no

final do mês

Alocação de verbas

para descontos

Desconto para

aumentar as vendas

Vendas da

PRINCIPAL para o

CONSUMIDOR

Estoque dos produtos

CONSUMO no

PRINCIPAL

Compras do

PRINCIPAL no início

do mês

Custos

logísticos

Nível de serviço

Esperar para

comprar

Nível de serviço

Aumento dos

custos

Vendas no final

do mês

Postergar compra

Verbas para

Marketing e

Inovação

Atratividade para o

consumidor

Vendas da

CONCORRENTE

Descontos da

CONCORRENTE

Reação da

concorrência

131

4.4 Descrição do modelo computacional

Nesta seção serão descritos, em linhas gerais, os quinze subsistemas que

constituem o modelo computacional (vide Figura 25). A definição dos subsistemas do

modelo tomou como base os agentes envolvidos e as decisões retratadas no Quadro 7.

Como pode ser visto no Figura 25, os subsistemas podem ser divididos em três grandes

agrupamentos. O primeiro agrupamento retrata o fluxo físico dos produtos ao longo da

cadeia e é constituído pelo subsistema Fluxo Físico. O segundo agrupamento abrange

os subsistemas onde as principais decisões dos agentes são tomadas. Este segundo

agrupamento pode ser dividido em decisões por parte do fabricante CONSUMO

(subsistemas Resultada CONSUMO, Alocação de Verbas e Definição da Cota), do

varejista PRINCIPAL (Resultado PRINCIPAL, Preço de Venda), dos concorrentes

(SECUNDÁRIO e CONCORRENTE na PRINCIPAL) e, finalmente, decisões tomadas

em conjunto entre a PRINCIPAL e a CONSUMO (Faseamento das Vendas

CONSUMO). O terceiro agrupamento representa os subsistemas onde são feitas

apurações de resultados (Custos Logísticos, Nível de Serviço, Apuração das Vendas

CONSUMO, Vendas última semana e Produtos não promocionados) e que geram

informações de suporte aos demais subsistemas (Calendário). Apesar destes

subsistemas estarem retratados de forma separada um do outro, existe uma grande

interação e iteração entre os mesmos. Decisões tomadas em um subsistema afetam o

resultado apurado em outro subsistema que acaba gerando novas decisões em outros

subsistemas.

132

Fluxo físico

Resultado

CONSUMO

Alocação de

verbas

Definição da cota

Nível de serviço

Custos logísticos

Fabricante CONSUMO

Resultado

PRINCIPAL

Preço de venda

Faseamento das

vendas

CONSUMO

Varejista PRINCIPAL

CONCORRENTE no PRINCIPAL

SECUNDÁRIO

Apuração

e suporte

Calendário

Apuração das vendas

CONSUMO

Produtos não

promocionados

Vendas última semana

Decisões

Concorrência

Figura 25 – Diagrama de subsistemas

4.4.1 Subsistema Resultado CONSUMO

Esta parte do modelo retrata os aspectos financeiros do fabricante CONSUMO.

Os custos foram divididos em três categorias: custos fixos e indiretos, custos logísticos

e demais custos variáveis. O faturamento bruto é uma função do volume de vendas e

preço de venda. Já o faturamento líquido considera também os descontos. A partir do

faturamento líquido são subtraídos os custos e as despesas com verbas de Marketing e

ações em lojas, chegando assim, ao lucro real e à margem bruta.

133

Uma importante relação retratada é a diferença entre o lucro real e o lucro

prometido aos acionistas. A CONSUMO possui um objetivo de lucro mensal e anual.

Caso o lucro real não alcance o desejado, haverá uma série de ações que serão

tomadas em relação à alocação das verbas. Uma visão detalhada deste subsistema

encontra-se no Apêndice 1a.

4.4.2 Subsistema Alocação de verbas

Neste subsistema são definidas a quantidade total de verbas e o quanto destas

verbas são destinadas às ações de Marketing, ações em loja e descontos. A

quantidade total de verbas pode ser cortada caso a CONSUMO não esteja entregando

o resultado desejado. Neste caso, parte das verbas é cortada para aumentar a

rentabilidade.

A quantidade de verbas alocadas para ações de Marketing pode também ser

reduzida no final do ano, caso a companhia apresente resultado abaixo do prometido

aos acionistas. Um baixo desempenho provoca uma realocação das verbas de

Marketing para a área Comercial. Com estas novas verbas, a área de Vendas pode

aumentar a quantidade de descontos oferecidos. O motivo desta realocação se deve ao

fato de que o tempo para as ações de Marketing impactarem no aumento das vendas

da CONSUMO é grande. Esta demora faz com que o resultado das ações de Marketing

que ocorrem no final do ano só seja percebido após o término do ano fiscal. Já os

descontos tem um resultado imediato no volume de vendas da CONSUMO. O mesmo

ocorre com as verbas de ação de loja que, no final do mês, podem ser realocadas para

os descontos. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1b.

134

4.4.3 Subsistema Definição da Cota

A cota de vendas é o nome dado à meta mensal de vendas do vendedor da

CONSUMO que atende o varejo PRINCIPAL. A cota depende do volume total de

vendas desejado pela companhia e da participação das vendas da PRINCIPAL no total

de vendas. O volume total de vendas é obtido através do volume necessário para

atingir o lucro prometido e através das perspectivas máximas de crescimento do

mercado. O volume para atingir o plano financeiro foi representado como a divisão

entre o lucro mensal prometido e a margem unitária de lucro.

As perspectivas máximas de crescimento do mercado dependem do histórico

real de vendas e de um fator que define o crescimento máximo do mercado. Caso o

volume para atingir o resultado financeiro seja superior às perspectivas de crescimento

do mercado, o valor que será utilizado para gerar a cota de vendas será o das

perspectivas de crescimento do mercado. Uma visão detalhada deste subsistema

encontra-se no Apêndice 1c.

4.4.4 Subsistema Faseamento das vendas CONSUMO

Este subsistema, em conjunto com o da Apuração das Vendas e do Fluxo

Físico, é um dos pilares do modelo. Nele foi representada a lógica utilizada pelo

vendedor do fabricante CONSUMO para definir a quantidade de desconto oferecida

pela CONSUMO para a PRINCIPAL nos diferentes momentos do tempo.

A definição da quantidade de descontos parte, inicialmente, da diferença entre a

cota de vendas mensal e a projeção de vendas até o final do mês. Para realizar a

135

estimativa de vendas, o vendedor faz uma projeção linear das vendas acumuladas até

a presente data e extrapola para o restante do mês. Caso esta projeção seja inferior à

sua cota de vendas, o vendedor, que possui grande parte da sua remuneração atrelada

a atingir a cota, irá tentar trazer um volume adicional capaz de suprir a diferença. Para

conseguir este volume adicional, dado o curto espaço de tempo até o final do mês, a

principal ferramenta utilizada é oferecer um desconto maior ao comprador do varejo

PRINCIPAL.

O momento da negociação é determinado por ambos os envolvidos. Um

executivo do varejo relatou que “Se acreditamos que no final do mês ele nos oferecerá

melhores oportunidades, esperamos para comprar no final do mês. E isso acaba

acontecendo com quase todos os fornecedores, mesmo os que têm políticas mais

rígidas.”. Por sua vez a CONSUMO também segura os descontos para o final do mês

com a esperança que não seja necessário utilizá-los. Para chegar a esta hipótese, foi

feito um levantamento dentro da CONSUMO que mostrou que grande parte das verbas

de desconto eram retidas ao longo do mês.

A quantidade de desconto oferecido vai depender de três fatores principais: a

quantidade de desconto necessária para atingir a cota, os descontos logísticos

oferecidos e as verbas disponíveis. Quanto maior for o volume para atingir a cota, mais

desconto o vendedor irá oferecer. Esta não é uma relação linear e foi representada pela

função gráfica da Figura 26.

A quantidade de verbas disponíveis irá limitar o desconto máximo oferecido ao

comprador da CONSUMO. O desconto oferecido também depende do desconto

logístico. O desconto logístico será explicado no Capítulo 5, por ser parte de uma das

políticas testadas para eliminar a concentração de vendas.

136

Figura 26 – Função Gráfica do desconto para atingir a cota

O comprador da PRINCIPAL irá comparar o desconto oferecido pela

CONSUMO com o desconto do fabricante CONCORRENTE. A diferença entre os dois

descontos é que determinará a quantidade de produtos comprada. Além do desconto

oferecido, o comprador é limitado por outros fatores descritos a seguir. Uma visão

detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1d.

4.4.5 Subsistema Apuração das Vendas CONSUMO

A quantidade efetivamente comprada pelo comprador da PRINCIPAL, além de

depender do desconto oferecido, varia conforme o estoque máximo e o grau de

satisfação do comprador com o seu relacionamento com a CONSUMO.

O estoque máximo é baseado no giro do produto, isto é, a quantidade de

vendas do produto para o consumidor final. Caso a soma da quantidade ofertada pela

CONSUMO mais o estoque atual da PRINCIPAL exceda o estoque máximo, o

137

comprador poderá comprar somente a diferença entre o estoque máximo e o estoque

atual. Outro fator que impacta a quantidade comprada é o grau de satisfação do

comprador. Caso o comprador não esteja satisfeito com o relacionamento com a

CONSUMO, basicamente a condição comercial oferecida, ele irá reduzir a quantidade

comprada. O grau de satisfação do comprador será melhor explicado no subsistema

Preço de Venda.

Outro elemento considerado neste subsistema é o prazo de entrega dos

produtos. Normalmente, as entregas são feitas imediatamente por parte da CONSUMO

para que o faturamento entre no resultado do mês corrente. Caso o prazo de entrega

seja superior a uma semana, haverá uma distinção entre vendas e entregas. Uma das

políticas estudadas foi aumentar o prazo de entrega para que as entregas ocorressem

no mês seguinte.

A quantidade de produtos promocionais, vendida sem que haja descontos,

também é calculada neste subsistema. Um executivo do varejo descreveu as compras

de reposição como sendo efetuadas: “Baseado nesta conduta, fazem [os compradores]

controle de compras mediante projeções, de forma que o sistema dá sugestões de

compras obedecendo ao giro mensal, fazendo com que se mantenha um estoque

mínimo.” No modelo, a quantidade de compras com preço regular representa as vendas

para repor os estoques. Estas vendas dependem da quantidade de produtos em

estoque, do estoque mínimo a ser mantido, da projeção das vendas para o consumidor

e do nível de satisfação do comprador.

A última conta feita neste subsistema é a quantidade de vendas mensais de

produtos promocionados que a CONSUMO realizou para o varejo PRINCIPAL. Uma

visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1e.

138

4.4.6 Subsistema Preço de Venda

A quantidade comprada com desconto juntamente com o valor do desconto, o

preço regular de venda e a quantidade comprada com preço regular serão usadas para

calcular o valor total de descontos efetivamente usados pelo vendedor da CONSUMO e

o preço médio de venda de produtos promocionados da CONSUMO para a

PRINCIPAL.

Um outro elemento importante deste subsistema é o grau de satisfação do

comprador da PRINCIPAL. Retomando, o principal objetivo do comprador do varejo é

conseguir uma boa condição comercial que permita ao seu estabelecimento praticar

preços competitivos para os consumidores e ter uma boa rentabilidade. A satisfação do

comprador foi entendida como a comparação entre o preço médio de venda

efetivamente praticado pela CONSUMO e o denominado preço justo.

O preço justo é formado por uma combinação de três fatores. O primeiro fator é

o menor valor pago pelos produtos da CONSUMO pela PRINCIPAL nos últimos meses.

O segundo fator é a comparação com a condição comercial que o comprador da

PRINCIPAL estima que a CONSUMO tenha oferecido para o varejo SECUNDÁRIO.

Esta estimativa é baseada em uma pesquisa do preço de venda dos produtos da

CONSUMO no varejo SECUNDÁRIO e na margem bruta normalmente praticada. O

terceiro fator é o diferencial entre o preço praticado pelo fabricante CONCORRENTE e

o preço da CONSUMO. Caso a CONCORRENTE ofereça um preço menor que o

normalmente praticado, o comprador irá pressionar a CONSUMO para fazer o mesmo.

Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1f.

139

4.4.7 Subsistema Nível de Serviço

O nível de serviço, aqui representado como sendo a disponibilidade de produtos

na gôndola dos varejistas no momento em que o CONSUMIDOR realiza suas compras,

foi modelado para ambos os fabricantes e varejistas. O nível de serviço da CONSUMO

no varejo SECUNDÁRIO e o nível de serviço da CONCORRENTE foram tratados como

exógenos. Já o nível de serviço da CONSUMO no varejo PRINCIPAL foi representado

como uma função gráfica do percentual de vendas que ocorrem na última semana,

como apresentado na Figura 14. Caso as vendas passem a ocorrer de forma menos

concentrada, o nível de serviço da CONSUMO no varejo PRINCIPAL será acrescido

pelo fator Impacto. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1g.

4.4.8 Subsistema CONCORRENTE na PRINCIPAL

A principal variável de interesse neste subsistema é a quantidade de vendas

que o fabricante CONCORRENTE ganha ou perde da CONSUMO no varejo

PRINCIPAL. Esta quantidade foi modelada como dependendo de três fatores: o

diferencial de preços de venda para o CONSUMIDOR entre os fabricantes, o percentual

de clientes fiéis à CONSUMO e as ações em loja realizadas pela CONCORRENTE.

O primeiro fator depende do preço da CONSUMO (vide subsistema Preço de

Venda) e do preço da CONCORRENTE. O preço de venda dos produtos da

CONCORRENTE praticado pela PRINCIPAL depende do preço de compra destes

produtos e da margem praticada. A margem foi modelada como sendo função do grau

de satisfação do comprador da PRINCIPAL com a CONSUMO. Ou seja, caso o

comprador esteja insatisfeito com a CONSUMO, ele dará prioridade para as vendas da

140

CONCORRENTE e, para isto, poderá reduzir a margem colocada nestes produtos. A

CONCORRENTE pode reduzir o seu preço de venda para a PRINCIPAL caso o seu

volume de vendas esteja abaixo do planejado.

O segundo fator, o percentual de clientes fiéis a CONSUMO, depende de

quanto as ações de Marketing e Inovação dos fabricantes são capazes de alterar o

número inicial de clientes fiéis a CONSUMO.

O terceiro fator, as ações em loja feitas pela CONCORRENTE, foi modelado

como sendo exógeno. A quantidade de vendas ganha ou perdida irá afetar o volume de

vendas da CONCORRENTE que também foi calculado neste subsistema. Uma visão

detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1h.

4.4.9 Subsistema SECUNDÁRIO

De forma semelhante à modelagem da CONCORRENTE, a principal variável

deste subsistema é a quantidade de vendas de produtos da CONSUMO que o varejo

SECUNDÁRIO ganha ou perde da PRINCIPAL. Esta variável depende da quantidade

de clientes que estão dispostos a comprar os produtos da CONSUMO em outro varejo,

o diferencial entre o nível de serviço dos varejistas (vide descrição do Subsistema Nível

de Serviço) e a diferença entre preços de venda para o CONSUMIDOR praticados por

ambos os varejistas.

O preço de venda para o consumidor dos produtos da CONSUMO na

SECUNDÁRIO é calculado baseado no preço de compra e na margem utilizada. Neste

subsistema também são apuradas as vendas acumuladas dos produtos da CONSUMO

na SECUNDÁRIO. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1i.

141

4.4.10 Subsistema Fluxo Físico

Figura 27 – Subsistema Fluxo Físico

Como pode ser visto na Figura 27, este subsistema modela aspectos tangíveis

do modelo. O CONSUMIDOR possui um estoque de produtos da CONSUMO em sua

casa, este estoque aumenta com as compras efetuadas no varejista PRINCIPAL e/ou

SECUNDÁRIO e reduz com o uso dos produtos. O uso dos produtos da CONSUMO

depende de três variáveis: consumo total de produtos da categoria, participação de

mercado da CONSUMO e quantidade de vendas perdidas para a CONCORRENTE

(descrita no subsistema CONCORRENTE na PRINCIPAL). Estas relações são

representadas pelas equações abaixo:

vendas promocionados

da CONCORRENTE

percentual perda para

CONCORRENTE

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

vendas para PRINCIPAL

Estoque do CONSUMIDOR

de produtos CONSUMO

vendas para consumidor

PRINCIPAL

uso produtos CONSUMO

Estoque do SECUNDÁRIO

de produtos CONSUMO

vendas para

SECUNDÁRIO

vendas para consumidor

SECUNDÁRIO

Vendas CONCORRENTE no

PRINCIPAL acumulado mensal

vendas da CONCORRENTE

no PRINCIPAL

142

(2) Estoque do CONSUMIDOR

onde:

EC = Estoque do CONSUMIDOR de produtos da CONSUMO

Vp = Vendas da PRINCIPAL para o CONSUMIDOR

Vs = Vendas da SECUNDÁRIO para o CONSUMIDOR

U = Uso dos produtos pelo CONSUMIDOR

A CONSUMO total foi assumido como uma variável exógena e com valor

constante, para isso, foram realizados testes introduzindo variabilidade, mas os

resultados do modelo não foram alterados. A participação de mercado da CONSUMO

foi modelada como sendo dependente da relação entre a atratividade dos produtos de

ambos os fornecedores junto ao CONSUMIDOR. A atratividade depende da diferença

entre os investimentos em Marketing e Inovação da CONSUMO e da CONCORRENTE.

Além da quantidade de investimentos realizados, também é considerado a diferença

entre a efetividade destes investimentos e a sua capacidade de alterar a participação

de mercado.

A quantidade de produtos comprados pelo CONSUMIDOR nos varejistas

depende de dois fatores principais. O primeiro deles é a quantidade de produtos

necessários para reposição dos produtos usados. Adicionalmente à compra de

reposição, o CONSUMIDOR pode comprar uma quantidade extra de produtos. Esta

quantidade extra varia conforme o desconto oferecido e a existência ou não de ações

em loja como, por exemplo, a exposição dos produtos em um espaço que aumente a

visibilidade dos mesmos. A quantidade adicional comprada devido ao desconto

143

depende da diferença entre o preço médio de venda e o preço atual, como

representado na equação abaixo:

(3) Desconto adicional

onde:

PVt= preço de venda dos produtos CONSUMO na PRINCIPAL

PVM= preço médio de venda dos produtos CONSUMO na PRINCIPAL

A definição de qual dos dois varejistas o CONSUMIDOR irá realizar as compras

foi modelado como dependendo do diferencial de preços entre os varejistas (vide

descrição do Subsistema Resultado PRINCIPAL e SECUNDÁRIO para o detalhamento

da definição dos preços de venda para o CONSUMIDOR), da disponibilidade de

produtos na gôndola e da quantidade de consumidores que estão dispostos a trocar de

local de compra.

A disponibilidade de produtos na gôndola é influenciada pelo nível de serviço

prestado pela CONSUMO para ambos os varejistas (vide Subsistema Nível de Serviço)

e pela quantidade de estoque que a PRINCIPAL mantém. Caso o nível de estoque

fique abaixo da quantidade estipulada como estoque de segurança, a disponibilidade de

produtos na gôndola será afetada.

Finalmente, este subsistema calcula a quantidade de produtos vendidos pela

CONSUMO para o varejo SECUNDÁRIO. Para simplificar o modelo, a quantidade

vendida foi considerada como dependente das vendas da SECUNDÁRIO para o

CONSUMIDOR e do nível de estoque. Desta forma, foi assumido que a política de

preços da CONSUMO para a SECUNDÁRIO é uma variável exógena.

144

Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1j.

4.4.11 Subsistema Resultado PRINCIPAL

Este subsistema é responsável por calcular o resultado financeiro do varejista

PRINCIPAL. Para chegar ao resultado financeiro, foram considerados os custos de

compra dos produtos, o custo do estoque e os custos indiretos. O faturamento é

calculado a partir da quantidade vendida dos produtos e o preço médio de venda.

Além da apuração do resultado financeiro do varejista PRINCIPAL, esta parte

do modelo retrata a lógica utilizada pela PRINCIPAL para definir o preço de venda dos

produtos da CONSUMO para o CONSUMIDOR. O preço de venda depende de três

fatores. O primeiro é o preço médio de compra e a margem bruta que é normalmente

adotada. O segundo fator é a necessidade de se reduzir o preço de venda caso a

quantidade de estoque possa provocar a perda dos produtos devido ao prazo de

validade. O terceiro fator é o percentual do desconto obtido que será repassado para o

preço de venda para o CONSUMIDOR. Este percentual varia conforme o grau de

satisfação do comprador com o relacionamento comercial com a CONSUMO. Caso o

comprador não esteja satisfeito, ele poderá reduzir a quantidade de repasses feita. A

redução do repasse afetará o preço de venda e, consequentemente, o volume de

vendas dos produtos da CONSUMO. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-

se no Apêndice 1k.

145

4.4.12 Subsistema Calendário

Este subsistema mantém a contagem do número da semana, tanto dentro do

mês quanto no ano. O número de semanas dentro de cada mês foi considerado como

quatro. As semanas no ano são computadas até a quadragésima oitava semana. Uma

visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1l.

4.4.13 Subsistema Produtos não promocionados

Nesta parte do modelo é computada a quantidade vendida de produtos não

promocionados, tanto da CONSUMO para o varejista PRINCIPAL, quanto deste último

para o CONSUMIDOR. As vendas dependem da quantidade que é consumida e do

nível de estoque. Para simplificar, foi adotado que o nível de estoque destes produtos

era constante. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1m.

4.4.14 Subsistema Vendas última semana

Este subsistema realiza as contas do percentual de vendas da CONSUMO que

ocorrem na última semana do mês. Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se

no Apêndice 1n.

146

4.4.15 Subsistema Custos Logísticos

O último subsistema do modelo computacional realiza os cálculos dos custos

logísticos. Os custos logísticos foram divididos em cinco partes: transporte, estoque,

movimentação e armazenagem, não-qualidade e outros. Esta divisão obedeceu aos

dados levantados junto a CONSUMO (vide páginas 99-106 para o detalhamento dos

mesmos).

Para cada um destes custos foi computado o valor que ele irá assumir em

função do percentual de vendas na última semana. Para chegar a este valor foi

considerado o custo atual, ou seja, o fator com que este custo é influenciado pelo

percentual de vendas e o grau de flexibilidade existente. O grau de flexibilidade faz

parte de uma das políticas que foram testadas e será explicado no Capítulo 5.

Além de calcular os custos de cada um dos elementos, este subsistema calcula

o custo total da Logística usado como entrada no subsistema Resultado CONSUMO.

Uma visão detalhada deste subsistema encontra-se no Apêndice 1o.

Este capítulo não tinha como objetivo fazer uma explicação exaustiva de todas

as variáveis e equações usadas no modelo computacional, mas sim, descrever os

principais elementos do mesmo. O detalhamento das variáveis e equações é

apresentado no Apêndice 2. No próximo capítulo serão apresentados os resultados

obtidos dos diferentes cenários testados.

147

5. RESULTADOS

Neste capítulo serão apresentados os resultados obtidos através da simulação

do modelo computacional descrito no capítulo anterior. Este capítulo esta dividido em

três partes. Na primeira parte serão apresentados os cenários que geraram um acúmulo

das vendas no final do mês. Na segunda parte serão mostrados os impactos que o

acúmulo de vendas trouxe para os diferentes agentes. Na parte final do capítulo serão

descritas as possíveis políticas para eliminar o acúmulo de vendas e o resultado das

mesmas para os agentes envolvidos.

5.1 Possíveis causas da concentração de vendas

A partir de um cenário sem concentração no faturamento foram criados diversos

cenários em que uma das variáveis exógenas do modelo tinha o seu valor alterado na

semana 37. Seis cenários (vide Quadro 8) geraram um acúmulo de vendas no final do

mês. A escolha dos nomes dos cenários foi baseada na variável exógena que foi

alterada. Estes cenários serão descritos a seguir.

148

Nome do cenário Variáveis modificadas

Aumento do lucro prometido Lucro prometido aos acionistas (subsistema

Resultado CONSUMO)

Redução nas verbas de Marketing,

Inovação e ações em loja

Total de verbas orçadas (subsistema

Alocação de verbas)

Queda no mercado consumo total (subsistema Fluxo físico)

Aumento das vendas da

CONCORRENTE

verbas para Marketing CONCORRENTE

(subsistema Fluxo físico)

Queda nas compras do varejista diferença de preço desejada (subsistema

Preço de venda)

Expectativa de aumento de preço Expectativa aumento de preço(subsistema

Apuração de vendas CONSUMO)

Quadro 8 – Descrição dos cenários

5.1.1 Aumento do lucro prometido

O fabricante CONSUMO possui um processo de definição do lucro almejado a

partir de premissas de faturamento e custos. Caso as premissas utilizadas para este

dimensionamento não forem realistas, o lucro mensal prometido aos acionistas não

149

corresponder à realidade, provocando uma série de efeitos. Assumindo uma margem

de lucro unitário constante, para alcançar o novo patamar de lucro prometido é preciso

aumentar a quantidade de produtos vendidos. Este aumento necessário no volume de

vendas faz com que a cota do vendedor responsável pelo varejista PRINCIPAL

aumente, como pode ser observado na Figura 28.

Figura 28 – Efeito do aumento do lucro prometido na cota

Caso não ocorra nenhuma outra mudança capaz de aumentar a demanda pelos

produtos da CONSUMO, o comprador da PRINCIPAL mantém o volume de compra

necessário para repor as vendas. Próximo ao final do mês o vendedor da CONSUMO

conclui que, caso não faça nenhuma ação, ele não será capaz de atingir a sua cota

mensal de vendas. Como as ações de Marketing e ações em loja possuem um alto grau

de incerteza sobre os efeitos no faturamento, mesmo que tivessem um impacto positivo,

não seriam capazes de impactar as vendas do mês corrente sendo assim, o vendedor

não tem outra opção senão oferecer um desconto. Para que o vendedor possa ganhar

a sua remuneração variável, ele propõe ao comprador da PRINCIPAL que compre um

volume adicional em troca de um desconto maior do que o normalmente oferecido. Para

Efeito na cota de vendas

1000000

2000000

3000000

4000000

5000000

6000000

7000000

1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141

Semanas

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

45000

50000

Tons

Lucro prometido

Volume de vendas desejado

Cota de vendas PRINCIPAL

150

chegar ao valor do desconto oferecido, o vendedor leva em conta a quantidade de

volume adicional necessária e o desconto máximo que pode oferecer considerando as

verbas para desconto disponíveis (vide Figura 29).

Figura 29 – Diferença da cota e desconto oferecido

O comprador da PRINCIPAL, cujo objetivo é aumentar a quantidade de

descontos e verbas obtidas durante a negociação junto aos fornecedores, aceita a

proposta da CONSUMO e compra um volume muito superior ao necessário, como

representado na Figura 30.

Diferença da cota e descontos

-5000

5000

10000

15000

20000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536

Meses

Tons

10%

15%

20%

25%

30%

35%

% desconto

Diferença da cota e vendas para PRINCIPAL Desconto máximo Desconto para atingir a cota

151

Figura 30 – Efeito na quantidade comprada com desconto

No início do mês seguinte a esta negociação, o comprador da PRINCIPAL não

precisa comprar os produtos da CONSUMO, uma vez que ele já está com um nível de

estoque acima do necessário. Com a queda no volume de vendas com preço regular

nas primeiras semanas, o vendedor da CONSUMO, que mais uma vez precisa atingir a

sua meta de vendas, será novamente levado a oferecer um desconto adicional. Com o

passar do tempo o comprador da PRINCIPAL aprende que caso ele aguarde o final do

mês para efetuar as suas compras, ele consegue uma condição comercial mais

favorável. Com isto, a concentração de vendas se perpetua (vide Figura 31).

Quantidade comprada

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

1 3 5 7 9 1113151719212325272931333537394143454749515355

Semanas

Tons

Quantidade comprada com desconto Quantidade comprada preço regular

152

Percentual vendas útima semana

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

Meses

% vendas

Figura 31 – Percentual de vendas na última semana

5.1.2 Redução nas verbas de Marketing, Inovação e ações em loja

Outro cenário simulado foi um corte significativo na quantidade de verbas

alocadas para as ações de Marketing e Inovação. Neste caso, após alguns meses, a

atratividade dos produtos da CONSUMO junto aos consumidores é afetada. Mantendo

as demais variáveis constantes, a participação de mercado da CONSUMO é afetada,

como pode ser visto na Figura 32.

153

Figura 32 – Redução nas verbas

A queda na participação da CONSUMO provoca uma diminuição no uso dos

produtos e, consequentemente, nas compras efetuadas pelo CONSUMIDOR nos

varejistas. Os varejistas reduzem a quantidade de compras de reposição, o que mais

uma vez obriga o vendedor da CONSUMO a oferecer descontos para fechar a cota de

vendas (vide Figura 33).

Figura 33 – Redução nas compras de reposição

Impacto na participação de mercado

R$ 0

R$ 100.000

R$ 200.000

R$ 300.000

R$ 400.000

R$ 500.000

R$ 600.000

R$ 700.000

R$ 800.000

R$ 900.000

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141

Semanas

Verbas R$

49,1%

49,2%

49,3%

49,4%

49,5%

49,6%

49,7%

49,8%

49,9%

50,0%

50,1%

Participação %

verbas de Marketing e Inova‹o participa‹o de mercado CONSUMO

Queda nas compras de reposição

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

48 49 50 51 52 53 54 55 56

Semanas

Tons

Quantidade com desconto

Quantidade comprada preo regular

vendas para consumidor PRINCIPAL

154

Os mesmos efeitos ocorrem caso haja uma queda brusca na eficiência dos

investimentos em Marketing e Inovação. Caso a capacidade de influenciar as decisões

dos consumidores através das verbas de Marketing e Inovação caiam bruscamente, a

participação do mercado da empresa é afetada, provocando a mesma série de efeitos

capazes de gerar o acúmulo de vendas.

5.1.3 Queda no mercado

Caso ocorra uma queda brusca no mercado como um todo e esta queda não for

refletida na cota de vendas do vendedor da CONSUMO, há novamente a necessidade

do vendedor buscar formas para atingir a sua meta mensal. No curto prazo, a única

solução possível é conceder descontos. O comprador da PRINCIPAL aumenta a

quantidade comprada e não tem que fazer compras de reposição no início do mês

seguinte, criando o círculo vicioso do acúmulo de vendas no final do mês.

5.1.4 Aumento das vendas da CONCORRENTE

A CONCORRENTE pode tentar aumentar a sua participação de mercado

através de um aumento na quantidade de verbas destinadas a Marketing e Inovação

(ou melhora da eficiência das mesmas) ou através da redução do preço de venda para

os varejistas (vide Figura 34). No primeiro caso, o aumento das verbas leva a um

aumento na atratividade dos produtos da CONCORRENTE e, consequentemente, o

aumento de suas vendas. Considerando o consumo total como exógeno às ações dos

155

fabricantes, o aumento das vendas da CONCORRENTE leva a uma redução nas

vendas da CONSUMO, gerando a necessidade de conceder descontos.

Figura 34 – Redução preço da CONCORRENTE

No segundo caso, considerando que a redução de preço de venda para o

varejo PRINCIPAL seja repassada integralmente ou parcialmente para o preço de

venda ao CONSUMIDOR, a diferença de preço de venda ao CONSUMIDOR dos

produtos da CONCORRENTE e da CONSUMO será afetada. Como parte dos

consumidores não possui fidelidade a nenhum dos produtos, eles optam pela compra

dos produtos da CONCORRENTE (vide Figura 35). A queda nas vendas da CONSUMO

leva o vendedor a oferecer descontos e gera a concentração.

Redução no preço da CONCORRENTE

1400

1450

1500

1550

1600

1650

1700

1750

1800

1850

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141

Semanas

R$/Ton

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Tons

preo de compra produtos CONCORRENTE no PRINCIPAL vendas planejadas CONCORRENTE

156

Figura 35 – Perda de vendas para CONCORRENTE

5.1.5 Queda nas compras do varejista

O varejista PRINCIPAL pode ter ficado insatisfeito com os resultados obtidos

nas vendas dos produtos da CONSUMO. Esta insatisfação pode ter resultado em um

aumento do preço de venda ao CONSUMIDOR e/ou uma pressão junto a CONSUMO

para reduzir o seu preço de venda. Para pressionar a CONSUMO a abaixar o seu

preço, a PRINCIPAL pode reduzir a quantidade de compras e incentivar a venda dos

produtos da CONCORRENTE através da redução do preço de venda destes produtos.

Em ambas as situações, a diferença entre o preço de venda ao CONSUMIDOR dos

produtos da CONSUMO e da CONCORRENTE aumenta, o que faz com que as vendas

da CONSUMO caiam. A queda nas vendas leva ao desconto e ao acúmulo de vendas.

Perda de vendas

500

1000

1500

2000

2500

3000

32 33 34 35 36 37 38 39 40

Semanas

Tons/Semana

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

% Perda

Quantidade com desconto

Quantidade comprada preo regular

percentual perda para CONCORRENTE

157

5.1.6 Expectativa de aumento de preço

O último cenário que foi capaz de gerar a concentração no faturamento no final

do mês é que supõe uma expectativa de aumento dos preços de venda da CONSUMO

para a PRINCIPAL na virada do mês. Para minimizar o efeito do aumento, o comprador

da PRINCIPAL pode ter feito uma compra adicional no período anterior ao aumento do

preço. Este volume adicional aumenta o nível de estoque e faz com que o comprador

não tenha que fazer compras de reposição no início do mês seguinte e abre espaço

para os descontos no final do mês.

A análise de diferentes cenários no modelo computacional apontou para seis

possíveis causas para a concentração de vendas no final do mês: aumento do lucro

prometido, redução nas verbas de Marketing, queda no mercado, aumento das vendas

da CONCORRENTE, queda nas compras do varejista ou expectativa de aumento de

preço. A seguir serão descritos os impactos que a concentração no faturamento trazem

para os diferentes agentes envolvidos.

5.2 Impactos da concentração de vendas

Para chegar aos impactos da concentração, foi feita uma comparação entre

dois cenários. O primeiro cenário, o mesmo utilizado para identificar as possíveis

causas da concentração, era um cenário onde as vendas eram constantes ao longo das

semanas. No segundo cenário foi feito uma alteração em uma das variáveis exógenas,

neste caso o lucro prometido aos acionistas, de forma que gerasse um cenário de

vendas concentradas. A alteração na variável exógena foi feita a partir do início do

décimo mês (semana 36), de tal forma que os dois cenários são idênticos até este

158

período. A seguir serão descritos os impactos da concentração nos três principais

agentes envolvidos: o fabricante CONSUMO, o varejista PRINCIPAL e o

CONSUMIDOR.

5.2.1 Impactos para a fabricante CONSUMO

A concentração de vendas no final do mês trouxe uma série de impactos para o

lucro mensal da CONSUMO (vide Figura 36). Inicialmente, o lucro sofreu uma pequena

flutuação, tendo períodos em que o resultado do cenário concentrado era superior ao

do cenário constante e vice-versa. A partir do vigésimo mês o lucro do cenário

concentrado se estabilizou em um patamar inferior ao cenário de vendas constantes.

Figura 36 – Lucro da CONSUMO

Para entender os motivos desta queda no lucro é preciso analisar os impactos

no faturamento, nos custos da CONSUMO e nas demais despesas. Do lado do

faturamento é possível observar que o faturamento total no cenário concentrado tem

Lucro Mensal Fabricante CONSUMO

R$ -

R$ 2.000

R$ 4.000

R$ 6.000

R$ 8.000

R$ 10.000

R$ 12.000

R$ 14.000

R$ 16.000

R$ 18.000

R$ 20.000

Meses

R$´000

constante concentrado

159

inicialmente um aumento considerável e a partir do vigésimo primeiro mês retorna ao

patamar inicial (vide Figura 37). O aumento do faturamento total da CONSUMO é

puxado pelo aumento do faturamento junto ao varejista PRINCIPAL, como pode ser

visto na Figura 38.

Figura 37 – Faturamento total da CONSUMO

Figura 38 – Faturamento da CONSUMO junto a PRINCIPAL

Faturamento Líquido Mensal da CONSUMO para PRINCIPAL

R$ -

R$ 5.000

R$ 10.000

R$ 15.000

R$ 20.000

R$ 25.000

R$ 30.000

R$ 35.000

R$ 40.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

Faturamento Líquido Mensal da CONSUMO

R$ 54.000

R$ 56.000

R$ 58.000

R$ 60.000

R$ 62.000

R$ 64.000

R$ 66.000

R$ 68.000

R$ 70.000

R$ 72.000

R$ 74.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

160

O aumento inicial do faturamento da CONSUMO ocorreu uma vez que o

acréscimo no volume de vendas (vide Figuras 39 e 40) nos primeiros meses após a

mudança de cenários foi superior à redução no preço médio de venda retratado na

Figura 41. Já no médio prazo houve uma perda em termos de faturamento da

CONSUMO junto a PRINCIPAL (Figura 38) que foi compensada por um aumento no

faturamento junto ao varejista SECUNDÁRIO. A queda no médio prazo do faturamento

da CONSUMO para a PRINCIPAL pode ser explicada pelo fato do aumento no volume

de vendas (Figura 39) ter sido inferior à queda no preço de venda (Figura 41).

Entretanto, o volume total de vendas da CONSUMO (Figura 40) para os varejistas

aumentou em função de um crescimento das vendas para o varejista SECUNDÁRIO.

Figura 39 – Vendas da CONSUMO para a PRINCIPAL

A queda no preço médio de venda da CONSUMO para a PRINCIPAL pode ser

explicada pelo aumento da proporção de vendas feitas no final do mês, portanto, com

um desconto significativo. Para entender o impacto no volume de vendas é preciso

olhar para uma série de outros fatores.

Vendas Mensais da CONSUMO para PRINCIPAL

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

Meses

Tons

constante concentrado

161

Figura 40 – Vendas totais da CONSUMO

Figura 41 – Preço médio de venda da CONSUMO para a PRINCIPAL

As vendas da CONSUMO para a PRINCIPAL podem ser separadas em dois

compontentes: as vendas de reposição e as vendas promocionadas. As vendas

promocionadas acontecem em função dos descontos oferecidos. Este componente das

vendas é o principal fator que explica o aumento no volume de vendas nos meses

seguintes ao início dos descontos. O comprador do varejista PRINCIPAL pode

Vendas Mensais Fabricante CONSUMO

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

45.000

50.000

Meses

Tons

constante concentrado

Preço de venda da CONSUMO para o PRINCIPAL

R$ 1.940

R$ 1.950

R$ 1.960

R$ 1.970

R$ 1.980

R$ 1.990

R$ 2.000

R$ 2.010

Meses

R$/ton

constante

concentrado

162

aumentar significativamente o seu volume de compras, pois o seu estoque esta

dimensionado somente para cobrir as vendas regulares. Nos primeiros meses, a

PRINCIPAL adotou uma política de aumentar o nível de estoque para aproveitar os

descontos, como pode ser visto na Figura 42. Entretanto, a partir do 16º mês o estoque

da PRINCIPAL alcança o limite máximo imposto por restrições de capital de giro, prazo

de validade e capacidade de armazenagem. Deste momento em diante, o comprador

só pode comprar a quantidade de produtos que havia sido vendida no período anterior.

Figura 42 – Estoque de produtos CONSUMO na PRINCIPAL

O outro componente das vendas, as vendas de reposição, depende

basicamente do nível de estoque da PRINCIPAL e da quantidade de produtos da

CONSUMO vendida pela PRINCIPAL para o CONSUMIDOR. As vendas da

PRINCIPAL para o CONSUMIDOR, por sua vez, são uma função de três fatores

principais: diferencial de preços dos produtos da CONSUMO entre os varejistas,

disponibilidade de produtos na gôndola e quantidade consumida.

Estoque médio de produtos CONSUMO no PRINCIPAL

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

10.000

Meses

Tons

constante

concentrado

163

Parte dos descontos obtidos junto a CONSUMO é representada pelo preço de

venda ao CONSUMIDOR, fazendo com que o preço médio de venda caia (vide Figura

43).

Figura 43 – Preço médio de venda de produtos CONSUMO na PRINCIPAL para

o CONSUMIDOR

Outro efeito dos descontos é um aumento no grau de satisfação do comprador

do varejo PRINCIPAL com a política comercial praticada pela CONSUMO. Tomando

como base os preços históricos de venda da CONSUMO, uma estimativa do preço de

venda da CONSUMO para o varejista SECUNDÁRIO e um diferencial de preço

desejado, o comprador do varejo PRINCIPAL estipula um “preço justo” que deveria ser

oferecido pela CONSUMO. O aumento dos descontos faz com que a diferença entre o

preço médio praticado pela CONSUMO e o preço justo diminua, aumentando o grau de

satisfação do comprador (vide Figura 44).

Preço de venda para CONSUMIDOR no PRINCIPAL

R$ 2.965

R$ 2.970

R$ 2.975

R$ 2.980

R$ 2.985

R$ 2.990

R$ 2.995

R$ 3.000

R$ 3.005

Meses

R$/ton

constante

concentrado

164

Figura 44 – Satisfação do comprador da PRINCIPAL

O aumento do grau de satisfação com a CONSUMO faz com que o varejista

PRINCIPAL aumente o valor de repasse dos descontos para o preço de venda para o

CONSUMIDOR e aumente o mark-up adotado para os produtos da CONCORRENTE

(vide Figura 45), pois agora o varejista não tem mais interesse em forçar a venda

destes produtos.

Figura 45 – Preço médio de venda de produtos CONCORRENTE na

PRINCIPAL para o CONSUMIDOR

Satisfação do comprador do PRINCIPAL

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

Meses

constante

concentrado

Preço de venda para CONSUMIDOR no PRINCIPAL de produtos da CONCORRENTE

R$ 2.000

R$ 2.050

R$ 2.100

R$ 2.150

R$ 2.200

R$ 2.250

R$ 2.300

R$ 2.350

R$ 2.400

R$ 2.450

Meses

R$/ton

constante

concentrado

165

Se de um lado a queda no diferencial dos preços de venda dos produtos

CONSUMO e CONCORRENTE contribui para o aumento das vendas, um outro efeito

da concentração de vendas é a queda na disponibilidade de produtos da CONSUMO na

gôndola, como apresentado na Figura 46. Esta queda faz com que uma maior parcela

de consumidores opte por comprar produtos da CONCORRENTE ou compre produtos

da CONSUMO no varejista SECUNDÁRIO.

Figura 46 – Disponibilidade da gôndola na PRINCIPAL

O resultado líquido dos efeitos da queda no diferencial de preços entre os

produtos e da queda na disponibilidade de produtos na gôndola é um aumento na

quantidade de produtos da CONSUMO efetivamente comprados e utilizados pelo

CONSUMIDOR (vide Figura 47). Outro fator que impacta o uso dos produtos é o

diferencial entre a atratividade dos produtos considerando os investimentos em

Marketing e Inovação. Mas, considerando que não houve mudanças na quantidade de

Disponilibilidade na Gôndola

69%

70%

71%

72%

73%

74%

75%

76%

77%

Meses

constante

concentrado

166

verbas destinadas a Marketing e Inovação, a atratividade dos produtos se mantém

inalterada. O fator que faz com que o uso de produtos da CONSUMO aumente é a

redução do diferencial de preços entre os produtos da CONSUMO e da

CONCORRENTE, provocada pela queda nos preços da CONSUMO. Esta redução faz

com que parte dos consumidores opte por comprar produtos da CONSUMO.

Figura 47 – Uso de produtos CONSUMO

Mas, dependendo da reação da CONCORRENTE, este efeito pode ser anulado

por uma redução nos preços da CONCORRENTE. No cenário simulado, a

CONCORRENTE não reduziu o seu preço de venda para o varejista PRINCIPAL, uma

vez que a queda no volume de vendas não foi grande o suficiente para gerar uma

reação.

Como foi visto, do ponto de vista da demanda, a concentração: é neutra em

termos de impactos no faturamento no médio e longo prazo; provoca um aumento no

volume de vendas; provoca uma queda no preço de venda tanto para o varejista

PRINCIPAL como para o CONSUMIDOR; e leva a uma redução na disponibilidade de

produtos na gôndola. A seguir, serão analisados os efeitos nos custos.

Uso médio de produtos CONSUMO

19.000

20.000

21.000

22.000

23.000

24.000

25.000

26.000

Meses

Tons/Semana

constante

concentrado

167

Como mostra a Figura 48, houve um acréscimo do custo total da CONSUMO se

comparado o cenário de vendas concentradas com o cenário de vendas constantes.

Entretanto, mais importante que analisar o custo total, é preciso olhar para o custo

unitário (vide Figura 49). O custo unitário da CONSUMO caiu significativamente nos

primeiros meses após a mudança do perfil de vendas. Esta queda ocorre uma vez que

os custos e despesas fixas passaram a ser rateados por um maior volume de vendas

(vide Figura 40). O resultado disto é uma queda nos custo fixo unitário conforme mostra

a Figura 50. Entretanto, com o passar do tempo, o aumento dos custos logísticos (vide

Figura 51) e o retorno do volume de vendas para um patamar próximo ao patamar

original fazem com que o custo unitário retorne a um valor próximo ao inicial. Com o

aumento no volume de vendas, o custo total sobe.

Figura 48 – Custo total da CONSUMO

Custo Total da CONSUMO

R$ 40.000

R$ 42.000

R$ 44.000

R$ 46.000

R$ 48.000

R$ 50.000

R$ 52.000

R$ 54.000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47

M eses

co nst ante

co ncent rad o

168

Figura 49 – Custo unitário da CONSUMO

Figura 50 – Custo fixo unitário da CONSUMO

Custo Unitário da CONSUMO

R$ 1.200,0

R$ 1.250,0

R$ 1.300,0

R$ 1.350,0

R$ 1.400,0

R$ 1.450,0

R$ 1.500,0

Meses

R$/Ton

constante

concentrado

Custo Fixo Unitário da CONSUMO

R$ -

R$ 100

R$ 200

R$ 300

R$ 400

R$ 500

R$ 600

R$ 700

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47

Meses

R$/Ton

constante

concentrado

169

Figura 51 – Custo unitário de Logística da CONSUMO com a PRINCIPAL

Considerando que não houve nenhuma mudança na quantidade de verbas

alocadas para as áreas de Marketing & Inovação e ações de loja, o fator determinante

da queda no lucro no médio prazo do fabricante CONSUMO é que o aumento no

volume de vendas não trouxe uma melhora no faturamento, mas provocou um aumento

nos custos. O resultado disto é uma grande redução na margem unitária.

Resumindo, logo após a mudança na concentração de vendas, o faturamento

sobe consideravelmente e o custo unitário cai, principalmente o custo fixo unitário.

Estes resultados fazem com que o corpo gerencial da área Comercial (cobrada pelo

faturamento e volume de vendas) e da Manufatura (responsável por grande parte dos

custos fixos) veja a nova política de vendas como sendo positiva para a CONSUMO.

Entretanto, no médio prazo o faturamento retorna ao patamar inicial. O mesmo não

acontece com os custos (puxados pelo aumento dos custos logísticos). O resultado final

para a CONSUMO é uma perda de lucro e rentabilidade.

Custo Unitário de Logística da CONSUMO com PRINCIPAL

R$ -

R$ 50

R$ 100

R$ 150

R$ 200

R$ 250

R$ 300

Meses

R$/Ton

constante

concentrado

170

5.2.2 Impactos para a varejista PRINCIPAL

A implementação das compras concentradas não teve efeito no lucro total do

varejista PRINCIPAL conforme mostrado na Figura 52. Os ganhos obtidos com o

aumento no faturamento (vide Figura 53) foram compensados pelo aumento dos custos

totais (vide Figura 54).

Figura 52 – Lucro do varejista PRINCIPAL

Figura 53 – Faturamento total do varejista PRINCIPAL

Lucro varejista PRINCIPAL

R$ -

R$ 5.000

R$ 10.000

R$ 15.000

R$ 20.000

R$ 25.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

Faturamento Total PRINCIPAL

R$ 70.000

R$ 72.000

R$ 74.000

R$ 76.000

R$ 78.000

R$ 80.000

R$ 82.000

Meses

R$ ´000

constante

concentrado

171

Figura 54 – Custo total do varejista PRINCIPAL

O faturamento da PRINCIPAL sobe, pois o aumento do volume de vendas para

o CONSUMIDOR (Figura 55) é superior à queda nos preços de venda (Figura 43).

Figura 55 – Volume de vendas totais do varejista PRINCIPAL

Custo Total do PRINCIPAL

R$ 60.000

R$ 61.000

R$ 62.000

R$ 63.000

R$ 64.000

R$ 65.000

R$ 66.000

R$ 67.000

R$ 68.000

R$ 69.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

Vendas Totais PRINCIPAL

9.500

10.000

10.500

11.000

11.500

12.000

12.500

13.000

Meses

Tons

constante

concentrado

172

Já os custos totais aumentam, uma vez que uma parcela significativa dos

ganhos obtidos com a política de compra no final do mês (Figura 56) é perdida pelo

aumento dos custos indiretos (Figura 57).

Figura 56 – Descontos e verbas obtidas pelo varejista PRINCIPAL

Figura 57 – Custos indiretos do varejista PRINCIPAL

Descontos e verbas em Loja

R$ -

R$ 1.000.000

R$ 2.000.000

R$ 3.000.000

R$ 4.000.000

R$ 5.000.000

R$ 6.000.000

R$ 7.000.000

R$ 8.000.000

R$ 9.000.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

Custo indiretos do PRINCIPAL

R$ -

R$ 2.000

R$ 4.000

R$ 6.000

R$ 8.000

R$ 10.000

R$ 12.000

R$ 14.000

Meses

R$´000

constante

concentrado

173

De acordo com depoimentos dos varejistas:

Com a compra concentrada, ocorrem muito problemas, por exemplo, os

recursos do depósito não são tão bem aproveitados. Atrapalha o recebimento e

armazenamento de mercadoria, a logística, a exposição nas lojas, o fluxo de

caixa. O volume do estoque poderia ser reduzido fazendo um faseamento de

acordo com a venda.

A compra concentrada gera problemas de superestocagem, aumenta gastos

com pessoal, caminhões, estoque e seguro (feito pelo estoque médio),

aumenta perdas, piora o rodízio de mercadorias por data de validade...

A compra concentrada traz maiores riscos de perdas, exige maior área de

estoque, exige maior capital de giro.

O ideal seria que não houvesse concentração alguma, porque isso acarreta

problemas até no atendimento ao consumidor.

Como pode ser visto nas entrevistas, a concentração de vendas no final do mês

faz com que haja um acúmulo de recebimentos a serem feitos, obrigando maiores

gastos com mão-de-obra e transporte. Além disso, a queda no giro do estoque (Figura

58), isto é, o aumento do estoque, faz com que seja necessário um maior espaço para

a armazenagem de produtos e um maior custo com a manutenção e manuseio dos

estoques. O aumento do estoque dificulta as atividades de controle de estoque e

aumenta a probabilidade de ocorrer perda de produtos por avarias ou por prazo de

validade. A gestão do fluxo de caixa também é prejudicada, pois ocorre um

descolamento entre o fluxo de pagamentos e de recebimentos, uma vez que existe uma

concentração no momento do pagamento das faturas para os fornecedores.

Adicionalmente, a disponibilidade de produtos na gôndola é afetada (Figura 46).

174

Figura 58 – Giro do estoque do varejista PRINCIPAL

Resumindo, para o varejista PRINCIPAL o lucro não é alterado, mas o seu

faturamento e seu volume de vendas aumentam. Além disto, a queda no preço de

venda dos produtos da CONSUMO, uma marca líder e de forte atratividade, pode

ajudar a atrair clientes para as suas lojas. Do ponto de vista dos custos, ele consegue

um significativo aumento dos descontos obtidos, fazendo com que o custo de compra

dos produtos caia. Mas a queda no valor de compras é parcialmente neutralizada por

um aumento dos custos indiretos. Outros impactos são a queda na disponibilidade de

produtos na gôndola e o aumento do capital empregado em estoques.

5.2.3 Impactos para o CONSUMIDOR

Para o CONSUMIDOR os efeitos da mudança do cenário de faseamento de

vendas são dúbios. Por um lado ocorre uma redução no preço médio pago pelos

produtos da CONSUMO no varejo PRINCIPAL (Figura 43). Por outro lado o preço pago

por estes mesmos produtos no varejo SECUNDÁRIO aumenta (Figura 59) e os preços

Giro do Estoque PRINCIPAL

100

120

Meses

Giro anual

constante

concentrado

175

dos produtos CONCORRENTES também sofrem um aumento (Figura 45). Além disto, a

disponibilidade de produtos da CONSUMO no varejista PRINCIPAL piora (Figura 46).

Figura 59 – Preço de vendas dos produtos CONSUMO no varejista

SECUNDÁRIO

5.3 Alternativas de análise

Para se definir as possíveis políticas capazes de eliminar o acúmulo de vendas

no final do mês, foram utilizadas quatro fontes: idéias sugeridas por executivos da

CONSUMO, notícias do que outras empresas haviam tentado, modelos propostos pelo

referencial teórico e cenários que surgiram ao longo do desenvolvimento do estudo.

Esta seção esta dividida em duas partes. Na primeira parte serão descritas as políticas

testadas que foram capazes de eliminar a concentração no faturamento e, na parte

seguinte, serão apresentados os resultados obtidos pelas diferentes políticas.

Preço de venda para CONSUMIDOR no SECUNDÁRIO

R$ 2.750

R$ 2.800

R$ 2.850

R$ 2.900

R$ 2.950

R$ 3.000

R$ 3.050

Meses

R$/ton

constante

concentrado

176

5.3.1.Descrição das alternativas

Ao todo foram encontradas nove diferentes políticas capazes de eliminar a

concentração no faturamento no final do mês. Além destas políticas, foi analisado

também o resultado da política que vem sendo testado atualmente pela CONSUMO

que é aumentar a flexibilidade da logística (vide 5.3.1.9). Para testar o resultado das

políticas, foi tomado como base de partida um cenário com vendas concentradas no

final do mês. No início do décimo mês (semana 37) foram feitas alterações em alguns

parâmetros, de forma que o cenário criado refletisse a política a ser avaliada. A seguir,

serão descritas as dez políticas avaliadas.

Nome da alternativa Breve descrição

Eliminar os descontos Eliminar descontos para varejistas e

reverter verbas e ações voltadas ao

consumidor final.

Desconto constante pelo máximo Oferecer sempre o maior desconto possível

para os varejistas.

Desconto logístico Dar maiores descontos no início do mês.

Negociar no final do mês e fazer

entregas programadas no mês seguinte

Aumentar o prazo para entrega das

mercadorias.

Datas de fechamento distintas para

clientes/regiões

Usar calendários de período de

comercialização distintos para cada

cliente/região. Para alguns clientes o final

do período ocorre no meio do mês.

177

Mudar forma de remuneração dos

vendedores

Deixar de remunerar o vendedor para

atingir a meta de vendas.

Limitar estoque máximo Controlar o estoque do varejista e não

vender caso um limite máximo tenha sido

alcançado.

Criar planos financeiros factíveis Criar metas factíveis com as ações de

vendas planejadas.

Aumentar flexibilidade da Logística Eliminar ou reduzir os impactos da

concentração na Logística.

Criar planos financeiros factíveis e

deslocar verbas para ações em loja

Criar metas factíveis com as ações de

vendas planejadas e alocar uma parcela

maior das verbas para ações voltadas ao

consumidor final.

Quadro 9 – Alternativas analisadas

5.3.1.1 Eliminar os descontos

Neste cenário foi simulado uma política em que a empresa deixaria de dar

descontos para os varejistas. Neste caso, haveria um aumento significativo nas verbas

destinadas às ações de Marketing, Inovação (ex: lançamento de novos produtos) e

ações em loja (ex: montar pontas de gôndola que aumentassem a visibilidade dos

produtos dentro do supermercado).

178

5.3.1.2 Desconto constante pelo máximo

Uma outra política avaliada foi a do fabricante CONSUMO conceder um

percentual de desconto constante ao longo do mês. Este percentual seria definido pelo

maior desconto oferecido para o varejista PRINCIPAL nos últimos meses. Em

contrapartida, o varejista se comprometeria a aumentar a parcela de desconto que seria

repassado para o preço de venda para o CONSUMIDOR. Além disto, haveria uma

mudança na política de remuneração dos vendedores da CONSUMO, de forma que

eles não fossem mais remunerados em função do atingimento da meta mensal de

vendas.

5.3.1.3 Desconto logístico

Este cenário simulou uma política em que a CONSUMO mudaria a forma de

conceder os descontos. No cenário avaliado, uma parte do desconto seria constante ao

longo do mês e outra parcela, chamada de desconto logístico, seria variável de acordo

com a semana em que fosse feita a compra. Para as compras feitas nas primeiras

semanas do mês, haveria um desconto logístico maior do que as feitas mais próximas

ao final do mês.

179

5.3.1.4 Negociar no final do mês e fazer entregas programadas no mês

seguinte

Uma política avaliada foi a de separar o momento da negociação dos pedidos

de sua entrega. Neste caso, a negociação continuaria a ocorrer no final do mês, mas o

prazo de entrega, cujo valor inicial é de entrega imediata, passaria a ser maior. Desta

forma, os pedidos negociados no final de um determinado mês seriam entregues e

faturados ao longo do mês seguinte.

5.3.1.5 Datas de fechamento distintas para clientes/regiões

Neste cenário, o fabricante CONSUMO passaria a adotar ciclos de negócio

distintos de acordo com o segmento e/ou região do cliente. Neste caso, os vendedores

que atendessem um determinado segmento de clientes teriam o ciclo de negócios

começando e terminando no dia quinze do mês. Outros vendedores teriam um ciclo que

terminaria no dia 7 e assim por diante. No cenário inicial, o ciclo de negócios dos

vendedores era igual ao ciclo contábil da empresa e respeitava o calendário mensal,

tendo o seu término sempre no final do mês.

180

5.3.1.6 Mudar forma de remuneração vendedores

Foi avaliado um cenário em que os vendedores deixariam de ser remunerados

por alcançar a cota de vendas e passariam a ser avaliados por outras medidas. Neste

cenário, ao contrário do primeiro cenário testado, não haveria nenhuma alteração na

alocação das verbas.

5.3.1.7 Limitar estoque máximo

Foi simulado uma política em que o fabricante CONSUMO teria um

monitoramento sobre o nível de estoque do varejista PRINCIPAL. Quando o seu

estoque atingisse um determinado patamar o vendedor da CONSUMO não poderia

mais vender produtos para o varejo. Neste caso, o patamar estipulado seria bem menor

do que o estoque máximo que o varejista está disposto a manter.

5.3.1.8 Criar planos financeiros factíveis

Este é um cenário onde a CONSUMO teria um processo de Sales & Operations

Planning (CORREA; GIANESI e CAON, 2007) muito bem estruturado. Neste caso, os

volumes que seriam estipulados para as cotas de vendas estariam totalmente alinhados

com a capacidade do mercado absorvê-lo. Caso a capacidade de absorção dos

varejistas caísse, seja por causa de uma queda no mercado como um todo ou por uma

181

ação da concorrência, os valores da cota de vendas seriam rapidamente ajustados para

o novo patamar. Outra mudança realizada, seria a suspensão temporária da

necessidade do vendedor atingir a cota de vendas para obter a sua remuneração

variável.

5.3.1.9 Aumentar flexibilidade da Logística

Este é o cenário que atualmente tem sido perseguido pela CONSUMO. Ao

contrário dos outros cenários, não haveria nenhuma mudança que buscasse eliminar ou

reduzir a concentração de vendas. Neste caso, a área de Logística da CONSUMO iria

buscar formas de amenizar os impactos do acúmulo de vendas no final do mês nos

custos logísticos. Um exemplo disto, seria buscar compartilhar centros de distribuição

ou transportadoras com empresas que tivessem acúmulos de vendas no meio do mês.

5.3.1.10 Criar planos financeiros factíveis e deslocar verbas para ações em

loja

O último cenário avaliado foi muito similar ao oitavo cenário, mas com uma

diferença. Neste cenário, além da criação de metas de vendas alinhadas com a

capacidade do mercado e da suspensão temporária da necessidade dos vendedores

atingirem a cota, haveria um deslocamento de verbas utilizadas nos descontos para

ações em loja que fossem capazes de aumentar as vendas do varejista para o

consumidor.

182

5.3.2 Resultados das políticas avaliadas

As diferentes políticas foram avaliadas de acordo com os objetivos (vide Quadro

6 do Capítulo 4) dos dois principais agentes envolvidos no problema: o fabricante

CONSUMO e o varejista PRINCIPAL. Para a CONSUMO, foram avaliados o impacto

das políticas no lucro total da empresa, no faturamento e volume total de vendas da

empresa, no faturamento e volume total de vendas para o varejista CONSUMO, na

quantidade de produtos consumida pelo CONSUMIDOR, na participação de mercado,

na disponibilidade de gôndola e nos custos unitários totais e de logística. Para o

varejista PRINCIPAL foram considerados dois importantes indicadores: o lucro total

obtido e os ganhos do comprador. Os ganhos do comprador foram medidos pela soma

dos valores de desconto obtidos e das verbas em ação de loja. Além dos indicadores

importantes para cada uma dos agentes, foi mensurado o lucro total da cadeia

representando a soma dos lucros obtidos pela CONSUMO e pela PRINCIPAL.

As Tabelas 1a e 1b apresentam de forma numérica os resultados obtidos. Cada

uma das colunas representa o resultado de um dos cenários avaliados. Além disto, a

primeira coluna mostra um cenário que representa a situação das empresas antes de

se iniciar as mudanças que geraram a concentração. A segunda coluna representa o

cenário inicial, onde a empresa apresentava uma forte concentração no faturamento. As

cores representam uma comparação dos resultados obtidos nos diferentes cenários,

quando comparados com o cenário inicial de vendas concentradas. As células

marcadas com a cor verde representam resultados em que o indicador está melhor do

que o cenário inicial. As células marcadas com vermelho representam uma piora no

indicador e as células em amarelo mostram resultados muito similares ao inicial.

183

Tabela 1a – Resultados das políticas alternativas

Tabela 1b – Resultados das políticas alternativas

A seguir, será feita a análise dos resultados.

remuneração

vendedor

estoque

máximo

plano viável

flexibilidade

logística

plano+verbas

Lucro CONSUMO

113% 113% 113% 103% 104%

Lucro PRINCIPAL

100% 100% 100% 100% 106%

Lucro Total da cadeia

105% 105% 105% 101% 105%

Vendas Totais CONSUMO

94% 94% 94% 100% 97%

Vendas CONSUMO para PRINCIPAL

94% 94% 94% 100% 104%

USO

94% 94% 94% 100% 98%

Participação de mercado

38% 38% 38% 41% 40%

Ganhos comprador

29% 29% 29% 104% 78%

Faturamento Total CONSUMO

100% 100% 100% 100% 102%

Faturamento da CONSUMO para PRIN

104% 104% 104% 99% 115%

Custos unitários de Logística

86% 86% 86% 86% 87%

Custos unitários totais

101% 101% 101% 99% 100%

Disponibilidade na gôndola

102% 102% 102% 100% 102%

constante concentrado

sem

desconto

desconto fixo

desconto

logístico

prazo de entrega

mudança

calendário

Lucro CONSUMO

116% 100% 92% 70% 66% 79% 68%

Lucro PRINCIPAL

101% 100% 118% 114% 105% 106% 99%

Lucro Total da cadeia

107% 100% 108% 96% 89% 95% 87%

Vendas Totais CONSUMO

93% 100% 108% 102% 103% 102% 76%

Vendas CONSUMO para PRINCIPAL

93% 100% 116% 102% 105% 104% 54%

USO

93% 100% 112% 104% 106% 104% 99%

Participação de mercado

38% 41% 46% 43% 43% 43% 41%

Ganhos comprador

16% 100% 73% 211% 226% 114% 100%

Faturamento Total CONSUMO

99% 100% 113% 93% 94% 101% 75%

Fat. da CONSUMO para PRINCIPAL

105% 100% 130% 84% 86% 102% 47%

Custos unitários de Logística

83% 100% 86% 86% 96% 86% 89%

Custos unitários totais

101% 100% 96% 98% 98% 102% 99%

Disponibilidade na gôndola

102% 100% 103% 103% 116% 116% 100%

184

185

CAPÍTULO 6 – ANÁLISE DOS RESULTADOS

6.1 Síntese dos resultados

O Quadro 10 apresenta uma síntese dos resultados obtidos.

Objetivo Resultados obtidos

Quais são as possíveis causas da

concentração de vendas ao final do

período de comercialização?

Foram identificadas seis possíveis causas

para a concentração de vendas no final do

mês: aumento do lucro prometido,

redução nas verbas de Marketing, queda

no mercado, aumento das vendas da

CONCORRENTE, queda nas compras do

varejista ou expectativa de aumento de

preço.

Como esta concentração impacta no

resultado de curto e longo prazo das

empresas?

Para a indústria, o resultado de longo

prazo é uma queda no lucro da empresa

provocada por aumento dos custos, um

aumento no volume de vendas e uma

186

queda no preço de venda. No curto prazo,

tanto o volume de vendas, quanto o

faturamento sobem.

O varejo não tem seu lucro afetado, pois

os ganhos obtidos com o aumento do

faturamento são compensados por um

aumento nos custos, aumento do capital

empregado e queda no nível de serviço.

Quais são as políticas alternativas que as

empresas podem adotar para reduzir ou

eliminar os efeitos negativos destes

fatores?

Foram encontradas nove políticas

capazes de mudar o perfil das vendas:

eliminar os descontos, oferecer um

desconto constante pelo máximo, criar um

desconto logístico regressivo, desatrelar o

momento da negociação e entrega, mudar

as datas de fechamento do ciclo de

vendas, mudar a forma de remuneração

dos vendedores, limitar estoque máximo

do varejo, criar planos financeiros factíveis

e criar planos financeiros factíveis em

conjunto com um aumento das verbas

para ações em loja.

Quadro 10 – Síntese dos resultados obtidos

A seguir será feita a análise dos resultados obtidos.

187

6.2 Causas da concentração de vendas

Foram identificadas seis possíveis causas para a concentração de vendas no

final do mês: aumento do lucro prometido, redução nas verbas de Marketing, queda no

mercado, aumento das vendas da CONCORRENTE, queda nas compras do varejista e

expectativa de aumento de preço. Estas possíveis causas foram apresentadas para

executivos da empresa e foram apontadas como pertinentes à realidade de negócios da

empresa. Pela opinião dos executivos que ajudaram no processo de validação do

modelo, a principal causa da concentração no faturamento é a concessão de descontos

maiores no final do mês por parte da indústria. Desconto este provocado pela

necessidade de entregar lucros acima do possível.

Apesar de não haver dados precisos, ficou claro que a quantidade de verbas

promocionais, que efetivamente chegavam na mão dos vendedores, aumentava

significativamente no final do mês. Os responsáveis pelo resultado das diferentes

categorias de produtos postergavam ao máximo a liberação de novas verbas na

esperança que as verbas, inicialmente liberadas, fossem capazes de trazer o volume de

vendas necessário. Além disto, os gerentes da área Comercial também postergavam o

repasse das verbas para os vendedores para utilizá-las somente se necessário e nas

negociações que trouxessem a melhor relação volume adicional versus desconto

ofertado. O resultado disto era que os próprios vendedores, sabendo que conseguiriam

mais verbas no final do mês, evitavam fechar grandes negociações com os varejistas

no início do mês. Apesar de muitos executivos da indústria atribuírem a concentração

de vendas à política de compra dos varejistas, a decisão dos compradores do varejo de

postergar a compra pode ter sido provocada pelo aprendizado de que, se eles

esperarem, conseguem mais desconto.

188

Pode-se dividir as possíveis causas da concentração de vendas em dois

grupos: causas exógenas e endógenas. O primeiro grupo é constituído pelas causas

provocadas por fatores externos aos agentes do modelo. Neste caso a única causa que

se encaixaria seria a queda no mercado consumidor. Já no segundo grupo, de fatores

provocados pelos próprios agentes envolvidos, entraria as demais causas identificadas

(aumento do lucro prometido, redução nas verbas de Marketing, aumento das vendas

da CONCORRENTE, queda nas compras do varejista ou expectativa de aumento de

preço).

Apesar de não ser possível determinar o principal fator responsável pelo

surgimento da concentração no faturamento no final do mês, os resultados do estudo

mostram que existe uma significativa probabilidade de ser provocada por um fator

endógeno aos agentes. Isto vai na contramão do que inicialmente era difundido entre os

executivos da área Comercial da CONSUMO. Para estes executivos, o principal fator

responsável pela concentração no faturamento era um fator exógeno: a concentração

das compra do consumidor final no início do mês.

No período inflacionário (até 1994), havia sim uma forte concentração de

vendas dos consumidores finais no início do mês para minimizar a perda do poder

aquisitivo do salário recebido no início do mês. Entretanto, já fazem quinze anos que a

inflação está sob controle e os hábitos dos consumidores mudaram. As compras

deixaram de ser feitas em hipermercados no início do mês e passaram a ser feitas em

lojas mais próximas à residência das pessoas, de forma mais freqüente e espaçada ao

longo do mês. No entanto, os executivos da área Comercial ainda acreditavam que o

perfil de compras dos consumidores não havia mudado.

Os executivos da CONSUMO, ao se depararem com os resultados das

possíveis causas da concentração, não visualizaram nenhuma queda substantiva no

mercado consumidor que fosse capaz de provocar a concentração no faturamento.

Com isto, eles descartaram o grupo de causas exógenas e se convenceram que o

gerador da concentração de vendas estava em um dos fatores endógenos e que,

portanto, era possível de ser combatida.

189

A análise dos resultados das possíveis causas da concentração gerou algumas

reflexões. O fato dos executivos da área Comercial atribuírem um fator exógeno

(concentração nas compras do consumidor final) como sendo a principal causa do

acúmulo de vendas da CONSUMO para os varejistas e, após a apresentação dos

resultados do modelo se convencerem que a principal causa é endógena (aumento do

lucro prometido) vai em linha com o que diversos estudos (STERMAN, 2000)

apontaram. De acordo com Sterman (2000), apesar de ser muito comum os agentes

atribuírem os problemas a fatores exógenos, muitas vezes a origem dos problemas está

em políticas adotadas pelos próprios agentes.

Outra reflexão feita é sobre o tempo que os tomadores de decisão levam para

rever seus modelos mentais e seu impacto (SENGE, 2000). Já fazem mais de quinze

anos que a inflação ficou sob controle e o perfil de compra dos consumidores mudou,

mas os executivos da CONSUMO continuavam acreditando que havia um acúmulo de

compras por parte do consumidor no início do mês. Um fator que talvez contribua para

o alongamento do tempo necessário para rever os modelos mentais é o fato que muitas

das mudanças estruturais dos sistemas ocorrem de forma gradual. Os consumidores

não mudaram seus hábitos de consumo no mês seguinte à implementação do Plano

Real (1994), mas foram aos poucos percebendo que não precisavam mais fazer todas

suas compras no início do mês.

Se considerarmos que usamos os nossos modelos mentais para a tomada de

decisões (SENGE, 2000), a não adequação destes modelos faz com que as decisões

deixem de ser corretas. Neste caso específico, como os executivos da CONSUMO

acreditavam que a concentração de suas vendas era provocada por um fator exógeno,

a melhor política era tentar minimizar os seus impactos. Acadêmicos precisam

considerar a existência destes vieses de percepção no momento de se escolher o

método de pesquisa. Acredita-se que, caso fosse feito um survey sobre a principal

causa da concentração de vendas, o resultado poderia ser impactado pelos vieses de

percepção dos entrevistados. Por outro lado, neste caso específico, o uso da

modelagem contribuiu para a revisão dos modelos mentais dos tomadores de decisão.

190

6.3 Impactos da concentração de vendas

Este estudo apontou diversos impactos da concentração de vendas nos

objetivos dos principais agentes envolvidos: indústria e varejo. Dentro de cada uma

destas empresas foi feita uma análise dos efeitos nos principais departamentos

envolvidos.

Para a indústria, o resultado de longo prazo é uma queda no lucro da empresa

provocada pelo aumento dos custos. Esta perda de lucratividade é explicada pelo fato

que no médio e longo prazo o faturamento não é afetado. Desta forma, do ponto de

vista dos gestores da área Comercial, a concentração ajuda a aumentar o volume de

vendas, mas não contribui com o faturamento. No entanto, no curto prazo, tanto o

volume de vendas quanto o faturamento sobem.

Sob a ótica dos custos, a concentração de vendas traz, inicialmente, uma

queda no custo unitário puxado pela redução no custo fixo unitário provocada pelo

grande aumento do volume de vendas. No entanto, no médio e longo prazo, o retorno

do volume de vendas a um patamar mais próximo ao inicial faz com que o efeito nos

custos fixos deixe de ser tão acentuado. O aumento dos custos logísticos faz com que o

custo unitário retorne a um valor próximo ao inicial. Como houve um aumento no

volume de vendas, o custo total sobe. Outro efeito importante da concentração é a

redução no nível de serviço.

O que se pode notar é que, no curto prazo, a concentração de vendas traz

efeitos positivos para os gestores da área Comercial, para os responsáveis pela

Manufatura e para o lucro total da empresa. Mesmo no médio e longo prazo, a

concentração não prejudica os indicadores de faturamento e contribui para o aumento

191

do volume de vendas. A única área da CONSUMO afetada é a de Logística, cobrada

pelos custos logísticos e pelo nível de serviço.

A implementação das compras concentradas não traz efeito no lucro total do

varejista PRINCIPAL. Mas, sob a ótica de alguns objetivos funcionais, a concentração

de vendas traz bons resultados. O aumento do faturamento e do volume de vendas é

encarado como positivo para os responsáveis pela área de vendas do varejo. Além

disto, a queda no preço de venda dos produtos da CONSUMO, com diversas marcas

líderes de mercado, pode ajudar a atrair clientes para as suas lojas. Outra área que

deve encarar a concentração com bons olhos são os compradores do varejo. A

concentração permite a eles obterem um significativo aumento dos descontos, fazendo

com que os seus indicadores de performance melhorem. Novamente, as metas mais

prejudicadas são as dos responsáveis pela Logística do varejo que, além de ter um

aumento nos custos indiretos, são penalizados pela queda na disponibilidade de

produtos na gôndola e pelo aumento do capital empatado em estoques.

Estes resultados apontam que, muito provavelmente, a percepção inicial de

diversos gestores, tanto da indústria como do varejo, é que a concentração de vendas

seja benéfica para suas metas. Se considerarmos que os impactos da concentração

nos custos logísticos e nível de serviço não são facilmente identificados, o grau de

resistência por parte dos gestores da área de Logística não deve ser grande. Mesmo

que haja resistência, a área de Logística, normalmente, possui um poder de influência

baixo sobre a maioria das variáveis do relacionamento comercial entre as empresas.

192

6.4 Políticas Alternativas

Antes de fazer a análise geral dos resultados das políticas avaliadas

iremos detalhar os resultados individuais das alternativas.

6.4.1 Eliminar os descontos

A redução dos descontos da CONSUMO faz com que o preço médio pago pelo

varejista PRINCIPAL aumente. Este aumento provoca um aumento na diferença entre o

que o comprador da PRINCIPAL acredita ser um preço justo e o efetivamente pago. O

resultado disto é uma queda nos ganhos e no índice de satisfação do comprador. O

aumento da insatisfação provoca uma retaliação por parte da PRINCIPAL. A retaliação

consiste, no curto prazo, de uma queda brusca nas compras efetuadas junto a

CONSUMO, sendo efetuadas compras somente de parte dos produtos. Além disto, a

PRINCIPAL busca favorecer os produtos da CONCORRENTE ao praticar, por exemplo,

um mark-up menor para estes produtos.

Entretanto, no médio e longo prazo, o volume de vendas aumenta (Figura 60),

pois a aumento das verbas em ações de Marketing e Inovação fazem com que a

atratividade dos produtos da CONSUMO aumente, impactando positivamente a

procura. Este aumento de verbas em Marketing e Inovação permite um significativo

aumento no faturamento da empresa pois, além de aumentar o volume de vendas, o

preço médio de venda para os varejistas também aumenta. Esta política faz com que o

comprador da PRINCIPAL pare de realizar compras adicionais ao volume necessário

pois, além de estar insatisfeito com as condições comerciais, percebe que não obtém

193

nenhuma condição comercial melhor ao fazer isto. O resultado disto é que as compras

do varejista passam a ser regulares ao longo das semanas, eliminando a concentração.

Com a queda na concentração, os custos unitários da CONSUMO caem puxados pela

queda nos custos logísticos. No entanto, o aumento dos gastos em verbas de Marketing

e Inovação e ações em loja faz com que o lucro total da CONSUMO caia, se

comparado com o cenário inicial onde as vendas eram concentradas.

Figura 60 – Vendas totais no cenário sem desconto

Os resultados deste cenário mostram que esta não deve ser uma política a ser

descartada pela empresa. Haveria algumas formas de tornar esta política possível de

ser implantada. Caso a CONSUMO fosse capaz de melhorar, significativamente, a

eficiência de suas ações em Marketing e Inovação, ele seria capaz de obter o mesmo

aumento em atratividade de seus produtos junto ao CONSUMIDOR, sem ter que alocar

uma quantidade tão grande de verbas. Outra mudança que viabilizaria esta política,

seria encontrar um meio termo em investimento, que faria com que a nova divisão de

lucros não ficasse tão favorável para o varejista PRINCIPAL. Caso a companhia

percebesse que as reduções de custos fossem maiores do que o esperado, esta

Vendas Mensais Fabricante CONSUMO

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

45.000

50.000

55.000

60.000

Meses

Tons

concentrado sem desconto

194

política poderia se tornar viável. Nota-se que os ganhos de custos foram limitados aos

custos logísticos, cujo impacto na concentração de vendas é direto e, portanto, fácil de

avaliar. Caso fosse descoberto que a mudança no faseamento das vendas tivesse

efeitos também nos custos fixos (ex: tamanho das fábricas) e/ou demais custos

variáveis (ex: custos variáveis de produção, preço pago pelos insumos), esta política

poderia se tornar viável. Finalmente, uma outra mudança que viabilizaria esta política

seria um trabalho de convencimento junto a alta gerência do varejo PRINCIPAL. Este

trabalho mostraria que os ganhos que a PRINCIPAL teria com a adoção desta política

seriam enormes e que a alta gerência deveria evitar as ações de retaliação.

Mas a implementação desta política traz um grande problema no curto prazo,

como pode ser visto na Figura 61. Nos primeiros meses, a CONSUMO tem uma

enorme queda no lucro, chegando inclusive no 17º mês a registrar um prejuízo. Esta

queda é explicada pelo impacto da queda no volume de vendas no curto prazo sobre o

faturamento e custos fixos. Além disto, a empresa está gastando enormes quantias em

ações de Marketing e Inovação, que só tem os seus efeitos no médio prazo.

Figura 61 – Lucro da CONSUMO no cenário sem desconto

Lucro Mensal Fabricante CONSUMO

R$ (5.000)

R$ -

R$ 5.000

R$ 10.000

R$ 15.000

R$ 20.000

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

Meses

R$´000

concentrado sem desconto

195

Outro problema a ser vencido, é a resistência por parte dos responsáveis pelas

compras do varejista PRINCIPAL. Eles teriam os seus objetivos (conseguir o máximo

de verbas de desconto e ações em loja) afetados, e portanto, caso nada fosse feito,

fariam de tudo para combater esta iniciativa.

Mesmo que as resistências fossem vencidas, esta política traz uma série de

riscos. Um deles é saber exatamente qual é a sensibilidade dos consumidores a

variações de preço. Caso os consumidores sejam mais sensíveis do que o estimado, o

impacto negativo do aumento nos preços de venda no volume de vendas poderia ser

maior que o efeito do investimento em Marketing e Inovação. Outro risco é exatamente

na eficiência dos investimentos em Marketing e Inovação. Caso as verbas sejam

alocadas em ações que não fossem capazes de aumentar a atratividade dos produtos

(ex: lançar um novo produto que não fosse do agrado dos consumidores) esta política

também não traria bons resultados.

6.4.2 Desconto constante pelo máximo

Esta alternativa foi capaz de alterar o faseamento das vendas da CONSUMO

pois, ao conceder o desconto máximo obtido no passado, o preço médio pago por

produtos da CONSUMO pelo comprador da PRINCIPAL é muito próximo ao preço que

ele considera como sendo o justo. Com isto, os ganhos que o comprador obtém são

enormes, gerando uma alta satisfação com a CONSUMO. Após um breve período em

que o comprador do varejo continua a pressionar por descontos maiores ainda, o

comprador percebe que a condição comercial oferecida é a melhor possível. Com isto,

passa a fasear as compras ao longo do mês, pois sabe que ao fazê-lo trará ganhos em

termos de custos e nível de serviço para a sua operação. Além disto, o aumento do

grau de satisfação faz com que ele aumente o repasse dos descontos para o

CONSUMIDOR e deixe de incentivar a venda dos produtos da CONCORRENTE. No

196

entanto, tanto o fornecedor CONCORRENTE quanto o varejista SECUNDÁRIO reagem

a esta política de queda nos preços. A reação da CONCORRENTE é um aumento dos

descontos fornecidos ao varejista PRINCIPAL. Já o varejista SECUNDÁRIO diminui o

mark-up praticado para evitar a migração de consumidores atraídos pelos preços da

PRINCIPAL. Esta reação traz uma perda no médio prazo de parte significativa do

aumento nas vendas, como pode ser visto na Figura 62.

Figura 62 – Vendas totais no cenário desconto fixo

Mas, se o volume não é afetado, o mesmo não se pode dizer do faturamento da

CONSUMO, que cai substancialmente em função da queda no preço médio de venda.

A queda no faturamento mais do que compensa os ganhos obtidos com a redução nos

custos logísticos, fazendo com que o lucro total caia.

Vendas Mensais Fabricante CONSUMO

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

45.000

50.000

55.000

60.000

Meses

Tons

concentrado desconto fixo

197

Como pode ser visto, a redução necessária para satisfazer os desejos dos

compradores do varejo por melhores condições comerciais traz uma perda significativa

no faturamento da empresa e na sua rentabilidade. Com isto, esta política não se

mostra atrativa para a CONSUMO.

6.4.3 Desconto logístico

A concessão de descontos decrescentes ao longo do mês é capaz de mudar o

perfil do faseamento de vendas ao longo do mês. No entanto, há uma mudança no

período de pico de vendas, que deixa de ser no final do mês e passa a ocorrer no início

do mês, onde os descontos são maiores. O resultado disto é que, apesar de ocorrer

uma queda nos custos logísticos se comparado com o cenário de vendas concentradas

no final do mês, a queda não é tão acentuada como no cenário anterior, como mostra a

Figura 63. O motivo disto é que a existência de um pico de vendas no início do mês

pode trazer alguns benefícios como, por exemplo, aumentar a disponibilidade de

veículos, já que os demais clientes da transportadora continuam com a demanda

concentrada no final do mês. Mas outros ganhos, como o dimensionamento da área de

armazenagem, não são obtidos.

198

Figura 63 – Custos logísticos unitários

Do ponto de vista da receita, a implementação desta política traz uma perda de

faturamento. Esta perda de faturamento é explicada pela redução no preço médio de

vendas puxado pela necessidade de conceder grandes descontos. O impacto final

desta política no lucro da CONSUMO também não é satisfatório, uma vez que a

melhora nos custos logísticos não é suficiente para compensar a queda no faturamento.

6.4.4 Negociar no final do mês e fazer entregas programadas no mês

seguinte

A separação do momento em que ocorre a negociação da entrega física dos

produtos é capaz de eliminar a concentração de vendas. Como a CONSUMO aumenta

o prazo de entrega, o faturamento dos produtos, e sua entrega passa a ocorrer de

forma escalonada ao longo do mês seguinte à negociação. Isto permite uma

Custo Unitário de Logística da CONSUMO com PRINCIPAL

R$ -

R$ 50

R$ 100

R$ 150

R$ 200

R$ 250

R$ 300

Semanas

R$/Ton

concentrado

sem desconto

desconto logístico

199

substancial queda nos custos logísticos da CONSUMO e uma melhora na

disponibilidade de produtos na gôndola.

Entretanto, esta política traz um efeito indesejado: o aumento da quantidade

comprada com descontos. O aumento do prazo de entrega dos produtos permite que os

compradores do varejo possam programar o recebimento das novas entregas para um

momento em que parte de seu estoque excedente já tenha sido vendido para os

consumidores. Isto permite ao varejo que efetue compras maiores sem que atinja o

limite de estoque máximo. O resultado disto pode ser visto na Figura 64 que retrata o

resultado deste cenário da simulação. O varejo passa a negociar volumes enormes de

produtos em um determinado mês. No mês seguinte, ele não efetua a compra, pois

ainda possui uma quantidade muito grande de produtos. A Figura 64 mostra as

flutuações na quantidade total de produtos vendidos pela CONSUMO para o vareja

PRINCIPAL. Esta flutuação impacta negativamente os custos da área de produção. Em

um determinado mês, a fábrica precisa operar em carga máxima e em outros meses,

está ociosa. A flutuação no volume de vendas acaba provocando uma flutuação muito

grande no lucro da empresa, que também não é um efeito desejado.

Figura 64 – Vendas mensais da CONSUMO para a PRINCIPAL

Vendas Mensais da CONSUMO para PRINCIPAL

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

45.000

50.000

Meses

Tons

concentrado prazo de entrega

200

6.4.5 Datas de fechamento distintas para clientes/regiões

A adoção de ciclos de negócio distintos, de acordo com o segmento e/ou região

do cliente, traz resultados satisfatórios em diversos quesitos. A mudança do calendário

de vendas para a PRINCIPAL faz com que o comprador do varejo passe a efetuar as

compras promocionais na última semana do novo ciclo de vendas. Neste caso, foi

simulado que o fechamento do ciclo de vendas ocorreria no dia 15 do mês. Assumindo

que a definição dos ciclos possa ser feita de forma que o pico de vendas de um cliente

com fechamento no meio do mês compense o pico de clientes com fechamento no final

do mês, o faseamento agregado das vendas fica constante. Com isto, boa parte dos

impactos da concentração de vendas nos custos logísticos da CONSUMO são

eliminados. Entretanto, esta política não traz nenhuma outra mudança nas demais

variáveis da CONSUMO e não traz benefícios para o varejo que continue a concentrar

suas compras. Como a participação nos custos logísticos na lucratividade da empresa

não é tão grande, a lucratividade final da empresa é pouco afetada. Um ponto que pesa

contra a implementação desta política é o grande aumento da complexidade

administrativa da empresa que passa a ter que gerir diversos ciclos de venda distintos.

6.4.6 Mudar forma de remuneração vendedores

A mudança na remuneração dos vendedores, tornando-a desatrelada da cota

de vendas mensal faz com que a equipe de vendas não seja mais incentivada a

oferecer grandes descontos no final do mês. Esta política, além de eliminar a

concentração de vendas, traz um impacto positivo para o lucro da CONSUMO.

201

A queda na quantidade de descontos faz com que o preço médio pago pelos

varejistas suba e a satisfação dos compradores do varejo caia, pois estão obtendo uma

condição comercial pior. Estes dois fatores fazem com que o preço de venda dos

produtos da CONSUMO para o consumidor final suba, provocando uma significativa

queda no volume de vendas e na participação do mercado. Entretanto, o aumento no

preço de venda faz com que o faturamento não seja afetado. Já os ganhos com a

redução dos custos logísticos, são balanceados pelo aumento do rateio dos custos fixos

provocado pela queda no volume de vendas. O resultado final é um aumento do lucro

da CONSUMO puxado, principalmente, pela queda no valor das verbas usadas para

descontos.

Caso a CONSUMO esteja sendo pressionado a melhorar a sua rentabilidade,

mesmo que a custos de detrimento da participação de mercado, esta poderia ser uma

política interessante de ser implementada. Mas, esta política encontra uma forte

resistência por parte da área de compras do varejo, pois os seus ganhos, medidos pela

quantidade de descontos e verbas obtidas, são fortemente afetados, como mostra a

Figura 65.

Figura 65 – Ganhos do comprador

Descontos e verbas em Loja

R$ -

R$ 1.000.000

R$ 2.000.000

R$ 3.000.000

R$ 4.000.000

R$ 5.000.000

R$ 6.000.000

R$ 7.000.000

R$ 8.000.000

R$ 9.000.000

Meses

R$´000

concentrado

remuneração vendedor

202

6.4.7 Limitar estoque máximo

Um efeito muito similar ao do cenário anterior ocorre caso o vendedor da

CONSUMO não possa vender quantidades acima do giro regular dos produtos. O

faseamento das vendas fica constante, mas há uma queda no volume de vendas

provocada pela redução nos descontos. A rentabilidade da CONSUMO é aumentada,

mas também há uma forte resistência dos compradores do varejo. Esta política pode

ser complicada de se operacionalizar, uma vez que o acesso às informações de

estoque e giro dos produtos no varejo é, muitas vezes, negado aos vendedores. Muitos

dos varejistas usam a incerteza sobre o seu nível de estoque como parte do processo

de negociação.

6.4.8 Criar planos financeiros factíveis

Os mesmos efeitos relatados nos cenários anteriores ocorrem caso a

CONSUMO estipule cotas de vendas que estejam alinhadas com a demanda real do

consumidor final. Não há grandes diferenças entre as vendas reais e a cota, o que faz

com que o vendedor não tenha que empurrar produtos em excesso para o varejo

através da concessão de descontos. Esta política traz duas dificuldades adicionais

importantes. A primeira delas é a capacidade da empresa refletir corretamente em seu

plano de vendas a demanda real. É necessário um grande esforço para que isto ocorra

de forma adequada. Mas, o principal problema é a falta de instrumentos que permita

que a CONSUMO cresça. Esta segunda dificuldade é tratada em um outro cenário.

203

6.4.9 Aumentar flexibilidade da Logística

A política atualmente adotada pela CONSUMO é de, ao invés de tentar eliminar

a concentração de vendas, buscar formas de amenizar os impactos do acúmulo de

vendas no final do mês através dos custos logísticos. O resultado do cenário que simula

esta política é adequado, pois os custos logísticos caem. No entanto, o resultado é

muito semelhante ao cenário inicial, pois não há nenhuma mudança no relacionamento

comercial entre as empresas.

Um exemplo desta política é de buscar contratar operadores logísticos que

possuam clientes que tenham perfis de venda complementares ao da CONSUMO.

Desta forma, o operador logístico pode realocar, ao longo do mês, os recursos (área de

armazenagem, pessoal e equipamentos) entre as duas operações, evitando a

necessidade de dimensionar os recursos pelo pico individual de cada operação. Esta

política, apesar de apresentar baixos riscos, não é tão fácil de ser implementada, pois

nem todos os impactos na concentração de vendas podem ser eliminados. Um dos

impactos difíceis de contornar é o impacto no custo financeiro do estoque. Como

mostrado anteriormente a concentração de vendas faz com que a CONSUMO seja

obrigado a antecipar a produção. Uma alternativa a esta antecipação é a contratação

de um fabricante terceirizado, que assim como o operador logístico, tenha clientes com

perfil complementar ao da CONSUMO. Mas, dificilmente a CONSUMO estaria disposto

a terceirizar a produção de produtos estratégicos de seu portfolio.

204

6.4.10 Criar planos financeiros factíveis e deslocar verbas para ações

O último cenário avaliado é muito similar ao oitavo cenário, com a diferença

que, ao invés de reverter para o resultado as verbas não utilizadas nas negociações

comerciais, estas verbas são utilizadas para aumentar as ações em loja. Esta política é

capaz de eliminar a concentração de vendas, pois os vendedores da CONSUMO

possuem suas cotas de venda alinhadas com a demanda real e, por isto, não precisa

mais oferecer descontos. A eliminação do acúmulo de vendas provoca a queda nos

custos logísticos.

No entanto, este cenário traz uma vantagem em relação a todos os outros

cenários avaliados: o lucro, tanto da CONSUMO quanto da PRINCIPAL, aumenta. O

lucro da CONSUMO melhora pois, o aumento das ações em loja é capaz de balancear

o impacto negativo no volume de vendas provocado pelo aumento do preço. Exemplos

destas ações em loja podem ser a compra de espaços diferenciados que melhorem a

visibilidade dos produtos da CONSUMO junto aos consumidores, a contratação de

promotores de venda que estimulem a venda no varejo ou a criação de promoções

onde a compra dos produtos permita que o consumidor ganhe brindes ou concorresse a

prêmios. Como o preço de venda, tanto da CONSUMO para a PRINCIPAL, quanto

deste para o consumidor sobem, e o volume de vendas não é prejudicado, o resultado

é um aumento significativo no faturamento no médio e longo prazo. Somando este

ganho com a queda nos custos logísticos, o resultado é que o lucro de ambas as

empresas melhora.

Mas, esta política provoca uma reação do varejista SECUNDÁRIO em função

da perda de vendas para o varejista PRINCIPAL. O resultado desta reação é uma

queda no volume de compras de produtos da CONSUMO feita pela SECUNDÁRIO.

Entretanto, o efeito negativo desta reação não é suficiente para eliminar os ganhos

anteriores.

205

Nota-se que, apesar da queda dos ganhos obtidos pelos compradores do varejo

não terem sido tão grande como no cenário em que não havia o aumento nas verbas

para ações em loja, há uma redução significativa dos ganhos. Esta perda pode

provocar uma reação que vá além da normalmente considerada (de incentivar a venda

dos produtos da CONCORRENTE). Caso o comprador pare de fazer compras de

reposição, não há produtos disponíveis na gôndola e as vendas são prejudicadas. Uma

outra reação é a de impedir a realização das ações em loja. Um desafio que precisa ser

vencido é o de como evitar ou impedir que haja esta reação.

Outro desafio a ser superado é a necessidade de haver uma capacitação da

área de vendas para que os vendedores passem a desenvolver ações em loja que

sejam capazes de aumentar o volume de vendas. Esta capacitação pode demorar para

ocorrer e consumir recursos.

Analisando os resultados das diferentes alternativas avaliadas podemos ver que

as cinco primeiras políticas testadas não se mostram adequadas, pois o lucro da

CONSUMO é prejudicado. As políticas de mudar a remuneração do vendedor; limitar o

estoque do varejo e criar um plano financeiro viável também não se mostraram

adequadas. Apesar delas provocarem um aumento no lucro da CONSUMO, elas

provocaram uma redução em outros indicadores importantes como por exemplo a

participação do mercado e o volume de vendas. A política de aumentar a flexibilidade

da logística não trouxe ganhos significativos na maioria dos indicadores. Em função

disto a alternativa que recomendamos é de criar um plano financeiro viável e alocar as

verbas para ações em loja.

Entretanto esta política, assim como a maioria das outras, provoca uma queda

no lucro da CONSUMO no curto prazo. Como pode ser visto na Figura 66, apesar de no

médio e longo prazo a política trazer um impacto positivo para o lucro da CONSUMO,

no curto prazo existe uma queda acentuada no resultado. A queda ocorre pois, com a

implementação da nova política, o comprador do varejo baixa o seu nível de estoque e

fica, portanto, alguns meses comprando quantidades bem reduzidas de produtos.

206

Figura 66 – Lucro da CONSUMO

6.4.11 Análise geral das alternativas

A avaliação das políticas alternativas trouxe algumas importantes observações.

A primeira delas é que a política atual de buscar aumentar flexibilidade da Logística,

apesar de possuir um baixo risco, possui um baixo impacto nos resultados dos agentes.

Esta política busca minimizar os sintomas da concentração, neste caso o aumento dos

custos logísticos, e não ataca as suas causas.

Outra observação importante é que existem formas de se eliminar a

concentração no faturamento no final do mês. Dentre as políticas testadas, nove delas

foram capazes de mudar o perfil das vendas. Estas políticas são: eliminar os descontos,

oferecer um desconto constante pelo máximo, criar um desconto logístico regressivo,

desatrelar o momento da negociação e entrega, mudar as datas de fechamento do ciclo

de vendas, mudar a forma de remuneração dos vendedores, limitar estoque máximo do

Lucro Mensal Fabricante CONSUMO

R$ -

R$ 2.000

R$ 4.000

R$ 6.000

R$ 8.000

R$ 10.000

R$ 12.000

R$ 14.000

R$ 16.000

R$ 18.000

R$ 20.000

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

Meses

R$´000

concentrado plano+verbas

207

varejo, criar planos financeiros factíveis e criar planos financeiros factíveis em conjunto

com um aumento das verbas para ações em loja.

Se considerarmos que o principal objetivo dos agentes é maximizar o lucro,

com os resultados deste estudo mostrando que a concentração de vendas prejudica a

rentabilidade da empresa e que existem políticas alternativas melhores, não seria de se

esperar que a indústria buscasse implementar uma destas políticas? Antes de

responder esta pergunta é interessante relatar os resultados reais da iniciativa na

CONSUMO.

Após a divulgação dos resultados do estudo em que foi mostrado que os custos

logísticos da empresa aumentavam e que as causas da concentração eram endógenas

à empresa, o presidente da CONSUMO optou por dar continuidade à iniciativa e buscar

encontrar políticas capazes de eliminar a concentração no faturamento. Os executivos

da área Comercial da CONSUMO assumiram a responsabilidade de dar continuidade

na iniciativa e montaram uma política comercial baseada no uso de descontos

regressivos, conforme apresentado na política de descontos logísticos simulado no

estudo.

É importante ressaltar que a escolha da política a ser adotada foi feita única e

exclusivamente pelos executivos da área Comercial, sem o apoio do modelo montado.

Estes executivos vetaram a participação dos responsáveis pela área da Logística e dos

responsáveis pela modelagem e não quiseram dedicar esforços para testar diferentes

políticas apresentadas. A política de descontos regressivos foi implementada junto a

três grandes clientes com grande sucesso. Os clientes, que antes faziam todas as suas

compras no final do mês, passaram a fazer compras no início do mês. Entretanto, após

alguns meses de sucesso, o perfil de compras dos clientes retornou a ser concentrado

no final do mês, na verdade ficando mais concentrado do que o inicial.

O fracasso da política de descontos logísticos ocorreu devido a problemas

administrativos na apuração e repasse dos descontos logísticos para os clientes. Após

aguardarem alguns meses, os clientes voltaram a praticar a compra no final do mês e

208

passaram inclusive a aumentar a concentração em retaliação aos problemas de

repasse dos descontos. A administração dos repasses estava inteiramente a cargo da

área de Operações de Vendas, e portanto, sob o comando da área Comercial. Após o

fracasso deste primeiro piloto, não houve mais nenhum esforço para dar continuidade à

iniciativa, mostrando que os executivos da área Comercial não estavam comprometidos

com a mudança. O presidente da empresa, apesar dos apelos feitos pelo Diretor de

Logística, não quis se indispor com o Diretor Comercial. Pouco tempo depois o

presidente foi promovido para uma outra função dentro da organização.

Apesar de terem sido avaliadas políticas alternativas que trariam bons

resultados tanto para a indústria quanto para o varejo, existem barreiras importantes a

serem vencidas para permitir a efetiva implementação destas políticas. Observando o

resultado financeiro da CONSUMO ao longo do tempo (Figura 67), observa-se que

todas as políticas que foram capazes de eliminar a concentração no faturamento

geraram uma perda de resultado no curto prazo. Estes resultados vão na linha do que

Sterman (2000) afirma que, muitas vezes as políticas mais bem-sucedidas no longo

prazo exigem uma piora no resultado do curto prazo.

209

Figura 67 – Impacto das políticas no resultado financeiro da CONSUMO

Outra importante barreira a ser vencida é a das resistências internas das

empresas. Observando os resultados das políticas que foram capazes de eliminar a

concentração de vendas nas Tabelas 1a e 1b, nenhuma das políticas trouxe ganhos

para todas as áreas envolvidas na indústria e no varejo. A conseqüência disto é que

haveria resistência por parte dos executivos. Dependendo do poder que estes

executivos tiverem, poderão barrar a implementação. Desta forma, para que a política

escolhida pudesse ser implementada seria necessário vencer esta resistência.

Os estudos sobre as formas de controle social descritas na revisão bibliográfica

(BUCKLEY, 1971) podem ajudar neste desafio. Estas resistências poderiam ser

vencidas através do uso do poder. Neste caso o presidente da empresa poderia usar de

seu poder para impor a implementação da política. Uma outra alternativa, baseada no

conceito de troca, seria uma mudança do sistema de incentivos dos executivos das

diferentes áreas funcionais, de tal forma que eles passassem a ganhar com o sucesso

da implementação da política proposta. Um exemplo disto seria deixar de cobrar os

Lucro Mensal Fabricante CONSUMO

R$ (10.000)

R$ (5.000)

R$ -

R$ 5.000

R$ 10.000

R$ 15.000

R$ 20.000

R$ 25.000

R$ 30.000

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536

Meses

R$´000

concentrado sem desconto desconto fixo desconto logístico

prazo de entrega mudança calendário remuneração vendedor estoque máximo

plano viável flexibilidade logística plano+verbas

210

executivos da área de compras do varejo pelo total de descontos obtidos e passar a

cobrar o lucro total do produto que está sendo comprado. Neste segundo caso, a

pessoa capaz de fazer estas mudanças seria novamente o presidente da empresa, o

que mostra a importância de garantir o seu suporte.

211

CAPÍTULO 7 – CONCLUSÕES

Antes de apresentar as conclusões deste estudo, é importante retomar o

objetivo deste trabalho e o método empregado. O objetivo deste estudo é analisar a

concentração da demanda logística no final do mês para, com isto, gerar elementos que

ajudem as organizações a lidarem com este fenômeno. Este objetivo visou gerar

elementos que contribuam para resolver o problema que pode ser entendido como a

concentração da demanda logística no final do período de comercialização. A análise

abrangeu tanto as causas, quanto os impactos deste fenômeno, de tal forma que fosse

possível propor políticas alternativas capazes de gerar um melhor resultado para os

agentes envolvidos. Finalmente, o método empregado foi a modelagem de Dinâmicas

de Sistema.

Após a realização do estudo, pôde-se concluir que a concentração da demanda

logística no final do mês pode ter sido provocada por uma série de fatores sendo que a

maioria absoluta deles, fatores endógenos aos agentes. A concentração da demanda

provoca impacto negativo no resultado financeiro da indústria no longo prazo e impacto

neutro para o varejo. Foram testadas diversas políticas capazes de eliminar com a

concentração da demanda, sendo que algumas delas apresentaram resultados

positivos no longo prazo. Entretanto, todas as políticas que foram eficazes na

eliminação da concentração provocavam impactos negativos no curto prazo e afetavam

um ou mais objetivos departamentais dos agentes. Com isto, caso um executivo de

212

uma empresa optasse por implementar uma destas políticas, teria que enfrentar uma

série de resistências.

Este capítulo esta dividido em cinco partes. Na primeira parte será feita a

discussão sobre o problema deste estudo e as constatações que podem ser testadas

em estudos futuros. Na segunda parte será feita uma avaliação sobre o método de

pesquisa utilizado e sua adequação ao objetivo do estudo. Na terceira parte serão

apresentadas sugestões práticas para os executivos que precisam lidar com a

concentração da demanda. As partes finais apresentam as limitações deste estudo e as

sugestões para estudos futuros.

7.1 Constatações a serem testadas

Tomando como base os resultados do modelo e sabendo das limitações do

método de pesquisa utilizado, chegou-se a uma série de constatações que podem

servir de base para futuros estudos testar a sua falsidade. As constatações estão

sumarizadas no Quadro 11.

A concentração de vendas no final do mês é provocada por fatores

endógenos aos agentes do sistema.

A principal causa-raiz da concentração de vendas no final do mês é a

concessão de descontos temporários neste período.

A principal causa-raiz da concessão de descontos temporários no final do

mês é a necessidade das indústrias fornecedoras atingirem resultados

213

financeiros mensais muito agressivos.

A concentração de vendas aumenta os custos logísticos das empresas

envolvidas.

A concentração de vendas afeta negativamente o nível de serviço e a

disponibilidade de produtos na gôndola.

A concentração de vendas não afeta o faturamento da indústria no longo

prazo, mas contribui para um aumento no volume de vendas.

A concentração de vendas, no longo prazo, é prejudicial para o resultado

financeiro da indústria e neutra para o varejista.

A concentração de vendas ajuda a aumentar a quantidade de descontos

obtidos pelos compradores do varejo.

Produtos muito perecíveis, ou com ciclo de vida muito curto, possuem

uma menor concentração no faturamento.

C10

A concentração de vendas pode ser eliminada através de políticas que

estão ao alcance dos gestores da indústria.

C11

Uma boa alternativa para eliminar a concentração de vendas é criar

planos financeiros factíveis, em conjunto com um aumento das verbas

para ações em loja.

C12

Empresas que possuem um bom processo de previsão de demanda e

Sales & Operation Planning terão mais facilidade para implementar a

política de criar planos financeiros factíveis, em conjunto com um aumento

das verbas para ações em loja.

214

C13

O suporte dos presidentes da indústria e do varejo é fundamental para o

sucesso da implementação da política capaz de eliminar a concentração

de vendas.

Quadro 11 – Constatações não testadas

Caso estas constatações venham a ser testadas elas podem servir para

complementar alguns dos temas de gestão da cadeia de suprimentos e canais de

marketing. Para os estudos da gestão da cadeia de suprimentos, esta linha de pesquisa

pode contribuir na análise dos efeitos das políticas comerciais nas atividades da

Logística (POWERS; CLOSS,1987; LEE; PADMANABHAN; WHANG, 1997; LUMMUS;

DUCLOS; VOKURKA, 2003; GONÇALVES, 2003). Entretanto, este estudo traz uma

contribuição original por analisar os efeitos de uma política de descontos temporários

com freqüência e duração conhecidas e constantes, neste caso no final do mês.

Para os estudos dos canais de distribuição sobre as diferentes políticas

comerciais, este estudo contribui ao desenvolver um modelo baseado em um caso real

com efeitos de diferentes políticas comerciais. Os efeitos analisados envolvem tanto os

impactos na área Comercial quanto nos custos da indústria e do varejo. Os resultados

não refutam o que outros estudos apontaram sobre o efeito negativo das promoções

para a rentabilidade da indústria no longo prazo (BLATTGERG; BRIESCH; FOX, 1995).

Como relatam Manning, Bearden e Rose (1998), a implementação da política

de “preços baixos todo dia” feita pela Procter & Gamble nos Estados Unidos sofreu uma

grande resistência de diversos varejistas, fazendo com que a empresa reavaliasse a

política. Apesar da existência de uma grande quantidade de políticas alternativas

propostas por estudos do uso de mecanismos de controle no relacionamento com os

canais de marketing, a grande maioria das empresas ainda opta por manter a política

de descontos onde não existe uma contrapartida dos varejistas (DREZE e BELL, 2003).

Este estudo, ao identificar as possíveis causas para a política de descontos temporários

com freqüência e duração conhecidas e constantes, pode contribuir para que as

215

pesquisas acadêmicas proponham alternativas que possam ter uma maior difusão entre

as empresas.

7.2 Método desenvolvido

O método proposto foi adequado a esta pesquisa por permitir o contato entre o

pesquisador e os indivíduos pesquisados, permitir um nível adequado de detalhe das

informações levantadas, além de atender os objetivos almejados. Uma crítica feita por

autores que se baseiam exclusivamente na abordagem de levantamentos que permitam

generalizações estatísticas, é que a Dinâmicas de Sistema não é capaz de quantificar

de forma precisa os impactos de uma variável sobre as demais (ANDERSON, 1976).

Esta crítica é pertinente, e realmente existe um compromisso (trade-off). A Dinâmicas

de Sistema é mais adequada para definir as políticas gerais a serem tomadas e não

para definir os parâmetros específicos a serem usados. Para as questões abordadas

neste trabalho, esta deficiência não é relevante uma vez que o objetivo é buscar

entender as relações causais, importantes para definir as políticas a serem abordadas,

e não determinar de forma precisa os parâmetros a serem utilizados.

Não podemos deixar de pensar nos estudos feitos por Thomas Kuhn (2001)

sobre os paradigmas da ciência. A Dinâmicas de Sistema, por se tratar de uma

metodologia que difere das técnicas do main stream, sofre grande resistência por parte

de muitos membros da comunidade científica. Esta resistência é conhecida pelos

autores da área (FORRESTER, 2007), mas precisa ser vencida. Para que isto ocorra, é

preciso garantir a qualidade dos trabalhos da área (FORRESTER, 2007) e entender os

vieses que a metodologia possui, mas também é preciso tornar a metodologia mais

acessível e compreensível. Tendo isto em conta, o principal viés da Dinâmicas de

Sistema é buscar soluções endógenas para os problemas, isto é, buscar incluir no

modelo as variáveis que possam ser alteradas pelo tomador de decisão (ANDERSON,

216

1976). Desta forma ela não prioriza as mudanças externas que muitas vezes estão fora

do controle dos tomadores de decisão e sim, as alternativas que podem ser

controladas. Em função deste viés, a metodologia não é adequada para problemas em

que o objetivo é prever as mudanças externas e definir qual é a melhor reação a elas.

Como o método de Dinâmicas de Sistema ainda possui poucos exemplos de

aplicação no Brasil, acredita-se que seja interessante discorrer sobre as conclusões

tiradas sobre a utilização do método. O método desenvolvido mostrou-se adequado

para responder às três perguntas formuladas no problema. A seguir, serão listados os

benefícios e malefícios percebidos da utilização do método. O Quadro 12 apresenta

uma síntese destas observações.

Observações sobre o método

Considera de forma dinâmica os efeitos das diferentes políticas ao longo do tempo;

É possível abranger no modelo a visão de diferentes áreas funcionais e dos principais

agentes envolvidos;

Podem ser usados dados quantitativos e qualitativos para a construção e validação do

modelo;

A linguagem simbólica ajuda tanto na etapa de conceituação do modelo quanto no

processo de validação;

As funcionalidades dos softwares existentes facilitam a construção e validação do

modelo;

O método exige um grande esforço de coleta de informações;

217

A disponibilidade e qualidade das informações, principalmente de dados quantitativos,

é fundamental para uma maior aceitação por parte do meio acadêmico dos trabalhos

desenvolvidos usando a Dinâmicas de Sistema;

A qualidade das informações qualitativas pode ser melhorada através do uso de

técnicas de construção de modelos em grupo;

Existe uma demora considerável entre o começo do processo e a geração dos

primeiros resultados que possam ser utilizados pelos tomadores de decisão;

É necessário um grande tempo e esforço para se adquirir a maestria dos conceitos,

ferramentas e técnicas mínimas do método;

O método não permite a agregação das avaliações;

O método exige um grande esforço por parte dos pesquisadores para usar somente os

dados fornecidos na construção do modelo;

Quadro 12 – Observações sobre o método

O primeiro benefício ocorreu na etapa de conceituação do sistema. As

características da modelagem baseada na Dinâmicas de Sistema permitiu considerar

de forma dinâmica os efeitos das diferentes políticas ao longo do tempo. Seguindo a

recomendação de Ailawadi, Farris e Shames (1999), ao contemplar no modelo as

reações do varejo, da concorrência da indústria e da concorrência do varejo, este

modelo foi capaz de analisar os efeitos de segunda e terceira ordem da implementação

das políticas alternativas ao desconto temporário.

O segundo benefício, também na etapa de conceituação do sistema, foi ter sido

possível abranger no modelo a visão de diferentes áreas funcionais e dos principais

218

agentes envolvidos. Parente et al. (2008) apontam a necessidade de haver uma maior

integração entre as abordagens de logística, tecnologia da informação, Operações e

Marketing no estudo de tópicos de gestão da cadeia de suprimentos. O´Leary-Kelly e

Flores (2002) advogam por mais estudos que envolvam a integração entre as áreas de

Operações e Comercial. Este estudo segue estas recomendações ao dimensionar os

impactos das decisões feitas pela área Comercial nas atividades da Logística.

De acordo com Hopp (2008), editor chefe da conceituada revista Management

Science, quatro tendências nas publicações acadêmicas estão sendo importantes para

o desenvolvimento da pesquisa na área: foco estratégico, visão interdisciplinar,

abordagem realista do comportamento humano e pesquisa empírica. O terceiro

benefício do uso desta metodologia foi ter sido possível construir um modelo, baseado

em dados reais quantitativos e qualitativos, que tenha abordado um problema

estratégico. Este benefício foi sentido na etapa de coleta de dados. A possibilidade de

traduzir dados qualitativos para o modelo fez com que a base de dados não ficasse

limitada a informações quantitativas que em diversos casos não estavam disponíveis.

Um outro benefício foi proporcionado pela linguagem simbólica disponível nos

softwares (principalmente a de círculos causais) que ajudou tanto na etapa de

conceituação do modelo quanto no processo de validação. A facilidade de se entender

a linguagem de círculos causais permitiu que um executivo da CONSUMO pudesse

rapidamente assimilar os conceitos básicos da linguagem e com isso contribuir de

forma decisiva na construção do modelo. O mesmo ocorreu no momento em que foi

feita uma das etapas da validação do modelo. O uso da representação icônica facilitou

em muito o entendimento das linhas gerais do modelo por parte do alto executivo da

CONSUMO que participou desta etapa. As funcionalidades existentes no software

utilizado facilitaram outras atividades da validação do modelo como, por exemplo, a

verificação da integridade numérica do modelo e os testes de sensibilidade.

A etapa de simulação do modelo também foi facilitada pelas funcionalidades do

software. Em poucos minutos era possível alterar parâmetros ou variáveis do modelo e

simular os resultados. Entretanto, talvez por desconhecimento, as funcionalidades de

219

análise gráfica dos resultados não se mostraram adequadas para a análise. Desta

forma, houve um esforço extenso para exportar os resultados dos cenários para uma

planilha eletrônica onde foi possível construir gráficos mais fáceis de serem analisados.

Entretanto, a experiência com o método de simulação baseado na Dinâmica de

Sistemas também trouxe algumas constatações sobre desvantagens do mesmo. A

primeira delas é que o método exige um grande esforço de coleta de informações ao

longo de diversas etapas do método. Para montar um modelo de Dinâmica de Sistemas

é preciso buscar informações quantitativas em um nível de detalhe, normalmente, maior

que as pesquisas realizadas com o método de estudo de caso. Além disso, a

quantidade de informações que precisa ser obtida de uma única empresa é alta se

comparada à metodologia de survey. Como agravante, estas informações muitas vezes

não estão prontamente disponíveis nas organizações e, quando disponíveis, estão

espalhadas por diversas áreas da empresa. Tudo isto faz com que o desafio para

encontrar empresas dispostas a realizar o estudo seja grande. A implicação disto é que

é necessário um grande empenho por parte dos pesquisadores para conseguirem

organizações dispostas e capazes de gerar estas informações. Além disto, é preciso

manter um canal aberto junto à empresa, pois por diversas vezes foi necessário

retornar para coletar mais informações.

A disponibilidade e qualidade das informações, principalmente de dados

quantitativos, é fundamental para uma maior aceitação por parte do meio acadêmico

dos trabalhos desenvolvidos usando a Dinâmicas de Sistema. Artigos aceitos nas

revistas de ponta caracterizam-se na sua maioria por uma grande utilização de

ferramentas estatísticas tanto para a construção do modelo, quanto para a sua

validação. Para que estas ferramentas possam ser bem utilizadas é preciso ter tido

acesso a bases de informações quantitativas, o que nem sempre é possível. Muitos

acadêmicos se opõem ao método por usar fontes tanto quantitativas quanto qualitativas

para montar os modelos. A grande oposição ocorre com as fontes qualitativas que não

são válidas para a construção de modelos matemáticos. A objeção tradicional ao

método de estudo de caso, de não haver representação estatística adequada para que

220

se possa fazer generalizações, também se aplica aos estudos de Dinâmicas de

Sistemas.

Não querendo refutar as críticas, diferentes métodos possuem qualidades e

fraquezas. Um método pode permitir a generalização estatística mas, por outro lado

pode não trazer as especificidades do ambiente em que está inserido. Talvez para que

o estudo da gestão da cadeia de suprimentos traga uma contribuição real, é preciso

que não fique limitado a consolidar as práticas feitas pelas empresas, mas que seja

capaz de trazer temas e soluções para problemas ainda não abordados pelas

organizações. O baixo grau de implementação das iniciativas de colaboração aponta

que talvez as práticas atuais das empresas não sejam as mais adequadas para vencer

o desafio de implementar, na prática, os conceitos da gestão da cadeia de suprimentos.

Para que esta posição seja alcançada, é preciso que haja uma combinação de

diferentes métodos de pesquisa, de tal forma que a fortaleza de um método

complemente a fraqueza de outros.

Outra observação é que a qualidade das informações qualitativas também pode

ser melhorada caso seja possível adotar técnicas de construção de modelos através do

envolvimento de grupos de usuários (VENNIX, 1996). Entretanto, mais uma vez este

tipo de técnica exige um alto grau de envolvimento por parte da organização estudada.

Um malefício do método é que existe uma demora considerável entre o começo

do processo e a geração dos primeiros resultados que possam ser utilizados pelos

tomadores de decisão. A implicação disto é que muitas vezes os tomadores de decisão

não estão dispostos a esperar o resultado do modelo e acabam utilizando métodos

mais simples e rápidos para fazer suas escolhas. Além disto, esta demora para ver os

resultados torna mais difícil o convencimento da organização para que ela dedique os

recursos necessários para a coleta, construção e validação do modelo.

Outra observação importante é que a Dinâmicas de Sistema permite com que

diversos indicadores sejam usados para se fazer a escolha da política adotada.

221

Entretanto o método não permite com que o resultado destes indicadores sejam

agregados e ponderados para se escolher a melhor política.

Após este primeiro trabalho usando a Dinâmicas de Sistema, nota-se que é

necessário um grande tempo e esforço para se adquirir a maestria dos conceitos,

ferramentas e técnicas mínimas. Sem esta maestria os modelos gerados não serão

válidos e, conseqüentemente, não serão capazes de gerar políticas que sejam aceitas e

implementadas pelos tomadores de decisão. Apesar do número de trabalhos

acadêmicos usando a modelagem baseada na Dinâmica de Sistemas ter aumentado

muito nos últimos anos, em função da disseminação de sua utilização em diversos

países, a qualidade dos mesmos tem sido criticada por especialistas na área

(FORRESTER, 2007). Estas críticas são compreensíveis ao se deparar com as

dificuldades impostas por um método criado para lidar de forma quantitativa com

conceitos pouco intuitivos em um ambiente marcado pela complexidade dinâmica.

Somado a isto, está a alta dificuldade de se adquirir a maestria deste método, uma vez

que existem poucos centros de excelência no mundo com grupos de pesquisadores

capacitados para o uso da Dinâmicas de Sistema.

Finalmente, foi observado que o método exige um grande esforço por parte dos

pesquisadores para não “torturar os dados”, isto é, para não distorcer o modelo caso

este não gere os resultados que se estava esperando. É preciso constantemente

recorrer às bases de dados e garantir que o modelo esteja retratando os mesmos e não

o modelo mental dos pesquisadores. O treinamento da linguagem de Dinâmicas de

Sistema para as pessoas da organização estudada pode ajudar a amenizar este risco,

pois as próprias pessoas da organização passam a ter condições de policiar os

modeladores para evitar distorções da realidade.

É importante remeter ainda à discussão do capítulo 3 a respeito das críticas

feitas ao método de modelagem como um todo e à modelagem de Dinâmicas de

Sistema de forma específica. Todo modelo é uma simplificação da realidade,

simplificação esta feita através dos modelos mentais dos envolvidos. Caso o modelo

mental dos envolvidos esteja incorreto, o modelo não será adequado para retratar a

222

realidade. O mesmo vale para a influência do modelo mental do pesquisador que

também poderá influenciar a construção do modelo. Apesar dos esforços feitos para

evitar, ou minimizar estes efeitos, é importante considerá-los como uma limitação do

método. A Dinâmicas de Sistema também traz em si algumas premissas, como a de

que a estrutura gera o comportamento (FORRESTER, 1961). Caso esta premissa não

seja válida e o comportamento do sistema seja gerado principalmente por mudanças

exógenas, o resultado do modelo também não estará correto. O importante desta

discussão é entender as limitações do método e buscar, de uma forma iterativa, criar

melhores modelos que superem as limitações e premissas dos modelos anteriores.

Além disso, é importante estar aberto à utilização de diferentes métodos de pesquisa,

que possuam características que possam complementar as deficiências da modelagem.

7.3 Implicações gerenciais

Como pode ser visto, a concentração de vendas não pode ser eliminada

apenas com mudanças operacionais em uma função específica. Muito pelo contrário,

exige mudanças táticas, e até mesmo estratégicas, em diversas áreas da organização.

É um processo arriscado e cujos resultados só aparecem no longo prazo. Tudo isto

ajuda a explicar o porquê pouquíssimas empresas estão dispostas a enfrentar este

desafio. Mas para aquelas que estão dispostas, algumas prescrições podem ajudar.

Como as melhores alternativas exigem mudanças grandes em diversas áreas

da empresa, é necessário que haja o comprometimento pessoal dos executivos destas

áreas. A área que mais precisa mudar é a área Comercial. O grande problema é que

esta área será a menos beneficiada pela mudança. O desafio de vencer a resistência

do executivo desta área é uma das principais dificuldades a ser enfrentada. Para se

vencer esta resistência, é precisa fazer uma série de mudanças. A primeira delas, é

uma mudança nos incentivos (bônus), de tal forma que os executivos da área Comercial

223

sejam beneficiados por implementar os esforços. A segunda mudança, é dar condições

e suporte para que eles efetuem as mudanças. Em muitos casos, a implementação das

novas políticas comerciais exigirão uma grande reestruturação nos processos e,

principalmente, nas habilidades da área Comercial, o que exigirá tempo e recursos

para, por exemplo, capacitar a força de vendas a desenvolver melhores ações no ponto

de venda.

Tanto a mudança no incentivo dos executivos da área Comercial, quanto a

alocação de recursos necessários para a mudança, estão nas mãos do presidente da

organização. Além disto, ele é o responsável final pelo resultado da organização.

Portanto, a principal pessoa a ser engajada no projeto é o presidente. Normalmente,

estes executivos não têm sua origem na área de Logística e, muitas vezes, não têm um

conhecimento aprofundado sobre a área. Desta forma, a venda da idéia não pode ser

feita usando a nomenclatura funcional da área, o “logistiquês”. É preciso avaliar os

resultados da mudança sob a ótica dos resultados financeiros e estratégicos da

organização. Portanto, a iniciativa de mudança deve ter como primeiro objetivo o de

dimensionar os impactos nos resultados da organização. Caso os impactos sejam

significativos, haverá uma maior disposição da alta gerência em mudar.

As empresas cuja participação dos custos logísticos for maior terão,

provavelmente, maiores ganhos com a eliminação da concentração no faturamento.

Dentro dos custos logísticos pode-se destacar os custos de transporte e estoque. Os

ganhos no transporte serão maiores em empresas que possuem frota própria, tenham

sistema de “arrendamento”, possuam transportadoras com alta formação gerencial ou

que usem fornecedores que tenham preços distintos ao longo do mês. Transportadoras

tradicionais, muitas vezes, cobram um valor de frete constante ao longo do mês. São

poucas as transportadoras que possuem sistemas de custeio avançados como, por

exemplo, o custeio por atividade. Como uma das principais mudanças com a eliminação

da concentração de vendas será a melhora da produtividade dos veículos (número de

viagens feitas ao longo do mês), as transportadoras terão que ter condições de fazer

esta conta. Pode ser necessário fazer mudanças na forma de comprar o transporte para

se obter os ganhos.

224

Olhando do ponto de vista de estoques, as empresas que serão mais

beneficiadas serão as empresas que possuem produtos com prazo de validade e/ou

ciclo de vida curtos, com produtos de alto valor agregado e altos custos de manutenção

de estoque (seja por terem custos de oportunidade altos ou seus produtos terem altos

custos de armazenagem por serem volumosos e/ou exigirem uma armazenagem

especial). Empresas que possuem políticas de recompra de produtos junto aos canais

de distribuição também serão mais beneficiadas.

Outro incentivo é para empresas cujo fator de substituição de produtos por falta

de disponibilidade na gôndola for alto como, por exemplo, produtos de primeira

necessidade como alimentos. Neste caso, o aumento de venda decorrente da melhoria

no nível de serviço poderá ser maior.

Além de dimensionar os benefícios, é interessante buscar aliados internos que

possam ajudar no processo de venda para o presidente. Um dos aliados pode ser o

executivo responsável pela auditoria e gestão de riscos. A pressão de mecanismos de

auditoria, como os criados após a criação da lei Sarbanes-Oxley (SOX), podem ajudar a

ganhar o comprometimento necessário na organização, uma vez que muitas empresas

foram obrigadas a reportar o nível de estoque nos canais e considerar o faturamento

somente quando o cliente recebe a mercadoria (ao contrário de quando a mercadoria

sai das instalações da empresa). Outro aliado pode ser a área de Marketing, que talvez

esteja interessada em diminuir a dependência da política comercial e, eventualmente,

aumentar as verbas para ações de Inovação e Marketing.

Ajudar o presidente no convencimento dos stakeholders também é interessante.

É possível que o Conselho dos Acionistas ou, no caso de multinacionais, instâncias

regionais ou globais, precisem ser envolvidas. Para isto, é preciso dar suporte ao

presidente para fazer esta tarefa.

Estudar o momento mais adequado para se implementar a mudança também

pode ajudar. Os esforços de mudança devem começar a ser feitos em um período cuja

pressão por atingir os objetivos financeiros esteja menor. Normalmente, são períodos

225

de crescimento, quando os resultados reais superam as metas. Neste momento, a

organização pode se dar ao luxo de perder um volume de vendas no curto prazo. Outro

momento é em período de crise, quando existe mudança na alta gerência ao longo do

ano. Muitas vezes os novos executivos, por não terem que responder ao resultado no

curto prazo, podem estar mais pré-dispostos a fazer mudanças maiores para “arrumar a

casa”. Outra oportunidade é em um período de crise aguda, em que a organização é

forçada a mudar para que possa continuar existindo. Outro momento pode ser logo

após um lançamento ou campanha de Marketing com sucesso acima do esperado,

onde a área de Operações não tem condições de suprir a demanda. Neste caso,

haverá uma falta de produto.

Além de escolher o momento adequado para efetuar a mudança, é preciso

garantir que a organização esteja preparada para esta nova forma de trabalho. Para

isto, é preciso alocar recursos e tempo para efetuar estas mudanças. A área Comercial

será a mais afetada. Ela terá que repensar diversos procedimentos internos como, por

exemplo, os incentivos de sua força de vendas, a estratégia de canais de distribuição

usada, sua estrutura organizacional e sistemas de controle. Além disso, terá que

capacitar sua força de vendas a trabalhar com novos instrumentos de venda como, por

exemplo, as ações em loja.

A área de Logística também terá que se preparar para poder capturar os

ganhos oriundos da mudança. Como parte das atividades da Logística de muitas

empresas estão nas mãos de terceiros, será necessário que contratos sejam revistos

para que os ganhos não fiquem com os terceiros. Melhor que isso seria já escolher

terceiros que fossem mais preparados para ter os benefícios e elaborar contratos com

cláusulas que permitissem a captura do ganho. Por exemplo, no caso de um operador

logístico, ao invés de pagar a atividade de armazenagem em função de um valor fixo de

aluguel do espaço, poderia-se pagar por posição-pallet ocupada por dia. Com isto, se o

estoque médio baixar, a empresa fica com os ganhos.

A escolha dos parceiros iniciais para se implementar a política escolhida

também deve ser feita pensando nos varejistas que estão mais preparados para a

226

mudança e que terão maiores ganhos. A preparação depende, principalmente, da

integração interna do varejista. Os varejistas cuja área de Compras possuem objetivos

unicamente funcionais (conseguir mais descontos e verbas) irão impor mais resistência

se comparado a varejistas onde a área de Compras é cobrada pelo lucro total da

categoria. Varejistas com uma estrutura de poder mais centralizada e cuja alta gerência

tenha uma boa visão de negócio também poderão fazer menos resistência, pois estarão

mais preocupados com o lucro total. Varejistas com dificuldade de caixa também podem

ser atraídos, pois um dos grandes ganhos será a redução dos estoques. Varejistas com

sistemas de controle de custos mais avançados serão capazes de quantificar com mais

facilidade os resultados da mudança. Outro grupo que pode estar mais propenso a

mudança são os varejistas que dão muita importância para a disponibilidade de

produtos na gôndola. É interessante também escolher a região geográfica que estes

clientes estão e mapear as ações dos concorrentes. Empresas que estão em regiões

cujos concorrentes terão reações mais brandas deverão ser priorizadas. É preciso

decidir com muito cuidado se a implementação ocorrerá para todos os clientes de uma

área ou não e, caso não ocorra, pensar em formas de mitigar as reações.

A venda da idéia para os clientes pré-selecionados também deve ser feita com

muito cuidado. Um ponto fundamental é, novamente, estimar os ganhos e mostrar que

a empresa está levando a sério a iniciativa (levando altos executivos de diversas áreas

para vender a idéia). A venda também tem que ser feita para a alta gerência do

varejista pois, caso contrário, a falta de integração funcional pode afetar a disposição de

aceitar a idéia. Metas comuns devem ser desenhadas e a ajuda da indústria deve ser

oferecida para o cliente se adaptar à nova forma de trabalho. Quanto melhor for feita a

venda da idéia, menores são as chances de ter reações indesejadas. O uso de modelos

de simulação pode ajudar nesta atividade.

Após a implementação inicial, é preciso analisar com calma os resultados

obtidos e tirar lições para se efetuar ajustes e melhorias no programa antes de expandi-

lo. Os resultados obtidos com a implementação inicial podem ser usados para ajudar no

convencimento de outros varejistas a adotar a iniciativa. A seqüência e o faseamento

da expansão também precisa ser estudada para que não traga um impacto tão grande

227

no resultado. Muitos clientes irão se opor à mudança e irão deixar de comprar por

alguns meses. O planejamento do momento de expansão para diferentes

clientes/regiões pode permitir que este impacto negativo seja diluído ao longo dos

meses. Após a implementação total, é preciso garantir que mecanismos de controle

sejam implementados para que a empresa não ceda à tentação de retornar às práticas

antigas.

No Quadro 13 será proposto uma seqüência de atividades para facilitar a

implementação da política de eliminação da concentração de vendas:

Etapas para a implementação

1. Quantificar os impactos da concentração

2. Esclarecer as causas da concentração

3. Buscar aliados internos e mapear as barreiras

4. Vender a idéia para a alta gerência

5. Escolher a política a ser adotada

6. Definir o momento adequado para a mudança

7. Alocar recursos necessários e fazer as mudanças internas

8. Escolher os parceiros iniciais corretos

9. Vender a idéia para os parceiros

10. Fazer ajustes necessários e melhorias

11. Planejar e executar o roll-out

12. Implementar mudanças para solidificar nova forma de trabalho

Quadro 13 – Etapas para a implementação

Além das sugestões referentes à eliminação da concentração de vendas, pode

ser interessante para os gerentes implementar procedimentos que permitam que eles

228

atualizem constantemente seus modelos mentais. A busca periódica da validação das

premissas utilizadas pode ser uma forma. O uso de modelos matemáticos também

pode ajudar neste processo.

7.4 Limitações do estudo

No Quadro 14 foram sintetizadas as limitações deste estudo.

Observações sobre o método

Limitações do estudo:

Os resultados deste estudo não possuem validade estatística para serem

generalizados;

Diversas informações necessárias para a construção do modelo não estavam

disponíveis em bancos de dados quantitativos;

O modelo ficou menos elegante do que os apresentados pelos pesquisadores de

referência na área;

Houve simplificações sobre o comportamento dos concorrentes e do consumidor;

Os impactos indiretos da concentração da demanda não foram dimensionados.

Quadro 14 – Limitações do estudo

229

A primeira delas é a abrangência do estudo. Apesar deste estudo ter utilizado

resultados obtidos de entrevistas qualitativas feitas com diversos varejistas, a principal

fonte de dados foram pessoas de uma indústria específica. Desta forma, os resultados

deste estudo não possuem validade estatística para serem generalizados. Com isto, as

organizações que pretendam eliminar a concentração de vendas não podem,

simplesmente, extrapolar estes resultados para o seu negócio. É preciso coletar

informações e calibrar o modelo para o seu ambiente.

Dentro desta indústria, o grau de participação de pessoas de diversas funções

não foi o mesmo. Apesar da indústria escolhida possuir um excelente banco de dados,

diversas informações necessárias para a construção do modelo não estavam

disponíveis por problemas nos procedimentos internos usados para gerar os dados. O

resultado disto é que, diversas informações que poderiam ter sido levantadas de forma

quantitativa, foram substituídas por fontes qualitativas. Esta limitação também impediu

um maior uso de ferramentas estatísticas durante o processo de validação externa dos

resultados.

Outra limitação deste estudo é que o grau de familiaridade dos pesquisadores

com a linguagem e o ferramental da Dinâmicas de Sistema fez com que o modelo

ficasse menos elegante do que os apresentados pelos pesquisadores de referência na

área. O modelo, quando comparado com estudos destes autores de referência, poderia

ter sido construído com menos variáveis do que efetivamente foi usado. Além disto,

alguns recursos de modelagem considerados deselegantes, como por exemplo, o uso

da função IF (se), foram usados no momento da construção do modelo matemático.

Outra observação a ser feita é sobre o grau de detalhamento escolhido para a

modelagem. As reações dos concorrentes foram modeladas de uma forma mais

simplificada, seguindo a sugestão dos executivos da CONSUMO, que acreditavam que

as reações dos concorrentes estariam limitadas a ações comerciais imediatas. O

230

comportamento dos consumidores e da concorrência foram assumidos como

homogêneos, o que pode não ser correto.

Neste estudo, foi priorizado a quantificação dos impactos diretos da

concentração no faturamento e nos custos. Isto abre espaço para analisar os impactos

indiretos. Atividades de produção podem ser tão afetadas quando as atividades de

Logística. As observações feitas durante o estudo mostraram que a empresa possuía

uma alta variabilidade, tanto no plano de produção agregado, quando no

sequenciamento das linhas. Era freqüente haver semanas em que a produção operava

em carga máxima, muitas vezes com horas-extras, seguidas de semanas onde a

produção era interrompida. Houve até situações em que, por falta de capacidade de

armazenagem, a produção precisou ser interrompida às pressas. As mudanças no

sequenciamento de produção e nos tamanhos de lote também eram freqüentes. O

mesmo vale para os fornecedores que podem sentir os efeitos indiretos das constantes

mudanças nos planos de produção. A opção de excluir os impactos indiretos deveu-se

pela dificuldade de se chegar a critérios adequados para separar os impactos

provocados pela variabilidade natural das cadeias de suprimentos (exemplo: erro na

previsão) e dos impactos provocados especificamente pela concentração no

faturamento.

7.5 Recomendações para estudos futuros

Existem diversas oportunidades para a continuidade deste estudo. O Quadro 15

apresenta uma síntese destas recomendações.

231

Oportunidades de estudos futuros

Repetir o estudo em empresas no segmento de bens de consumo não-duráveis

brasileiro que possuam uma maior disponibilidade de dados quantitativos;

Usar o método proposto por Vennix (1996) de construção do modelo em grupo;

Repetir o estudo em outros segmentos da indústria no Brasil e em outros países que

apresentem o mesmo problema;

Fazer estudos comparativos entre empresas de porte e setores semelhantes em que

um grupo apresente a concentração no faturamento e outro não;

Fazer estudos com empresas que foram capazes de eliminar a concentração na

demanda;

Usar a modelagem baseada na simulação discreta para aprimorar a quantificação dos

impactos da concentração;

Realizar estudos combinando o método de Dinâmicas de Sistema com a análise multi-

critério;

Detalhar mais o comportamento dos concorrentes e consumidor;

Modificar o modelo para diferentes configurações de canais de distribuição;

Dar continuidade aos estudos que analisam o papel da integração interna na

implementação de ações que envolvam o relacionamento entre as empresas da

cadeia;

Usar a Dinâmicas de Sistema nos estudos de formas para implementar

232

relacionamentos colaborativos;

Usar a Dinâmicas de Sistema nos estudos sobre os efeitos de outros tipos de

descontos.

Quadro 15 - Oportunidades de estudos futuros

A primeira delas seria buscar novas empresas no segmento de bens de

consumo não-duráveis brasileiro em que o estudo pudesse ser repetido e os

parâmetros obtidos de forma qualitativa pudessem ser melhor calibrados através de

dados quantitativos. A repetição deste estudo poderia aumentar o grau de

generalização dos resultados. O uso do método proposto por Vennix (1996) de

construção do modelo através de reuniões, em que diversas pessoas estivessem

envolvidas, poderia também contribuir para evitar que o modelo mental de uma

determinada pessoa fosse modelado.

Este estudo poderia ser feito em outros segmentos no Brasil e em outros países

que apresentassem o mesmo problema. A realização deste estudo em outros países da

América Latina, ou até mesmo em empresas de países desenvolvidos, poderia ser

muito interessante para entender a influência dos aspectos exógenos.

Um estudo comparativo entre empresas de porte e setores semelhantes em

que um grupo apresentasse a concentração no faturamento e outro não, também

poderia ser um caminho interessante para entender os impactos deste fenômeno. O

mesmo vale para a realização de estudos em empresas que tiveram as vendas

concentradas no final do mês e não tem mais.

O uso de métodos de modelagem baseados em simulação discreta pode ser

muito útil para aprimorar a quantificação dos impactos da concentração e a própria

avaliação dos resultados das políticas. A simulação discreta poderia ser usada para

233

dimensionar, por exemplo, quais seriam os novos custos de transporte, considerando o

número de viagens por mês, o perfil do veículo, o tempo de entrega e até mesmo o

grau de utilização. O mesmo vale para dimensionar os recursos necessários nos

centros de distribuição caso houvesse uma linearização das vendas ao longo do mês.

O dimensionamento dos efeitos indiretos da concentração nos custos de produção e

compras também poderia ser uma interessante extensão deste estudo.

Uma das limitações do método de Dinâmicas de Sistema, a de não permitir com

que os resultados dos indicadores das diferentes alternativas sejam agregados e

ponderados para se escolher a melhor política, pode ser contornada caso este método

seja utilizado em conjunto com outros métodos. Uma alternativa seria o emprego da

análise multi-critério (KEENEY, 1992).

Apesar das reações dos concorrentes, tanto da indústria quanto do varejo,

tenham sido considerados no modelo. Existe espaço para a construção de modelos em

que os concorrentes fossem modelados com um maior grau de detalhamento. O uso

de métodos como a Teoria dos Agentes poderia ser empregado para simular as

reações dos concorrentes e demais agentes a diferentes políticas.

Uma extensão do modelo poderia ser feita para diferentes configurações de

canais de distribuição, modelando, por exemplo, uma situação onde existe um

atacadista ou distribuidor entre a indústria e o varejo. Poderia-se pensar ainda em

simular uma indústria com diferentes canais de distribuição simultâneos, o que é mais

aderente à realidade. Neste tipo de modelo poderia ser analisado o efeito de diferentes

políticas de gestão de canais e como evitar a competição entre os canais.

Buzzell, Quelch e Salmon (1990) afirmam que a política de descontos é uma

barreira para a implementação de diversas iniciativas de colaboração como o Vendor

Management Inventory (VMI) ou iniciativas propostas pelo movimento Efficient

Consumer Response (ECR). Vieira (2006) segue a mesma linha ao apontar que, em um

caso real feito em um varejista brasileiro, o principal motivo da recusa para a

implementação de iniciativas de colaboração tática na logística entre a indústria e o

234

varejo brasileiro (back haul e Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment -

CPFR) foi a falta de acordo comercial. Lago da Silva e Fischmann (2000) apontam para

o incipiente grau de colaboração no Brasil. Laban Neto (2004) também aponta para o

baixo grau de cooperação. A empresa estudada neste trabalho não apresentava

nenhum tipo de planejamento colaborativo com os seus varejistas e distribuidores, por

outro lado, possuía diversos acordos com seus fornecedores. Para os seus

fornecedores a CONSUMO trabalhava com uma política de preços de compra

constante ao longo do tempo. Isto talvez seja mais uma indicação que o formato do

relacionamento comercial possa ser uma barreira para a implementação de iniciativas

de colaboração. Esta é uma hipótese que deve ser investigada.

O malogro da implementação da política para eliminar a concentração de

vendas na CONSUMO aponta para a relevância de se estudar o papel da integração

interna na implementação de ações que envolvam o relacionamento entre as empresas

da cadeia. Fawcett et al. (2006) aponta para a importância de haver comprometimento

entre as áreas para que possa ocorrer a implementação de iniciativas de gestão da

cadeia de suprimentos. Apesar de atualmente haver um maior foco em estudos sobre a

colaboração entre empresas, a questão da integração interna entre os departamentos

pode exigir mais estudos. Estudos para entender quais são as particularidades internas

das empresas que não apresentam concentração de vendas, poderiam também ser

uma extensão interessante.

Nilsson (2006) compartilha da percepção de que cadeias de suprimentos e

sistemas logísticos são complexos, visão enfatizada por diversos autores (BOWERSOX

e CLOSS, 1996; CHRISTOPHER e JUETTNER, 2000; COX, 1999; LAMBERT;

COOPER e PAGH, 1998; TAN, 2002). De acordo com Axelrod e Cohen (2000, p. 26), é

esperado que “sistemas vão apresentar dinâmicas cada vez mais complexas em função

das mudanças que estão intensificando a interação entre os elementos”.

Como apresentado na revisão bibliográfica, a gestão da cadeia de suprimentos,

e mais especificamente a busca pela colaboração entre empresas, pode ser

caracterizada como um problema complexo (BOWERSOX e CLOSS, 1996;

235

CHRISTOPHER e JUETTNER, 2000; COX, 1999; LAMBERT; COOPER e PAGH, 1998;

TAN, 2002; NILSSON,2006). Gimenez (2006) e Germain e Iyer (2006) apontam para

uma dupla causalidade na relação entre integração interna e colaboração externa.

Lewicki e Bunker (1995) mostram que as características da confiança mudam com o

passar do tempo. Wilding e Humphries (2006) propõem a existência de círculos de

auto-reforço para a implementação de relacionamentos dentro da cadeia. Smaros

(2007) acredita que não existe um processo padronizado de implementação de

relacionamentos colaborativos que seja adequado para qualquer tipo de empresa.

Burgess, Singh e Koroglu (2006) concluem que os aspectos intangíveis, como papel da

liderança e aspectos intra-organizacionais, foram pouco explorados nos estudos de

colaboração.

Como pode ser visto, a implementação de relacionamentos colaborativos

envolve diversos agentes que tomam decisões e reagem a decisões dos outros

agentes. Além disso, diversos estudos apontam a existência de relações bidirecionais

entre as variáveis envolvidas na construção de relacionamentos colaborativos. Diversas

das variáveis importantes para a colaboração são subjetivas e se acumulam com o

tempo. Estas constatações nos levam a caracterizar a busca por relacionamentos

colaborativos como um problema de complexidade dinâmica e propor o uso da

Dinâmicas de Sistema como método de pesquisa adequado. O uso deste método

atenderia também aos pedidos por mais estudos empíricos (BURGESS; SINGH;

KOROGLU, 2006; FUGATE; SAHIN; MENTZER, 2006) e, o uso de uma linguagem

matemática e icônica padronizada facilitaria a comparação dos diferentes estudos.

O uso da Dinâmicas de Sistema, para definição das melhores formas de se

implementar relacionamentos colaborativos, poderia começar através da aplicação do

ferramental em diferentes iniciativas de colaboração. Após isto, poderia se tentar buscar

a construção de um modelo que considerasse diferentes caminhos para a

implementação da colaboração. Este modelo genérico poderia servir para testar

diferentes formas de se implementar a colaboração e avaliar casos de insucesso. Desta

forma, o uso do método de Dinâmicas de Sistema poderia ser utilizado, em conjunto

com outros métodos de pesquisa, para a construção de teoria na área de colaboração.

236

Outro benefício da sua utilização é em ajudar o processo de conscientização

dos gestores sobre os benefícios e dificuldades da colaboração. Os modelos da

Dinâmicas de Sistemas podem ser transformados em jogos de empresa, seguindo o

exemplo do já tradicional Jogo da Cerveja criado por Forrester a partir de um modelo

computacional da área. Segundo Lambert e Cooper (2000), as práticas de gestão da

cadeia de suprimentos demandam mudanças nos modelos mentais e em práticas

arraigadas. O uso dos jogos poderia facilitar estas mudanças nos modelos mentais.

O uso da Dinâmicas de Sistema também poderia trazer contribuições

interessantes para os estudos sobre os efeitos dos descontos, por também lidar com

sistemas com complexidade dinâmica. Mela, Jedidi e Bowman (1998) afirmam que

existe um processo de aprendizado ao longo do tempo por parte dos consumidores e

que estes adaptam o seu comportamento.

237

CAPÍTULO 8 – REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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259

Apêndices

260

Apêndice 1a – Subsistema Resultado CONSUMO

Preço regular de venda da

CONSUMO para o SECUNDÁRIO

Semana calendário

Vendas PRINCIPAL

acumulado mensal

custos unitários

totais de logística

Vendas médias

mensais CONSUMO para SECUNDÁRIO

custos fixos e indiretos

Lucro mensal acumulado

Margem unitária

Custos unitários totais

Lucro

Faturamento bruto

tempo de consumo

Custo total

Vendas totais para PRINCIPAL

Faturamento líquido

Participação de mercado desejada

Vendas médias

mensais CONSUMO para PRINCIPAL

Gap de resultado

Lucro acumulado

Lucro prometido

aos acionistas

final do ano

semana

Lucro anual acumulado

final do mês

Gap de lucro

Participação de mercado

Gap de participação

Importância do lucro

Importância da participação

custos unitários variáveis

Vendas médias totais da CONSUMO

Margem mínima

Percentual de verbas planejado

Contabilização das vendas

para SECUNDÁRIO

vendas da CONCORRENTE no

PRINCIPAL

Vendas para PRINCIPAL

não promocionados

verbas utilizadas

Preço regular de venda da

CONSUMO para o PRINCIPAL

Vendas totais para PRINCIPAL

Necessidade de entregar

resultado de curto prazo

Vendas semanais promocionados

Percentual vendas última semana

Redução nos demais custos

custos unitários variáveis base

Faturamento bruto PRINCIPAL

Faturamento líquido PRINCIPAL

Vendas semanais promocionados1

Total de descontos usados

Resultado CONSUMO

261

Apêndice 1b – Subsistema Alocação de verbas

Verbas totais disponíveis

tempo de consumo

Total de verbas orçadas

Retenção de verbas

novas verbas

verbas utilizadas

liberação de verbas

para desconto

mês

semana

Participação verbas de Marketing

e Inovaçã no Plano Financeiro

Tempo para ações de Marketing e

Inovação impactarem no resultado

Participação

verbas de ações em loja

no Plano Financeiro

Tempo para ações em loja

impactarem no resultado

Eficiência ações

em loja

verbas de ações em loja

Eficiência ações

de Marketing

verbas de Marketing e Inovação

Tempo até o f inal do ano

Verba para descontos

final do período da CONSUMO

Total de verbas orçadas

verbas de ações em loja

Realocação de verbas

Gap de resultado

Alocação de verbas

262

Apêndice 1c – Subsistema Definição da Cota

Cota mensal de vendas PRINCIPAL

volume total de

vendas desejado

Vendas médias totais

da CONSUMO

tempo de consumo

Crescimento desejado

participação PRINCIPAL

Margem unitária

Lucro prometido

aos acionistas

Definição da cota

263

Apêndice 1d – Subsistema Faseamento das vendas CONSUMO

Desconto para atingir a cota

Verba para descontos

Tempo da CONSUMO

para analisar propostas

Tempo da PRINCIPAL

analisar propostas

Tempo total de análise propostas

Diferença de cota e

vendas para PRINCIPAL

Quantidade adicional

ofertada pela CONSUMO

Percentual de compra

adicional da CONSUMO

Proposta de desconto

adicional da CONSUMO

Desconto da concorrência

desconto máximo

tempo de consumo

Desconto oferecido

CONSUMO

semana

Desconto comercial fixo

Uso de desconto logístico

final do período da CONSUMO

Preço regular de venda da

CONSUMO para o PRINCIPAL

Cota mensal de vendas PRINCIPAL

Uso de desconto logístico

participação PRINCIPAL

Vendas PRINCIPAL

acumulado mensal

Vendas não promocionados

PRINCIPAL acumulado mensal

final do período da CONSUMO

Desconto total desejado

Necessidade atingir a cota

Desconto semana anterior

desconto logístico

Diferença de descontos

Tempo de análise com regressão

Desconto para atingir a cota

desconto máximo

Prazo de entrega

Vendas apuradas PRINCIPAL

acumulado mensal

necessidade de redução dos

preços CONCORRENTE

Faseamento das vendas CONSUMO

264

Apêndice 1e – Subsistema Apuração das Vendas CONSUMO

Vendas PRINCIPAL

acumulado mensal

Quantidade comprada

preço regular

Contabilização das

vendas para PRINCIPAL

Apuração vendas PRINCIPAL

Quantidade adicional

ofertada pela CONSUMO

final do período da CONSUMO

semana

vendas para consumidor

PRINCIPAL

estoque máximo

PRINCIPAL

apuração resultado

Vendas médias

mensais CONSUMO para PRINCIPAL

Vendas PRINCIPAL mensal

Quantidade comprada

com desconto

estoque máximo

PRINCIPAL

tempo de consumo

Vendas não promocionado

PRINCIPAL mensal

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

estoque de segurança

satisfação do comprador

do PRINCIPAL

Quantidade com desconto

Prazo de entrega

Quantidade com

desconto semana N1

Prazo de entrega

Prazo 1

Quantidade com

desconto semana N2

Prazo 2

Quantidade com

desconto semana N3

Prazo 3

Quantidade com desconto

entrega imediata

Prazo de entrega

Quantidade entregue

com desconto N1

Quantidade entregue

com desconto N2

Quantidade entregue

com desconto N3

Quantidade com

desconto semana N4

Prazo 4

Quantidade entregue

com desconto N4

Vendas apuradas PRINCIPAL

acumulado mensal

Apuração das vendas

para PRINCIPAL

Apuração final das

vendas PRINCIPAL

tempo de consumo

Quantidade comprada

com desconto

semana

final do período da CONSUMO

Compra expeculativa

Expectativa aumento de preço

Vendas médias

mensais CONSUMO para PRINCIPAL

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

Apuração das vendas CONSUMO

265

Apêndice 1f – Subsistema Preço de Venda

Preço regular de venda da

CONSUMO para o PRINCIPAL

mudança de preço base

final dos descontos

descontos usados

Diferença de preço

Preço médio de venda da

CONSUMO para a PRINCIPAL

tempo de consumo

Quantidade comprada

com desconto

Total de descontos

descontos

Quantidade comprada

preço regular

Desconto oferecido

CONSUMO

Total de descontos usados

Preço justo de compra

Preço de venda produtos

CONSUMO no SECUNDÁRIO

diferença de preço desejada

satisfação do comprador

do PRINCIPAL

preço de compra produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

Participação do faturamento

no objetivo do comprador

Satisfação com o preço do

comprador do PRINCIPAL

Satisfação com o

faturamento do PRINCIPAL

margem bruta

praticada PRINCIPAL

diferencial de preço

com CONCORRENTE

Quantidade comprada

preço regular

mudança de preço

novos descontos

término dos descontos

final do período da CONSUMO

semana

Desconto comercial fixo

Preço de venda

266

Apêndice 1g – Subsistema Nível de Serviço

disponibilidade na göndola

CONCORRENTE

nível de serviço

CONSUMO

nível de serviço médio

Impacto no nível de serviço

Percentual vendas

últ ima s e ma n a

Nível de serviço

267

Apêndice 1h – Subsistema CONCORRENTE na PRINCIPAL

participação do PRINCIPAL

na CONCORRENTE

participação CONCORRENTE

adicional de ações em

loja da CONCORRENTE

vendas promocionados

da CONCORRENTE

preço de venda produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

diferença de preços

entre produtos

percentual de clientes

fiéis da CONSUMO

percentual de migração

para CONCORRENTE

percentual perda para

CONCORRENTE

preço de venda produtos

CONSUMO no PRINCIPAL

Atratividade da CONSUMO

Vendas CONCORRENTE no

PRINCIPAL acumulado mensal

vendas da CONCORRENTE

no PRINCIPAL

apuração vendas

CONCORRENTE no PRINCIPAL

apuração resultado

CONCORRENTE no PRINCIPAL

Vendas CONCORRENTE

no PRINCIPAL mensal

vendas médias

mensais do CONCORRENTE

semana

vendas de não promocionados

da CONCORRENTE

final do período da CONSUMO

Impacto na fidelidade

consumo total

margem de produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

preço de compra produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

satisfação do comprador

do PRINCIPAL

margem bruta

praticada PRINCIPAL

necessidade de redução dos

preços CONCORRENTE

vendas médias

mensais do CONCORRENTE

vendas planejadas CONCORRENTE

diferença de vendas

CONCORRENTE

preço padrão CONCORRENTE

percentual de clientes fiéis

diferencial de preço

com CONCORRENTE

adicional de serviço

CONSUMO no PRINCIPAL

CONCORRENTE no PRINCIPAL

268

Apêndice 1i – Subsistema SECUNDÁRIO

Vendas SECUNDÁRIO

acumulado mensal

Contabilização das vendas

para SECUNDÁRIO

preço de venda produtos

CONSUMO no PRINCIPAL

Preço de venda produtos

CONSUMO no SECUNDÁRIO

percentual de consumidores

que mudam de varejo

Diferença de preços

entre varejistas

percentual perda

para SECUNDÁRIO

Percentual de migração

para SECUNDÁRIO

Margem da SECUNDÁRIO

Apuração v endas SECUNDÁRIO

final do período da CONSUMO

apuração resultado SECUNDÁRIO

Vendas SECUNDÁRIO mensal

Vendas médias

mensais CONSUMO para SECUNDÁRIO

semana

Vendas de não promocionados

da SECUNDÁRIO

adicional de serviço

CONSUMO no PRINCIPAL

Preço regular de venda da

CONSUMO para o SECUNDÁRIO

necessidade de redução

dos preços SECUNDÁRIO

vendas planejadas SECUNDÁRIO

diferença de vendas SECUNDÁRIO

Vendas médias

mensais CONSUMO para SECUNDÁRIO

Margem padrão SECUNDÁRIO

adicional de

ações em loja

vendas para

SECUNDÁRIO

269

Apêndice 1j – Subsistema Fluxo Físico

percentual de

verbas usadas

verbas de ações em loja

tempo de consumo

participação mercado SECUNDÁRIO

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

vendas para PRINCIPAL

Estoque do CONSUMIDOR

de produtos CONSUMO

vendas para consumidor

PRINCIPAL

uso produtos CONSUMO

Estoque do SECUNDÁRIO

de produtos CONSUMO

vendas para

SECUNDÁRIO

vendas para consumidor

SECUNDÁRIO

consumo total

participação de mercado CONSUMO

eficiência das ações de

Marketing e Inovação

preço médio produtos CONSUMO

compra adicional

oferta da CONSUMO

adicional de

ações em loja

verbas para Marketing

CONCORRENTE

preço de venda produtos

CONSUMO no PRINCIPAL

eficiência das ações em loja

eficiência das ações de

Marketing CONCORRENTE

Atratividade da CONSUMO

verbas de Marketing e Inovação

Contabilização das

vendas para PRINCIPAL

gasto por ação em loja

número de ações em loja

tempo de consumo

nível de serviço

CONSUMO

participação original

da CONSUMO

impacto do estoque

na disponibilidade

percentual perda para

CONCORRENTE

estoque de segurança

impacto de Marketing

adicional de serviço

CONSUMO no PRINCIPAL

cobertura do estoque

participação PRINCIPAL

percentual perda

para SECUNDÁRIO

adicional de

ações em loja

nível de serviço médio

diferencial de preço

com CONCORRENTE

disponibilidade na

gôndola CONSUMO

consumo adicional

demanda CONSUMO

percentual perda para

CONCORRENTE

percentual perda

para SECUNDÁRIO

uso produtos CONSUMO

Fluxo físico

270

Apêndice 1k – Subsistema Resultado PRINCIPAL

Preço médio de venda da

CONSUMO para a PRINCIPAL

custos indiretos base

impacto da concentração

preço de venda produtos

CONSUMO no PRINCIPAL

custos indiretos

PRINCIPAL

margem bruta

praticada PRINCIPAL

custos do PRINCIPAL

faturamento

PRINCIPAL

lucro PRINCIPAL

necessidade de

desovar estoque PRINCIPAL

Estoque do PRINCIPAL

de produtos CONSUMO

valor do estoque PRINCIPAL

giro do estoque

custo do estoque

PRINCIPAL

custo unitário de estoque

custo do estoque

PRINCIPAL

vendas para consumidor

PRINCIPAL

preço padrão produtos

CONSUMO

Percentual vendas

última semana

Preço médio de venda da

CONSUMO para a PRINCIPAL

vendas para consumidor

não promocionados

margem líquida

não promocionados

repasse adicional

taxa de repasse

padrão do desconto

vendas promocionados

da CONCORRENTE

vendas de não promocionados

da CONCORRENTE

preço de compra produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

preço de venda produtos

CONCORRENTE no PRINCIPAL

faturamento produtos

promocionados CONSUMO

estoque máximo

PRINCIPAL

lucro PRINCIPAL

promocionados

lucro PRINCIPAL

não promocionados

Ganhos do comprador

verbas de ações em loja

tempo de consumo

custos de compras

produtos CONSUMO

satisfação do comprador

do PRINCIPAL

taxa de repasse

Total de descontos usados

Resultado PRINCIPAL

271

Apêndice 1l – Subsistema Calendário

semana

nova semana novo mês novo ano

Semana calendário

mês

Calendário

272

Apêndice 1m – Subsistema Produtos não promocionados

Estoque do PRINCIPAL de produtos

não promocionados CONSUMO

Vendas para PRINCIPAL

não promocionados

Estoque do CONSUMIDOR de produtos

não promocionados CONSUMO

vendas para consumidor

não promocionados

consumo produtos não

promocionados CONSUMO

Vendas não promocionados

PRINCIPAL acumulado mensal

Contabilização das vendas não

promocionados para PRINCIPAL

apuração resultado

não promocionados

Vendas não promocionado

PRINCIPAL mensal

Apuração v endas não

promocionados PRINCIPAL

final do período da CONSUMO

tempo de consumo

consumo não promocionados

Produtos não promocionados

273

Apêndice 1n – Subsistema Vendas última semana

Percentual vendas

última semana

apuração total

Demanda última semana

nova contabilização total

semana

final do período da CONSUMO

tempo de consumo

Vendas PRINCIPAL mensal

Apuração vendas não

promocionados PRINCIPAL

Vendas não promocionado

PRINCIPAL mensalVendas não promocionados

PRINCIPAL acumulado mensal

Apuração vendas PRINCIPAL

Vendas PRINCIPAL

acumulado mensal

Vendas última semana

274

Apêndice 1o – Subsistema Custos Logísticos

Percentual vendas

última semana

custos unitários de transporte

Custo base de transporte

custo de transporte %

Flexibilidade transporte

custos unitários

totais de logística

Percentual vendas

última semana

custos unitários de MAM

Custo básico de MAM

Custo de MAM %

Flexibilidade de MAM

custos unitários de estoque

Custo básico de estoque

Custo de Estoque %

Flexibilidade de estoque

custos unitários

de não qualidade

Custo básico de não qualidade

Custo de não qualidade %

Flexibilidade de não qualidade

custos unitários de outros

Custo básico de outros

Custo de outros %

Flexibilidade de outros

Estoques

custos unitários de

logística SECUNDÁRIO

custos unitários base de

logística do SECUNDÁRIO

Impacto do percentual de vendas

nos custos do SECUNDÁRIO

Percentual de vendas última

semana SECUNDÁRIO

custos unitários de MAM

Percentual vendas

última semana

custos unitários totais

de logística PRINCIPAL

participação PRINCIPAL

Custos Logísticos

275

Apêndice 2 – Equações e variáveis

Alocação de verbas

Verbas_totais_disponíveis(t) = Verbas_totais_disponíveis(t - dt) + (novas_verbas - verbas_utilizadas -

liberação_de_verbas_para_desconto) * dt

INIT Verbas_totais_disponíveis = 4000000

INFLOWS:

novas_verbas = Total_de_verbas_orçadas*(1-Retenção_de_verbas)

OUTFLOWS:

verbas_utilizadas = verbas_de_Marketing_e_Inovação+verbas_de_ações_em_loja

liberação_de_verbas_para_desconto = Verbas_totais_disponíveis/tempo_de_consumo

Participação_verbas_de_Marketing_e_Inovaçã_no_Plano_Financeiro = .16

Participação__verbas_de_ações_em_loja__no_Plano_Financeiro = .04

Realocação_de_verbas = 0

Tempo_até_o_final_do_ano = (12-mês)*4

Tempo_para_ações_de_Marketing_e_Inovação_impactarem_no_resultado = 12

Tempo_para_ações_em_loja_impactarem_no_resultado = 2

Total_de_verbas_orçadas = 5000000

verbas_de_ações_em_loja =

Total_de_verbas_orçadas*Participação__verbas_de_ações_em_loja__no_Plano_Financeiro*(IF

Realocação_de_verbas=1 THEN Eficiência_ações__em_loja ELSE 1)

verbas_de_Marketing_e_Inovação =

Total_de_verbas_orçadas*Participação_verbas_de_Marketing_e_Inovaçã_no_Plano_Financeiro*(IF

Realocação_de_verbas=1 THEN Eficiência_ações__de_Marketing ELSE 1)

Verba_para_descontos = liberação_de_verbas_para_desconto*4*tempo_de_consumo

Eficiência_ações__de_Marketing = GRAPH(Tempo_até_o_final_do_ano-

Tempo_para_ações_de_Marketing_e_Inovação_impactarem_no_resultado)

(-12.0, 0.5), (-6.80, 0.5), (-1.60, 0.5), (3.60, 0.5), (8.80, 0.6), (14.0, 0.8), (19.2, 0.8), (24.4, 0.9), (29.6,

1.00), (34.8, 1.00), (40.0, 1.00)

Eficiência_ações__em_loja = GRAPH((final_do_período_da_CONSUMO-semana)-

Tempo_para_ações_em_loja_impactarem_no_resultado)

(-2.00, 0.2), (-1.60, 0.2), (-1.20, 0.2), (-0.8, 0.3), (-0.4, 0.5), (-1.11e-016, 0.5), (0.4, 0.6), (0.8, 0.8), (1.20,

1.00), (1.60, 1.00), (2.00, 1.00)

Retenção_de_verbas = GRAPH(Gap_de_resultado)

(0.00, 0.00), (0.1, 0.00), (0.2, 0.1), (0.3, 0.15), (0.4, 0.17), (0.5, 0.2), (0.6, 0.2), (0.7, 0.2), (0.8, 0.2), (0.9,

0.2), (1, 0.2)

Apuração das vendas CONSUMO

Vendas_apuradas_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t) =

Vendas_apuradas_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t - dt) + (Apuração_das_vendas_para_PRINCIPAL -

Apuração_final_das_vendas_PRINCIPAL) * dt

INIT Vendas_apuradas_PRINCIPAL_acumulado_mensal = 0

INFLOWS:

Apuração_das_vendas_para_PRINCIPAL =

(Quantidade_comprada__com_desconto*4)/tempo_de_consumo+(Quantidade_comprada_preço_regular*

OUTFLOWS:

Apuração_final_das_vendas_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_apuradas_PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t) = Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t - dt) +

(Contabilização_das_vendas_para_PRINCIPAL - Apuração_vendas_PRINCIPAL) * dt

276

INIT Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal = 0

INFLOWS:

Contabilização_das_vendas_para_PRINCIPAL =

(Quantidade_com_desconto*4)/tempo_de_consumo+(Quantidade_comprada_preço_regular*4)

OUTFLOWS:

Apuração_vendas_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

Vendas_PRINCIPAL_mensal(t) = Vendas_PRINCIPAL_mensal(t - dt) + (Apuração_vendas_PRINCIPAL -

apuração_resultado) * dt

INIT Vendas_PRINCIPAL_mensal = 15000

INFLOWS:

Apuração_vendas_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

apuração_resultado = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_PRINCIPAL_mensal*4 ELSE 0

Compra_expeculativa = IF Expectativa_aumento_de_preço=1 AND

semana=(final_do_período_da_CONSUMO-1) THEN

Vendas_médias__mensais_CONSUMO_para_PRINCIPAL/2 ELSE 0

estoque_de_segurança = SMTH1((Vendas_PRINCIPAL_mensal/8),12,1875)

estoque_máximo__PRINCIPAL = SMTH1(Vendas_PRINCIPAL_mensal,12,15000)

Expectativa_aumento_de_preço = 0

Prazo_1 = IF(Prazo_de_entrega>1) THEN 1 ELSE 0

Prazo_2 = IF(Prazo_de_entrega>2) THEN 1 ELSE 0

Prazo_3 = IF(Prazo_de_entrega>3) THEN 1 ELSE 0

Prazo_4 = IF(Prazo_de_entrega>3) THEN 1 ELSE 0

Prazo_de_entrega = 1+STEP(0,37)

Quantidade_comprada_preço_regular =

MAX(((SMTH1(vendas_para_consumidor__PRINCIPAL,6,3750))*2)-

(Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO/tempo_de_consumo)-

Quantidade_comprada__com_desconto/tempo_de_consumo,0)*satisfação_do_comprador_do_PRINCIP

Quantidade_comprada__com_desconto = (IF

(Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO+Quantidade_adicional_ofertada_pela_CONSUMO+

Compra_expeculativa)<estoque_máximo__PRINCIPAL THEN

(Quantidade_adicional_ofertada_pela_CONSUMO+Compra_expeculativa) ELSE

(MAX(((estoque_máximo__PRINCIPAL-

(Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO))),0)))*satisfação_do_comprador_do_PRINCIPAL

Quantidade_com_desconto =

Quantidade_com_desconto_entrega_imediata+Quantidade_entregue_com_desconto_N1+Quantidade_e

ntregue_com_desconto_N2+Quantidade_entregue_com_desconto_N3+Quantidade_entregue_com_desc

onto_N4

Quantidade_com_desconto_entrega_imediata = IF(Prazo_de_entrega=1) THEN

Quantidade_comprada__com_desconto ELSE 0

Quantidade_com_desconto_semana_N1 =

(Quantidade_comprada__com_desconto/Prazo_de_entrega)*Prazo_1

Quantidade_com_desconto_semana_N2 =

(Quantidade_comprada__com_desconto/Prazo_de_entrega)*Prazo_2

Quantidade_com_desconto_semana_N3 =

(Quantidade_comprada__com_desconto/Prazo_de_entrega)*Prazo_3

Quantidade_com_desconto_semana_N4 =

(Quantidade_comprada__com_desconto/Prazo_de_entrega)*Prazo_4

Quantidade_entregue_com_desconto_N1 = DELAY(Quantidade_com_desconto_semana_N1,1)

Quantidade_entregue_com_desconto_N2 = DELAY(Quantidade_com_desconto_semana_N2,2)

Quantidade_entregue_com_desconto_N3 = DELAY(Quantidade_com_desconto_semana_N3,3)

Quantidade_entregue_com_desconto_N4 = DELAY(Quantidade_com_desconto_semana_N4,4)

277

Vendas_médias__mensais_CONSUMO_para_PRINCIPAL =

Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal+Vendas_PRINCIPAL_mensal

Calendário

semana(t) = semana(t - dt) + (nova_semana - novo_mês) * dt

INIT semana = 0

INFLOWS:

nova_semana = 1

OUTFLOWS:

novo_mês = IF semana=4 THEN semana*4 ELSE 0

Semana_calendário(t) = Semana_calendário(t - dt) + (novo_mês - novo_ano) * dt

INIT Semana_calendário = 4

INFLOWS:

novo_mês = IF semana=4 THEN semana*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

novo_ano = IF Semana_calendário=52 THEN (Semana_calendário-4)*4 ELSE 0

mês = Semana_calendário/4

CONCORRENTE no PRINCIPAL

Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t) =

Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_acumulado_mensal(t - dt) +

(vendas_da_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL - apuração_vendas__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL)

* dt

INIT Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_acumulado_mensal = 0

INFLOWS:

vendas_da_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL =

vendas_promocionados_da_CONCORRENTE+vendas_de_não_promocionados_da_CONCORRENTE

OUTFLOWS:

apuração_vendas__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO

THEN Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_mensal(t) =

Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_mensal(t - dt) +

(apuração_vendas__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL -

apuração_resultado__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL) * dt

INIT Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_mensal = 20000

INFLOWS:

apuração_vendas__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO

THEN Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

apuração_resultado__CONCORRENTE_no_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO

THEN Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_mensal*4 ELSE 0

adicional_de_ações_em_loja_da_CONCORRENTE = 0

diferença_de_preços_entre_produtos = (preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL-

preço_de_venda_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL)/preço_de_venda_produtos_CONSUMO_

no_PRINCIPAL

diferença_de_vendas__CONCORRENTE = DELAY(((vendas_planejadas_CONCORRENTE-

vendas_médias__mensais_do_CONCORRENTE)/vendas_planejadas_CONCORRENTE),6,0)

margem_de_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL =

margem_bruta__praticada_PRINCIPAL*satisfação_do_comprador_do_PRINCIPAL

participação_CONCORRENTE = .5

participação_do_PRINCIPAL_na_CONCORRENTE = .5

percentual_de_clientes_fiéis = .3

percentual_de_clientes__fiéis_da_CONSUMO = percentual_de_clientes_fiéis-Impacto_na_fidelidade

278

percentual_perda_para_CONCORRENTE = (1-

percentual_de_clientes__fiéis_da_CONSUMO)*(percentual_de_migração_para_CONCORRENTE-

adicional_de_serviço_CONSUMO_no_PRINCIPAL+adicional_de_ações_em_loja_da_CONCORRENTE)

preço_de_compra_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL = preço_padrão_CONCORRENTE*(1-

necessidade_de_redução_dos_preços_CONCORRENTE)

preço_de_venda_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL =

preço_de_compra_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL*(1+margem_de_produtos_CONCORRE

NTE_no_PRINCIPAL)

preço_padrão_CONCORRENTE = 1800

vendas_de_não_promocionados_da_CONCORRENTE = 1250

vendas_médias__mensais_do_CONCORRENTE =

MEAN(Vendas_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL_mensal)

vendas_planejadas_CONCORRENTE = 23000

vendas_promocionados_da_CONCORRENTE =

consumo_total*participação_CONCORRENTE*participação_do_PRINCIPAL_na_CONCORRENTE*(1+pe

rcentual_perda_para_CONCORRENTE)

Impacto_na_fidelidade = GRAPH(Atratividade_da_CONSUMO)

(-1.00, 0.05), (-0.7, 0.05), (-0.4, 0.05), (-0.1, 0.05), (0.2, 0.03), (0.5, 0.02), (0.8, 0.00), (1.10, 0.00), (1.40, -

0.01), (1.70, -0.03), (2.00, -0.05)

necessidade_de_redução_dos_preços_CONCORRENTE =

GRAPH(diferença_de_vendas__CONCORRENTE)

(0.00, 0.05), (0.1, 0.1), (0.2, 0.2), (0.3, 0.25), (0.4, 0.3), (0.5, 0.3), (0.6, 0.3), (0.7, 0.3), (0.8, 0.3), (0.9, 0.3),

(1, 0.3)

percentual_de_migração_para_CONCORRENTE = GRAPH(diferença_de_preços_entre_produtos-

diferencial_de_preço_com_CONCORRENTE)

(-1.00, -1.00), (-0.9, -1.00), (-0.8, -0.8), (-0.7, -0.8), (-0.6, -0.8), (-0.5, -0.8), (-0.4, -0.8), (-0.3, -0.7), (-0.2, -

0.7), (-0.1, -0.5), (-1.39e-016, 0.00), (0.1, 0.3), (0.2, 0.4), (0.3, 0.5), (0.4, 0.6), (0.5, 0.8), (0.6, 0.8), (0.7,

0.8), (0.8, 0.8), (0.9, 1.00), (1, 1.00)

Custos Logísticos

custos_unitários_base_de_logística_do_SECUNDÁRIO = 200

custos_unitários_de_estoque = delay(Custo_básico_de_estoque*(1-

Flexibilidade_de_estoque)*Custo_de_Estoque_%/100,12)

custos_unitários_de_logística_SECUNDÁRIO =

custos_unitários_base_de_logística_do_SECUNDÁRIO*Impacto_do_percentual_de_vendas_nos_custos

_do_SECUNDÁRIO

custos_unitários_de_MAM = delay(Custo_básico_de_MAM*(1-

Flexibilidade_de_MAM)*Custo_de_MAM_%/100,12)

custos_unitários_de_não_qualidade = delay(Custo_básico_de_não_qualidade*(1-

Flexibilidade_de_não_qualidade)*Custo_de_não_qualidade_%/100,12)

custos_unitários_de_outros = delay(Custo_básico_de_outros*(1-

Flexibilidade_de_outros)*Custo_de_outros_%/100,12)

custos_unitários_de_transporte = delay(Custo_base_de_transporte*(1-

Flexibilidade_transporte)*custo_de_transporte_%/100,12)

custos_unitários_totais_de_logística =

(custos_unitários_totais_de_logística_PRINCIPAL*participação_PRINCIPAL)+(custos_unitários_de_logíst

ica_SECUNDÁRIO*(1-participação_PRINCIPAL))

custos_unitários_totais_de_logística_PRINCIPAL =

custos_unitários_de_transporte+custos_unitários_de_estoque+custos_unitários_de_MAM+custos_unitári

os_de_não_qualidade+custos_unitários_de_outros

Custo_base_de_transporte = 140

Custo_básico_de_estoque = 20

Custo_básico_de_MAM = 30

Custo_básico_de_não_qualidade = 6

Custo_básico_de_outros = 4

279

Estoques = custos_unitários_de_estoque

Flexibilidade_de_estoque = 0

Flexibilidade_de_MAM = 0

Flexibilidade_de_não_qualidade = 0

Flexibilidade_de_outros = 0

Flexibilidade_transporte = 0

Percentual_de_vendas_última_semana_SECUNDÁRIO = 25

Custo_de_Estoque_% = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 112), (0.05, 112), (0.1, 107), (0.15, 103), (0.2, 100), (0.25, 100), (0.3, 101), (0.35, 103), (0.4, 104),

(0.45, 106), (0.5, 107), (0.55, 112), (0.6, 112), (0.65, 112), (0.7, 112), (0.75, 112), (0.8, 112), (0.85, 112),

(0.9, 112), (0.95, 112), (1.00, 112)

Custo_de_MAM_% = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 179), (0.05, 179), (0.1, 168), (0.15, 148), (0.2, 100), (0.25, 100), (0.3, 111), (0.35, 130), (0.4, 148),

(0.45, 155), (0.5, 168), (0.55, 179), (0.6, 179), (0.65, 179), (0.7, 179), (0.75, 179), (0.8, 179), (0.85, 179),

(0.9, 179), (0.95, 179), (1.00, 179)

Custo_de_não_qualidade_% = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 147), (0.05, 132), (0.1, 126), (0.15, 116), (0.2, 100), (0.25, 100), (0.3, 106), (0.35, 116), (0.4, 126),

(0.45, 132), (0.5, 137), (0.55, 147), (0.6, 147), (0.65, 147), (0.7, 147), (0.75, 147), (0.8, 147), (0.85, 147),

(0.9, 147), (0.95, 147), (1.00, 147)

Custo_de_outros_% = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 164), (0.05, 164), (0.1, 146), (0.15, 111), (0.2, 100), (0.25, 100), (0.3, 111), (0.35, 125), (0.4, 134),

(0.45, 141), (0.5, 146), (0.55, 164), (0.6, 164), (0.65, 164), (0.7, 164), (0.75, 164), (0.8, 164), (0.85, 164),

(0.9, 164), (0.95, 164), (1.00, 164)

custo_de_transporte_% = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 108), (0.05, 108), (0.1, 108), (0.15, 100), (0.2, 100), (0.25, 100), (0.3, 106), (0.35, 108), (0.4, 111),

(0.45, 113), (0.5, 115), (0.55, 118), (0.6, 118), (0.65, 118), (0.7, 118), (0.75, 118), (0.8, 118), (0.85, 118),

(0.9, 118), (0.95, 118), (1.00, 118)

Impacto_do_percentual_de_vendas_nos_custos_do_SECUNDÁRIO =

GRAPH(Percentual_de_vendas_última_semana_SECUNDÁRIO)

(0.00, 1.21), (5.00, 1.21), (10.0, 1.18), (15.0, 1.08), (20.0, 1.00), (25.0, 1.00), (30.0, 1.06), (35.0, 1.11),

(40.0, 1.17), (45.0, 1.20), (50.0, 1.23), (55.0, 1.28), (60.0, 1.28), (65.0, 1.28), (70.0, 1.28), (75.0, 1.28),

(80.0, 1.28), (85.0, 1.28), (90.0, 1.28), (95.0, 1.28), (100, 1.28)

Definição da cota

Cota_mensal_de_vendas_PRINCIPAL = volume_total_de__vendas_desejado*participação_PRINCIPAL

Crescimento_desejado = 1.5

volume_total_de__vendas_desejado =

MIN((Lucro_prometido__aos_acionistas*4)/(MAX(Margem_unitária,1)),(SMTH1(Vendas_médias_totais__

da_CONSUMO,6))/tempo_de_consumo*Crescimento_desejado)

Faseamento das vendas CONSUMO

Desconto_comercial_fixo = 0

Desconto_da_concorrência = necessidade_de_redução_dos_preços_CONCORRENTE

desconto_máximo =

(Verba_para_descontos*participação_PRINCIPAL)/(MAX((Diferença_de_cota_e_vendas_para_PRINCIP

AL*Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL),1))

Desconto_oferecido__CONSUMO = IF Uso_de_desconto_logístico=0 THEN

(MIN(Desconto_total_desejado,desconto_máximo)) ELSE Desconto_total_desejado

Desconto_semana_anterior = DELAY(Desconto_oferecido__CONSUMO,1)

Desconto_total_desejado = (Desconto_para_atingir_a_cota+Desconto_comercial_fixo)*(1-

Uso_de_desconto_logístico)+((desconto_logístico+Desconto_comercial_fixo)*Uso_de_desconto_logístico

)

Diferença_de_cota_e_vendas_para_PRINCIPAL =

DELAY((Cota_mensal_de_vendas_PRINCIPAL*tempo_de_consumo-

280

(Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal/2*4)-((IF Prazo_de_entrega=1 THEN

(Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal/2*4) ELSE

Vendas_apuradas_PRINCIPAL_acumulado_mensal))),1)*Necessidade_atingir_a_cota

Diferença_de_descontos = Desconto_oferecido__CONSUMO-Desconto_semana_anterior

Necessidade_atingir_a_cota = 1

Proposta_de_desconto_adicional_da_CONSUMO = IF Uso_de_desconto_logístico=0 THEN (IF

Desconto_total_desejado<desconto_máximo THEN (Desconto_total_desejado-

Desconto_da_concorrência) ELSE (desconto_máximo-Desconto_da_concorrência)) ELSE

(Desconto_total_desejado-Desconto_da_concorrência)

Quantidade_adicional_ofertada_pela_CONSUMO =

MAX(Diferença_de_cota_e_vendas_para_PRINCIPAL,0)*Percentual_de_compra_adicional_da_CONSU

MO* Tempo_total_de_análise_propostas

Tempo_da_CONSUMO_para_analisar_propostas = IF semana<final_do_período_da_CONSUMO THEN

(final_do_período_da_CONSUMO-semana) ELSE 0

Tempo_da_PRINCIPAL_analisar_propostas = IF Desconto_para_atingir_a_cota>0 THEN (IF

semana<final_do_período_da_CONSUMO THEN (final_do_período_da_CONSUMO-semana) ELSE 0)

ELSE 0

Tempo_de_análise_com_regressão = IF Uso_de_desconto_logístico=1 THEN

(IF(Diferença_de_descontos<>0) THEN 1 ELSE 0) ELSE 0

Tempo_total_de_análise_propostas = IF (Tempo_de_análise_com_regressão=1) THEN 1 ELSE (IF

((MAX(Tempo_da_CONSUMO_para_analisar_propostas,Tempo_da_PRINCIPAL_analisar_propostas))>0

) AND

((MAX(Tempo_da_CONSUMO_para_analisar_propostas,Tempo_da_PRINCIPAL_analisar_propostas))<=

1) THEN 1 ELSE 0)

Uso_de_desconto_logístico = 0

desconto_logístico = GRAPH(semana)

(0.00, 0.03), (1.00, 0.03), (2.00, 0.02), (3.00, 0.01), (4.00, 0.00)

Desconto_para_atingir_a_cota = GRAPH(Diferença_de_cota_e_vendas_para_PRINCIPAL)

(0.00, 0.00), (10.0, 0.1), (20.0, 0.15), (30.0, 0.21), (40.0, 0.21), (50.0, 0.25), (60.0, 0.25), (70.0, 0.3), (80.0,

0.3), (90.0, 0.3), (100, 0.3)

Percentual_de_compra_adicional_da_CONSUMO =

GRAPH(Proposta_de_desconto_adicional_da_CONSUMO)

(-0.3, 0.00), (-0.24, 0.00), (-0.18, 0.00), (-0.12, 0.00), (-0.06, 0.00), (0.00, 0.5), (0.06, 0.8), (0.12, 0.85),

(0.18, 0.9), (0.24, 1.00), (0.3, 1.00)

Fluxo físico

Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO(t) =

Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO(t - dt) +

(vendas_para_consumidor__SECUNDÁRIO + vendas_para_consumidor__PRINCIPAL -

uso_produtos_CONSUMO) * dt

INIT Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO = 7500

INFLOWS:

vendas_para_consumidor__SECUNDÁRIO =

uso_produtos_CONSUMO*participação_mercado_SECUNDÁRIO*(1+percentual_perda__para_SECUND

ÁRIO)

vendas_para_consumidor__PRINCIPAL = MAX(((uso_produtos_CONSUMO*1.5)-

(Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO/tempo_de_consumo)),0)*((1+compra_adicional)*

(1-percentual_perda__para_SECUNDÁRIO)*(1+adicional_de__ações_em_loja))

OUTFLOWS:

uso_produtos_CONSUMO = consumo_total*participação_de_mercado_CONSUMO*(1-

percentual_perda_para_CONCORRENTE)*(1+consumo_adicional)

Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO(t) =

Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO(t - dt) + (vendas_para_PRINCIPAL -

vendas_para_consumidor__PRINCIPAL) * dt

INIT Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO = 6560

281

INFLOWS:

vendas_para_PRINCIPAL = Contabilização_das_vendas_para_PRINCIPAL

OUTFLOWS:

vendas_para_consumidor__PRINCIPAL = MAX(((uso_produtos_CONSUMO*1.5)-

(Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO/tempo_de_consumo)),0)*((1+compra_adicional)*

(1-percentual_perda__para_SECUNDÁRIO)*(1+adicional_de__ações_em_loja))

Estoque_do_SECUNDÁRIO_de_produtos_CONSUMO(t) =

Estoque_do_SECUNDÁRIO_de_produtos_CONSUMO(t - dt) + (vendas_para_SECUNDÁRIO -

vendas_para_consumidor__SECUNDÁRIO) * dt

INIT Estoque_do_SECUNDÁRIO_de_produtos_CONSUMO = 11250

INFLOWS:

vendas_para_SECUNDÁRIO = (SMTH1(vendas_para_consumidor__SECUNDÁRIO,6)*4)-

(Estoque_do_SECUNDÁRIO_de_produtos_CONSUMO/tempo_de_consumo)

OUTFLOWS:

vendas_para_consumidor__SECUNDÁRIO =

uso_produtos_CONSUMO*participação_mercado_SECUNDÁRIO*(1+percentual_perda__para_SECUND

ÁRIO)

adicional_de_serviço_CONSUMO_no_PRINCIPAL = disponibilidade_na_gôndola_CONSUMO-

nível_de_serviço_médio

adicional_de__ações_em_loja = número_de_ações_em_loja*eficiência_das_ações_em_loja

Atratividade_da_CONSUMO =

DELAY(((verbas_de_Marketing_e_Inovação*eficiência_das_ações_de_Marketing_e_Inovação)/(verbas_p

ara_Marketing_CONCORRENTE*eficiência_das_ações_de_Marketing_CONCORRENTE)),16,1)

cobertura_do_estoque = Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO/estoque_de_segurança

consumo_total = 15000

demanda_CONSUMO = consumo_total*participação_de_mercado_CONSUMO*(1-

percentual_perda_para_CONCORRENTE)

disponibilidade_na_gôndola_CONSUMO =

nível_de_serviço__CONSUMO*impacto_do_estoque_na_disponibilidade

eficiência_das_ações_de_Marketing_CONCORRENTE = 1

eficiência_das_ações_de_Marketing_e_Inovação = 1

eficiência_das_ações_em_loja = 0.02

gasto_por_ação_em_loja = 100000

impacto_de_Marketing = 0.03

número_de_ações_em_loja =

(verbas_de_ações_em_loja*percentual_de__verbas_usadas)/gasto_por_ação_em_loja

oferta_da_CONSUMO = (preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL-

preço_médio_produtos_CONSUMO)/preço_médio_produtos_CONSUMO

participação_de_mercado_CONSUMO = (participação_original__da_CONSUMO*(1-

impacto_de_Marketing))+(participação_original__da_CONSUMO*impacto_de_Marketing*Atratividade_da

_CONSUMO)

participação_mercado_SECUNDÁRIO = .5

participação_original__da_CONSUMO = .5

participação_PRINCIPAL =

SMTH1(vendas_para_consumidor__PRINCIPAL/uso_produtos_CONSUMO,6)

percentual_de__verbas_usadas = 1

preço_médio_produtos_CONSUMO =

SMTH1(preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL,6,3000)

tempo_de_consumo = 1

verbas_para_Marketing_CONCORRENTE = 800000

compra_adicional = GRAPH(oferta_da_CONSUMO)

(-1.00, -0.25), (-0.8, -0.2), (-0.6, -0.2), (-0.4, -0.1), (-0.2, -0.1), (-5.55e-017, 0.00), (0.2, 0.00), (0.4, 0.1),

(0.6, 0.2), (0.8, 0.3), (1.00, 0.3)

consumo_adicional =

GRAPH(Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_CONSUMO/demanda_CONSUMO)

282

(1.00, 0.00), (1.10, 0.05), (1.20, 0.1), (1.30, 0.15), (1.40, 0.2), (1.50, 0.2), (1.60, 0.3), (1.70, 0.3), (1.80,

0.3), (1.90, 0.3), (2.00, 0.3)

diferencial_de_preço_com_CONCORRENTE = GRAPH(Atratividade_da_CONSUMO)

(0.00, 0.00), (0.2, 0.00), (0.4, 0.00), (0.6, 0.04), (0.8, 0.05), (1.00, 0.111), (1.20, 0.12), (1.40, 0.12), (1.60,

0.14), (1.80, 0.15), (2.00, 0.15)

impacto_do_estoque_na_disponibilidade = GRAPH(cobertura_do_estoque)

(0.00, 0.00), (0.5, 0.2), (1.00, 0.3), (1.50, 0.4), (2.00, 0.5), (2.50, 0.6), (3.00, 0.8), (3.50, 0.8), (4.00, 1.00),

(4.50, 1.00), (5.00, 1.00)

Nível de serviço

disponibilidade_na_göndola_CONCORRENTE = nível_de_serviço_médio

nível_de_serviço_médio = .8

nível_de_serviço__CONSUMO = (nível_de_serviço_médio*Impacto_no_nível_de_serviço)

Impacto_no_nível_de_serviço = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 1.17), (0.05, 1.17), (0.1, 1.17), (0.15, 1.17), (0.2, 1.17), (0.25, 1.17), (0.3, 1.13), (0.35, 1.10), (0.4,

1.06), (0.45, 1.04), (0.5, 1.02), (0.55, 1.00), (0.6, 1.00), (0.65, 1.00), (0.7, 1.00), (0.75, 1.00), (0.8, 1.00),

(0.85, 1.00), (0.9, 1.00), (0.95, 1.00), (1.00, 1.00)

Preço de venda

Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL(t) =

Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL(t - dt) + (final_dos_descontos - descontos

- mudança_de_preço_base) * dt

INIT Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL = 2000

INFLOWS:

final_dos_descontos = Total_de_descontos*4

OUTFLOWS:

descontos =

descontos_usados/((MAX(Quantidade_comprada__com_desconto,1)/tempo_de_consumo)+Quantidade_

comprada_preço_regular)/tempo_de_consumo

mudança_de_preço_base = mudança_de_preço

Total_de_descontos(t) = Total_de_descontos(t - dt) + (descontos - final_dos_descontos) * dt

INIT Total_de_descontos = 0

INFLOWS:

descontos =

descontos_usados/((MAX(Quantidade_comprada__com_desconto,1)/tempo_de_consumo)+Quantidade_

comprada_preço_regular)/tempo_de_consumo

OUTFLOWS:

final_dos_descontos = Total_de_descontos*4

Total_de_descontos_usados(t) = Total_de_descontos_usados(t - dt) + (novos_descontos -

término_dos_descontos) * dt

INIT Total_de_descontos_usados = 0

INFLOWS:

novos_descontos = descontos_usados*4

OUTFLOWS:

término_dos_descontos = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Total_de_descontos_usados*4 ELSE 0

descontos_usados =

Quantidade_comprada__com_desconto/tempo_de_consumo*(Desconto_oferecido__CONSUMO*Preço_r

egular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL)+(Quantidade_comprada_preço_regular*(Descon

to_comercial_fixo*Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL))

Diferença_de_preço = Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL-

Preço_justo_de_compra

diferença_de_preço_desejada = 0.05

mudança_de_preço = PULSE(0,37,0)

283

Participação_do_faturamento_no_objetivo_do_comprador = 0

Preço_justo_de_compra =

0.5*MIN(Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL)+0.3*((1-

diferença_de_preço_desejada)*(Preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_SECUNDÁRIO/(1+margem

_bruta__praticada_PRINCIPAL)))+0.2*((1+diferencial_de_preço_com_CONCORRENTE)*preço_de_com

pra_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL)

Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL = 2000

Satisfação_com_o_faturamento_do_PRINCIPAL = 0

satisfação_do_comprador_do_PRINCIPAL =

Satisfação_com_o_preço_do_comprador_do_PRINCIPAL*(1-

Participação_do_faturamento_no_objetivo_do_comprador)+Participação_do_faturamento_no_objetivo_d

o_comprador*Satisfação_com_o_faturamento_do_PRINCIPAL

Satisfação_com_o_preço_do_comprador_do_PRINCIPAL = GRAPH(Diferença_de_preço)

(-500, 1.00), (-400, 1.00), (-300, 1.00), (-200, 1.00), (-100, 1.00), (0.00, 1.00), (100, 0.6), (200, 0.4), (300,

0.3), (400, 0.3), (500, 0.3)

Produtos não promocionados

Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO(t) =

Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO(t - dt) +

(vendas_para_consumidor_não_promocionados - consumo_produtos_não_promocionados_CONSUMO)

* dt

INIT Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO = 1250

INFLOWS:

vendas_para_consumidor_não_promocionados =

(SMTH1(consumo_produtos_não_promocionados_CONSUMO,6)*2)-

(Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO/tempo_de_consumo)

OUTFLOWS:

consumo_produtos_não_promocionados_CONSUMO =

consumo_não_promocionados/tempo_de_consumo

Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO(t) =

Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO(t - dt) +

(Vendas_para_PRINCIPAL_não_promocionados - vendas_para_consumidor_não_promocionados) * dt

INIT Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO = 3750

INFLOWS:

Vendas_para_PRINCIPAL_não_promocionados =

(SMTH1(vendas_para_consumidor_não_promocionados,6)*4)-

(Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO/tempo_de_consumo)

OUTFLOWS:

vendas_para_consumidor_não_promocionados =

(SMTH1(consumo_produtos_não_promocionados_CONSUMO,6)*2)-

(Estoque_do_CONSUMIDOR_de_produtos_não_promocionados_CONSUMO/tempo_de_consumo)

Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal(t) =

Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal(t - dt) +

(Contabilização_das_vendas_não_promocionados_para_PRINCIPAL -

Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL) * dt

INIT Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal = 0

INFLOWS:

Contabilização_das_vendas_não_promocionados_para_PRINCIPAL =

Vendas_para_PRINCIPAL_não_promocionados

OUTFLOWS:

Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO

THEN Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal(t) = Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal(t

- dt) + (Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL - apuração_resultado_não_promocionados)

* dt

284

INIT Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal = 5000

INFLOWS:

Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO

THEN Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

apuração_resultado_não_promocionados = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal*4 ELSE 0

consumo_não_promocionados = 1250

Resultado CONSUMO

Lucro_acumulado(t) = Lucro_acumulado(t - dt) + (final_do_ano) * dt

INIT Lucro_acumulado = 0

INFLOWS:

final_do_ano = IF Semana_calendário=52 THEN Lucro_anual_acumulado*4 ELSE 0

Lucro_anual_acumulado(t) = Lucro_anual_acumulado(t - dt) + (final_do_mês - final_do_ano) * dt

INIT Lucro_anual_acumulado = 0

INFLOWS:

final_do_mês = IF semana=4 THEN Lucro_mensal_acumulado*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

final_do_ano = IF Semana_calendário=52 THEN Lucro_anual_acumulado*4 ELSE 0

Lucro_mensal_acumulado(t) = Lucro_mensal_acumulado(t - dt) + (Lucro - final_do_mês) * dt

INIT Lucro_mensal_acumulado = 0

INFLOWS:

Lucro = Faturamento_líquido-Custo_total-verbas_utilizadas

OUTFLOWS:

final_do_mês = IF semana=4 THEN Lucro_mensal_acumulado*4 ELSE 0

custos_fixos_e_indiretos = 20000000*(1-Redução_nos_demais_custos)

Custos_unitários_totais =

custos_unitários_totais_de_logística+custos_unitários_variáveis+(custos_fixos_e_indiretos/Vendas_médi

as_totais__da_CONSUMO)

custos_unitários_variáveis = custos_unitários_variáveis_base*(1-Redução_nos_demais_custos)

custos_unitários_variáveis_base = 600

Custo_total =

Custos_unitários_totais*(Vendas_totais_para_PRINCIPAL+Contabilização_das_vendas_para_SECUNDÁ

RIO)

Faturamento_bruto =

Faturamento_bruto_PRINCIPAL+Contabilização_das_vendas_para_SECUNDÁRIO*Preço_regular_de_v

enda_da_CONSUMO_para_o_SECUNDÁRIO

Faturamento_bruto_PRINCIPAL =

Vendas_totais_para_PRINCIPAL*Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL

Faturamento_líquido = Faturamento_bruto-Total_de_descontos_usados/tempo_de_consumo

Faturamento_líquido_PRINCIPAL = Faturamento_bruto_PRINCIPAL-

Total_de_descontos_usados/tempo_de_consumo

Gap_de_lucro = 1-(Lucro/Lucro_prometido__aos_acionistas)

Gap_de_participação = 1-(Participação_de_mercado/Participação_de_mercado_desejada)

Gap_de_resultado =

((Gap_de_lucro*Importância__do_lucro)+(Gap_de_participação*Importância_da__participação))*(IF

Necessidade_de_entregar_resultado_de_curto_prazo=1 THEN 1 ELSE 0)

Importância_da__participação = .3

Importância__do_lucro = 0.7

Lucro_prometido__aos_acionistas = 3500000+STEP(1500000,37)

Margem_mínima = 200

Margem_unitária = MAX(Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_PRINCIPAL*(1-

Percentual_de_verbas_planejado)-(SMTH1(Custos_unitários_totais,12,1300)),Margem_mínima)

Necessidade_de_entregar_resultado_de_curto_prazo = 1

285

Participação_de_mercado =

SMTH1(Vendas_totais_para_PRINCIPAL,12)/(SMTH1(Vendas_totais_para_PRINCIPAL,12)+SMTH1(ven

das_da_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL,12))

Participação_de_mercado_desejada = 0.5

Percentual_de_verbas_planejado = .05

Vendas_médias_totais__da_CONSUMO =

Vendas_médias__mensais_CONSUMO_para_PRINCIPAL+Vendas_médias__mensais_CONSUMO_par

a_SECUNDÁRIO

Vendas_semanais_promocionados = IF semana<=1 THEN (Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal-0)

ELSE Vendas_semanais_promocionados1

Vendas_semanais_promocionados1 = Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal-

DELAY(Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal,1)

Vendas_totais_para_PRINCIPAL =

Vendas_semanais_promocionados+Vendas_para_PRINCIPAL_não_promocionados

Redução_nos_demais_custos = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 0.00), (0.05, 0.00), (0.1, 0.00), (0.15, 0.00), (0.2, 0.00), (0.25, 0.00), (0.3, 0.00), (0.35, 0.00), (0.4,

0.00), (0.45, 0.00), (0.5, 0.00), (0.55, 0.00), (0.6, 0.00), (0.65, 0.00), (0.7, 0.00), (0.75, 0.00), (0.8, 0.00),

(0.85, 0.00), (0.9, 0.00), (0.95, 0.00), (1.00, 0.00)

Resultado PRINCIPAL

custos_de_compras_produtos_CONSUMO =

Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL*vendas_para_consumidor__PRINCIPAL

custos_do_PRINCIPAL =

custos_de_compras_produtos_CONSUMO+custos_indiretos__PRINCIPAL+vendas_promocionados_da_

CONCORRENTE*preço_de_compra_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL

custos_indiretos_base = 2500000

custos_indiretos__PRINCIPAL =

(custos_indiretos_base*impacto_da_concentração)+custo_do_estoque__PRINCIPAL

custo_do_estoque__PRINCIPAL = valor_do_estoque_PRINCIPAL*custo_unitário_de_estoque

custo_unitário_de_estoque = 0.005

faturamento_produtos__promocionados_CONSUMO =

preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL*vendas_para_consumidor__PRINCIPAL

faturamento__PRINCIPAL =

faturamento_produtos__promocionados_CONSUMO+vendas_promocionados_da_CONCORRENTE*pre

ço_de_venda_produtos_CONCORRENTE_no_PRINCIPAL

Ganhos_do_comprador = verbas_de_ações_em_loja+Total_de_descontos_usados/tempo_de_consumo

giro_do_estoque = faturamento__PRINCIPAL*48/MEAN(valor_do_estoque_PRINCIPAL)

lucro_PRINCIPAL = lucro_PRINCIPAL_não_promocionados+lucro_PRINCIPAL__promocionados

lucro_PRINCIPAL_não_promocionados =

(vendas_para_consumidor_não_promocionados+vendas_de_não_promocionados_da_CONCORRENTE)

*margem_líquida__não_promocionados

lucro_PRINCIPAL__promocionados = faturamento__PRINCIPAL-custos_do_PRINCIPAL

margem_bruta__praticada_PRINCIPAL = 0.5

margem_líquida__não_promocionados = 644.4

preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL =

(Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL*(1+margem_bruta__praticada_PRINCIPA

L))+((preço_padrão_produtos__CONSUMO-

(Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_PRINCIPAL*(1+margem_bruta__praticada_PRINCIPA

L)))*(1-taxa_de_repasse))*(1-necessidade_de__desovar_estoque_PRINCIPAL)

preço_padrão_produtos__CONSUMO = 3000

repasse_adicional = STEP(0,37)

taxa_de_repasse = taxa_de_repasse_padrão_do_desconto+repasse_adicional

valor_do_estoque_PRINCIPAL =

Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO*Preço_médio_de_venda_da_CONSUMO_para_a_P

RINCIPAL

286

impacto_da_concentração = GRAPH(Percentual_vendas__última_semana)

(0.00, 1.16), (0.05, 1.15), (0.1, 1.14), (0.15, 1.06), (0.2, 1.00), (0.25, 1.00), (0.3, 1.05), (0.35, 1.09), (0.4,

1.13), (0.45, 1.15), (0.5, 1.18), (0.55, 1.21), (0.6, 1.21), (0.65, 1.21), (0.7, 1.21), (0.75, 1.21), (0.8, 1.21),

(0.85, 1.21), (0.9, 1.21), (0.95, 1.21), (1.00, 1.21)

necessidade_de__desovar_estoque_PRINCIPAL =

GRAPH(Estoque_do_PRINCIPAL_de_produtos_CONSUMO/estoque_máximo__PRINCIPAL)

(0.00, 0.00), (0.1, 0.00), (0.2, 0.00), (0.3, 0.00), (0.4, 0.00), (0.5, 0.00), (0.6, 0.1), (0.7, 0.2), (0.8, 0.2), (0.9,

0.2), (1, 0.2)

taxa_de_repasse_padrão_do_desconto = GRAPH(satisfação_do_comprador_do_PRINCIPAL)

(0.00, 0.00), (0.1, 0.00), (0.2, 0.00), (0.3, 0.00), (0.4, 0.00), (0.5, 0.00), (0.6, 0.00), (0.7, 0.00), (0.8, 0.1),

(0.9, 0.15), (1, 0.2)

SECUNDÁRIO

Vendas_SECUNDÁRIO_acumulado_mensal(t) = Vendas_SECUNDÁRIO_acumulado_mensal(t - dt) +

(Contabilização_das_vendas_para_SECUNDÁRIO - Apuração_vendas_SECUNDÁRIO) * dt

INIT Vendas_SECUNDÁRIO_acumulado_mensal = 0

INFLOWS:

Contabilização_das_vendas_para_SECUNDÁRIO =

vendas_para_SECUNDÁRIO+Vendas_de_não_promocionados_da_SECUNDÁRIO

OUTFLOWS:

Apuração_vendas_SECUNDÁRIO = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_SECUNDÁRIO_acumulado_mensal*4 ELSE 0

Vendas_SECUNDÁRIO_mensal(t) = Vendas_SECUNDÁRIO_mensal(t - dt) +

(Apuração_vendas_SECUNDÁRIO - apuração_resultado_SECUNDÁRIO) * dt

INIT Vendas_SECUNDÁRIO_mensal = 20000

INFLOWS:

Apuração_vendas_SECUNDÁRIO = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_SECUNDÁRIO_acumulado_mensal*4 ELSE 0

OUTFLOWS:

apuração_resultado_SECUNDÁRIO = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN

Vendas_SECUNDÁRIO_mensal*4 ELSE 0

Diferença_de_preços_entre_varejistas = (preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_PRINCIPAL-

Preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_SECUNDÁRIO)/preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no

_PRINCIPAL

diferença_de_vendas_SECUNDÁRIO = DELAY(((vendas_planejadas_SECUNDÁRIO-

Vendas_médias__mensais_CONSUMO_para_SECUNDÁRIO)/vendas_planejadas_SECUNDÁRIO),6,0)

final_do_período_da_CONSUMO = 4

Margem_da_SECUNDÁRIO = Margem_padrão_SECUNDÁRIO*(1-

necessidade_de_redução_dos_preços_SECUNDÁRIO)

Margem_padrão_SECUNDÁRIO = .5

percentual_de_consumidores_que_mudam_de_varejo = .3

percentual_perda__para_SECUNDÁRIO =

percentual_de_consumidores_que_mudam_de_varejo*(Percentual_de_migração_para_SECUNDÁRIO-

adicional_de_serviço_CONSUMO_no_PRINCIPAL)-adicional_de__ações_em_loja

Preço_de_venda_produtos_CONSUMO_no_SECUNDÁRIO =

Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_SECUNDÁRIO*(1+Margem_da_SECUNDÁRIO)

Preço_regular_de_venda_da_CONSUMO_para_o_SECUNDÁRIO = 2000

Vendas_de_não_promocionados_da_SECUNDÁRIO = 1250

Vendas_médias__mensais_CONSUMO_para_SECUNDÁRIO = Vendas_SECUNDÁRIO_mensal

vendas_planejadas_SECUNDÁRIO = 18000

necessidade_de_redução_dos_preços_SECUNDÁRIO = GRAPH(diferença_de_vendas_SECUNDÁRIO)

(0.00, 0.00), (0.1, 0.1), (0.2, 0.2), (0.3, 0.25), (0.4, 0.3), (0.5, 0.3), (0.6, 0.3), (0.7, 0.3), (0.8, 0.3), (0.9, 0.3),

(1, 0.3)

Percentual_de_migração_para_SECUNDÁRIO = GRAPH(Diferença_de_preços_entre_varejistas)

287

(-1.00, -0.3), (-0.8, -0.3), (-0.6, -0.3), (-0.4, -0.2), (-0.2, -0.1), (-5.55e-017, 0.00), (0.2, 0.1), (0.4, 0.2), (0.6,

0.4), (0.8, 0.4), (1.00, 0.4)

Vendas última semana

Demanda_última_semana(t) = Demanda_última_semana(t - dt) + (nova_contabilização_total -

apuração_total) * dt

INIT Demanda_última_semana = 5000

INFLOWS:

nova_contabilização_total =

((SWITCH(Apuração_vendas_PRINCIPAL,0)*((Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal/tempo_de_cons

umo)*4)-

(DELAY(Vendas_PRINCIPAL_acumulado_mensal,1)/tempo_de_consumo)*SWITCH(Apuração_vendas_

PRINCIPAL,0)*4))+((SWITCH(Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL,0)*((Vendas_não_pr

omocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal/tempo_de_consumo)*4)-

(DELAY(Vendas_não_promocionados__PRINCIPAL_acumulado_mensal,1)/tempo_de_consumo)*SWITC

H(Apuração__vendas_não_promocionados_PRINCIPAL,0)*4))

OUTFLOWS:

apuração_total = IF semana=final_do_período_da_CONSUMO THEN Demanda_última_semana*4 ELSE

Percentual_vendas__última_semana = Demanda_última_semana/

MAX((Vendas_PRINCIPAL_mensal+Vendas_não_promocionado_PRINCIPAL_mensal),1)

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