Uma gestão de estoque eficiente é crucial para o sucesso de um negócio, pois garante a disponibilidade dos produtos certos, no tempo certo, evitando excessos ou faltas que impactem suas finanças. Nesse contexto, entender o que é curva ABC e suas formas de aplicação é essencial para controlar e direcionar seus recursos de maneira mais estratégica.
Quando você sabe quais produtos são mais valiosos para seus clientes, pode desde otimizar a organização do seu armazém até focar os itens de maior demanda. É exatamente isto que a curva ABC proporciona: uma visão do que você deve priorizar, permitindo decisões mais informadas.
Quer saber mais sobre essa ferramenta? Neste post, explicamos o conceito de curva ABC, como fazer e em quais setores ele é útil. Confira!
O que é a curva ABC?
A curva ABC é definida como um método de análise cuja função é classificar os itens de acordo com sua relevância. Foi criada em 1950, pelo economista italiano Vilfredo Pareto, e adaptada para o setor de estoque por organizações que buscavam melhorar sua eficiência operacional.
A partir dos dados levantados por esse instrumento, você pode descobrir quais produtos são mais interessantes para seus clientes, conforme o volume de vendas. Além disso, sua finalidade é otimizar o tempo e os recursos empregados na gestão de estoque, a fim de diminuir os custos relacionados aos processos de armazenagem.
Dessa forma, você consegue direcionar o valor economizado para mercadorias que têm maior valor agregado, ou seja, que trazem mais retorno sobre o investimento e contribuem para o crescimento do negócio.
Como funciona a curva ABC na prática?
Nessa abordagem, os itens são divididos em três categorias: A, B e C. O grupo A engloba os mais valiosos, os quais representam uma pequena quantidade do total, mas contribuem com a maior parte do valor total, que costuma ser de 70-80%.
Já o B compreende os produtos intermediários, que somam uma quantidade moderada do valor total, cerca de 15-20%. Enquanto o C se refere aos menos valiosos, que correspondem à maior quantidade de itens, mas colaboram com menor parte do valor total, que é de aproximadamente 5%.
Se você está se perguntando como fazer a curva ABC, saiba que é necessário listar todas as mercadorias e seus respectivos valores, como o volume de vendas ou o lucro gerado. Em seguida, calcule a contribuição de cada uma, classificando-as em ordem decrescente. Feito isso, distribua os itens nas categorias A, B e C segundo seus percentuais de contribuição.
Quais as aplicações da curva ABC nas empresas?
Como mencionamos, o uso da curva ABC para estoque é bastante comum, mas ela também é aplicada em outras áreas. Veja, a seguir, as principais.
Planejamento de obras
Nesse segmento, o método de categorização visa priorizar os materiais mais importantes e de maior custo, para alocar os recursos com eficiência. Em uma construção, itens como concreto e aço pertencem à categoria A. Eles devem ser geridos com maior atenção do que os materiais de acabamento, que fazem parte do grupo C, por exemplo.
Gestão de estoque
No estoque, a curva ABC é empregada para priorizar os itens que trazem mais lucro para o empreendimento, os quais você deve focar, bem como reservar mais espaço para eles.
Imagine uma loja de eletrônicos. Smartphones e laptops estão incluídos na categoria A, devido ao seu valor e à sua demanda. Já acessórios vendidos com menos frequência, como cabos e adaptadores, estão no nível C.
Análise de vendas
Quer impulsionar seus resultados no varejo? Nesse caso, a abordagem pode ser aplicada na análise de vendas para identificar os produtos que geram a maior parte da receita, apontando onde você deve concentrar seus esforços de marketing e estoque.
Agora que você sabe o que é curva ABC, já pode utilizá-la na sua empresa para otimizar o gerenciamento de produtos e investimentos. Para implementá-la, é necessário coletar e analisar dados sobre os itens, calcular as contribuições de cada um deles para o valor total e classificá-los conforme sua relevância. Assim, é possível tomar decisões mais estratégias e potencializar seu retorno financeiro.
Quer entender melhor os benefícios do Business Intelligence para os negócios? Leia mais conteúdos no nosso blog!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?