Quando as tendências previstas não se alinham com os dados reais, vejo isso como uma oportunidade para aprimorar processos e fortalecer estratégias. O primeiro passo é revisar a qualidade dos dados e as suposições usadas nas análises. Fatores externos também são cruciais — muitas vezes, são eles que desafiam nossos modelos e criam oportunidades para aprender. Minha abordagem é priorizar os desvios mais significativos, analisando padrões e investigando suas causas. Esse processo não só esclarece os "porquês", mas também permite decisões mais informadas para o futuro. Além disso, acredito no poder da colaboração. Compartilhar descobertas com a equipe e discutir ajustes viáveis fortalece o aprendizado coletivo e evita a repetição de erros.

1.Review the assumptions.Were they realistic and grounded on reliable data 2.Assess external factors ie competitor actions, market shifts and economic changes 3.Conduct a root cause analysis; Variance analysis and Segment analysis 4.Validate data accuracy; verify the input data is accurate,complete,and timely.Evaluate the forecast model, ensuring its robustness and appropriate methodologies and algorithms were used. 5.Collaborate with stakeholders; finance,operations, and marketing teams to gather insights into potential discrepancies 6.Adjust the model to incorporate feedback received and enhance sensitivity analysis 7.Use predictive analytics and run simulations 8.Communicate findings to stakeholders and provide actionable recommendations

Quando encontro discrepâncias entre tendências previstas e dados reais, começo revisando a qualidade dos dados e as suposições usadas nas previsões, além de considerar fatores externos que possam ter influenciado os resultados. Priorizo os desvios mais relevantes, analisando padrões e possíveis causas. Depois, compartilho as descobertas com a equipe, destacando impactos e propondo ajustes para evitar erros futuros. O aprendizado contínuo com essas diferenças permite que as próximas previsões sejam mais precisas e alinhadas à realidade.

"Pour gérer efficacement les écarts entre les tendances prévues et les résultats réels des données, il est essentiel de suivre une approche méthodique en plusieurs étapes : "Pour gérer efficacement les écarts entre les tendances prévues et les résultats réels des données, il est essentiel de suivre une approche méthodique en plusieurs étapes : - Identification de la cause racine - Analyse comparative - Collaboration - Mise à jour du modèle - Suivi en temps réel - En somme, chaque écart est une opportunité d’apprentissage pour améliorer continuellement la qualité des prévisions et optimiser la prise de décision."**

Las discrepancias entre datos reales y tendencias previstas son oportunidades de mejora estratégica. Revisar supuestos, analizar factores externos y aprender de los resultados inesperados no solo refina las predicciones, sino que fortalece la capacidad de adaptarse en mercados dinámicos. ¿Qué estrategias aplicas para transformar estas diferencias en ventajas competitivas?