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Quer saber exatamente quais produtos do seu portfólio estão gerando mais lucro e por que alguns itens empacam as vendas? Se você já tem um sistema de gestão ou um software de controle, ele pode ser a chave para transformar dados brutos em decisões estratégicas que aumentam a margem e o fluxo de caixa.
Neste artigo aprofundado, você encontrará um roteiro completo — desde a coleta de dados dentro do sistema até análises avançadas e ações práticas — para identificar, priorizar e escalar os produtos que realmente contribuem para o resultado financeiro do seu negócio. A ideia é que, ao terminar a leitura, você não precise procurar outro material: terá métodos, exemplos e checklist operacional.
Ao longo do texto vamos explorar métricas, processos, ajustes de cadastros, integrações e relatórios, além de práticas para evitar armadilhas comuns. Tudo com foco em um objetivo central: transformar o seu sistema em um verdadeiro painel de controle para tomar decisões que aumentem o lucro.
Para identificar os produtos mais lucrativos, o primeiro passo é garantir que o sistema registre os dados relevantes de forma consistente. Muitos sistemas capturam vendas, clientes e estoque, mas nem todos os cadastros são suficientes para análises de lucratividade. É essencial que cada venda esteja associada a informações como SKU, custo do item, preço de venda, data, canal de venda, cliente ou segmento, e possíveis descontos aplicados. Sem essa granularidade você perde a capacidade de comparar com precisão os resultados por produto.
Outro ponto crítico é a padronização dos cadastros. Itens com descrições diferentes, mas idênticos na prática, podem fragmentar o relatório e subestimar a performance real de um produto. Utilizar códigos únicos (SKU), categorias consistentes e atributos como cor, tamanho e versão ajuda a consolidar dados. Ao organizar a base de dados, imagine a facilidade de agrupar por família de produtos ou linha e verificar a contribuição de cada agrupamento para o lucro total.
Integrações também importam: ERPs, plataformas de e-commerce, caixas de PDV e sistemas de logística devem enviar dados sincronizados para centralizar informações. Falhas de sincronização causam discrepâncias entre estoque físico e sistema, resultando em análises erradas. Por isso, configure rotinas de validação de estoque e conciliação de vendas para detectar divergências automaticamente.
Nem toda métrica é igualmente útil para avaliar lucratividade. Algumas medidas são básicas, como receita e quantidade vendida, mas as que realmente indicam se um produto é lucrativo incluem margem bruta, margem líquida ajustada por custos indiretos, giro de estoque e contribuição por espaço/shelf. Entender essas métricas no contexto do seu negócio permite priorizar ações corretas: promoção, reposição, ou descontinuidade.
Margem Bruta mostra a diferença entre o preço de venda e o custo direto do produto. Já a margem líquida considera despesas operacionais, impostos e outras despesas que afetam o resultado final. Produtos com alta margem bruta podem parecer muito atrativos, mas se tiverem alto índice de devolução, frete elevado ou custos de manutenção, a lucratividade real cai. Por isso, combine várias métricas antes de decidir.
O giro de estoque e o tempo médio de permanência no depósito também influenciam a lucratividade. Um produto com margem alta, mas que fica meses no estoque, imobiliza capital e pode gerar perdas por obsolescência. Já um produto com margem menor, mas alta rotatividade, pode render contribuição total maior ao caixa. A análise deve considerar tanto a margem unitária quanto o volume e o capital investido.
O Custo de Mercadoria Vendida (CMV) é a base para calcular margem e lucratividade. No sistema, o CMV deve refletir todos os custos diretamente atribuíveis ao produto: preço de aquisição, impostos na compra, frete de entrada e custos de customização ou embalagem quando aplicáveis. Se o CMV estiver subestimado porque não inclui fretes ou impostos, a margem calculada será artificialmente alta, conduzindo a decisões equivocadas.
Uma prática recomendada é definir regras de rateio automáticas no sistema para custos que não podem ser atribuídos unitariamente. Por exemplo, despesas de importação, armazenamento por volume ou manuseio podem ser rateadas por peso, cubagem ou valor do item. Estas regras devem ser documentadas e revisadas periodicamente para manter a precisão das análises.
Além disso, é importante manter histórico de custos por lote e por fornecedor. Flutuações de preço exigem que o sistema registre custo por data e por lote para análises retroativas corretas. Em compras recorrentes com variação cambial, o CMV por lote permite entender como a variação cambial impactou a margem em diferentes períodos.
Embora a margem bruta seja útil para decisões de preço e fornecedor, a margem líquida é a que indica quanto efetivamente sobra para o negócio após todas as despesas. O sistema deve possibilitar a visão de margens em diferentes níveis: por produto, por categoria, por canal e por cliente. Somente assim é possível identificar produtos que, apesar de aparentarem boa margem bruta, consomem recursos que anulam esse benefício.
Para calcular margem líquida corretamente, inclua custos de marketing, logística reversa, comissões, taxas de cartão e despesas específicas de canais. Por exemplo, produtos vendidos em marketplace tendem a ter comissões e taxas adicionais. O sistema deve permitir integração de custos por canal, para que a margem seja calculada levando em conta o ecossistema de venda.
Realize análises de sensibilidade: simule o impacto da variação de frete, desconto ou comissão na margem líquida. Sistemas modernos oferecem dashboards com simulação de cenários, ajudando gestores a prever o efeito de alterações de política comercial. Essas simulações são fundamentais para tomar decisões de promoção e pricing sem comprometer a lucratividade.
Despesas indiretas — como aluguel, energia, equipe administrativa e tecnologia — afetam a lucratividade, especialmente em negócios com margem apertada. Para determinar a contribuição real de cada produto, é preciso alocar uma parcela dessas despesas. No sistema, crie centros de custo e regras de rateio que reflitam o consumo real de recursos por produto ou por linha.
Por exemplo, itens que demandam armazenamento refrigerado devem suportar uma parcela maior dos custos de energia e logística. Produtos que exigem atendimento pós-venda intensivo precisam absorver parte dos custos do suporte técnico. Ao configurar essas alocações no sistema, você obtém um retrato mais fiel da lucratividade por produto e evita decisões erradas baseadas em margens incompletas.
Reveja periodicamente as regras de rateio. À medida que operações mudam, a forma como os custos indiretos são consumidos também muda. Validar e ajustar estas regras no sistema evita distorções e mantém a análise confiável com o passar do tempo.
Calcular margem e lucratividade no sistema requer processos bem definidos. Comece por garantir que os campos de custo e preço estejam corretamente preenchidos para cada SKU. Em seguida, configure a rotina de atualização de custos: se você usa custo médio, FIFO ou LIFO, saiba quais implicações cada método traz para sua análise de margem. Escolha o método contábil e operacional que melhor representa a realidade do seu negócio e padronize sua utilização.
Depois, defina os elementos de custo que serão considerados: custo de aquisição, impostos recuperáveis, frete de entrada, embalagens, e quaisquer ajustes por desconto comercial. Configure o sistema para que esses elementos sejam somados automaticamente ao registrar uma compra. Em vendas, assegure que descontos, devoluções e bonificações sejam lançados como itens específicos para que o relatório de margem possa descontá-los corretamente.
Por fim, automatize a geração de relatórios periódicos: margem por SKU, por família, por canal e por cliente. Inclua filtros por período, por fornecedor e por campanha. Muitos sistemas permitem configurar alertas para produtos com margem abaixo do alvo, ou para quedas abruptas de rentabilidade. Aproveite essas funções para ter um acompanhamento contínuo e reagir rapidamente.
No contexto de definição de preço, utilize relatórios de margem para testar estratégias: aumento de preço, redução de custo via negociação com fornecedor, substituição de embalagem ou centralização de frete. O sistema pode simular cenários e calcular a nova margem automaticamente, acelerando a tomada de decisão.
Uma fonte complementar para entender conceitos de margem é a Wikipedia: ela contém artigos que ajudam a compreender terminologia financeira, como margem de lucro. Use esse conhecimento para calibrar seus KPIs internos e garantir que os termos utilizados no sistema correspondam às definições contábeis e gerenciais desejadas.
Relatórios padronizados ajudam a transformar dados em insights. O sistema deve permitir a criação de dashboards com indicadores-chave: ranking de produtos por lucro total, margem média por família, giro de estoque e lucro por metro quadrado de exposição. Dashboards dinâmicos facilitam a visualização e tomada de decisão imediata.
Ao configurar relatórios, inclua comparações temporais (mês a mês, ano a ano) e variação percentual. Isso ajuda a identificar tendências, sazonalidades e impactos de campanhas. Relatórios que cruzam dados — por exemplo, margem por produto por canal — revelam oportunidades específicas, como produtos com boa margem em loja física, mas com baixa performance em marketplace, apontando para ações de marketing direcionadas.
Adicione tabelas detalhadas com possibilidades de drill-down. Um gestor deve poder, a partir de um ranking de produtos, clicar e ver a composição de custos, a evolução do preço de compra por fornecedor e o histórico de promoções. Quanto mais navegável for o relatório, menos reuniões serão necessárias para esclarecer dúvidas e mais rápidas serão as decisões.
A segmentação ajuda a focar esforços em produtos que realmente visam o objetivo estratégico. Utilize critérios como lucratividade absoluta, margem percentual, giro de estoque e potencial de crescimento. Combinando essas variáveis você consegue categorizar itens em grupos acionáveis: campeões de lucro, itens de rotação, produtos de penetração e candidatos à descontinuação.
Uma técnica útil é a análise RFM (Recência, Frequência e Valor) adaptada para produtos: medir a recência de venda de cada produto, a frequência de vendas e o valor médio por venda. Produtos que aparecem com alta frequência e alto valor merecem prioridade de estoque e promoções estrategicamente calculadas. Essa análise pode ser feita automaticamente no sistema, gerando listas de ação.
Criar ações por segmento é essencial. Para campeões de lucro, estratégia pode ser aumentar a disponibilidade e investir em marketing; para produtos de giro com baixa margem, prática é otimizar custos logísticos e negociar preço de compra; para itens que ficam parados, planos podem incluir bundles, promoções temporárias ou descontinuação. O sistema deve permitir a geração de listas e planos de ação por segmento, com responsáveis e prazos.
A implementação de um processo robusto para identificar produtos lucrativos passa por etapas claras: auditoria inicial dos cadastros, padronização de SKUs, integração de fontes de dados, definição de regras de custo, criação de dashboards e capacitação da equipe. Um projeto típico demanda um time multissetorial: finanças, operação, compras, vendas e TI. Com milestones bem definidos, você garante entregas rápidas e mensuráveis.
Um caso de uso comum é redes de varejo que identificaram via sistema que determinados SKUs com alta margem sofriam perda por roubo ou quebra mais frequente. Ao cruzar dados de perda com margem, a empresa ajustou sua política de exposição e embalagem, reduzindo perdas e aumentando a margem líquida. Outro exemplo são e-commerces que detectaram produtos com boa margem em vendas diretas, mas com margens menores em marketplaces. A solução foi reorganizar o mix por canal e negociar categorias específicas com marketplaces, melhorando a rentabilidade.
Projetos menores também trazem ganhos: um distribuidor regional descobriu que um conjunto de produtos de baixo giro, quando agrupados em kits com itens de alta procura, aumentou o ticket médio e reduziu a necessidade de descontos. A ação foi facilmente testada em uma loja piloto e ampliada após validação nos relatórios do sistema. Essas ações mostram que, com dados corretos, medidas simples podem gerar impactos significativos.
Dados confiáveis são a base de qualquer análise. Estabeleça rotinas de conferência de estoque, com contagens cíclicas e reconciliações automáticas entre vendas e estoque. O sistema deve permitir alertas para divergências e gerar ordens de auditoria. Erros em cadastros, duplicidade de SKUs ou informações faltantes comprometem os relatórios e levam a conclusões equivocadas.
Treinar equipe é crucial: quem cadastra produtos deve seguir padrões de nomenclatura e preencher todos os campos obrigatórios, incluindo custo detalhado e categoria. Documente o processo e mantenha um manual de cadastro. Automatize validações no sistema para bloquear registros incompletos ou incoerentes.
Monitore indicadores de qualidade de dados, como percentuais de SKUs com custo informado, número de transações sem SKU e tempo médio de atualização de preço. Esses indicadores ajudam a manter a saúde dos dados e permitem intervenções proativas antes que relatórios sejam comprometidos.
Para facilitar a implementação, segue um checklist prático que pode ser seguido dentro do seu sistema. Cada item deste checklist contribui para a confiabilidade e utilidade das análises:
Cada item do checklist exige validação: por exemplo, após padronizar SKUs, gere um relatório para identificar SKUs duplicados e corrija as inconsistências. Ao registrar custos, confira amostras de pedidos para validar que fretes e impostos foram corretamente alocados. Pequenos controles reduzem significativamente o risco de decisões erradas.
Sistemas bem integrados elevam a qualidade da análise de lucratividade. Integração com ERPs, plataformas de e-commerce, gateways de pagamento e sistemas de logística enriquece o conjunto de dados, permitindo análises mais completas. Ferramentas de BI conectadas ao sistema possibilitam visualizações avançadas e modelagem preditiva para identificar tendências de lucratividade.
APIs abertas facilitam a criação de integrações que pré-processam dados antes de alimentar o sistema principal. Por exemplo, um conector que detalhe custos logísticos por pedido, ou um robô que importe notas fiscais e atualize custos automaticamente, reduz trabalho manual e aumenta precisão. Avalie o ecossistema tecnológico da sua empresa e priorize integrações que tragam os dados mais impactantes para a margem.
Além disso, considerar ferramentas de analytics com capacidade de machine learning pode ajudar a prever quais produtos têm maior probabilidade de aumentar lucro conforme variáveis externas, como temporada, comportamento de busca e elasticidade de preço. Esses insights avançados ampliam a tomada de decisão além das análises descritivas tradicionais.
Depois de implementar processos e relatórios, defina KPIs para medir a evolução. Indicadores como aumento do lucro por SKU, redução do capital investido em estoque improdutivo, aumento do lucro por metro quadrado e melhoria da margem líquida são bons pontos de partida. Estabeleça metas claras e prazos para cada KPI.
Monitore também indicadores operacionais que suportam a lucratividade: redução de rupturas, diminuição do tempo de reposição, melhoria na acuracidade do cadastro e redução de devoluções. Esses indicadores mostram se a operação está se alinhando à estratégia financeira e ajudam a identificar gargalos que ainda impactam o lucro.
Reveja os KPIs periodicamente e ajuste metas conforme o negócio evolui. Use reuniões regulares com stakeholders para apresentar relatórios e tomar decisões baseadas em dados. O processo deve ser cíclico: análise, ação, medição, ajuste e nova análise.
Identificar os produtos que mais geram lucro usando o sistema é uma jornada que combina dados, processos e disciplina operacional. Se você ainda não começou, inicie por uma auditoria dos cadastros e pelo ajuste das regras de custo. Em paralelo, configure relatórios básicos que informem margem e lucro total por SKU. Com isso pronto, avance para segmentações e simulações de preço.
Para equipes com recursos limitados, foque nos 20% de SKUs que representam 80% do lucro: priorize a limpeza desses cadastros e a garantia de que seus custos e preços estão corretos. Em seguida, escale o processo para o restante do portfólio. Pequenas vitórias iniciais ajudam a demonstrar valor e obter apoio para investimentos em integrações e ferramentas de analytics.
Lembre-se: o objetivo não é somente identificar produtos lucrativos, mas criar um ciclo contínuo de melhoria onde o sistema suporte decisões rápidas e informadas. Com cadastros confiáveis, métricas bem definidas e relatórios acionáveis, você transforma o sistema em uma vantagem competitiva que aumenta lucro e eficiência.
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