Uma das maiores fabricantes de Coca-Cola do Brasil, subsidiária de um grupo de controle acionário americano com operações em seis outros países (Costa Rica, Colômbia, Guatemala, México, Nicarágua e Venezuela). Atuando em um mercado altamente influenciado pelas ações da concorrência, impactos de câmbio sobre os custos, alteração de processos de distribuição e promoção, etc.
Por ser empresa intensamente market oriented, precisava simular com rapidez, alternativas detalhadas de preços e volumes, por produto, canal de distribuição e região geográfica, contemplando as diferentes políticas comerciais e incidências tributárias (ICMS ou ICMS-ST) e avaliando o impacto de cada decisão na geração de caixa e no resultado geral de toda a empresa. Ex.: qual é o efeito de reduzir significativamente os preços da Coca-cola PET 2L em Hipermercados da região da grande São Paulo.
Portanto, além de rápidas, estas simulações precisavam ser abrangentes e tecnicamente consistentes, avaliando os impactos em produção, custos, capital de giro, receitas e despesas financeiras, impostos, etc., decorrentes destas variações de volume e preços. Superando as deficiências do processo orçamentário até então utilizado, onde planilhas davam suporte ao orçamento por departamentos e, depois, consolidava os resultados em um Orçamento Geral Anual, o que obrigava a empresa a sofrer um processo lento, trabalhoso e vulnerável a erros e inconsistências.
A CTI auxiliou a empresa na escolha de uma ferramenta OLAP (Cognos Planning) e no desenho e implantação de um modelo de orçamento e simulação financeira bastante detalhado e integrado, gerando Demonstração de Resultados, Balanço e Fluxo de Caixa em Reais e em Dólares, a partir de projeções de: Receitas de Vendas e impostos, Movimentação de estoques e Custos de produção, Despesas fixas e Variáveis, Novos Investimentos e depreciação, empréstimos e financiamentos, Receitas e Despesas Financeiras.
O modelo automatizou os procedimentos do orçamento detalhado de receitas, despesas–OPEX e Investimentos-CAPEX; e ao mesmo tempo em que coletava e compilava estes dados em detalhes, permitia a realização de projeções simuladas muito rapidamente. Isso permitiu à empresa passar a revisar seus orçamentos mensalmente, gerando rolling forecasts e mais, como os cenários completos são recalculados em prazos não superiores a 6 minutos de processamento (2 minutos para simulações de volumes e preços), a poder avaliar os impactos de alteração em componentes isolados da cadeia (só volume por SKU, só custos de determinados insumos de produção, só preço, só volume, e assim por diante).