📐 Metodologia: como a previsão foi construída

1. Por que não usar Holt-Winters puro nem extrapolar a tendência de crescimento

Testamos 10 métodos de previsão por backtest de origem móvel (19 janelas históricas, prevendo de 1 a 6 meses à frente a partir de cada origem, comparando com o que realmente aconteceu). O teste mais importante foi simular a previsão a partir de dezembro/2025 para os 7 meses seguintes — justamente o período em que a receita caiu pela primeira vez em três anos. Métodos que extrapolam o crescimento de 2024–2025 (Holt-Winters sem amortecimento, naive + crescimento anual) erraram entre 25% e 46% nesse teste — otimismo estatístico puro, não sinal real.

2. Método escolhido: Índice Sazonal × Nível Recente

Não extrapola nenhuma reta de crescimento — assume que o patamar atual (ajustado pela forma sazonal do ano) é o melhor previsor disponível. Foi o melhor ou segundo melhor método nas três formas de avaliação testadas (geral, teste de reversão, regime recente). A janela de 12 meses para o "nível recente" também foi escolhida por backtest, entre 8 opções testadas.

3. Cenário de contraste: Naive Sazonal puro

Repete literalmente o mesmo mês do ano anterior, sem nenhum ajuste. É o método mais simples de explicar e foi o que menos errou no teste de reversão (9,9% de erro). Junto com o método principal, forma uma banda interpretável: "se a tendência atual persistir" vs. "se simplesmente repetirmos a temporada passada".

4. Faixa de incerteza — honesta, não inventada

Com apenas 13 a 19 janelas de backtest, uma banda de confiança estatística clássica (90%/95%) seria uma ilusão de precisão. Em vez disso, usamos o erro percentual empírico observado no regime mais recente e comparável a hoje (últimas 6 janelas de backtest): ±6% sobre a previsão do método principal. Mesmo no teto otimista dessa faixa, a meta da diretoria não é atingida — o gap só fecharia com uma reversão de tendência sem nenhum sinal nos últimos 7 meses que a sustente.

5. Por que a comparação de risco de cliente mudou

O método anterior comparava os últimos 6 meses com os 6 meses anteriores — o que hoje significa comparar baixa temporada com alta temporada, um viés sazonal que classificava errado 35% dos clientes ativos. A versão corrigida compara sempre o mesmo período de 6 meses contra o ano anterior (YoY). Sob essa lente, a base de clientes que continuam ativos está crescendo, não encolhendo — a queda da rede em 2026 vem inteiramente de clientes que pararam de comprar (churn), não de clientes vendendo menos.