
A Coca-Cola Andina transformou seu planejamento financeiro integrando dados, cenários e decisões em um único modelo inteligente.

No setor de alimentos e bebidas, operar com grandes volumes, várias fábricas e uma rede logística estendida exige um planejamento preciso, consistente e ágil. Nesse contexto, Coca-Cola andina A Argentina enfrentou um desafio crescente: seu processo de planejamento e análise financeira dependia muito de planilhas.
A complexidade do negócio fez com que as suposições nem sempre estivessem alinhadas, os modelos se tornassem frágeis e erros de cálculo fossem frequentes. Muito do tempo dos analistas foi gasto validando dados, corrigindo inconsistências e reconstruindo informações, em vez de analisar cenários, entender desvios ou fornecer valor estratégico.
A falta de integração entre vendas, custos, plantas de produção e resultados financeiros limitou a capacidade de responder rapidamente às principais questões comerciais, aumentando o risco operacional e atrasando a tomada de decisões.
Para acompanhar a escala e a complexidade de sua operação, a Coca-Cola Andina precisou desenvolver seu modelo de planejamento. O objetivo não era apenas substituir as planilhas, mas construir um processo integrado que conectasse vendas, custos variáveis, mão de obra e resultados financeiros em um único modelo.
A empresa buscou automatizar a atualização de dados, acelerar a geração do orçamento anual e do plano de negócios de longo prazo e ter a capacidade de simular cenários de forma ágil.
Era fundamental poder responder rapidamente a questões estratégicas, como lucratividade por SKU, região ou fábrica, avaliar os impactos das mudanças produtivas ou logísticas e prever como diferentes decisões afetariam as margens e os resultados dos negócios. Para isso, era necessária uma plataforma flexível, escalável e capaz de se adaptar à lógica da própria organização.
Com a Pyplan, a Coca-Cola Andina desenvolveu um Modelo de planejamento financeiro integrado, centralizando a projeção de vendas (PxQ), custos variáveis e custos de mão de obra em uma única plataforma. O modelo foi construído de forma modular, flexível e totalmente adaptável aos processos internos da empresa.
A integração automática com fontes de dados internas eliminou as tarefas manuais, reduziu os erros e acelerou drasticamente a atualização das previsões mensais. As equipes começaram a trabalhar em uma única versão da verdade, com visibilidade granular de dados históricos e projeções em diferentes níveis hierárquicos.
A capacidade de simular cenários se tornou um diferencial importante. Graças aos mecanismos analíticos e à flexibilidade da modelagem no Pyplan, a empresa conseguiu avaliar alternativas de produção, logística e comerciais em minutos, entendendo claramente seu impacto financeiro antes de tomar decisões.
Essa nova abordagem nos permitiu passar do planejamento reativo, focado na correção de erros, para o planejamento preditivo e prescritivo, com o objetivo de antecipar cenários, avaliar riscos e escolher o melhor curso de ação. O resultado foi um processo de FP&A mais ágil, confiável e alinhado com a estratégia de negócios, pronto para sustentar o crescimento futuro e a complexidade da operação.
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