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Previsão de vendas: solução faz erros caírem pela metade

POR Reportagem SA+ Conteúdo

EM 14/01/2019

US$400 mil/CD é a economia obtida, logo no início da implementação da solução, com redução de estoque de segurança – cerca de R$ 1,6 milhão

Com o uso de inteligência artificial e machine learning, a previsão de demanda pode se tornar cada vez mais precisa. Uma das ferramentas que utilizam essas tecnologias é o SR Demand ForecastingAI, da Symphony RetailAI , que já está disponível para o mercado brasileiro. Em uso por redes nos Estados Unidos e na Europa, a solução tem gerado bons resultados. Entenda a ferramenta.

Como funciona:

  • Conforme informações da Symphony, a ferramenta é capaz de realizar previsões robustas em grandes volumes de dados e garantir ao varejista um feedback imediato
  • Considera lançamentos, itens de baixo giro e venda regular nas estimativas
  • Tem capacidade de lidar, no caso dos produtos perecíveis, com aspectos específicos, como validade reduzida e previsões diárias ou até em períodos menores
  • A Symphony afirma que o SR Demand ForecastingAI não se limita a uma previsão estatística, mas analisa todo o histórico, incluindo o comportamento e o padrão de vendas
  • Devido à capacidade de aprendizagem contínua (machine learning), incorpora todos os fatores que possam trazer algum impacto em vendas, seja positivo ou negativo. Dessa forma, diz a empresa, consegue “responder” a perguntas muito específicas para o varejista, como “O que vai acontecer com a demanda se chover no parque da Disney no dia mais movimentado do ano?”

 

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Benefícios para o varejo

  • Reduz significativamente a intervenção manual
  • Minimiza erros típicos do processo de previsão
  • Otimiza o tempo no planejamento de demanda
  • Diminui a ruptura
  • A partir da análise de dados do consumidor, aponta tendências e anomalias antes ocultas, pois considera fatores como clima, promoções, sazonalidade e características locais, etc.
  • Reduz perdas, sobretudo nos perecíveis – produtos que, segundo o fornecedor, não são contemplados nos modelos tradicionais de previsão

Pré-requisitos para o uso

  • O sistema pode funcionar com volume pequeno de dados, por exemplo, acumulados em 20 semanas
  • O melhor, contudo, é acima de três anos, pois esse histórico traz mais benefícios para análises sazonais
  • No caso de itens sem histórico algum, como os lançamentos, a solução associa o produto a outros similares, permitindo conhecer melhor o padrão de compras 

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TAGS:inteligência artificial, machine learning, Previsão de demanda, Precisão de vendas
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