{"id":583,"date":"2019-06-15T07:02:47","date_gmt":"2019-06-15T06:02:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=583"},"modified":"2024-09-20T17:45:00","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:00","slug":"how-better-demand-prediction-can-cure-inventory-headaches","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/blog\/how-better-demand-prediction-can-cure-inventory-headaches\/","title":{"rendered":"Como uma melhor previs\u00e3o da demanda pode resolver os problemas de estoque"},"content":{"rendered":"

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NOT\u00cdCIAS \/ CI\u00caNCIA DE DADOS<\/p>\n<\/div>

Em um mundo ideal, as empresas saberiam exatamente o quanto podem vender, quando e onde.<\/p>\n

Mas criar um modelo eficaz de previs\u00e3o de demanda \u00e9 mais f\u00e1cil falar do que fazer, especialmente quando o setor de varejo est\u00e1 cada vez mais fragmentado.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Nos Estados Unidos, a falta de estoque, o excesso de estoque e as devolu\u00e7\u00f5es custam aos varejistas a impressionante cifra de US$ 75 trilh\u00f5es por ano.<\/p>\n

As empresas de bens de consumo na China enfrentam desafios semelhantes, se n\u00e3o maiores, devido ao aumento dos per\u00edodos de mega promo\u00e7\u00f5es, como os festivais de compras 11-11 e 6-18.<\/p>\n

Um varejista que est\u00e1 tentando enfrentar isso de frente \u00e9 a Bear Electric, uma das principais marcas chinesas de eletrodom\u00e9sticos. Est\u00e1 se tornando cada vez mais dif\u00edcil prever o volume de vendas durante os per\u00edodos de promo\u00e7\u00e3o sazonal, de acordo com Yifeng Li, gerente geral da Bear Electric.<\/p>\n

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O poder do data<\/span><\/strong><\/h3>\n

H\u00e1 apenas alguns anos, com acesso limitado ao data de terceiros e de vendas, era incrivelmente dif\u00edcil para as marcas preverem com precis\u00e3o as demandas futuras. No entanto, o aumento da Internet m\u00f3vel levou a uma prolifera\u00e7\u00e3o do data. Agora, as marcas podem ter melhor visibilidade da taxa de vendas e do verdadeiro impulsionador das vendas. O aumento do aprendizado de m\u00e1quina e da IA tamb\u00e9m permitiu que as empresas extra\u00edssem e analisassem o data de forma mais sistem\u00e1tica. No entanto, peneirar e analisar grandes quantidades de data pode ser um desafio, especialmente para empresas que n\u00e3o t\u00eam uma equipe interna de data.<\/p>\n

\u00c9 a\u00ed que entra o Artefact.<\/strong><\/p>\n

Nossa equipe de cientistas data, engenheiros data, consultores data e especialistas em marketing ajuda os clientes a desenvolver modelos de previs\u00e3o de demanda usando tecnologias de big data e IA.<\/p>\n

Recentemente, criamos um modelo de previs\u00e3o para uma plataforma O2O na China, permitindo que seus dois grupos de usu\u00e1rios - comerciantes e consumidores - se conectem melhor uns com os outros.<\/p>\n

Muitos dos comerciantes da plataforma sofriam com a instabilidade do volume de vendas, o que resultava em um desperd\u00edcio de recursos e na incapacidade de atender \u00e0 crescente demanda. Para corrigir isso, trabalhamos com o cliente para fornecer aos comerciantes atualiza\u00e7\u00f5es di\u00e1rias da previs\u00e3o do volume de vendas para as pr\u00f3ximas duas semanas, ajudando-os a planejar o estoque, a opera\u00e7\u00e3o e as campanhas.<\/p>\n

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Melhor previs\u00e3o, menos desperd\u00edcio<\/span><\/strong><\/h3>\n

O senhor n\u00e3o pode fazer tijolos sem canudos. Da mesma forma, o senhor n\u00e3o pode prever o volume sem o hist\u00f3rico data. Um desafio que muitos comerciantes enfrentam \u00e9 a falta de data de vendas. De fato, muitos comerciantes que acabaram de abrir seus neg\u00f3cios ou que operavam esporadicamente no passado nunca haviam experimentado um evento de compras de 11-11 ou 6-18. Sem esse data, os comerciantes t\u00eam pouca ou nenhuma vis\u00e3o geral da quantidade de estoque necess\u00e1ria para os per\u00edodos promocionais, o que pode levar a um grande preju\u00edzo para a receita.<\/p>\n

A quest\u00e3o ent\u00e3o \u00e9: como prever o volume de vendas, especialmente para grandes eventos promocionais, com um hist\u00f3rico insuficiente de data?<\/p>\n

Nossa solu\u00e7\u00e3o foi uma abordagem multifacetada, na qual aproveitamos nossa experi\u00eancia em minera\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise do data para ajudar os comerciantes a \u2018preencher as lacunas\u2019 durante per\u00edodos especiais de vendas. Enquanto um modelo cl\u00e1ssico de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 usado para prever o volume de vendas em per\u00edodos n\u00e3o promocionais, criamos um modelo de previs\u00e3o que nos permite combinar o hist\u00f3rico de data do pr\u00f3prio comerciante com o data de outros comerciantes de perfis semelhantes para prever o volume de vendas em per\u00edodos promocionais. Esse novo modelo melhorou a precis\u00e3o da previs\u00e3o da plataforma em 20%.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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