Descobrir o ‘novo Max Verstappen’ com dados e algoritmos inteligentes.
Van Amersfoort Racing
Prediqt
Preveja as vendas e apoie as encomendas das lojas com dados.
Ajuste as encomendas à procura prevista para cada produto e localização.
A confiança de organizações de referência
Porque o criámos,
As encomendas das lojas são frequentemente preparadas com base na experiência, no conhecimento acumulado e em listas de encomendas fixas. Os responsáveis de loja têm de estimar a quantidade de stock necessária para cada produto, enquanto a procura pode variar consoante a localização e o período.
Uma encomenda insuficiente resulta em prateleiras vazias e vendas perdidas. Uma encomenda excessiva gera excesso de stock. No caso dos produtos frescos, pode também aumentar o desperdício alimentar.
Prediqt utiliza dados históricos de vendas para prever a procura futura. Com base nesses dados, a aplicação gera uma recomendação de encomenda que pode ser utilizada no processo existente.
O que pode esperar,
Uma previsão da procura por produto e localização
A ferramenta analisa os dados de vendas disponíveis para prever a procura num período futuro. Pode ter em conta as diferenças entre lojas, produtos e momentos de venda.
Os fatores incluídos na previsão dependem dos dados disponíveis e da questão em análise.
Da previsão à recomendação de encomenda
A previsão é convertida numa recomendação concreta para a próxima encomenda. Para isso, é necessário considerar não só as vendas previstas, mas também o stock atual e as condições de encomenda aplicáveis.
A recomendação de encomenda pode, por exemplo, ter em conta:
- Vendas históricas
- Stock disponível na loja
- Procura prevista
- Prazos de entrega e momentos de encomenda
- Limites de stock acordados
Integrar no processo de encomendas existente
A recomendação pode ser disponibilizada através dos métodos de trabalho e sistemas que os colaboradores já utilizam. Os responsáveis de loja podem analisar a proposta e ajustá-la, se necessário, antes de a encomenda ser processada.
A nossa abordagem,
-
Começar com uma categoria de produtos bem definida
Começamos por analisar como são preparadas as encomendas atualmente e que dados estão disponíveis para esse processo. Em seguida, selecionamos uma categoria de produtos fácil de identificar e um número limitado de lojas para a primeira aplicação.
Assim, podemos comparar as previsões com o método atual. -
Desenvolver e testar um modelo preditivo
Desenvolvemos um modelo com base nos dados de vendas disponíveis e testamo-lo com dados históricos. Analisamos que padrões são suficientemente previsíveis e onde é necessária informação adicional.
Também avaliamos, em conjunto com os colaboradores, se as recomendações de encomenda resultantes são úteis no trabalho diário. -
Integrar e expandir de forma controlada
Após a validação, integramos a solução no processo de encomendas existente. Monitorizamos a diferença entre a procura prevista e a procura real e ajustamos o modelo quando necessário.
Depois, a solução pode ser alargada a outras categorias de produtos, lojas ou fontes de dados relevantes.
Não se trata de encomendas feitas em piloto automático, mas de recomendações fundamentadas que ajudam os gerentes de loja a alinhar melhor a procura e o stock.
Assim, a ferramenta apoia os gerentes de loja nas decisões do dia a dia, sem desconsiderar o seu conhecimento da realidade local.
O que já desenvolvemos,
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Perguntas frequentes,
Os dados históricos de vendas por produto e localização constituem a base. Consoante a questão, também podem ser utilizados os níveis de stock, os prazos de entrega, as promoções e outros fatores relevantes. Primeiro, analisamos que dados estão disponíveis e se são suficientemente fiáveis para serem tratados.
A solução prevista permite integrar as recomendações de encomenda nos sistemas existentes. A forma como essa integração é implementada tecnicamente, e se um colaborador dá primeiro a sua aprovação, depende do processo de encomenda atual. As integrações disponíveis e o grau de automatização ainda têm de ser confirmados.
Um responsável de loja pode dispor de informação local que ainda não consta do modelo. Por isso, é necessário definir como os colaboradores podem avaliar e ajustar uma recomendação. As possibilidades concretas de alteração manual ainda têm de ser determinadas.
A procura futura pode mudar devido a promoções, estações do ano, circunstâncias locais ou alterações no sortido. Os dados históricos continuam a ser importantes, mas devem ser utilizados no contexto certo. Os fatores adicionais necessários variam consoante a categoria de produtos e a organização.
Comparamos regularmente as previsões com as vendas reais. Assim, torna-se visível quando o padrão da procura muda ou o desempenho do modelo diminui. A monitorização e os ajustes periódicos são necessários para manter a aplicação alinhada com novos dados e mudanças nas circunstâncias.