Data Science e o conceito de Demand Forecasting: como prever vendas

Vivemos cada vez mais num ambiente inteligente, onde cada decisão tem um maior impacto no mundo que nos rodeia. É, assim, importante que cada empresa tome decisões ponderadas e informadas que levem não só ao aumento do seu lucro, como ao bem-estar e satisfação do seu cliente.

Um contexto onde é fundamental tomar decisões informadas é na gestão e otimização de inventário. Quantos produtos deve uma empresa ter em stock? Quão frequente deve ser a sua reposição? São algumas das perguntas de extrema relevância nesta gestão, e que podem fazer toda a diferença no sucesso da empresa.

Em que consiste o Demand Forecast?

É aqui que surge o conceito de demand forecast que consiste na utilização de registos históricos de vendas de determinado produto de modo a estimar a sua procura no futuro. Ter uma estimativa de quantos produtos serão vendidos permite uma melhor gestão financeira, nomeadamente, no cálculo de margens de lucro, cash-flow, alocação de recursos, e na otimização de produção e armazenamento dos produtos.

Uma incorreta gestão de inventário pode dar origem a dois tipos de problemas:

👉 Um cliente pretende efetuar uma compra de um produto, mas não existe stock. Neste caso, não só é perdida uma oportunidade de venda o que leva a uma diminuição nos lucros, como é gerada insatisfação com o cliente.

👉 Foram produzidos produtos em quantidade demasiado elevada, e estes nunca chegam a ser comprados. Este problema é principalmente relevante quando o prazo de validade para venda dos produtos é reduzido, como em pastelarias ou quiosques. Nestes casos os custos de produção e armazenamento nunca serão restituídos, ou seja, existe inevitavelmente prejuízo.

Como podemos ajudar?

Uma vez que demand forecasting tira partido de dados históricos para fazer uma estimativa para o futuro, estamos perante um problema de Data Science. Podemos construir modelos matemáticos, através do uso de Machine Learning, que simulem o comportamento do mercado com o maior nível de detalhe possível, diminuindo a diferença entre o valor de compras estimado e o valor real de compras efetuadas.

O grande desafio desta estimativa é o elevado número de fatores externos que afetam diretamente o número de compras, e nem sempre são fáceis de ter em conta. A sazonalidade, meteorologia, eventos próximos do local, análise da competitividade ou promoções são alguns destes fatores, sendo assim fundamental o enriquecimento dos dados históricos de vendas com esta informação, de modo a encontrar padrões de venda mais significantes.

Uma grande vantagem da utilização de modelos de Machine Learning para previsão de procura no mercado é a sua explicabilidade. Destes modelos é possível extrair quais os fatores que estão a contribuir positivamente ou negativamente para o número de vendas, podendo o processo de decisão ter isto em conta de forma a minimizar estes fatores negativos sempre que possível.

A tecnologia: Azure Machine Learning

A plataforma Azure Machine Learning agiliza todo o processo de Data Science, desde a análise de viabilidade com recurso aos Notebooks interativos, à criação e produtização de modelos, sendo facilitado o seu registo e entrega contínua de novos modelos. A plataforma possibilita ainda acionar os recursos de monitorização com recurso ao Azure Application Insights, registando automaticamente informações relativas ao modelo em produção, isto é, quais os valores recebidos e devolvidos pelo modelo (possibilitando a identificação de desvios de dados ou drifts que indicam a necessidade de retreino do modelo), bem como, tempos de resposta, número de pedidos e identificação de eventuais erros durante a previsão de stock.

Assista ao vídeo e descubra como prever vendas!

Pensamentos finais

Neste artigo referimos que a gestão de inventário é um fator muito importante para otimização dos lucros da empresa, sendo o demand forecast uma técnica que permite fazer uma estimativa do futuro número de compras, um dado fundamental para uma gestão mais correta e ponderada. Discutimos, ainda, que modelos de Machine Learning podem ser uma solução viável para cálculo destas estimativas, sendo de extrema importância o enriquecimento dos registos de vendas com fatores externos que adicionem valor e permitam criar modelos mais assertivos.

Na Xpand IT estamos preparados para resolver este, ou qualquer outro tipo de problema de Data Science. Entre em contacto connosco.


João VarelaData Science e o conceito de Demand Forecasting: como prever vendas

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