1) Dados que alimentam a previsão
- Histórico de venda e promoções.
- Clima, eventos locais, feriados regionais.
- Tráfego físico e digital.
- Estoque e tempo médio de reposição.
- Dados de navegação e abandono de carrinho.
2) O modelo
- Machine learning cruzando variáveis de demanda.
- Previsão de curva de venda por região e categoria.
- Ajuste automático de estoque e precificação por cluster.
- Alocação antecipada de entregadores e CD dinâmico.
3) Exemplo prático
Rede com 120 lojas + e-commerce.
Modelo preditivo implantado: +19% de assertividade de estoque, −24% de ruptura, +11% de conversão no digital.
ROI em 4 meses.
4) Benefício direto
O cliente não “espera” o produto.
O produto já esperava o cliente.
Conclusão
Antecipar é o novo reagir.
