Descubra o passo a passo para aumentar o lucro e evitar desperdícios. A Info4 separou dicas para que você aprenda tudo na prática
No mundo do varejo, como saber com precisão a quantidade de estoque a ser mantida, ou então a programação de produção? Como saber se a alocação de recursos está sendo feita de forma eficiente? Para responder essas perguntas, a precisão na previsão de demanda é fundamental, porque permite aos empresários tomar decisões mais assertivas. Ela pode determinar o sucesso de uma empresa, já que é capaz de maximizar os lucros e evitar desperdícios, além de aumentar a satisfação dos clientes.
Mas, como utilizar Modelos de Previsão de Demanda no varejo? E como fazer isso na prática?
Se você está no mundo do varejo e quer entender o passo a passo de como usar esses modelos, então este artigo é para você, continue a leitura aqui!
O que são Modelos de Previsão de Demanda no varejo?
O primeiro passo é entender o que são os Modelos de Previsão de Demanda. Eles são ferramentas matemáticas que utilizam dados históricos para prever a demanda futura por um determinado produto ou serviço. São amplamente utilizados em vários setores, incluindo o varejo, para ajudar as empresas a tomar decisões informadas sobre estoque, produção e alocação de recursos. Há vários tipos de modelos de previsão de demanda, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens. Alguns dos modelos mais comuns incluem séries temporais, regressão linear, modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais.
Quais são os tipos de modelos de previsão de demanda?
Os tipos de modelos de previsão de demanda incluem séries temporais, regressão linear, modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais.
- Regressão Linear: O modelo de regressão linear é baseado em uma equação simples, na qual a variável dependente (Y) é modelada como uma função linear de uma ou mais variáveis independentes (X). A arquitetura desse modelo é composta por uma equação de regressão, que é ajustada aos dados históricos para prever o valor futuro da variável dependente.
- ARIMA: Já o modelo ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) é utilizado para modelar séries temporais. Ele é baseado em três componentes: auto-regressão (AR), integração (I) e média móvel (MA). A arquitetura do modelo ARIMA é composta por três equações matemáticas que são ajustadas aos dados históricos para prever valores futuros da série temporal. Em ambos os casos, a arquitetura do modelo é definida com base nos dados históricos e nos parâmetros ajustados. Aprender a arquitetura correta é crucial para obter resultados precisos e confiáveis.
- Redes Neurais: A arquitetura de uma rede neural aplicada ao varejo depende dos objetivos específicos da previsão de demanda. No entanto, algumas das arquiteturas mais comuns incluem:
- Redes Neurais Multilayer Perceptron (MLP): Este é um tipo básico de rede neural artificial que consiste em camadas ocultas e camadas de saída. A camada oculta é composta por neurônios que realizam operações matemáticas em seus inputs, enquanto a camada de saída fornece a previsão de demanda.
- Redes Neurais Convolucionais (CNN): Este tipo de rede é usado principalmente para tarefas de processamento de imagem, mas também pode ser aplicado ao varejo para prever a demanda baseada em imagens de produtos ou dados de visualização. As camadas de convolução da rede são responsáveis por extrair características das imagens, enquanto as camadas fully connected (totalmente conectadas) realizam as operações matemáticas para produzir a previsão de demanda.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN): Este tipo de rede é usado para prever a demanda baseada em sequências temporais, como séries temporais de vendas ou dados climáticos. As camadas recorrentes da rede mantêm um “memória” dos inputs anteriores, permitindo que ela tenha uma compreensão da tendência e sazonalidade da série temporal.
Além disso, é comum usar técnicas de regularização, como dropout, para prevenir o overfitting dos dados de treinamento e aumentar a capacidade de generalização da rede. Também é importante escolher uma boa função de perda e otimizador para treinar a rede e alcançar boas previsões de demanda.
Ao construir a arquitetura da rede neural, é importante experimentar com diferentes configurações e avaliar as previsões usando métricas apropriadas, como o erro absoluto médio ou o erro quadrático médio. Ao fazer isso, é possível encontrar a melhor arquitetura para as suas necessidades específicas de previsão de demanda no varejo.
Por que utilizar Modelos de Previsão de Demanda no varejo?
Como falamos, para decisões mais assertivas, é preciso que haja uma previsão de demanda. Mas por que utilizar esses modelos? Listamos aqui as principais vantagens:
- Melhor controle de estoque: Um modelo preciso de previsão de demanda permite aos empresários manter o estoque certo, sem excedentes ou faltas. Isso pode ajudar a reduzir os custos de armazenamento e evitar perdas devido a produtos vencidos ou danificados.
- Maior eficiência na produção: Com uma boa previsão de demanda, as empresas podem programar a produção de forma mais eficiente, aumentando a utilização da capacidade e reduzindo o desperdício de recursos.
- Aumento da satisfação dos clientes: Quando as empresas conseguem prever a demanda de forma precisa, elas podem ter certeza de que sempre terão os produtos disponíveis para os clientes quando eles os quiserem. Isso aumenta a satisfação dos clientes e pode ajudar a fidelizá-los.
- Tomadas de decisão informadas: Modelos de previsão de demanda fornecem informações valiosas sobre a demanda futura, o que permite aos empresários tomar decisões informadas sobre estoque, produção e alocação de recursos.
5 passos para utilizar Modelos de Previsão de Demanda no varejo na prática
Para utilizar modelos de previsão de demanda no varejo na prática, separamos cinco passos essenciais, veja:
- Coletar dados históricos: O primeiro passo é coletar dados históricos sobre a demanda por seus produtos ou serviços. Isso pode incluir informações sobre vendas, estoque e outros fatores relevantes.
- Escolher o modelo adequado: Existem vários tipos de modelos de previsão de demanda, por isso é importante escolher o que mais se adequa às suas necessidades. Alguns dos modelos mais comuns incluem séries temporais, regressão linear, modelos ARIMA e Redes Neurais Artificiais.
- Treinar o modelo: Depois de escolher o modelo adequado, é hora de treiná-lo com os dados históricos coletados. Isso envolve ajustar os parâmetros do modelo para que ele se ajuste às suas necessidades.
- Fazer previsões: Depois de treinar o modelo, é hora de fazer as previsões. Isso envolve utilizar os dados históricos e as informações sobre o modelo para prever a demanda futura.
- Monitorar e ajustar o modelo: Por fim, é importante monitorar o desempenho do modelo e fazer ajustes sempre que necessário. Isso envolve revisar os dados históricos, ajustar os parâmetros do modelo e refazer as previsões.
Como coletar dados históricos para utilizar modelos de previsão de demanda?
Se você chegou até aqui pôde entender que um ponto importante para a utilização dos modelos de previsão de demanda é a coleta dos dados históricos, porque eles serão responsáveis por treinar os modelos e fazer as previsões precisas.
Essa coleta pode ser feita por meio de várias fontes, incluindo vendas, estoque, dados demográficos e outros fatores relevantes.
Ao seguir o processo de coletar dados históricos, escolher o modelo adequado, treinar o modelo, fazer previsões e monitorar e ajustar o modelo, as empresas no varejo podem aproveitar ao máximo o potencial desta ferramenta para criar uma vantagem competitiva e ser capazes de responder às mudanças do mercado com agilidade e precisão.
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