Análise preditiva com IA: como otimizar seu estoque de e-commerce

Descubra como a inteligência artificial pode ajudar você a prever a demanda de produtos e gerenciar seu armazém com eficiência.

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Sobre o autor: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

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O que é análise preditiva e por que ela é importante para seu comércio eletrônico?

A análise preditiva é o uso de técnicas de mineração de dados, estatística e inteligência artificial para analisar dados históricos e atuais e prever o comportamento futuro de clientes, mercados e processos. Para um negócio de comércio eletrônico, a análise preditiva pode ser uma ferramenta valiosa para otimizar o gerenciamento de estoque, determinar a quantidade e os tipos de produtos a estocar para atender à demanda.

Inventário ideal minimiza os custos de armazenamento e aquisição, evita rupturas de estoque e excesso de estoque, e maximiza vendas e lucros.

Como a análise preditiva funciona para gerenciamento de estoque

A análise preditiva depende de algoritmos de aprendizado de máquina que aprendem com dados passados e presentes para gerar previsões sobre vários aspectos da demanda, como volume, sazonalidade, segmentação, sensibilidade ao preço e promoções. Essas previsões podem ser usadas para calcular o nível de estoque ideal para cada produto com base em fatores como probabilidade de venda, custo de compra, margem de lucro, tempo de entrega, data de validade, etc. Além disso, a análise preditiva pode ajudar identificar os produtos mais rentáveis, tendências emergentes, oportunidades de vendas cruzadas e de upselling, e o estratégias de preços e marketing mais eficazes.

Vantagens da Análise Preditiva para o seu E-commerce

A análise preditiva pode trazer inúmeras vantagens para o seu e-commerce, incluindo:

1. Redução de custos de gestão de inventário evitando desperdícios, perdas, danos e obsolescência.
2. Aumentando vendas e lucros oferecendo os produtos certos na hora certa e no preço certo.
3. Melhorando a satisfação do cliente e fidelidade, garantindo a disponibilidade dos produtos desejados e entregas rápidas.
4. Otimizando decisões estratégicas com base em dados confiáveis e atualizados.

Implementando Análise Preditiva em seu E-commerce

Para implementar a análise preditiva no seu e-commerce, você precisa:

1. Tenha um plataforma de comércio eletrônico que permite coletar e integrar dados de diversas fontes como o site, as mídias sociais, o feedback do cliente, os fornecedores, os concorrentes, etc.
2. Use uma solução de análise preditiva que se adapta às suas necessidades, orçamento e nível de especialização. Escolha entre soluções em nuvem, no local ou híbridas, e soluções prontas ou personalizadas.
3. Definir metas e métricas para análise preditiva, monitorar resultados e desempenho.
4. Testar e validar previsões comparando-os com dados reais e expectativas dos clientes.
5. Agir com base em previsões adaptando estratégias de gestão de estoque, preços e marketing.

Além disso, ter um parceiro experiente em projetos de análise preditiva costuma ser uma vantagem competitiva. Tal um parceiro pode oferecer consultoria qualificada e personalizada, apoiando o cliente em todas as fases do projeto — desde a definição do problema e dos objetivos até selecionando as soluções mais adequadas para implementação e manutenção, garantindo qualidade, segurança e eficácia.

A análise preditiva requer verificação contínua do modelo para garantir que estejam atualizados, alinhados com a realidade e alinhados com os objetivos do negócio. Uma equipe dedicada pode monitorar o desempenho do modelo, detectar anomalias ou desvios e fazer os ajustes necessários para otimizar os resultados.

Por fim, um parceiro pode fornecer as habilidades necessárias para gerenciar e usar a solução de análise preditiva por meio de treinamento, assistência e transferência de conhecimento, tornando o cliente independente no gerenciamento do sistema para explorar totalmente o potencial da análise preditiva para seus negócios.

Um exemplo de caso de uso real

Agora, vamos apresentar o caso de uso da Modayola, uma plataforma online multimarcas que oferece roupas e acessórios de alta qualidade.

Antes de descrever os benefícios e resultados da Modayola, é essencial observar que Modayola é um nome fictício usado para preservar a privacidade da empresa, com um acordo de confidencialidade (NDA) em vigor para proteger a vantagem competitiva derivada do investimento em análise preditiva.

Modayola enfrentou o desafio de gerir um catálogo extenso e diversificado com milhares de produtos de vários fornecedores. Além disso, teve que considerar as preferências e comportamentos de compra sempre mutáveis e heterogêneos de seus clientes.

Para enfrentar este desafio, Modayola recorreu a Alpenite, uma empresa dentro do Grupo Arsenalia especializada em IA aplicada ao setor de e-commerce. A ideia da Alpenite para a Fashionista era criar um sistema preditivo integrado ao e-commerce e ao ERP da empresa, utilizando inteligência artificial para antecipar a demanda e a oferta de cada produto, agilizando o processo de compra de vários fornecedores.

O projeto se desenrolou em várias fases.

1. Inicialmente, a Alpenite estudou o processo e coletou e analisou dados históricos e atuais da Modayola relacionados a vendas, estoque, custos, fornecedores, clientes, feedback e campanhas de marketing.
2. Em seguida, a Alpenite construiu e treinou modelos preditivos usando técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para gerar previsões precisas e confiáveis para vários aspectos dos negócios da Fashionista.
3. Por fim, a Alpenite integrou os modelos preditivos ao ERP da Modayola, criando painéis interativos e alertas automáticos para facilitar a tomada de decisões e ações.

A análise preditiva trouxe benefícios significativos para a Modayola. Após o primeiro ano, a receita online aumentou em aproximadamente 20%, enquanto a margem de lucro aumentou em 10%. Ela foi capaz de reduzir o desperdício e o excesso de estoque, otimizar a colaboração com fornecedores e também responder com mais precisão às necessidades do cliente.

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