Com base no histórico de vendas e em fatores externos como sazonalidade e tendências de mercado, um modelo de inteligência artificial prevê quanto você vai vender nos próximos dias ou meses. Você compra o estoque certo, na quantidade certa, e para de perder venda por falta de produto ou jogar dinheiro fora com excesso.
Exemplos representativos de contextos em que este serviço muda o resultado da operação. Cada projeto real é desenhado a partir da realidade do cliente.
Cenário
Ruptura constante em SKUs de alta rotação nos fins de semana. Excesso em SKUs sazonais fora de temporada. Decisão de compra era no feeling do comprador.
Resultado
Previsão semanal por SKU/PDV considerando clima, calendário e histórico. Ruptura caiu 40%, capital parado em estoque caiu 25%.
Cenário
Cada gerente definia a produção pela intuição. Sobrava pão de forma, faltava sonho, e ninguém sabia direito o motivo.
Resultado
Modelo diário por loja/item considerando dia da semana, feriados, clima. Desperdício caiu 32% e falta de item em vitrine caiu quase a zero.
Cenário
Alocação de estoque para Black Friday e Dia das Mães era baseada no ano anterior. Sempre sobrava do que não vendia e faltava do que bombou.
Resultado
Modelo prevê 90 dias por SKU considerando tendências de busca e comportamento recente. Giro de estoque melhorou; menor markdown na coleção seguinte.
Empresas que já colocaram esta solução para rodar no dia a dia.
Cada projeto começa com uma conversa curta para entender o contexto, o gargalo real e o resultado esperado.
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