Planejamento de demanda
Desenvolvimento de uma base histórica de vendas, livre de exceções e eventos.
Nova abordagem de planejamento de demanda
Linha de base
Desenvolvimento de uma base histórica de vendas, livre de exceções e eventos
Consolidação de dados de eventos, em formato padronizado e replicável, para que possam ser aproveitados na fase de geração
Geração
Definição do horizonte de previsão (curto versus longo prazo)
Introdução de métodos automáticos, reduzindo o esforço manual e aumentando a robustez
Modelos de séries temporais combinados com modelos causais (aprendizado de máquina), compreendendo tendências históricas junto com entradas de eventos, permitindo previsões de vendas mais precisas
Validação
Implementação de uma estratégia para validar todas as previsões geradas, destacando previsões com baixa precisão ou que se desviam da meta
Análise do histórico de vendas e previsões de produtos similares (marca, embalagem,...) para aprimorar o processo de validação
Monitoramento
Definição de métricas de precisão, transversais a toda a organização
Painel de monitoramento com visualizações personalizadas de acordo com as necessidades das partes interessadas, permitindo diferentes tipos de análises
Identificação de metas de KPI para avaliar oportunidades de melhoria
Aumente a previsão
Geração
Modelos de séries temporais
O modelo de previsão usa análises de séries temporais que são capazes de capturar tendências e sazonalidades (por exemplo, vários modelos de suavização exponencial e modelos autorregressivos e de média móvel).
Agregação
Diferentes níveis de agregação são automaticamente testados e avaliados no histórico, ou seja, a hierarquia do produto e do canal de vendas.
Modelos causais
O modelo aumentará ainda mais a confiabilidade aplicando modelos causais (por exemplo, aprendizado de máquina) para relacionar tendências e sazonalidade a variáveis exógenas, incluindo informações sobre eventos e outros dados.
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