Estudo de caso

Como um varejista líder aumentou a precisão de suas previsões de mercado em 42% e otimizou a tomada de decisões baseada em dados

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Seus desafios

Aloque recursos de forma eficiente

Como fabricantes no mercado de bens de consumo, eles precisavam determinar os principais fatores que orientariam suas estratégias de mercado e planejamento de produção para as categorias de produtos e regiões. A incapacidade de prever a demanda com precisão e a falta de clareza sobre o impacto dos fatores macroeconômicos significavam que eles precisavam de visibilidade total sobre a alocação de recursos. Isso gerou custos desnecessários e possível perda de receita. Isso também foi necessário para ajudá-los a descobrir os principais fatores de demanda por produto e região em um ritmo mais rápido para se manterem competitivos.

Identifique os fatores externos da demanda

Atualmente usando uma abordagem de baixo para cima, seu método de previsão estava limitado a um modelo de previsão univariado simples. Isso introduziu um problema crucial que afetou a precisão da previsão. Os riscos associados à aplicação apenas de modelos de previsão univariados significavam que eles estavam perdendo a oportunidade de aplicar os principais indicadores à sua previsão agregada, já que os modelos de previsão univariados não permitem isso.

Principais resultados

Capacidade de otimizar o desempenho de vendas com previsões validadas pelo mercado

A organização agora conseguiu otimizar seu desempenho de vendas com previsões que foram validadas por dados macroeconômicos e de mercado. Isso significava que eles poderiam ter visibilidade sobre a importância de cada fator de mercado e uma visão geral de seu impacto em suas projeções de negócios. Eles tiveram a possibilidade de rastreá-los continuamente à medida que a atividade econômica e do consumidor muda.

Identificou fatores preditivos de mercado em nível de grupo de produtos e região

Depois de identificar seus principais indicadores e demanda, eles agora podem considerar os desenvolvimentos econômicos e o ciclo de negócios que afetam um grupo de produtos específico. Agora, o varejista conseguiu criar previsões com facilidade para cada grupo de produtos e região. Com os modelos construídos, basta uma rápida atualização mensal, tornando o processo repetível, economizando um tempo valioso.

42% de melhoria na precisão da previsão

Ao implementar as melhores práticas em todos os estágios do processo de previsão, o varejista obteve uma melhoria de dois dígitos na precisão das previsões do MAPE.

A incapacidade de prever a demanda com precisão e a falta de clareza sobre o impacto dos fatores macroeconômicos significavam que eles precisavam de visibilidade total sobre a alocação de recursos.

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