Caso de uso: Planejamento tático

Obtenha previsões de demanda altamente precisas que são coerentes com os resultados de previsão de alto nível

Você provavelmente já percebeu que a simples agregação de suas previsões de grupos de produtos não fornecerá os mesmos números da previsão total, resultando em vendas totais previstas que não correspondem aos números em nível de produto.

Com a previsão hierárquica implementada, você pode reconciliar todas as previsões em sua hierarquia de previsões e melhorar a precisão em todos os níveis.

“Usar o Indicio nos ajudou a produzir
previsões precisas em um
fração de tempo.”

Alexander Noren, a customer that used Indicio

Alexander Norén

Chefe de análise
Skanska

Melhore a precisão de sua previsão, mesmo no nível granular

A precisão das previsões geralmente pode ser prejudicada ao fazer previsões em vários níveis, como grupos de produtos e regiões, pois a volatilidade tende a aumentar com a granularidade.

Simplesmente resumir essas previsões de baixo para cima também agregaria o erro.

Ao aplicar a reconciliação ideal de previsões, suas previsões são ajustadas usando um método que as pondera com base em sua precisão histórica,

Isso melhora a precisão em todos os níveis de previsão.

Obtenha informações sobre a trajetória dos preços e os principais fatores de demanda

Muitos planejadores de demanda usam somente modelos univariados ao fazer previsões. No entanto, você corre o risco de perder a oportunidade de descobrir e incorporar os principais indicadores em sua previsão agregada.

Ao levar em consideração os fatores macroeconômicos, você tem uma noção mais forte de quais variáveis externas estão impactando a demanda,

Como você pode identificar seus principais fatores de demanda? O Indicio calcula e classifica cada variável explicativa de acordo com sua causalidade com sua principal variável de interesse, usando correlação parcial e regularização de laço.

Identifique seus impulsionadores de mercado de forma precisa e independente

Muitas equipes de planejamento de demanda dependem da contribuição de vendas para obter informações sobre o ambiente de mercado.

No entanto, essas equipes perceberam que as informações fornecidas pelas vendas geralmente são tendenciosas.

Ao usar modelos multivariados em sua previsão, você pode aplicar uma abordagem baseada em dados para capturar e incorporar a dinâmica do mercado em suas previsões.

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