Previsão de esgotamento de estoque é um dos principais desafios atuais para a maioria das empresas de manufatura.
Os fabricantes dificilmente têm controle total sobre suas vendas. Os motores de previsão existentes têm limitações significativas devido a três motivos principais:
1.A complexidade de extrair data da maioria data (arquivos Excel, como planos de mídia, reportsem reports)
2. A incapacidade de prever vários efeitos que afetam as vendas finais (redes sociais, concorrência…)
3.A incapacidade de levar em conta efeitos específicos do setor (efeito dos compradores globais – setor de luxo, iniciativas governamentais ambientais – indústria automotiva…).
Artefact soluções data para ajudar as empresas em sua busca por uma previsão confiável de vendas.
Com base nas observações acima e graças ao nosso sólido conhecimento técnico em aprendizado de máquina e AI avançadas AI , desenvolvemos modelos de previsão de esgotamento de estoque altamente abrangentes e confiáveis, capazes de se adaptar aos efeitos imprevisíveis do mercado e às especificidades do setor.
Previsão do impacto das promoções nas vendas.
Fabricantes e varejistas compartilham o objetivo de estimular mais idas às lojas; por isso, as campanhas promocionais costumam ser direcionadas a esse objetivo mutuamente benéfico. As promoções oferecidas por varejistas e fabricantes apresentam uma estrutura complexa, que inclui componentes monetários e não monetários, bem como efeitos imediatos e de longo prazo.
Para otimizar a estratégia de promoções (quantidade, preço, momento, produto, etc.) e seu impacto nas vendas, é necessário saber avaliar o valor e o impacto dessas ações.
No entanto, as promoções têm um custo: seja a perda de vendas de produtos similares que, de outra forma, teriam sido comprados, seja a perda de receita decorrente da própria promoção. É imprescindível contar com uma avaliação clara e capaz de autoaprendizagem das promoções para acompanhar e otimizar seu uso, e Artefact capaz de construir esses modelos preditivos para melhorar as decisões promocionais.
Detecção de padrões e regularidades.
A detecção de padrões é um ramo fundamental da data . Consiste principalmente no reconhecimento de padrões e regularidades nos data compreender comportamentos específicos.
Identificar um problema no processo da sua cadeia de suprimentos, detectar operações fraudulentas ou revelar comportamentos suspeitos em uma multidão são casos de uso concretos e de alto valor. A metodologia Artefactfoi concebida para detectar esses comportamentos atípicos, evitando ao mesmo tempo a armadilha desse fenômeno de escassez.
Aproveitamos ao máximo data brutos disponíveis data data estruturados, data registros de operações, ou mesmo imagens e gravações de vídeo) antes das etapas de processamento e modelagem, a fim de identificar as anomalias desejadas.
