São necessários apenas 2 minutos para analisar a localização de uma nova loja.
Para criar confiança e experiência, simulações avançadas e explicações claras dos módulos de previsão foram essenciais. Um plano de implantação ambicioso, com forte apoio às equipes operacionais, garantiu a adaptação bem-sucedida da ferramenta. O sistema se tornou mais responsivo às necessidades de negócios, com mais de 10 pontos percentuais de melhoria na precisão e uma previsão mais estável em comparação com o design inicial.
O processo começou com a estimativa do tamanho total do mercado, integrando várias fontes de dados, como relatórios externos, estatísticas demográficas e conjuntos de dados brutos (por exemplo, usando anúncios do Airbnb para avaliar o impacto do turismo em áreas urbanas). Isso garantiu altos detalhes geográficos, mantendo a precisão.
Depois disso, um aplicativo interativo foi desenvolvido, permitindo que os usuários avaliem o desempenho futuro da loja com base em características específicas, como localização, tamanho da loja e marca. O aplicativo apresenta um modelo de aprendizado de máquina que prevê as vendas da loja analisando o cenário competitivo e estimando a participação de mercado da loja em sua área de influência.
A solução melhorou a precisão da previsão de vendas em 15% e reduziu o tempo de análise de uma nova loja de 5 a 10 dias para apenas 1 a 2 minutos. Com previsões mais rápidas e precisas, a equipe pôde se concentrar apenas nos locais mais promissores. Vários cenários de validação demonstraram a robustez da solução, tornando-a uma ferramenta fundamental na estratégia de expansão do cliente de varejo.
Mudanças no comportamento do consumidor levaram os varejistas a buscar níveis mais altos de proximidade com o cliente, aumentando o número de lojas e se concentrando em formatos de conveniência. Essa mudança de foco exige maior agilidade ao analisar possíveis novas localizações de lojas.
Este projeto teve como objetivo melhorar a precisão de um varejista ao prever o potencial de vendas de determinadas lojas, além de aumentar a velocidade com que essas previsões são geradas. O objetivo era encontrar os locais de maior valor para as futuras lojas do varejista.
Começamos estimando o tamanho total do mercado em combinando diferentes fontes de dados, como relatórios externos, estatísticas demográficas e conjuntos de dados brutos (por exemplo, usando Airbnbpara traçar o impacto do turismo nas principais áreas urbanas). Isso nos permitiu ter um nível notável de detalhes geográficos sem perder a precisão.
Posteriormente, construímos um aplicativo interativo que possibilita ao usuário estudar o desempenho de futuras lojas, considerando características específicas da loja, como localização exata, tamanho da loja e marca da loja.
Esta ferramenta tem um modelo de aprendizado de máquina embutido que prevê as vendas da loja observando o cenário competitivo e estimando a participação de mercado da loja em sua área de influência.
A solução desenvolvida permitiu ao cliente aumentar a precisão da previsão de vendas em 15% e diminuir o tempo necessário para analisar uma nova loja de 5 a 10 dias para 1 a 2 minutos.
Como uma previsão sólida poderia ser entregue com muito mais rapidez, o foco da equipe mudou apenas para locais promissores. Vários cenários de validação foram testados para provar a robustez da solução, o que permitiu que ela se tornasse uma peça central neste cliente de varejoprocesso de expansão da.
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