Melhorando os preços reduzidos para produtos em fim de vida útil em eletrônicos de consumo
Usando o aprendizado de máquina para apoiar decisões de redução
Em resumo
Desafio
Um varejista de eletrônicos de consumo buscou otimizar os preços reduzidos de produtos em fim de vida útil, que antes dependiam da tomada de decisão manual e empírica. O processo existente ignorou os principais fatores, levando a ineficiências, possíveis erros e preconceitos. Para enfrentar esses desafios, o projeto teve como objetivo desenvolver um modelo analítico para preços de liberação, oferecendo um processo de tomada de decisão mais consistente, confiável e eficiente em termos de tempo, melhorando a visibilidade dos dados.
Solução
Um sistema de apoio à decisão personalizado foi desenvolvido para otimizar os preços reduzidos para produtos em fim de vida útil. Ele apresenta um modelo de aprendizado de máquina para prever variações de demanda com base em reduções de preços e um algoritmo de otimização que recomenda descontos alinhados às metas de margem e venda do varejista. A interface amigável do sistema permite que os gerentes de produto validem as recomendações e acessem os principais dados, garantindo uma tomada de decisão informada e estratégica.
Resultados
A ferramenta permitiu previsões precisas de vendas e respostas mais rápidas para itens em fim de vida útil, com mais de 90% das reduções recomendadas aceitas pelos gerentes. Isso levou a melhores taxas de venda sem comprometer as margens. Os gerentes de produto elogiaram unanimemente a ferramenta para aprimorar o gerenciamento do ciclo de vida e simplificar o processo de redução de preços.
Um varejista do setor de eletrônicos de consumo estava enfrentando um desafio no processo de redução de preços de produtos em fim de vida útil. As decisões foram tomadas empiricamente e, embora os critérios tenham sido definidos como orientação para os descontos a serem aplicados com base na média de vendas e estoque, a maioria dos preços foram definidos manualmente pois eles não levavam em conta muitos outros fatores, resultando em uma tarefa demorada que estava sujeita a erros ou preconceitos.
Eles sentiram, como resultado, o necessidade de um processo de tomada de decisão mais consistente e confiável, com maior eficiência de tempo e melhor visibilidade dos dados. O principal objetivo do projeto era desenvolver um modelo analítico para otimizar os preços de liberação de itens descontinuados e enfrente os desafios mencionados acima.
UM Foi desenvolvido um sistema de apoio à decisão personalizado para melhorar o processo de redução de preços de produtos em fim de vida útil. A solução se baseou na implementação e integração de vários componentes, incluindo um modelo de aprendizado de máquina para prever a variação na demanda causada por diferentes reduções de preço e uma otimização de preços de liquidação algoritmo para recomendar a redução ideal para ser aplicado em cada produto.
A recomendação de redução pode ser ajustada automaticamente de acordo com a estratégia e as prioridades do varejista, pois considera as metas de margem e venda estabelecidas pelos gerentes de produto.
Finalmente, o Sistema de Apoio à Decisão compreende um interface fácil de usar na qual os gerentes de produto validam as reduções recomendadas e tenha acesso a todas as informações relevantes necessárias para tomar as melhores decisões possíveis.
A nova ferramenta permitiu previsões precisas de vendas até o final de cada campanha e uma reação mais rápida aos itens em fim de vida útil. Em média, mais de 90% das reduções de preço recomendadas foram aceitas pelos gerentes. Como resultado, o a taxa de vendas aumentou em comparação com campanhas anteriores, sem comprometer as metas de margem
Todos os gerentes de produto concordaram que a nova ferramenta facilitou e melhorou o gerenciamento do ciclo de vida e tornou o processo de redução de preços muito mais eficiente.
