Ao preencher a lacuna entre a experiência técnica e comercial, foi possível adaptar a nova ferramenta de previsão.
Com acesso a vastos dados e ferramentas avançadas, o desafio da previsão está na configuração, adaptação e implantação. A utilização bem-sucedida de ferramentas de previsão exige mais do que apenas implementação — exige compreensão, personalização e superação do ceticismo para alcançar resultados significativos.
Para melhorar os resultados e aumentar a confiança, a abordagem se concentrou em três estruturas principais: aprimorar a interpretabilidade do sistema por meio de estruturas acionáveis, melhorar a precisão ao adaptar os recursos às necessidades do negócio e usar simulações para monitorar e comparar o desempenho ao longo do tempo.
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.
Atualmente, todas as empresas têm acesso a grandes conjuntos de informações e a um poder de processamento de alta capacidade. Simultaneamente, as ferramentas são amplamente difundidas e capazes de responder a vários propósitos em ambientes complexos. Especificamente para previsão, existem vários softwares preparados com vários algoritmos, métodos de pré-processamento e interface de usuário avançada — atualmente, o desafio de ter um módulo de previsão depende mais da confiabilidade, adaptabilidade e implantação.
Como resultado, a dificuldade recai sobre a configuração e adaptação aos requisitos de negócios. Mais importante do que conectar o plugue é saber como explorar e adaptar todos os módulos fornecidos. Diante de equipes céticas e resultados ruins, implantar com sucesso uma ferramenta de previsão bem estabelecida tem sido um desafio difícil.
Para melhorar os resultados e promover a confiança da equipe, a abordagem seguiu três estruturas principais:
Interpretabilidade do sistema — explore e traduza cada módulo e algoritmo de previsão chave em uma estrutura baseada em aplicativos focada em casos de uso acionáveis que ajudam o usuário a entender e analisar cada resultado.
Melhoria da precisão— aproveite e ajuste todos os recursos para que sejam personalizados de acordo com as necessidades do negócio (desative, adapte e desenvolva novos módulos). Posteriormente, adequar os parâmetros para cada conjunto de produtos.
Simulação e Monitorização — Use simulação avançada para comparar os KPIs de negócios entre o processo antigo e o novo e supervisionar cuidadosamente a precisão da previsão ao longo do tempo.
Para promover a confiança e a experiência nas equipes, usar módulos de simulação avançados e explicar os conceitos de cada módulo de previsão foram uma alavanca fundamental para o sucesso.
Consequentemente, um plano de implantação ambicioso foi conduzido de forma eficiente, com total apoio e conforto para cada equipe operacional.
Ao preencher a lacuna entre a experiência técnica e comercial, foi possível adaptar a nova ferramenta de previsão. Isso permite que o sistema seja mais responsivo às especificidades do negócio e ajustado às características de cada categoria de produto.
Além de ganhos em processos e interpretabilidade, os resultados mostraram uma melhoria de mais de 10 pontos percentuais na precisão e uma previsão mais estável em comparação com o design inicial.
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