Utilizando análises preditivas para aprimorar o planejamento de promoções no varejo.

Desafio

Uma empresa de bens de consumo, com atuação em diferentes categorias de óleos comestíveis, enfrentava um mercado cada vez mais saturado de promoções. Com a dificuldade de distinguir as vendas promocionais das vendas regulares, a empresa tinha dificuldades para mensurar o real impacto de suas campanhas e identificar quais ações eram mais eficazes. Esse cenário limitava sua capacidade de planejar futuras promoções e negociar as condições das campanhas com seus clientes do varejo.

Solução

A LTPlabs desenvolveu uma abordagem analítica para conectar a avaliação de promoções anteriores ao planejamento de futuras campanhas.

O trabalho começou com a organização dos dados históricos de promoções em uma base de dados centralizada, reunindo as características e os resultados das ações realizadas. O monitoramento automatizado permitiu à empresa avaliar a eficácia das promoções e identificar padrões nos resultados.

Um motor preditivo baseado em machine learning foi utilizado para analisar dados históricos de vendas e promoções, considerando fatores como níveis de desconto, período de realização, contexto de mercado e ações da concorrência.

Em conjunto, essas funcionalidades permitiram identificar ações com desempenho abaixo do esperado, otimizar as promoções planejadas e avaliar oportunidades para aumentar a rentabilidade ou a participação de mercado.

Resultados

O projeto padronizou os dados promocionais e implementou dashboards intuitivos para monitorar os resultados de ações promocionais anteriores.

Isso permitiu à empresa identificar promoções com desempenho abaixo do esperado, aumentar em 50% a precisão das previsões de resultados promocionais (em comparação com o processo anterior, que utilizava promoções passadas semelhantes como referência para estimar o impacto) e tomar decisões de planejamento mais fundamentadas. Essas melhorias contribuíram para o aumento das vendas e da rentabilidade.