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de precisão das previsões
SHAiPE: o framework da LTPlabs
Defina as decisões
Definir o âmbito do planeamento da procura
SKU, canal, geografia, horizonte temporal
Clarificar o nível de decisão
estratégico, tático, operacional
Definir o objetivo das previsões
MAPE, viés
Identifique o que realmente importa
Identificar os principais fatores da procura
promoções, sazonalidade, preço, incentivos da força de vendas, fatores externos
Definir a hierarquia e a granularidade das previsões
produto, segmento, mercado
Alinhar as métricas de sucesso
precisão, viés, impacto no nível de serviço
Potencie com IA
Desenvolver modelos causais e de Machine Learning para captar padrões de procura, incorporando contexto de negócio adicional e fatores externos
- DadosProcura históricaFatores que influenciam a procuraTendências e sazonalidadeFatores externosModelo de IAOutputsProcura previstaAnálise de cenáriosDesempenho do modeloAlertas comerciais
Gerar previsões de referência e previsões da procura baseadas em cenários
Promover atualizações contínuas com novos dados à medida que ficam disponíveis
Identificar previsões que requerem validação pela equipa comercial
Prototipe a solução
Implementar um piloto em produtos ou mercados selecionados e comparar o desempenho de todas as previsões geradas por IA com as previsões atuais
Envolver as equipas comerciais e de planeamento da procura para testar o novo processo
Escale com confiança
Integrar a solução nos processos de planeamento e S&OP
Implementar ferramentas para validação dinâmica e ajuste das previsões
Formar as equipas e incorporar os planos de procura nas rotinas de decisão
Monitorizar continuamente o desempenho e melhorar os modelos de IA
Em síntese
O impacto no seu negócio
Melhoria da precisão das previsões e redução do viés
Melhor antecipação da variabilidade da procura e das mudanças de mercado
Melhoria dos níveis de serviço através de melhores inputs para o planeamento
Redução de ruturas de stock e de excesso de inventário
Ciclos de planeamento mais rápidos e mais ágeis
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