Análise de dados para previsão de demanda: Modelando o Futuro

 

A previsão de demanda é algo crítico para empresas no mundo inteiro e em todas as indústrias, como manufatura, bens de consumo, varejo, farmacêutica, automotiva, eletrônicos e finanças, entre outros.

Sua função é crítica porque não apenas diminui ineficiências no supply chain, como afeta todas as partes da empresa. A previsão de demanda, por exemplo, determina a quantidade de matéria-prima a ser comprada, a quantidade de produtos a ser produzida, o número de produtos a ser entregue, o número de pessoas a se contratar ou o número de plantas a se construir.

 

ESTIMATIVAS

A análise preditiva permite não apenas estimar a demanda, mas também entender o que impulsiona as vendas e como os clientes provavelmente se comportarão sob certas condições.

Já a previsão de demanda é a estimativa de uma provável demanda futura de um produto ou serviço, enquanto o planejamento da demanda é um processo mais amplo que começa com a previsão, mas não se limita apenas a ele.

MAIOR PRECISÃO

Chegar o mais próximo possível da realidade é a chave para melhorar a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. Mas, como alcançar a maior precisão possível? É aí que entram a previsão estatística tradicional e os algoritmos de aprendizado de máquina.

A previsão estatística tradicional é a abordagem mais popular para prever as vendas. As soluções de planejamento de demanda, baseadas em técnicas estatísticas, se integram perfeitamente ao Excel e aos sistemas existentes de Enterprise Resource Planning (ERP), sem a necessidade de conhecimento técnico adicional. Os sistemas consideram a sazonalidade e as tendências do mercado e a partir disso aplicam vários métodos para ajustar os resultados.

ABORDAGEM AMPLA

Para ajudar a descobrir o que pode acontecer no futuro, o software de análise preditiva executa o seguinte conjunto de operações:

 

  • Agrega os dados históricos de diferentes fontes, incluindo sistemas de ERP e Customer Relationship Management (CRM).
  • Faz a limpeza e tratamento dos dados.
  • Determina qual algoritmo de previsão se adapta melhor ao produto.
  • Constrói modelos preditivos para identificar resultados prováveis ​​e descobrir relações entre vários fatores.

 

As ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas combinem informações da empresa com importantes indicadores econômicos, eventos promocionais, mudanças climáticas e outros fatores que afetam as preferências do cliente e as decisões de compra. Facilita a identificação de novas oportunidades de mercado e gera insights mais granulares sobre a demanda futura.

 

DESAFIO

A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora. Porém, com a adoção de ferramentas de análise preditiva, pode-se reduzir a lacuna entre antecipação e realidade. Contudo, por mais inteligente que seja a solução de previsão, as principais decisões ainda estão no capital humano.

Os especialistas do setor precisam definir quais fatores devem ser considerados em seus modelos preditivos. A lógica humana ainda é necessária para avaliar a relevância dos resultados produzidos pelos modelos preditivos e para extrair os insights obtidos pelos sistemas.

Aproveitando o que a inteligência artificial e a humana oferecem, podemos visualizar e planejar um futuro melhor para o nosso negócio.

 

Rogério Rocha, Data Scientist

por Stefanini Scala

Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos

Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.

Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você  faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.

A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.

Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É  preciso ter  modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.

IBM SPSS

A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.

Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.

Saiba mais aqui.

por Stefanini Scala

Análise preditiva: quer saber quanto tempo um paciente ficará internado?

Na área de saúde, há questões fundamentais que impactam no planejamento e consequentemente, num melhor atendimento. Impactam também na gestão hospitalar, mas nem sempre temos resposta para essas questões.

Eis algumas:

• É possível estabelecer quanto tempo um paciente ficará internado na UTI?
• Quais pacientes têm maior risco de contrair uma infecção hospitalar?
• Entre os pacientes que tiveram alta da UTI e vão para o quarto, quais têm risco de morte?

As respostas a essas perguntas permitem tomar ações antecipadamente, melhorando o índice de assepsia ou estendendo o tempo de permanência na UTI, entre outras ações. E é possível fornecê-las com os conhecimentos estatísticos da análise preditiva e a plataforma IBM SPSS, que permite elaborar modelos estatísticos.

DATA SCIENCE E DATA MINING na Gestão Hospitalar

Nossa metodologia envolve, num primeiro passo, o entendimento da realidade do cliente. Depois, nos debruçamos no estudo dos dados existentes e que tenham sido coletados ao longo de dois ou mais anos.

A partir desse estudo, nossos especialistas em estatística definem modelos que alimentarão a plataforma IBM SPSS, de Data Science e Data Mining. Com a plataforma alimentada e gerando relatórios, o próprio cliente pode operar e buscar as respostas de que precisa para melhorar a gestão. Esse é um modelo válido para a gestão hospitalar, mas também para qualquer outro tipo de negócio.

Saiba mais sobre nossa experiência com a solução de análise preditiva e a gestão hospitalar. Clique aqui.

por Stefanini Scala

Quer detectar e prevenir fraudes? Nós podemos ajudar

Recente pesquisa feita pela Delloite e pelo Instituto dos Auditores Internos do Brasil, mostrou que o risco de fraude está entre as maiores preocupações dos auditores brasileiros.  E esse tema tem demandando esforços crescentes entre as empresas, que buscam meios de reduzir riscos. Segundo o levantamento, a prevenção e detecção de fraudes é considerada importante para 63% dos auditores.
A Stefanini Scala está sintonizada com essa demanda e tem uma solução que pode ajudar a reduzir riscos de fraude em empresas. Como funciona?
A ideia aqui é entender o negócio do cliente, analisar milhões de dados, cruzando variáveis de forma a gerar regras que alimentarão o sistema. Esse trabalho leva a médias e comportamentos padrão, gerando alertas para aqueles casos que não se encaixam em grupo algum.
Nosso Módulo de Detecção de Fraude e Prevenção pode ajudar a sua empresa a identificar comportamentos atípicos. Para um cliente da área de saúde, por exemplo, detectamos desvios em pedidos de exames de análises clínicas e apontamos quais clínicas estavam fazendo exames desnecessários.
Para uma empresa de cartões de crédito, cruzamos informações de cartões clonados, buscando pontos em comum entre eles, até chegar ao estabelecimento onde o roubo dos dados ocorreu. Às vezes, nem o dono do estabelecimento sabe do evento, pois os dados podem ser roubados via bluetooth ou por um funcionário mal intencionado.
Para um cliente da área de distribuição de energia elétrica, analisamos o valor pago pelo consumidor comparando-o com o de residências vizinhas, entre outros dados. Em 80% das vezes em que o modelo apontou indício de fraude, a fraude existia de fato.

Fraudes estão por todo lado. Como detectá-las na internet?

Na internet e nas compras online também é possível detectar fraudes com a mesma receita de bolo: estabelecendo modelos estatísticos, fazendo a análise de dados e traçando comportamentos padrão. Num site de compras, por exemplo, podemos analisar dezenas de variáveis como o tempo que o internauta levou para estudar um produto e comprá-lo ou se o endereço de entrega difere do endereço do cartão de crédito. Alertas para casos fora do padrão são emitidos e esses casos podem ser analisados antes que o produto seja entregue.
Nossas soluções, que têm como base a plataforma IBM SPSS, contam com plug-ins de conexão com mídias sociais e são capazes de buscar informações relevantes nessas mídias. Numa base de inadimplentes, por exemplo, quem tem mais chance de pagar? Aquela pessoa que postou nas redes sociais que comprou um carro novo?
Também plug-ins de áudio podem ser usados. No caso de uma seguradora, foram usados em conversas telefônicas. Numa frase como “Meu carro foi roubado”, foi possível analisar o tom de voz e identificar se a pessoa estava mentindo. Ou se o que ela falou coincidia com o boletim de ocorrência.
Deu para perceber que, se o seu problema é minimizar os riscos de fraude, nós temos a solução. Saiba mais aqui.

por Stefanini Scala

Next Best Offer, Upsale, Cross Sale: antecipe os resultados das ações de marketing

Três ações de marketing que são fáceis de entender, mas difíceis de executar, se você não souber como: Next Best Offer, Cross Sale e Upsale.
No primeiro caso, Next Best Offer refere-se à  “próxima melhor oferta”, ou seja, qual produto o  consumidor estará propenso a comprar  naquele momento. No Cross Sale, estamos falando de vendas relacionadas, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B". Já o Upsale trata de uma venda adicional àquela que a pessoa está comprando naquele momento, algo que pode incrementar o faturamento e elevar o tíquete médio.

Exemplos de ações de marketing

Ao longo dos últimos anos, temos desenvolvido com sucesso modelos estatísticos capazes de ajudar empresas a definir qual é a Next Best Offer ou o produto ideal para um Upsale e quais os produtos que se correlacionam no Cross Sale. Se você tem dados estatísticos de vendas dos últimos dois anos ou mais, nós podemos ajudar na análise preditiva, que trará as respostas.
Fizemos isso com um cliente da indústria de perfumaria. Ao iniciar o projeto, estudamos o perfil de consumo de um grupo de consumidores pré-definido. Analisamos milhares de dados, criamos categorias de produtos e fizemos a correlação entre eles (quem comprou A, comprou também B), gerando 120 regras diferentes.
Descobrimos por exemplo que, entre os consumidores de um determinado sabonete, 65% compraram também um certo perfume. O resultado da amostragem levou a uma ação de marketing para os demais consumidores e a todos que compraram aquele sabonete foi ofertado o perfume.
Conclusão: as vendas do perfume triplicaram e a empresa se animou a criar novas ofertas, usando mais regras criadas através da análise preditiva.
A metodologia envolve muito know how das equipes de profissionais estatísticos da Stefanini Scala e também a solução de software IBM SPSS, que permite a análise preditiva, data mining e correlações de milhares de dados. Muitas áreas podem se beneficiar: indústria, varejo, setor financeiro, de seguros e a área de marketing em geral.

Com o IBM SPSS e nossos modelos estatísticos, é possível realizar:

• Previsão orçamentária (forecast) com base na situação financeira da empresa em um determinado período.
• Projeção de vendas para os próximos meses.
• Market Basket Analysis – Quer montar uma cesta e precisa definir quais os produtos com mais chance de venda? Tem uma indústria e quer montar um combo para oferecer aos revendedores? Fácil.
• Mensuração de ações de marketing, para definir quais deram certo e quais foram os resultados. Assim, você sabe que, se não fizer nada, venderá X. Mas se fizer uma promoção, venderá Y vezes X.
• Next Best Offer – O que oferecer ao cliente, naquele momento? Se você tem uma base de dados, vamos analisá-la e estudar perfis de compra e determinar qual produto o cliente tem maior propensão a comprar naquele momento.
• Correlação de produtos x estação do ano (algo importante para o ramo vestuário).
• Cross Sale – Determine os produtos que têm correlação de compra, do tipo “quem comprou o produto A compra também o B”.
• Upsale – Encontre os produtos certos para uma venda adicional, segundo o perfil do consumidor.
• Quais clientes estão prestes a mudar para a concorrência? Saiba antes que seja tarde demais.
Como você pode ver, a lista do que é possível fazer com modelos estatísticos e soluções IBM SPSS é bem extensa. Nós podemos ajudá-lo a incrementar o faturamento e a melhorar seu relacionamento com o cliente.
Saiba mais aqui.

por Stefanini Scala

Com a análise preditiva, é possível prever o futuro. E isso é Ciência de Dados

Um cliente será bom pagador? Um aluno ficará matriculado até o final do curso? Uma pessoa tem perfil para comprar um determinado produto? Qual a projeção de vendas para os próximos seis meses? Você não precisa de bola de cristal para responder questões como essas. A ciência de dados (data science) pode ajudá-lo.

Antecipar respostas é possível quando se tem dados históricos, conhecimento estatístico, experiência e um bom software em mãos, capaz de fazer o trabalho pesado de cálculo e cruzamento de informações. Conhecida por análise preditiva, essa área do conhecimento permite às empresas um melhor planejamento e a tomada de decisões mais precisas, mesmo em cenários nebulosos e num mundo em constante transformação. A análise preditiva não se debruça apenas em dados passados, como ocorre com a área e os softwares de BI, mas utiliza também modelos estatísticos para projetar o futuro.

O que dá para fazer com Data Science

Na Stefanini Scala, nossos especialistas criam modelos estatísticos com o suporte do IBM SPSS, que inclui SVM – Support Vector Machine, modelador capaz de mapear e categorizar dados através de funções matemáticas. Parece complicado, mas o que importa é que podemos ajudá-lo a fazer:

  • Forecast – antecipando o desempenho financeiro dos meses a seguir;
  • Previsão de demanda, para melhor planejamento;
  • Previsão orçamentária, para garantir a saúde financeira da empresa;
  • Previsão de estoques, pois ninguém quer errar nesse ponto nevrálgico;
  • Previsão de desempenho de campanhas de marketing, cujos resultados parecem impossíveis de serem antecipados;
  • Detecção de risco de fraude, sejam elas em seguradoras, no varejo online etc;
  • Manutenção preditiva de equipamentos, antecipando quais equipamentos sofrerão pane;
  • Previsões estatísticas variadas, como o tempo em que uma pessoa ficará internada na UTI ou qual a melhor oferta de produto para um determinado grupo de consumidores.
  • Ciclo de vida do cliente.

EXEMPLOS

Todo o trabalho da Stefanini Scala começa com o entendimento do negócio. Depois, estudamos quais dados são necessários e quais estão disponíveis em databases até chegar a modelos estatísticos a serem implementados.

Para definir o ciclo de vida do cliente, por exemplo, estudamos perfis de clientes e as ações de marketing capazes de mantê-los ativos pelo maior tempo possível, sem que migrem para a concorrência. Se conhecemos o cliente, podemos oferecer um determinado produto, um crédito, um investimento, montar uma oferta. Podemos fazer com que consumam mais.

A área de telecomunicações, por exemplo, sofre com a migração de clientes para a concorrência. O trabalho de análise preditiva, nesse caso, inclui pontuar os clientes de forma que, quanto maior for a pontuação, maior a chance de perder aquele cliente num determinado período de tempo (churn rate ou taxa de evasão de clientes). Monitorar o churn rate é fundamental pois significa ter a oportunidade de criar ofertas especiais capazes de reverter o cenário de perda.

A análise preditiva pode, também, determinar quais são os clientes ouro, prata ou bronze, com base no potencial futuro de compra. E pode definir quais produtos cada grupo está propenso a comprar. Imaginou o tanto que é possível fazer?

Todas as áreas, sejam Indústria, Varejo, Saúde, Educação, podem se beneficiar. E na Stefanini Scala temos uma equipe especializada, pronta para ajudá-lo.

Saiba mais aqui.

por Stefanini Scala