Quando olhar o passado não basta: previsão de vendas e demanda, risco de churn e clientes esfriando, efeito real de promoção. Modelos com premissas explícitas, não caixa-preta.
Forecast com sazonalidade e intervalo de confiança, pra planejar compra, estoque e meta com antecedência.
Clientes esfriando detectados antes de sumirem, pra o time agir enquanto ainda dá tempo.
Quem compra sempre, quem vale ouro e quem precisa de atenção, com o valor de cada segmento calculado.
O que a promoção gerou de venda nova e o que só adiantou venda que já aconteceria, separados.
Ponto de pedido e cobertura calculados por item, pra reduzir ruptura sem encher o depósito.
Desvios fora do padrão detectados cedo, com a investigação da causa provável junto do alerta.
Previsão de vendas, risco de churn, efeito de promoção e estoque: modelos construídos sobre os seus dados reais, com premissas explícitas e erro medido, nunca caixa-preta.
Falar sobre esse serviçoO que costuma acontecer quando compra, retenção e promoção são decididas só pela intuição, e como a previsão muda cada uma.
Estoque e metas definidos por intuição ou pela média do ano passado, sem considerar sazonalidade nem tendência.
A falta de compra só é percebida meses depois, quando reconquistar custa muito mais caro do que reter.
Desconto dado pra todo mundo, sem saber se gerou venda nova ou só corroeu a margem do que já venderia.
Você não precisa de um time de ciência de dados. Basta sentir que as decisões de amanhã estão sendo tomadas só com os números de ontem.
Previsão de demanda por item pra compra deixar de ser aposta.
Alertas de desvio e risco detectam a mudança de padrão enquanto ainda dá pra reagir.
Segmentação por comportamento real de compra, pra cada campanha falar com quem importa.
Projeção construída sobre os seus dados, com cenários e premissas escritas.
Quatro etapas, cada uma com uma entrega clara pra você acompanhar.
Definimos a decisão que o modelo vai apoiar e avaliamos se o histórico de dados existente sustenta uma previsão honesta.
Modelo bom começa com uma pergunta clara e dado suficiente. Se o seu histórico ainda não sustenta uma previsão confiável, a gente fala isso de cara e começa organizando a base, em vez de entregar um número bonito que não se sustenta.
Construímos o modelo sobre os seus dados reais, com cada premissa escrita e validada com quem conhece o negócio.
Nada de caixa-preta: você sabe o que o modelo considera, o que ele ignora e onde ele tende a errar. As premissas são combinadas com o seu time, porque quem vive o negócio reconhece quando algo não faz sentido.
Antes de qualquer decisão usar o modelo, testamos as previsões contra períodos passados que o modelo nunca viu.
A gente mede quanto o modelo erra e mostra isso a você antes de qualquer decisão depender dele. Se ele não for melhor que o seu método atual, você fica sabendo, e a gente ajusta ou recomeça, em vez de empurrar.
O modelo entra na rotina: previsões atualizadas com os dados novos, monitoramento de desvio e ajuste quando o negócio muda.
Modelo não é entrega única: o negócio muda e a previsão precisa acompanhar. O desempenho fica monitorado, e quando o padrão dos dados muda, o modelo é ajustado, com tudo documentado pra você nunca depender da gente pra entender o que roda.
Depende da pergunta: prever demanda com sazonalidade pede idealmente dois ciclos (por exemplo, dois anos), enquanto segmentar clientes por comportamento pode funcionar com bem menos. Avaliamos o seu histórico na conversa inicial e dizemos com franqueza o que dá pra fazer com o que existe.
Não, e desconfie de quem prometer isso. Toda previsão tem erro, e o nosso trabalho é medir esse erro, mostrar a você e garantir que mesmo assim a decisão fica melhor do que no achismo. O intervalo de confiança faz parte da entrega, não é letra miúda.
Em geral não: previsão de demanda e score de risco usam modelos estatísticos e de machine learning clássicos, que são mais precisos e auditáveis pra esse tipo de problema. A IA generativa entra em volta (explicando o resultado, escrevendo o resumo executivo), não no cálculo da previsão.
Ajuda muito, e muitas vezes o projeto começa por aí: modelo construído sobre dado bagunçado erra mais. Se a base ainda não sustenta, começamos pela organização (o serviço de Engenharia de Dados) e o modelo vem na sequência.
Python e SQL sobre a sua base de dados (PostgreSQL, BigQuery ou similar), com o resultado chegando onde você já olha: no dashboard (Power BI, Metabase), por e-mail ou por WhatsApp. Sem plataforma proprietária nem lock-in.
Conte qual decisão você queria antecipar: compra, retenção, meta, promoção. A gente avalia se o seu histórico sustenta um modelo honesto e envia uma proposta por escrito com escopo, prazo e investimento fechados.
