Como ser mais assertivo na previsão de vendas com o Data Science?

Data Science é a descoberta de informações por meio de dados, como os tipos de produtos manufaturados ou vendidos pela sua empresa que devem receber mais investimentos ou determinar a demanda por eles em determinado intervalo de tempo.

Para fazer isso, o Data Science utiliza essas informações acumuladas por um empreendimento e cruza os dados até chegar a um resultado preciso da realidade do negócio.

Neste artigo, mostraremos como o Data Science faz para prever demandas e por que é uma boa ideia adotar esse recurso na sua organização. Boa leitura!

Como o Data Science funciona na previsão de vendas?

O Data Science utiliza uma série de modelos matemáticos para avaliar a previsão de demanda, ou seja, quantas pessoas estarão interessadas em seu produto em um determinado período.

Prever a demanda no varejo ou no atacado é importante porque indica o estoque a ser mantido em seus armazéns, o número de peças a serem produzidas e os fornecedores que devem ser contatados para repor os insumos fundamentais para indústria e varejo.

Você pode ser mais assertivo em análises de dados, se levar em consideração cálculos como:

Regressão linear simples

Um dos cálculos mais utilizados no Data Science é a regressão linear. Este modelo matemático associa duas variáveis, as dependentes e as independentes, para definir a relação entre elas.

Regressão linear é uma das maneiras mais simples de determinar o valor esperado ao considerar as variáveis como uma informação X e Y.

Diagramas de dispersão

Diagramas de dispersão são modelos de correlação e ferramentas qualitativas para avaliar causa e efeito. Eles representam, simultaneamente, valores para duas variáveis de um mesmo processo e mostram o que acontece quando qualquer uma delas é modificada. Assim, é possível compreender a exata relação entre elas.

Coeficiente de correlação linear de Peterson

O coeficiente de correlação desenvolvido por Peterson é uma análise descritiva do quanto duas medidas estão relacionadas. Ele pode estabelecer correlações positivas, negativas ou não determinar correlação nenhuma entre os dados. Serve para indicar o quanto dois fatores são relevantes para se tomar uma decisão.

Por que apostar em Data Science é uma boa ideia?

A partir do momento em que departamentos de vendas consideram os respostas obtidas por meio do Data Science, eles podem ver muitas vantagens. O relacionamento com fornecedores é otimizado, e parcerias ou trocas de informações entre quem vende e quem compra tornam-se possíveis.

Ademais, apostar em Data Science trará benefícios exclusivos para os negócios, dentre os quais podemos destacar:

  • maior eficiência na produção;
  • vantagem competitiva;
  • redução de riscos;
  • campanhas de marketing melhores para os produtos de uma marca;
  • mais satisfação para o cliente.

O que fazer para começar a utilizar ciência de dados no meu negócio?

Aplicar todos os modelos matemáticos mencionados até aqui é tarefa para especialistas. Afinal, eles têm conhecimento e experiência para apontar quais informações podem ser obtidas dos dados compilados pela empresa, além de realizar ajustes na coleta para o futuro.

Uma consultoria será capaz de apostar nos softwares de BI que trarão melhores resultados para o negócio. Fazer a implementação do Data Science sem a ajuda de profissionais no assunto pode resultar em dores de cabeça e na sobrecarga da sua equipe de TI. Por isso, contrate uma equipe dedicada ao assunto e comece a se beneficiar em pouco tempo.

Data Science é a análise precisa dos dados empresariais para apontar padrões, insights e modificações necessárias, que ampliarão a eficiência de uma estratégia empresarial. Tomar decisões baseadas em dados torna uma organização mais propensa a acertar e aumenta a eficiência de todos os seus colaboradores.

Gostou de observar o potencial do Data Science em tarefas como a previsão de vendas? Entre em contato com a Think Consulting imediatamente para traçar uma estratégia de dados completa para a sua empresa!

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