Sempre no radar dos negócios, Data Science é uma tendência que só cresce no mercado por explorar os dados que as empresas possuem a fim de testar hipóteses e obter respostas e insights capazes de auxiliar as mais diversas áreas, desde a otimização de processos, reduzir perdas, aumentar a lucratividade até a predição de eventos futuros, para, por exemplo, tomar melhores decisões de quanto investir em trade marketing, ou seja na venda de produtos em promoção nos pontos de venda.

Pilha de cubos com desenhos de carrinhos de vendas e gráfico

Porém, apesar de trazer resultados estratégicos, o que se observa é que grande parte das companhias não tem tido avanços no uso da solução para além do experimental. Isso acontece porque para construir modelos que avancem nesta frente, não é simplesmente aplicar e obter resultados. É essencial ter todas as variáveis reunidas em um único lugar, com alta qualidade e confiabilidade das informações, justamente para que a inteligência aprenda e aumente mais sua margem de assertividade, garantindo, por exemplo, que a máquina entenda a real influência de cada um desses fatores para que você venda melhor.

E essa é exatamente a função de uma plataforma analítica bem estruturada, sendo um ambiente que centraliza os dados, transformando-os em informações confiáveis e inteligentes, dando a possibilidade de convergi-las em ciência de dados. Por isso, que na maioria das vezes Data Science sem uma plataforma de dados pode criar mais problemas do que os resolver.

Mas o que é uma Plataforma Analítica?

Uma Plataforma Analítica bem estruturada é um ambiente único que contém componentes que possibilitam à extração, armazenamento, transformação, preparação e consumo de grandes volumes de dados seja em lote ou próximo ao tempo real, de forma segura, confiável e governada.

Entre os tantos motivos de o porquê uma empresa precisar de uma plataforma dessas, está na possibilidade de criar um ambiente de “sandbox” para experimentos de novas análises de negócio, como também de Data Science. Além de garantir que os dados que serão analisados no desenvolvimento são confiáveis, também assegura a padronização, uniformidade e precisão dessas informações.

tela de computadores com gráficos

Caso de Sucesso: Análises preditivas para Trade Marketing

Um caso de sucesso que temos por aqui sobre essa temática é de um cliente Norte Americano, que comercializa produtos congelados. O grande interesse era entender qual era o impacto que eles estavam tendo sob o investimento em trade marketing, e o quanto isso gerava de receita para eles, uma vez que precisavam ser mais efetivos nas despesas comerciais, por ser o segundo maior custo da companhia.

Antes demais nada, aplicamos nossa solução “Piloto de Ciência de Dados” para obter respostas rápidas identificando a viabilidade da hipótese, para posteriormente desenvolver modelos analíticos robustos. Nesta etapa, criamos simulações de redução e aumento de investimento em promoções de forma dinâmica, de acordo com o perfil de cada ponto de distribuição, como redes de supermercados, tendo como cenário mais lucrativo e com menor taxa de erro do algoritmo, na adição de 5% de aumento de investimento em promoções que poderiam aumentar as vendas em até 12%.

mulher fazendo compras em um supermercado

O Piloto comprovou que era possível sim explorar este cenário de negócio, mas para que eles conseguissem de fato tomar melhores decisões de o quanto eles teriam que provisionar de budget para o trade marketing, para um determinado quarter e o quanto poderiam esperar de impacto na receita daquela ação, seria preciso expandir as análises, e assim criar um modelo com maior acurácia, buscando obter:

– Informações dos concorrentes;

– Histórico de venda desses produtos;

– Agrupamento de clientes ou divisão de vendas;

– Tracking de precificação;

– Sazonalidade de produto;

– Como os produtos estavam sendo posicionados anteriormente;

– Entre outros.

E para que pudéssemos responder essas perguntas, era preciso implementar uma plataforma analítica capaz de extrair, organizar, unificar, tratar, padronizar e processar todos esses dados, e então modelar e treinar os algoritmos preditivos, que criassem simulações de alta qualidade e confiabilidade.

Com os resultados em mãos, a empresa conseguiu identificar oportunidades de criar promoções específicas para alguns pontos de venda, como também obteve pontos de atenção, mostrando que alguns trade marketing não estavam gerando nenhum retorno, isso permitiu que a companhia tomasse decisões mais assertivas, e dessas ações gerou uma economia de aproximadamente 200 mil dólares.

Plataforma Analítica: mude também a forma como sua empresa utiliza dados

Construir uma Plataforma de dados bem estruturada e que garanta de fato bons resultados em Data Science pode ser muito mais fácil e rápido com auxílio de quem já faz isso todos os dias e em diversos tipos de negócios. A Programmer’s vem acumulando conhecimento nesses anos de mercado, e acreditamos que temos capacidade para ajudar a sua empresa alcançar:

– Democratização dos dados dentro da organização;

– Usar o Data Science para impulsionar a transformação dos negócios;

– Disponibilizar Self-service BI completo sem silos de dados, entregando aos tomadores de decisões valiosas informações, pautadas nos dados, trazidos de uma fonte única da verdade;

– E muito mais!!

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