VAREJO

“O CONHECIMENTO DO SEU CONSUMIDOR E DAS TENDÊNCIAS É FUNDAMENTAL PARA SE MANTER NO MERCADO”

O varejo tem passado por grandes transformações com o crescimento do e-commerce e a alteração dos hábitos de consumo. Shopping Centers e Big Box Retailers têm fechado, enquanto organizações como Amazon e Alibaba têm crescido vertiginosamente com foco no varejo online e multicanal.
 
Neste cenário, a aplicação de modelos de Data Science é de fundamental importância para alocação de recursos, previsão de demanda, satisfação dos clientes, identificação de hábitos de consumo e gestão logística. Modelos preditivos e de diagnóstico representam um enorme diferencial competitivo.

CONSTRUÇÃO E CAPTAÇÃO

  • Levantamento de dados socioeconômicos de bancos de dados públicos para utilização em modelos de gerenciamento de risco e prospecção de mercados,

 

  • Estruturação de bancos de dados obtidos por meio de diferentes fontes internas ou externas à organização, com chaveamento de observações e variáveis e a partir da definição da granularidade desejada,

 

  • Desenvolvimento de questionários estruturados para levantamento de dados de clientes e fornecedores para a avaliação da qualidade dos serviços prestados (por exemplo, índice de satisfação dos clientes, hábitos de consumo, qualidade dos serviços prestados, localização de lojas e previsão de demanda).

DIAGNÓSTICO

  • Análises preliminares das bases de dados para estudo das técnicas de modelagem e analytics que podem ser utilizadas para se determinar, por exemplo, previsões de demanda, ações de marketing ou processos decisórios de consumo,

 

  • Tratamento das bases de dados existentes para a identificação de possíveis outliers ou missing values, dimensão amostral e ajustes em dados para aplicação de técnicas de Data Science,

 

  • Estruturação e elaboração de POC´s.

DATA SCIENCE E ANALYTICS

  • Desenvolvimento de modelos robustos de analytics, big data, machine learning e deep learning para fins preditivos e/ou de otimização de recursos materiais, humanos e financeiros,

 

  • Utilização de toolboxes como Python, Java, R, Hadoop, Spark, SAS, Stata e SPSS para implementação de scripts e rotinas, estimação de modelos e obtenção de outputs propícios à tomada de decisão.

IMPLEMENTAÇÃO PARA TOMADA DE DECISÃO

  • Análise conjunta dos resultados junto à equipe gestora, relacionando os outputs encontrados aos objetivos da organização,

 

  • Treinamento das equipes no processo de alimentação dos bancos de dados para estimação das técnicas de Data Science no processo de tomada de decisão contínua. Em outras palavras, transferência total de conhecimento.

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