Previsão de demanda na Páscoa: o segredo de vender sem perder e sem sobrar

Toda Páscoa, o mesmo drama: estoques errados, clientes insatisfeitos e prejuízo no fim do mês. Quem trabalha no varejo conhece bem a cena – prateleiras vazias no momento errado, excesso de produtos encalhados depois do feriado, chocolates quebrados e uma logística correndo atrás do prejuízo.

Mas e se eu disser que essa história pode ser diferente? Que, com uma previsão de demanda precisa e guiada por dados e inteligência artificial (IA), você pode transformar sua operação em um mecanismo ajustado, sem desperdícios ou rupturas?

Trabalho com dados aplicados ao supply chain há anos e vejo um erro se repetir em datas como a Páscoa: a gestão de estoque baseada mais em feeling do que em informação concreta. O mercado mudou. Hoje, quem aposta na intuição, e não em dados, fica para trás.

Quem controla os dados controla as vendas

A previsão de demanda, quando bem feita, não é uma estimativa vaga. Ela é um mapa de oportunidade. Usando inteligência artificial e análise de histórico de vendas, conseguimos prever com precisão onde, quando e quanto o consumidor vai comprar. Isso significa estoque equilibrado, menos perdas e uma operação logística mais estratégica e rentável.

E os números só reforçam essa necessidade. Em 2025, 74% dos brasileiros pretendem comprar chocolates, doces ou ovos de Páscoa, segundo a pesquisa “Páscoa 2025: Uma caça às tendências do consumo brasileiro”, produzida pela Globo.

Mas não basta saber que as pessoas vão comprar. É preciso entender como, onde e por que elas fazem isso. Este ano, 59% pretendem comprar em supermercados e 33% em lojas especializadas. Porém, promoções bem estruturadas podem mudar essa dinâmica e impulsionar as compras online – um canal que ainda tem muito espaço para crescer.

Essa tendência se reflete em toda a América do Sul. Segundo a Mordor Intelligence, o mercado de chocolates na região crescerá 4,2% ao ano até 2029. Já a Statista estima que o comércio online de chocolates na Argentina crescerá 10,1% ao ano até 2029, chegando a US$ 95,8 milhões. No México, o número impressiona ainda mais: crescimento anual de 31,8% até 2028.

Do calor ao clique: IA também está nas entrelinhas da logística

Durante a última Páscoa, uma das líderes do setor – com quem tive contato – reduziu a insatisfação dos clientes em 35% ao garantir que os produtos chegassem em perfeito estado até a casa do consumidor.

Um dos segredos foi o uso de algoritmos que redesenharam rotas de distribuição em tempo real com base em variáveis como temperatura, distância e janelas de entrega, minimizando o risco de derretimento e garantindo a integridade dos chocolates. Esse tipo de aplicação vai muito além da previsão de vendas – é a eficiência logística guiada por IA.

Previsão de demanda: adeus, planilhas; olá, inteligência

Empresas que ainda dependem de planilhas manuais estão perdendo dinheiro – e o pior, competitividade. A IA permite criar cenários preditivos com base em históricos de vendas, combinados a fatores como clima, calendário promocional, localização e até comportamento digital dos consumidores.

Modelos de machine learning com variáveis externas ou redes neurais temporais conseguem processar milhares de linhas de dados em segundos, projetando demandas futuras com altíssima precisão.

Com isso, é possível distribuir estoques de forma personalizada para cada loja ou região, evitando tanto a falta quanto o excesso de produtos. O resultado? Prateleiras abastecidas na medida certa, menor custo logístico e um cliente que encontra o produto certo e na hora certa.

Do estoque perfeito ao lucro real

Um dos cases mais marcantes que acompanhei foi o de uma marca de chocolates de renome. Após anos enfrentando dificuldades com a sazonalidade dos ovos de Páscoa, eles decidiram testar um modelo preditivo de IA em apenas uma linha de produto.

O resultado foi surpreendente: uma redução de R$ 300 mil em descarte, além da liberação de R$ 200 mil em capital imobilizado. Tudo isso em um único ciclo de Páscoa.

Isso é supply chain inteligente: prever antes de agir. Quem ainda opera sem esses insights está basicamente atirando no escuro.

A próxima Páscoa começa agora

A Páscoa é um evento crítico para o varejo. Quem aposta apenas em feeling pode acabar com estoques encalhados ou lojas sem produtos em momentos cruciais de pico de vendas.

Com uma previsão de demanda precisa e uma estratégia de estoque orientada por IA, você transforma risco em oportunidade, desperdício em lucro e expectativas em vendas reais.

Sua marca está pronta para essa revolução? Porque ela já começou – e o próximo ciclo de sucesso se constrói agora com dados.

Fonte: “https://www.ecommercebrasil.com.br/artigos/previsao-de-demanda-na-pascoa-o-segredo-de-vender-sem-perder-e-sem-sobrar”

 

 

Revolucionando a logística: como IA e Machine Learning estão trabalhando a favor da previsibilidade

No contexto da logística moderna, a previsão de demanda desempenha um papel crucial na otimização de operações e na redução de custos. Tradicionalmente, a previsão de demanda dependia de métodos estatísticos básicos e, sejamos francos, da intuição dos gestores. No entanto, com a evolução da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML), surgiram novas possibilidades que estão revolucionando esse processo.

Os algoritmos avançados de IA e ML permitem uma análise mais profunda e precisa dos dados históricos e das tendências de mercado. Diferentemente dos métodos tradicionais, esses algoritmos podem aprender continuamente com novos dados, ajustando-se às mudanças no comportamento do consumidor e às variações sazonais, resultando em previsões muito mais precisas e eficientes.

Essa precisão na previsão de demanda leva como consequência a redução de excessos e ruptura de estoque. Afinal, estoques abarrotados representam dinheiro parado e custos adicionais de armazenamento, enquanto a escassez de produtos pode resultar em perda de vendas e insatisfação do cliente. Com a aplicação de inteligência artificial e machine learning, as empresas podem equilibrar melhor diversos processos.

Por exemplo, ferramentas de WMS (Warehouse Management System) já utilizam IA para automatizar o gerenciamento de armazéns, melhorando a eficiência do armazenamento e na movimentação dos produtos, podendo prever demandas e sugerir a melhor disposição dos itens dentro dos armazéns, bem como dentro dos veículos. Também há outras soluções combinadas, como YMS (Yard Management System), que aplica IA para coordenar a movimentação de veículos nos pátios, otimizando os recursos e melhorando a eficiência das operações logísticas, e o TMS (Transportation Management System), que usa algoritmos de machine learning para otimizar as rotas, arranjos de cargas, sequenciamento de entrega e prever tempos de entrega com maior precisão, ajudando a reduzir custos e melhorar a satisfação do cliente.

Pode parecer ultrapassado bater na tecla do WMS, YMS e TMS, mas acredite, ainda há muitas empresas que não extraem o máximo dessas tecnologias em suas operações. Segundo o IPT (Índice de Produtividade Tecnológica) da Logística, estudo lançado pela TOTVS em 2021, entre as prioridades de investimento futuro por parte dos prestadores de serviços logísticos, estão digitalização e automação de processos, mostrando que ainda não estamos no nível de maturidade que poderíamos estar. Por isso, é fundamental que haja, também, a mudança de cultura nas empresas e a capacitação dos profissionais para o uso efetivo de tecnologias.

Isso porque, é fato que a aplicação de inteligência artificial e machine learning na previsão de demanda está transformando a logística, proporcionando uma gestão de estoque mais eficiente e precisa. Com produtos avançados sendo disponibilizados pelo mercado de tecnologia, as empresas podem integrar essas soluções de forma eficaz, otimizando suas operações e garantindo uma resposta mais ágil às demandas do mercado. Essa evolução não apenas melhora a eficiência operacional, mas também fortalece a competitividade das empresas em toda a cadeia de suprimentos. A previsibilidade é a base para um bom planejamento em todas as frentes do negócio, por que não contar com tecnologia de ponta para isso?

IA generativa vai reduzir em 25% o uso de buscadores até 2026

De acordo com o Gartner, até 2026, o uso de buscadores tradicionais como Google, Bing e Yahoo! deve reduzir em até 25%, e naturalmente haverá perda significativa de market share de publicidade nessas plataformas (vale lembrar que a migração da verba de publicidade para o varejo, no movimento de retail media, está cada vez maior).

O motivo da queda será o avanço da utilização de chatbots, agentes e assistentes virtuais com inteligência artificial para a realização de pesquisas. O crescimento dessas novas soluções será acelerado pela IA generativa, que está começando a se tornar uma substituta dos motores de busca..

O Gartner prevê ainda que essa transição deve forçar marcas e empresas a repensarem suas estratégias de canais e marketing. Outros movimentos que devem puxar o consumo de busca via chatbots e agentes virtuais são:

Redução do custo de produção de conteúdo: impactará o preço nas estratégias de palavras-chave dos buscadores;

Algoritmos priorizando a qualidade: os algoritmos dos buscadores vão focar mais na qualidade do conteúdo para compensar o grande volume de conteúdos feitos com IA;

Conteúdo diferenciado por parte das empresas: as empresas vão precisar de produtos e conteúdos alinhados e de qualidade, únicos, para se aproximar dos seus consumidores, o que dependerá de expertise, experiência, autoridade e confiabilidade.

A identificação com marca d’agua em conteúdos feitos por IA também deve ter um papel relevante na forma como os buscadores devem exibir esses conteúdos nas pesquisas.

Previsão para 2028: o Gartner previu anteriormente que “o tráfego de busca orgânica diminuiria em 50% ou mais à medida que os consumidores adotassem a busca impulsionada por IA gerativa.” Isso foi baseado, em parte, em descobertas de uma pesquisa (de 299 consumidores em agosto de 2023) que encontrou:

  • 79% dos respondentes esperavam usar a busca aprimorada por IA dentro do próximo ano.
  • 70% dos consumidores tinham pelo menos alguma confiança nos resultados da busca gerados por IA. Para essa previsão, a Gartner aconselhou as marcas a se prepararem para a disrupção devido à busca baseada em IA.

Fonte: “IA generativa vai reduzir em 25% o uso de buscadores até 2026 – E-Commerce Brasil (ecommercebrasil.com.br)

Vox Radar: startup mapeia redes sociais e jornais em busca de insights para empresas

Saber o que se passa nas mídias sociais deixou de ser uma questão trivial para qualquer setor do mercado que tenha o mínimo interesse em fazer um produto ou serviço prosperar. Cientes e interessados na ascensão dessa nova forma de comunicação, um grupo de profissionais de diferentes áreas se uniram para criar a Vox Radar, uma startup que monitora as redes e também canais de notícias.

A Vox Radar é, essencialmente, uma plataforma que faz a análise e interpretação de dados provenientes das principais redes sociais (Twitter, Instagram e Facebook) e dos veículos de comunicação do Brasil.

Essa área de atuação já tem um nome: social listening. Trata-se de um setor que usa a ciência de dados para escutar a audiência e levar insights para empresas, organizações e instituições diversas sobre o que elas desejam saber.

“Nós mapeamos a temperatura de uma discussão sobre o assunto que o cliente solicitar. Fazemos a volumetria das conversas, analisamos se o sentimento do público é positivo ou negativo, quem são os principais agentes envolvidos nas conversas. Depois elaboramos um relatório com todas as informações para a tomada de decisão de quem solicitou”, explica João Yamim – CEO da Vox Radar.

A startup surgiu da preocupação de um grupo de pesquisadores brasileiros, a maioria deles atuantes do meio acadêmico, com o rumo e proporções que as redes sociais tomaram nos últimos anos. O desejo deles era conseguir mapear os assuntos de forma precisa, para entender o contexto das discussões.

Criada em março de 2021, os fundadores da Vox Radar ficam no plano de fundo e Yamim, co-fundador, comanda o operacional diário com mais 13 colaboradores de tempo integral.

Algoritmos distribuem e algoritmos acham

Não são pessoas que escolhem o que bomba nas mídias sociais, são os algoritmos – embora sejam pessoas que desenvolvam os algoritmos.

Na Vox Radar o princípio é basicamente o mesmo: não são pessoas que fazem o monitoramento das redes, são algoritmos – mas as pessoas alimentam os robôs para torná-los mais inteligentes em suas buscas.

Mestre em ciência da computação, Yamim conta que o sistema da Vox Radar utiliza modelos de aprendizado de máquina para fazer suas buscas. A ferramenta comanda tudo de modo autônomo. “Os algoritmos são muito eficientes. Quando eles erram, podemos dar um feedback e apontar o erro para que ele corrija internamente. São totalmente inteligentes”, diz.

Com base em um assunto específico, o sistema irá buscar tudo o que tiver nas mídias sociais: cada post, cada comentário, curtida, compartilhamento; quem falou, o que falou, quem curtiu, o que curtiu. E mais: irá analisar se foi um comentário positivo ou negativo.

Segundo Yamin, esse é um diferencial importante da Vox Radar. Os poucos concorrentes inseridos em social listening no Brasil ainda não conseguem aprofundar a análise nesse sentido, explica o co-fundador.

“A concorrência não consegue fazer a leitura da ironia, que é um ponto forte no Brasil. No Twitter, principalmente, muitas pessoas postam falas que, literalmente, podem ser lidas como positivas ou negativas, mas um ser humano sabe que se trata de uma ironia. O nosso algoritmo também, e consegue analisar com mais precisão a temperatura da discussão”, explica o CEO da Vox Radar.

E, para além das mídias sociais, esse trabalho também é feito com os veículos de comunicação. Os principais portais jornalísticos, páginas de pessoas influentes como políticos, economistas, artistas, entre outras personalidades, também podem ser incluídas na pesquisa, a depender do que o cliente deseja.

Em ano de eleições, política fortalece a Vox Radar

Com um presidente tão fortalecido nas redes sociais, como temos no Brasil, não é de se estranhar que os principais clientes da startup sejam do meio político. Segundo Yamin, são feitas muitas solicitações para acompanhamento de repercussão de Projetos de Lei (PLs), de assuntos de interesse público que fazem parte de campanhas, comparativos de candidatos, entre outros.

O sistema da Vox Radar consegue mapear um raio amplo do que se fala sobre o tema. Na parte dos jornais levanta quais publicações falaram, com que frequência, com que alcance e o total de reportagens feitas.

Na parte de mídias sociais é monitorado quais especialistas falaram, quais economistas e cientistas políticos, além de outras personalidades e a temperatura das redes de uma forma geral.

“É uma área nova em que trabalhamos desde 2020, antes do lançamento da plataforma de forma comercial, que foi só em 2021. Percebemos que era um setor muito desassistido, com poucas agências na área e, mesmo assim, longe de uma análise completa como oferecemos”, diz Yamin.

De olho no crescimento com ajuda da AWS

Sem apresentar números, o CEO da Vox Radar conta que o faturamento da startup é crescente, assim como o número de clientes. Segundo ele, já houve casos em que precisou rejeitar contratos para a atender aos que já tinham com o mesmo padrão de qualidade.

Para 2022, o objetivo da startup de social listening é trabalhar o crescimento. Com pouco mais de um ano de atuação, a empresa ainda não participou de nenhuma rodada de investimentos, mas pretende buscar recursos para aumentar a capacidade de atuação neste ano.

Para isso, a Vox Radar conta com a parceria da AWS. Infraestrutura de computação escolhida desde o início para rodar os algoritmos da empresa, Yamin explica que a experiência da Amazon Web Services em assessorar suas startups parceiras é importante para eles.

Familiarizados com o mundo acadêmico e de Tecnologia da Informação (TI), as nuances do gerenciamento e administração de empresas não era tão comum para o co-fundador João Yamin.

“O programa da AWS Activate foi muito importante no início da Vox Radar. A gente descobriu por meio do Hub de startups do Distrito e desde então participamos de treinamentos, conferências e outros eventos importantes para nutrir essa parceria e futuramente, o apoio dos investidores”.

Para a rodada de aportes que pretendem fazer ainda em 2022, a Vox Radar deve buscar empresas que têm o aval da AWS como bons investidores, explica Yamin. Para ele, o filtro e leitura da unidade de computação em nuvem da Amazon (AMZO34) vai ajudar na tomada de decisão pelos fundadores.