ARTIGO · Mariana Costa

Machine learning para previsão de vendas no varejo: um guia prático

A previsão de vendas é uma das aplicações mais comuns de machine learning no varejo, mas muitas empresas ainda não sabem por onde começar. No projeto Previsão Vendas Express, desenvolvemos um modelo de previsão de demanda para 120 lojas de uma rede de supermercados, e conseguimos reduzir o desperdício de produtos perecíveis em 38%. O primeiro passo para desenvolver um modelo de previsão de vendas é coletar dados históricos de vendas, além de dados externos como feriados, eventos locais e até previsão do tempo, que impactam muito no comportamento de compra. Depois, é importante testar diferentes algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, para encontrar o que tem melhor desempenho para o seu caso específico. Uma dica importante é não tentar criar um modelo único para todas as lojas: no nosso caso, criamos modelos específicos para cada região, pois o comportamento de compra em bairros de classe alta é muito diferente de bairros de periferia. O resultado foi que a precisão do modelo aumentou de 68% para 89%, o que gerou uma economia anual de R$ 2,7 milhões para a rede de supermercados.

Machine LearningVarejoPrevisão de vendas

Machine learning para previsão de vendas no varejo: um guia prático

O primeiro passo para desenvolver um modelo de previsão de vendas é coletar dados históricos de vendas, além de dados externos como feriados, eventos locais e até previsão do tempo, que impactam muito no comportamento de compra. Depois, é importante testar diferentes algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, para encontrar o que tem melhor desempenho para o seu caso específico.

Uma dica importante é não tentar criar um modelo único para todas as lojas: no nosso caso, criamos modelos específicos para cada região, pois o comportamento de compra em bairros de classe alta é muito diferente de bairros de periferia. O resultado foi que a precisão do modelo aumentou de 68% para 89%, o que gerou uma economia anual de R$ 2,7 milhões para a rede de supermercados.