Móbile Lojista #402

38 Móbile Lojista 402 | Setembro 2023 | Ano XLII o respectivo espaço de tempo entre estes eventos associados. - Aprendizado preditivo Objetivo: fazer previsões ou estimativas sobre eventos futuros com base em dados históricos e modelos matemáticos. Natureza : é uma técnica de aprendizado que utiliza algoritmos para construir modelos a partir de dados passados e, em seguida, aplicá-los a novos dados para fazer previsões. Exemplo : usar dados de vendas históricas para criar um modelo que preveja as vendas futuras de um produto com base em fatores como sazonalidade e publicidade. - Aprendizado descritivo Objetivo: descrever e resumir os dados existentes para fornecer insights sobre o que aconteceu no passado ou está acontecendo no presente. Natureza : é uma técnica de aprendizado que se concentra em análises retrospectivas, estatísticas descritivas e visualizações de dados para entender tendências e padrões históricos. Exemplo : analisar dados de vendas da loja para entender quais produtos foram os mais vendidos no último ano. A principal diferença entre aprendizado preditivo e aprendizado descritivo está no objetivo e na natureza das análises. O aprendizado descritivo concentra-se em descrever o passado ou o presente, enquanto o aprendizado preditivo visa fazer previsões sobre o futuro com base em dados históricos. Ambas as abordagens têm aplicações valiosas em diferentes contextos, dependendo das necessidades de análise e das perguntas que se deseja responder. NATUREZA DO APRENDIZADO “Em geral, a natureza do problema em questão define a natureza do aprendizado a ser adotado na experimentação de mineração de dados, ou seja, em geral os problemas são preditivos ou descritivos. Porém, muitas vezes as duas estratégias podem ser adotadas de forma complementar”, detalha Dallagassa. Por exemplo, o sistema aprende sobre as preferências históricas de compras e avaliações e, a partir deste aprendizado, realiza recomendações de novos produtos. “O aprendizado para esta recomendação pode ser obtido pela hibridização destes dois tipos de aprendizados. Para a implementação de soluções de BI e BA, o especialista recomenda seguir os seguintes passos: 1. Definição dos objetivos: o primeiro passo é definir os objetivos que a empresa deseja alcançar com a implementação da solução. Esses objetivos podem ser relacionados a aumento de vendas, melhoria da experiência do cliente, redução de custos etc.; 2. Análise de dados: o próximo passo é realizar uma análise de dados para identificar os dados relevantes para a análise. Esses dados podem ser coletados de uma variedade de fontes, incluindo sistemas de CRM, ERP, marketing e vendas; 3. Seleção da solução: após a análise de dados, a empresa deve selecionar a solução de BI e BA que melhor atenda às suas necessidades. Existem uma variedade de soluções disponíveis no mercado, com diferentes recursos e funcionalidades; 4. Implementação da solução: a implementação da solução deve ser realizada por uma equipe de especialistas. O processo de implementação pode variar de acordo com a complexidade da solução; 5. Treinamento dos usuários: após a implementação da solução, os usuários devem ser treinados para usar a solução de forma eficaz. O treinamento pode ser realizado pela empresa fornecedora da solução ou por uma equipe interna. “As soluções de BI e BA podem ser uma ferramenta poderosa e valiosa para as empresas de varejo moveleiro. Ao implementar essas soluções, as empresas podem melhorar sua tomada de decisão, aumentar a eficiência e reduzir custos, porém nunca esquecendo as questões éticas, de sigilo e privacidade de informações”, finaliza Dallagassa. TECNOLOGIA E INOVAÇÃO EXEMPLOS DA UTILIZAÇÃO DE BA NO VAREJO: Marketing: Segmentação de clientes com base em produtos, forma de pagamento/compra, localização e outras variáveis de interesse. Dessa maneira, é possível personalizar as campanhas de marketing direto, atingindo clientes com maior probabilidade de conversão; Vendas: Associação de fatores diversos para estimular as vendas e acompanhar seu desempenho ao longo do tempo; Operações: Alertas preditivos para melhorar a eficiência da cadeia de suprimentos, otimizar o uso de recursos e reduzir custos; Finanças: Análises preditivas para identificar riscos de crédito, tendências de indicadores financeiros e situações que requerem intervenção para uma boa gestão dos recursos financeiros.