Artigo

Planejamento de promoções otimizado para a previsão de demanda moderna

Por Scott Fenwick,
Optimized promotions planning for modern demand forecasting

O efeito das promoções no comportamento do consumidor de varejo é significativo. Na verdade, 80% dos consumidores provavelmente comprarão pela primeira vez uma nova marca quando encontrarem uma oferta ou um desconto[1]. O impacto das promoções com redução de preços sobre as vendas no mundo das mídias sociais e do comércio conectado se tornou ainda mais importante, pois as evidências sugerem que a geração do milênio e os jovens adultos são os mais afetados pelo marketing baseado em promoções1. Portanto, o setor responde oferecendo mais variedade de ofertas e promoções do que nunca.

Essa proliferação de promoções criou um desafio insuperável para os planejadores de demanda, que também tem um efeito halo para os profissionais de marketing. O volume adicional de promoções simultâneas para cada SKU tornou quase impossível fazer uma previsão exata da demanda com as soluções de planejamento tradicionais. E à medida que o volume de promoções sobrepostas continua a crescer, os sinais de demanda promocional concorrentes se misturam e sobrecarregam o sinal de demanda da linha de base.

Isso torna muito difícil modelar e prever com precisão os padrões da linha de base em comparação com o impacto na demanda de um evento promocional individual. Enquanto as complexidades de um planejamento preciso da demanda se perpetuam, os profissionais de marketing precisam do valioso insight gerado pelos comportamentos de compra para entender qual evento promocional gerou qual parte do pico de demanda.

As técnicas tradicionais de modelagem de demanda geralmente ficam aquém devido a um paradoxo de informações díspares: elas têm muitos dados para processar de uma só vez, mas não há dados suficientes sobre o que estão processando, o que permitiria obter clareza analítica. O que os varejistas precisam é de uma nova maneira de desembaraçar com precisão todos esses sinais de demanda.

A Manhattan Associates tem sido pioneira em um novo método de desvendar atividades promocionais simultâneas usando ciência de dados e aprendizado de máquina para resolver as causas subjacentes desse paradoxo com contexto, capacidade e prevenção de prejuízos.

Dados em contexto

A primeira questão é o contexto ou, mais precisamente, a falta dele. Os métodos tradicionais de modelagem da demanda se concentram na demanda no nível da SKU, o que faz sentido, porque é isso que estamos tentando prever. No entanto, quando confrontados com a atividade hiper-promocional que ocorre no comércio omnichannel, a análise de modelagem de demanda local fica confusa e começa a desmoronar, devido ao volume de dados de demanda. Embora possa parecer pouco intuitivo, para resolver o problema, precisamos realmente aumentar a quantidade de informações analisadas, explorando muito além do escopo de demanda de uma SKU específica.

Pelo uso inovador de estatísticas robustas, dinâmicas, livres de distribuição e baseadas em quantis (combinadas a técnicas avançadas de análise estatística como Extreme Value Theory, Outlier Detection Analysis e Hierarchical Cluster Analysis), a Manhattan logrou a capacidade de caracterizar e fortalecer de maneira confiável a visão de demanda, enriquecendo-a com recursos de dados diferenciados que oferecem informações adicionais.

Conhecimento é poder

Agora, as coisas realmente começam a ficar interessantes. Armado com o conjunto de dados enriquecido, o Manhattan Demand Forecasting amplia sua análise considerando todas as observações de demanda promocionais e de linha de base em todas as SKUs e todos os eventos, simultaneamente.

Técnicas de machine learning não supervisionadas, como Mineração de conjunto de itens frequentes (Frequent Item-Set Mining) e Aprendizado de regras de associação (Association Rule Learning), ajudam a solução a analisar uma enorme quantidade de dados e aprender, com garantias probabilísticas, a associação e o impacto que cada evento promocional tem na demanda de cada SKU individualmente. Elas vão reduzindo o ruído até ficar com a imagem de demanda de uma única SKU e uma única promoção. Em outras palavras, esse insight é exatamente o que os planejadores de demanda precisam para melhorar a exatidão das previsões e os profissionais de marketing para melhorar o desempenho promocional e o retorno do investimento em marketing (MROI).

Nenhuma outra solução pode fazer isso.

Planejamento sem limites

A tarefa final restante é garantir que não haja comprometimentos da solução. As abordagens tradicionais de previsão de demanda geralmente precisam fazer ajustes na tentativa de simplificar a complexidade para alcançar um resultado, porque não conseguem colocar o conjunto de dados em contexto e não possuem a tecnologia matemática avançada para resolver os dados enriquecidos. Em vez disso, eles aplicam transformações e filtros estatísticos excessivamente simples e frequentemente inadequados. Muitas soluções também exigem muitas intervenções e orientação humanas, mesmo recorrendo a um processo manual de filtragem e remoção de eventos promocionais. Essas soluções nunca foram projetadas para avaliar a forma como os consumidores compram hoje. Assim, processam a demanda sem nenhuma percepção das complexidades do omnichannel. Ao fazer isso, elas inadvertidamente removem informações úteis e introduzem tendências involuntárias, que prejudicam a análise e os resultados.

Em vez de combater a complexidade e a enorme quantidade de dados, a Manhattan Demand Forecasting as adota. Ele usa machine learning para separar e avaliar o impacto da demanda de cada evento promocional individual de maneira precisa e confiável. Ao fazer isso, ele fornece modelos de demanda mais precisos, que produzem melhores modelos preditivos para fins de previsão de linha de base e de promoção.

Fora com o velho

Quando as empresas enfrentam mais concorrência, maior pressão nas margens e um número vertiginoso de eventos promocionais, um planejamento preciso da demanda torna-se essencial. A Manhattan Associates está oferecendo uma abordagem totalmente nova, com uma solução que transforma os milhões e até bilhões de combinações de SKU, promoção e evento em vantagens para sua organização. Isso significa maior insight, previsão mais confiável e o planejamento de demanda mais otimizado para garantir que você se mantenha atualizado com a modelagem de promoções omnichannel.

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