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PT_BR Indústria de Alimentos
Sabemos que a falta de visibilidade gera perdas. Quando Vendas, Distribuição e Logística não se falam, o resultado é ruptura de estoque ou excesso de produtos sazonais. Nosso sistema de Sales Forecast proporciona controle integrado da sua demanda, conectando dados externos (clima, eventos locais, mídia) aos seus pedidos e ERP. Com previsões assertivas, você sabe o momento certo de alocar estoque, ajustar a produção e definir metas.
E, é claro, alinhar suas equipes, automatizar recomendações e gerenciar toda a cadeia de suprimentos em uma plataforma só.
Challenge
A Indústria de Alimentos enfrentava uma ruptura média de 8% em SKUs estratégicos e excesso de estoque recorrente em linhas sazonais.
O planejamento era fragmentado entre as áreas de Vendas (vendedores/representantes), Distribuição (distribuidores regionais) e PCP/Logística, dificultando uma visão integrada da operação.
As decisões eram baseadas apenas em histórico e percepção local, sem integração de variáveis externas críticas como clima, calendário promocional, mídia, poder de compra por praça e eventos.
Efeito colateral: descompasso entre oferta e demanda, pressão sobre margens e baixa previsibilidade de giro no PDV.
Solução: Sales Forecast com inteligência e dados integrados
O Sales Forecast foi integrado ao ERP, POS e pedidos, somando camadas avançadas de dados externos.
1) Clima local e regional (vantagem Paipe)
Granularidade por cidade, região e país: a variação de temperatura impacta diretamente o consumo.
Com janelas de previsão conectadas a sites e sistemas meteorológicos, é possível determinar períodos de leitura e antecipar sinais climáticos — como picos acima de 30 °C, frentes frias e chuvas — que influenciam o sell-out local.
2) Calendário real da praça
Considera feriados e eventos regionais (Carnaval, São João, festas locais, jogos, shows), calendário escolar e datas salariais (5º e último dia útil), que afetam o fluxo e o ticket médio.
O calendário promocional do cliente — redes de varejo e grandes distribuidores — também é integrado à previsão, impactando diretamente estoques e giro de produtos.
3) Sinais de consumo e mercado
Engajamento digital e buscas são considerados para prever o comportamento de compra nos canais de e-commerce, permitindo reservas de estoque por canal.
Além disso, indicadores econômicos regionais (renda, emprego, inflação) são integrados à previsão, pois influenciam diretamente o consumo.
Outros dados também podem ser incorporados:
Sinais de tráfego de loja (footfall) via câmeras e sistemas de IA.
Dados de concorrência (preço médio, share promocional no PDV).
Essas informações alimentam modelos preditivos de previsão de demanda, construídos em fases evolutivas.
4) Inteligência aplicada: como a IA usa esses dados
O modelo realiza calibração automática por SKU, canal, região, rota e carteira, com aprendizado contínuo.
Com o tempo, o sistema identifica padrões e evolui para prever o melhor mix de vendas (SKU x cliente).
A IA oferece explicabilidade por driver — clima, preço, promoções, mídia, renda e eventos — e permite construir cenários “e se?”, simulando impactos em sell-out e margem.
Para isso, é necessário um data lake estruturado e integração de dados históricos e externos.
Recomendações operacionais geradas pelo modelo: vendedor/representante:
Metas e previsão de sell-out por carteira.
Alertas de ruptura iminente.
Mix sugerido por PDV.
Por distribuidor:
Alocação ótima por centro de distribuição/rota.
Cobertura-alvo e política de reposição por janela.
Possibilidade de modelos VMI (Vendor-Managed Inventory) com dados confiáveis de vendas e estoque no PDV.
Por canal/loja:
Previsão de giro e recomendação de compra por período.
Simulações de cenários “e se?”.
Resultados obtidos (Os resultados variam conforme a disponibilidade de dados e o cronograma do projeto.)
Redução do estoque médio, liberando capital e diminuindo o risco de vencimento.
Redução de rupturas em SKUs estratégicos, garantindo disponibilidade constante no PDV.
Aumento da margem operacional.
Planejamento sincronizado por cluster, canal e carteira, unindo vendedor, representante e distribuidor em torno de previsões realistas.
Diferencial percebido pelo time comercial e parceiros
Vendedor/Representante:
Agenda priorizada por potencial e risco. Mix e volume por PDV. Argumento comercial explicável (“subiu por calor + campanha”).
Distribuidor:
Janela de reposição e alocação por rota com metas realistas. Menos viagens “no escuro”.
Gestão:
Alinhamento entre Trade, Vendas e Logística. Menor dependência de feeling. Plano único da indústria ao PDV, com drivers claros (clima, renda, promoção, mídia e evento).