CTI Global e O Boticário juntas para prever a demanda das consumidoras de cosméticos e levar ainda mais beleza para a vida das mulheres.
Desafio
O Boticário, um dos maiores grupos de artigos de beleza no Brasil e o maior franqueador de perfumaria e cosméticos no mundo inteiro, precisava prever, qual seria a demanda de seus produtos, em outras palavras, o que as mulheres iriam comprar.
O mercado de beleza e cosméticos é marcado por um conjunto de complexidades que desafiam a capacidade preditiva tanto do ser humano quanto dos modelos computacionais tradicionais. Entre suas principais características estão moda, ciclos de vendas complexos, o efeito batom, rápida taxa de inovação e necessidade de integração da cadeia. E, para lidar com essas complexidades, é necessária a aplicação correta das ferramentas mais avançadas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Moda, subjetividade e ciclos de venda que não se repetem
Marcados por cores de tendência e diferentes critérios subjetivos de avaliação, como fragrância e textura, produtos de beleza e cosméticos impõem limites para a avaliação tradicional de atributos funcionais do produto. Somam-se a isso padrões temporais não repetitivos, com ciclos de venda e promoções diferentes a cada ano, tanto em seu número como em sua duração (séries temporais não cicloestacionárias). Um exemplo típico é o nascimento da black week, que tem mudado o comportamento do consumidor, inserindo um novo pico de vendas no ano e redistribuindo os ciclos promocionais de venda. Essas características exigem das metodologias de previsão flexibilidade e elevada capacidade de aprendizado, explorando padrões aparentemente inexistentes, bem como incorporando rapidamente novos comportamentos de venda na previsão.
Solução:
A análise preditiva associada a técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina ajudaram o Grupo Boticário a entender melhor o que as consumidoras desejam, com uma antecedência de meses, possibilitando um planejamento mais inteligente das vendas, marketing e produção. E, assim, impulsionando resultados de vendas e criando vantagem competitiva frente à concorrência.
Segundo o Gerente de Demanda do Grupo Boticário, o PhD Donald Neumann:
“Tudo o que fazemos—desde os produtos que decidimos fabricar até a forma de comercializá-los—depende de alguém querer comprar aquilo que estamos vendendo. Assim, se conseguirmos entender o que move a demanda das nossas consumidoras, poderemos prover os produtos certos, pelos canais certos, nos momentos certos, de forma eficiente.”
“Contudo, para construir os modelos preditivos capazes de nos ajudar a atingir essas metas, foi preciso, primeiramente, compreender melhor nossos dados de vendas. Com tantas linhas de negócios, canais e franqueados, sabíamos que havia uma maneira melhor de coletar e consolidar essas informações”, conta Neumann.
Ficou claro que técnicas e metodologias clássicas de previsão não seriam capazes de responder às necessidades de planejamento no dinâmico mercado de cosméticos. Para isso, no Boticário, foram combinadas diferentes técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, como redes neurais artificiais, árvores de decisão e regressão com support vector machines.
A CTI Global foi contratada pelo Grupo para prototipar e implementar a solução no IBM Planning Analytics TM1®, uma plataforma rápida de análise de dados para planejamento financeiro e operacional. Para dar maior precisão as análises foram também combinadas na solução o IBM SPSS® Modeler e R atingindo todos os resultados esperados.
Embora a adoção da nova solução ainda esteja nas fases iniciais, o Grupo Boticário já vê resultados impressionantes no horizonte, que lhe dão condições de defender e ampliar sua participação no mercado.
Resultados
– 20% de aumento na precisão das previsões de demanda em relação à abordagem tradicional
– Redução dos níveis de estoque e redução dos índices de quebra dos produtos mais desejados, impulsionando as vendas
– Aprendizado constante a cada ciclo de previsão, com capacidade de reação rápida à dinâmica do portfolio e a mudanças de mercado;
Soluções implantadas: Sistema de previsão de demanda cognitivo
Plataforma utilizada: IBM Planning Analytics TM1®, IBM DB2®, IBM SPSS® Modeler