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[Infográfico] A transformação digital no varejo

Descubra pontos de melhoria no planejamento de distribuição e reposição. Responda o autodiagnostico: é rápido e gratuito!

Autodiagnóstico da gestão de estoque do varejo

Para ser competitivo, o varejo precisa ter disponibilidade de estoque e respeitar as limitações financeiras e de espaço nos PDVs. 

Planejamento e reposição no varejo: como o DRP pode trazer vantagem competitiva

Entenda como a tecnologia pode ser sua aliada trazendo mais velocidade e assertividade aos processos da sua empresa e ter um planejamento mais assertivo.

O papel decisivo da tecnologia no planejamento de vendas e operações

Não é novidade que a cadeia de suprimentos precisa ser pautada por indicadores, dados e estatísticas para funcionar da melhor maneira possível. O uso de um método estatístico, por exemplo, pode ser de grande ajuda para automatizar esses processos.Neste artigo, você vai entender o que é o método estatístico, como aplicá-lo na cadeia de suprimentos e automatizar processos com inteligência artificial.Você também pode ouvir este conteúdo:<h2>O que é método estatístico?</h2>O método estatístico é uma representação simplificada de algum processo complexo, criado para descomplicar a análise quantitativa de todas as variantes que estão envolvidas em um processo.&nbsp;A função do método estatístico é, basicamente, utilizar dados para estudar um problema. A partir disso, soluções e insights podem ser gerados, sempre com o intuito de entregar melhorias e otimizações.&nbsp;Parece complicado - na verdade é - mas, na prática, esta metodologia visa simplificar certos fenômenos, para que eles possam ser estudados e analisados mais objetivamente, mediante alguns parâmetros pré-determinados.Um fenômeno, neste caso, é qualquer evento que possa ser analisado por meio de dados estatísticos. A fabricação de um produto, por exemplo, é um fenômeno, e a indústria pode se valer de estatísticas de consumo para tornar o processo de fabricação mais eficiente e <a rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/demand-driven-cadeia-de-suprimentos-orientada-pela-demanda">alinhado com a demanda</a>.Já no varejo, ele pode ser aplicado ao <a rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/planejamento-de-distribuicao-drp-o-que-e-e-quais-sao-suas-vantagens">Planejamento de Distribuição (DRP)</a>, com o uso de modelos estatísticos mais aderentes ao comportamento da demanda de cada produto e, assim, possibilitar uma gestão mais eficiente neste processo.Deve-se lembrar, contudo, que o método estatístico não se resume a uma simplificação numérica. Reunir dados não é aplicar uma metodologia estatística: deve ser feita uma análise de tudo o que foi levantado, a fim de que os dados analisados permitam conclusões pertinentes.<h2>Tecnologia e método estatístico</h2>Colocar esta metodologia em prática não precisa ser trabalhoso ou demorado demais. A tecnologia pode otimizar diversas etapas do processo, automatizando os cálculos e deixando os especialistas livres da parte burocrática, para que possam se dedicar à análise e aos insights.Com as soluções digitais certas, o método estatístico pode ser muito mais simples e assertivo. A inteligência artificial automatiza a escolha dos modelos estatísticos perfeitos para cada produto, automatizando a previsão de vendas e possibilitando o abastecimento ideal para cada local de estoque.Isso elimina a necessidade de analisar produto a produto no varejo e diminuí o tempo de trabalho com processos manuais e operacionais, possibilitando resultados para que a cadeia de suprimentos continue operando no ritmo do consumo.Para saber mais insights sobre tecnologia aplicada à supply chain, <a rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/contato/vendas/demo">fale com um de nossos especialistas</a>. Ou você pode continuar acompanhando as <a rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/category/supply-chain">novidades sobre esse tema no nosso blog</a>.&nbsp;

Não é novidade que a cadeia de suprimentos precisa ser pautada por indicadores, dados e estatísticas para funcionar da melhor maneira possível. O uso de um método estatístico, por exemplo, pode ser de grande ajuda para automatizar esses processos.Neste artigo, você vai entender o que é o método estatístico, como aplicá-lo na cadeia de suprimentos e automatizar processos com inteligência artificial.Você também pode ouvir este conteúdo:<iframe data-cookieconsent="statistics" width="100%" height="83" src="https://go.vooozer.com/embed/f90b0a1f" allowfullscreen="true" frameborder="0" class="ql-video"></iframe><h2>O que é método estatístico?</h2>O método estatístico é uma representação simplificada de algum processo complexo, criado para descomplicar a análise quantitativa de todas as variantes que estão envolvidas em um processo.&nbsp;A função do método estatístico é, basicamente, utilizar dados para estudar um problema. A partir disso, soluções e insights podem ser gerados, sempre com o intuito de entregar melhorias e otimizações.&nbsp;Parece complicado - na verdade é - mas, na prática, esta metodologia visa simplificar certos fenômenos, para que eles possam ser estudados e analisados mais objetivamente, mediante alguns parâmetros pré-determinados.Um fenômeno, neste caso, é qualquer evento que possa ser analisado por meio de dados estatísticos. A fabricação de um produto, por exemplo, é um fenômeno, e a indústria pode se valer de estatísticas de consumo para tornar o processo de fabricação mais eficiente e <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/demand-driven-cadeia-de-suprimentos-orientada-pela-demanda">alinhado com a demanda</a>.Já no varejo, ele pode ser aplicado ao <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/planejamento-de-distribuicao-drp-o-que-e-e-quais-sao-suas-vantagens">Planejamento de Distribuição (DRP)</a>, com o uso de modelos estatísticos mais aderentes ao comportamento da demanda de cada produto e, assim, possibilitar uma gestão mais eficiente neste processo.Deve-se lembrar, contudo, que o método estatístico não se resume a uma simplificação numérica. Reunir dados não é aplicar uma metodologia estatística: deve ser feita uma análise de tudo o que foi levantado, a fim de que os dados analisados permitam conclusões pertinentes.[[[material-id-0|1dbb84a5-70b1-448f-bb75-c3a3e85877d2]]]<h2>Exemplo prático de método estatístico&nbsp;</h2>Esse método é especialmente útil quando não existe uma maneira viável de testar algo no mundo real, por meio do chamado método experimental. Por exemplo: vamos imaginar que uma empresa está querendo <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/portfolio-de-produtos-como-dados-de-estoque-e-vendas-podem-gerar-oportunidades-de-otimizacao">aumentar o seu portfólio</a> e colocar um novo produto no mercado.&nbsp;Não há como “simular” esse tipo de situação, já que a empresa precisaria de dados reais para saber se deve ou não investir naquele determinado produto.&nbsp;Para ter mais confiança, ela pode realizar uma pesquisa de mercado, aplicando o método estatístico para analisar os concorrentes, o perfil de potenciais clientes, o nicho de mercado onde ela pretende se inserir, entre outros dados.Repare que são elementos reais - os concorrentes, os clientes, o mercado em si - sendo simplificados, para que possam ser interpretados como números e dados. A ideia do método estatístico é essa: facilitar a visibilidade das variáveis, para que o trabalho de análise seja mais eficaz.Aliando o processo à inteligência artificial, por exemplo, é possível escolher o modelo estatístico ideal e mais aderente ao comportamento da demanda do produto a ser lançado, sem precisar de intervenção humana para isso. Isso reduz incertezas e a probabilidades de erros.&nbsp;<h2>7 fases do método estatístico</h2>Como toda metodologia, o método estatístico possui um modus operandi, que deve ser respeitado para que os melhores resultados sejam alcançados.As fases que compreendem o método estatístico são as seguintes:<h3>1 - Definição do problema</h3>Antes de qualquer coisa, deve-se ter bem definido qual é o problema que deve ser resolvido por meio de análises estatísticas. No caso da <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/afinal-o-que-e-supply-chain-management">supply chain</a>, o problema pode ser, por exemplo, realizar um <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/controle-de-pedido-de-compra:-como-a-tecnologia-pode-ajudar">pedido de compra assertivo</a>, sem faltas nem excessos de produtos.<h3>2 - Planejamento</h3>Nesta etapa, deve-se estipular como será feita a coleta dos dados que irão compor o estudo. O trabalho a ser realizado depende do objetivo que se pretende alcançar. Deve-se ter um cuidado especial com a escolha das perguntas e a formulação delas, para que as respostas estejam dentro do que se espera. Vale ressaltar que, na maioria dos casos, dados internos e externos serão necessários.<h3>3 - Coleta de dados</h3>Essa é a etapa mais operacional do processo, ou seja, é a <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/monitorar-dados-para-gerenciamento-de-estoque">coleta de informações propriamente dita</a>. A qualidade das fontes deve ser levada em conta, bem como a periodicidade da coleta. O estudo vai ser algo contínuo, periódico ou ocasional? Isso varia de acordo com o objeto de estudo. E, claro, a tecnologia e a inteligência artificial otimizam o monitoramento dessas informações.&nbsp;[[[material-id-1|f90234a8-4092-487a-a9aa-a24c034cc137]]]<h3>4 - Crítica dos dados</h3>Depois que as informações foram reunidas, é hora de verificar se há erros ou inconsistências que possam afetar o resultado. Se os dados foram coletados por meio de questionários, por exemplo, deve-se verificar se as respostas obtidas condizem com a necessidade para o estudo.<h3>5 - Apuração dos dados</h3>Feita a triagem dos dados, o próximo passo é contabilizar e organizar tudo. Nesta etapa, é importante que tudo seja separado dentro de uma lógica que facilite o trabalho de análise. Aqui também pode ser condensado o que for mais relevante, o que vai ajudar na próxima etapa.<h3>6 - Apresentação dos dados</h3>As considerações levantadas com base na apuração dos dados serão transformadas em uma apresentação, que facilite o entendimento e a visibilidade. Ela pode ser tabular - focada apenas em números -, ou gráfica - utilizando tabelas e infográficos para deixar a leitura mais agradável.<h3>7 - Análise e interpretação dos dados</h3>A última fase é a mais importante do método estatístico, e a mais delicada. Neste ponto, tudo o que foi coletado, tabulado e apresentado será transformado em resoluções e insights que possam ser úteis na resolução do problema que foi definido na primeira etapa.<h2>Método estatístico na cadeia de suprimentos</h2>O método estatístico tem grande valor se aplicado à cadeia de suprimentos que, afinal, está o tempo todo gerando <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/gestao-de-compras-como-ela-funciona-na-pratica">dados sobre compras</a>, vendas e do consumidor. Se voltarmos ao exemplo do pedido de compras, percebemos que o varejo pode coletar dados da indústria, da concorrência e os <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/a-importancia-da-analise-de-dados-no-varejo">seus números de vendas</a>, para interpretar.&nbsp;Com todas essas informações em mãos - e seguindo os passos descritos acima -, ele terá uma base sólida, pautada por dados reais, para tomar decisões com mais segurança.&nbsp;Outra utilidade do método estatístico na supply chain é auxiliar nos cálculos de <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/previsao-de-demanda-na-cadeia-de-suprimentos">previsão de demanda</a>. Consideradas as variantes de cada contexto, as estatísticas podem viabilizar ajustes e melhorias operacionais, evitando desperdícios e garantindo um maior nível de serviço.Isso é útil para o fabricante - <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/8-beneficios-do-planejamento-de-vendas-e-operacoes-para-a-industria">que pode tornar seu processo produtivo mais eficaz</a> em questões como tempo e aproveitamento de recursos - e para o varejista, que consegue <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/compre-de-acordo-com-o-drp">planejar seu pedido</a> com base em estatísticas reais de vendas, para não ficar com estoque parado.[[[material-id-0|91a8e2b8-9398-4afa-9b57-52389d7c9622]]]<h2>Tecnologia e método estatístico</h2>Colocar esta metodologia em prática não precisa ser trabalhoso ou demorado demais. A tecnologia pode otimizar diversas etapas do processo, automatizando os cálculos e deixando os especialistas livres da parte burocrática, para que possam se dedicar à análise e aos insights.Com as soluções digitais certas, o método estatístico pode ser muito mais simples e assertivo. A inteligência artificial automatiza a escolha dos modelos estatísticos perfeitos para cada produto, automatizando a previsão de vendas e possibilitando o abastecimento ideal para cada local de estoque.Isso elimina a necessidade de analisar produto a produto no varejo e diminuí o tempo de trabalho com processos manuais e operacionais, possibilitando resultados para que a cadeia de suprimentos continue operando no ritmo do consumo.Para saber mais insights sobre tecnologia aplicada à supply chain, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/contato/vendas/demo">fale com um de nossos especialistas</a>. Ou você pode continuar acompanhando as <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://neogrid.com/br/blog/category/supply-chain">novidades sobre esse tema no nosso blog</a>.&nbsp;

Método estatístico: o que é como se aplica à cadeia de suprimentos

Saiba como o método estatístico pode otimizar os processos da cadeia de suprimentos.

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