No e-commerce, assim como na vida, muitas vezes quem sai na frente ganha. Nesse contexto, a antecipação e previsão de demandas desempenham um papel crucial na competitividade e no sucesso do negócio online. Siga lendo e aprenda como usar a Inteligência Artificial para prever demandas e impulsionar o sucesso do seu negócio no e-commerce.
Aqui, você encontrará:
O que é previsão de demanda e para que serve?
A previsão de demanda é um processo analítico usado para estimar a procura por um produto em um determinado período de tempo no futuro. Essa projeção é baseada em dados históricos de vendas, tendências de mercado, sazonalidade, comportamento do comprador, entre outros fatores relevantes.
A previsão de demanda serve para orientar nossas decisões, minimizar riscos, maximizar oportunidades e melhorar o desempenho geral do negócio, garantindo que os produtos estejam disponíveis no momento certo, ou seja, quando os consumidores desejarem.
Nesse contexto, a Inteligência Artificial desempenha um papel fundamental. Seus algoritmos de aprendizado de máquinas, processam e analisam grandes volumes de informações de forma rápida e precisa, nos ajudando a identificar padrões de consumo e fornecem insights valiosos sobre o comportamento do mercado para previsões mais precisas.
Principais benefícios da previsão de demanda:
- Planejamento e otimização de estoque.
- Melhorias na gestão de compras e vendas.
- Estratégias de vendas mais eficazes.
- Antecipação de tendências de mercado.
- Redução de custos operacionais e desperdícios.
Como antecipar demandas futuras com IA
A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora, mas essencial para o sucesso no e-commerce. Com o uso da inteligência artificial, conseguimos aprimorar nossa compreensão dos padrões de consumo e obter insights poderosos para melhorar nos manter alinhados com as necessidades dos compradores.
A seguir, separamos algumas etapas-chave que podem te ajudar a antecipar demandas futuras com IA:
1. Defina um objetivo
O primeiro passo para uma previsão de demanda bem-sucedida é estabelecer, claramente, o objetivo desejado que pode ser a otimização de estoque, o planejamento para datas sazonais ou a identificação de oportunidades de expansão de produtos.
É fundamental que esse objetivo seja específico e mensurável para que a previsão seja mais precisa para possamos avaliar sua exatidão e os resultados da nossa estratégia.
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2. Análise de tendências de pesquisa
Para prever as demandas futuras, é crucial antes desvendar as pesquisas dos consumidores. Aqui, os rankings de palavras-chave nos fornecem insights valiosos sobre os produtos mais procurados e indicam as mudanças nas preferências do consumidor em determinados produtos ao longo do tempo.
Exemplo do ranking de tendências de uma categoria na Nubimetrics
Isso nos ajuda a revelar padrões de busca que podemos usar para antecipar aumentos ou quedas na demanda. Permitindo que ajustemos nossas estratégias de estoque e vendas de acordo com as tendências emergentes.
Além disso, ao sugerir melhorias nos anúncios, a IA nos mostra padrões e flutuações da demanda, revelando produtos que ainda não exploramos e que podem ser adicionados à nossa oferta, seja para complementá-la ou diversificá-la.
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Ao analisar o histórico de vendas, a IA identifica padrões de compra e nos ajuda a detectar tendências de crescimento e variações no comportamento do consumidor. Isso nos fornece uma base sólida para entender o desempenho passado dos produtos e prever futuras demandas.
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3. Análise da sazonalidade
A sazonalidade desempenha um papel significativo nas vendas dos marketplaces. Ao analisar dados históricos, os algoritmos nos ajudam a entender como fatores sazonais afetam as vendas e criar projeções de demanda mais precisas, de acordo com padrões anteriores.
Com base nessa análise, podemos criar projeções de demanda mais precisas, aproveitar ao máximo os períodos de alta demanda e evitar problemas de excesso de estoque em períodos de baixa sazonalidade.
Exemplo do gráfico de sazonalidade de uma categoria na Nubimetrics
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Podemos considerar como eventos sazonais: feriados, datas comerciais, estações do ano e outros padrões que influenciam o comportamento do consumidor e a dinâmica no e-commerce.
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4. Segmentação de produtos por subcategoria
A segmentação de produtos por subcategoria é uma estratégia vital para melhorar a precisão das previsões de demanda, pois nos ajuda a reconhecer padrões de consumo distintos em um mesmo nicho e entender como são nossas vendas dentro dele.
Aqui, a IA não permite apenas que desvendemos esses padrões, como também oferece sugestões e dicas para aparecermos em mais resultados de busca, melhorarmos nosso posicionamento e a alavancarmos nossas conversões de venda na subcategoria.
Sugestões IA com melhorias-chave para anúncios de uma categoria na Nubimetrics
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❗ Importante
Marketplaces, como o Mercado Livre, tendem a premiar os vendedores que mais contribuem para subcategoria com maior exposição! Adicionar produtos às categorias em que você já é líder e/ou tem melhor desempenho, aumentará sua visibilidade dentro do marketplace e facilitará suas vendas.
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5. Recomendações de IA
Como vimos acima, a IA também pode sugerir produtos e melhorias nos anúncios com base em sua analise e coleta de dados de mercado. Na Nubimetrics, por exemplo, você conta com duas funcionalidades importantes para essa tarefa: o Otimizador de anúncios e Analise suas categorias.
Nelas, além de obtermos dados importantes sobre a demanda, recebemos ainda dicas e recomendações fundamentais para otimizar as estratégias, criar estoque mais inteligentes e aumentar a exatidão das nossas previsões de demanda.
6. Observação de Comportamento do Consumidor
Usando algoritmos de IA, também podemos agrupar clientes com base em características e comportamentos de compra semelhantes. Isso nos permite personalizar nossas estratégias e ofertas de produtos para atender às necessidades específicas de cada segmento, aumentando assim a precisão de nossas previsões.
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