Consumer Products Goods

Produtos de Consumo

O setor de bens de consumo está evoluindo, à medida que os consumidores adotam cada vez mais os produtos de saúde, beleza, conveniência, sustentabilidade e produtos premium. As marcas estabelecidas de bens de consumo embalados (CPG) estão lutando para permanecer relevantes, reter sua parcela no market-share e manter sua competitividade.

Transforme seus negócios de bens de consumo usando DataRobot.

Produtos de Consumo

O setor de bens de consumo está mudando mais rapidamente do que nunca na história. A IA ajuda as empresas a se conectarem melhor com o consumidor capacitando a otimização da sua gama de produtos, a fim de entregar aos clientes quando e onde eles desejarem, melhorando ao mesmo tempo a eficiência operacional. A IA capacita você aproveitando seus próprios dados sobre seus clientes para entender melhor como suas necessidades evoluíram e como sua organização pode se adaptar a um mercado em rápida mudança.

Envolvimento com Consumidor

  • Obtenha ROI de marketing em canais digitais e tradicionais
  • Satisfação do cliente: usando pesquisas e revisando dados, preveja sentimentos para toda a base de clientes
  • Preveja o tempo para o próximo pedido de compra com base no histórico de compras anteriores e na segmentação do cliente
  • Antecipe o próximo estado do CRM do cliente (por exemplo, ativação, regular, alto valor, declinador, inativo, rotatividade) para informar a estratégia de futuras comunicações de marketing
  • Hiper-personalize e identifique os produtos mais eficazes para apresentar a cada cliente com base em dados históricos

Sortimento e Fornecimento de Produtos

  • Preveja vendas de inovação de produtos e lançamentos de novos produtos antes que eles cheguem ao mercado por meio de previsão baseada em IA
  • Minimize os cenários de superprodução e falta de estoque usando uma série de fontes de dados históricas "cadeia de suprimentos reversa", prevendo a probabilidade de retorno de cada item comprado em vários canais
  • Melhore a disponibilidade na prateleira de cada SKU individual e armazene e conduza as ações corretivas antes que ocorra um problema
  • Use a otimização de preços e a elasticidade para identificar preços ótimos influenciados por vários fatores, como item, marca, categoria e muito mais

Eficiência operacional

  • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
  • Identifique e negocie com os fornecedores que oferecem mais vantagens
  • Melhore a retenção de funcionários com análises de RH baseadas em IA
  • Aprimore as previsões dos prazos de entrega para melhorar a eficiência operacional
  • Identifique métricas para parcerias mutuamente benéficas em toda a cadeia de suprimentos, que são individualizadas para cada promoção e região
  • Envolvimento com Consumidor
    • Obtenha ROI de marketing em canais digitais e tradicionais
    • Satisfação do cliente: usando pesquisas e revisando dados, preveja sentimentos para toda a base de clientes
    • Preveja o tempo para o próximo pedido de compra com base no histórico de compras anteriores e na segmentação do cliente
    • Antecipe o próximo estado do CRM do cliente (por exemplo, ativação, regular, alto valor, declinador, inativo, rotatividade) para informar a estratégia de futuras comunicações de marketing
    • Hiper-personalize e identifique os produtos mais eficazes para apresentar a cada cliente com base em dados históricos
  • Sortimento e Fornecimento de Produtos
    • Preveja vendas de inovação de produtos e lançamentos de novos produtos antes que eles cheguem ao mercado por meio de previsão baseada em IA
    • Minimize os cenários de superprodução e falta de estoque usando uma série de fontes de dados históricas "cadeia de suprimentos reversa", prevendo a probabilidade de retorno de cada item comprado em vários canais
    • Melhore a disponibilidade na prateleira de cada SKU individual e armazene e conduza as ações corretivas antes que ocorra um problema
    • Use a otimização de preços e a elasticidade para identificar preços ótimos influenciados por vários fatores, como item, marca, categoria e muito mais
  • Eficiência operacional
    • Preveja tamanho da equipe para atender pedidos, atendimento ao cliente e remessas conforme a demanda mudar
    • Identifique e negocie com os fornecedores que oferecem mais vantagens
    • Melhore a retenção de funcionários com análises de RH baseadas em IA
    • Aprimore as previsões dos prazos de entrega para melhorar a eficiência operacional
    • Identifique métricas para parcerias mutuamente benéficas em toda a cadeia de suprimentos, que são individualizadas para cada promoção e região
Consumer Products use cases

Casos de uso de IA para Bens de Consumo

As empresas de CPG orientadas por IA estão aproveitando todas as oportunidades para usar dados para analisar mudanças no comportamento do cliente e nos hábitos de compra para garantir a execução da variedade de produtos, promoções e para comunicações personalizadas diretas ao consumidor (DTC). Ao mesmo tempo, as empresas de CPG estão mudando dos métodos tradicionais de previsão para se tornarem orientadas pela Previsão da demanda por IA para garantir o mais alto nível de precisão, para que o produto esteja sempre disponível quando o cliente quiser comprar.

  • Envolvimento com Consumidor

    Os consumidores de hoje têm tolerância zero em relação a problemas, desejam poder comprar o que querem quando querem e estão mais móveis do que nunca. Também é mais provável que considerem a saúde, o bem-estar e a forma física como as principais prioridades de gastos do que nos anos anteriores. As marcas de CPG precisam se adaptar a essas tendências para se envolver positivamente e influenciar as decisões de compra do consumidor.

  • Sortimento e Fornecimento de Produtos

    O setor de CPG e suas empresas estão usando a IA para prever a gama de produtos na prateleira, seus preços ótimos e as vendas de novos produtos que entram no mercado. Além disso, a Previsão da demanda orientada por IA informa os níveis de fabricação e transporte necessários para atender à demanda do cliente – por loja, data e SKU.

  • Eficiência operacional

    As empresas de CPG estão adotando a IA para identificar melhor oportunidades para diminuir custos e aumentar sua eficiência operacional para garantir uma experiência ao cliente sem atrito.

    Um dos maiores desafios que o setor de CPG enfrenta é determinar a quantidade de estoque de produtos – e que tipos de produtos – eles precisam para atender às expectativas do consumidor. O Machine Learning Automatizado pode ajudar os varejistas a melhorar sua capacidade de prever a demanda do consumidor por mercadorias.

O DataRobot Pode Ajudar Com:

  • Executar decisões baseadas em IA
    O DataRobot pode aumentar significativamente o número de sistemas de machine learning de IA implantados em seus negócios de varejo para ajudá-lo a obter um foco estratégico nos desafios de varejo com os maiores retornos.
  • Aumente as habilidades de IA usando o número de funcionários existentes
    Com a falta de cientistas de dados disponíveis para contratação, o DataRobot pode ajudá-lo a transformar seus analistas de negócios qualificados em citizen data scientists. Os guardrails criados na plataforma DataRobot garantem que você possa democratizar a IA em toda a organização - com segurança.
  • Transforme sua empresa de descritiva em preditiva
    O DataRobot ajuda a transformar seus negócios de um que toma decisões com base em eventos passados para um que toma decisões estratégicas com base no que acontecerá no futuro.
  • Seja mais personalizado com o envolvimento do cliente
    Com modelos que aprendem continuamente com comportamentos passados, o DataRobot pode ajudar a prever facilmente a próxima melhor oferta para seus clientes.
  • Aumente a precisão da demanda de seus produtos
    Um dos maiores desafios que as empresas de CPG enfrentam é determinar a quantidade de estoque de produtos — e que tipos de produtos — eles precisam ter em mãos para atender à demanda esperada de consumidores e varejistas. O DataRobot ajuda os varejistas a melhorar sua capacidade de prever a demanda do consumidor por mercadorias usando o machine learning automatizado.
Renato Piai

Head of Data Insights and Analytics, Reckitt Benckiser

  • Escolhemos DataRobot para permitir que nossos cientistas de dados de forma eficiente determinar e usar a modelo de machine learning para problemas específicos."
    aleksandar lazarevic
    Aleksandar Lazarevic

    VP of Advanced Analytics & Data Engineering, Stanley, Black & Decker

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