O mercado atual está cada vez mais competitivo e desafiador. Empresas que desejam se destacar precisam constantemente inovar, trazendo novos produtos e serviços para o mercado. Porém, é preciso ter cautela ao introduzir novidades e alterações de preço, para evitar prejuízos financeiros e danos à imagem da marca.
Navegando no mercado atual: inovação e estratégias para seleção de lojas piloto
No setor varejista, em especial, a seleção de lojas piloto para esses testes é uma estratégia muito utilizada para avaliar a aceitação do mercado em relação a novos produtos e preços. Com o aumento da concorrência e a mudança dos hábitos de consumo dos clientes, essa estratégia tornou-se ainda mais importante para garantir a inovação e a sustentabilidade financeira das empresas.
Além disso, o mercado atual exige uma agilidade cada vez maior na tomada de decisões, o que reforça a necessidade de modelos estatísticos precisos e eficientes para essa seleção de lojas piloto. As empresas precisam estar preparadas para acompanhar as mudanças do mercado e oferecer produtos e serviços que atendam às demandas dos clientes, ao mesmo tempo em que garantem a rentabilidade do negócio. Nesse sentido, a seleção de lojas piloto é uma ferramenta estratégica que permite avaliar a aceitação do mercado em relação a novas estratégias de preços e produtos de forma ágil e eficiente.
Nesse contexto, a BIP oferece uma solução completa de seleção de lojas piloto para aplicação de testes de novos produtos e alterações de preço a partir do embasamento estatístico. Com um time de especialistas em análise de dados e tecnologia avançada, a empresa tem ajudado diversas companhias a desenvolver modelos estatísticos precisos e eficientes, permitindo que elas tomem decisões mais assertivas e aumentem sua vantagem competitiva em relação às concorrentes.
A solução da BIP oferece uma abordagem completa, que inclui desde o levantamento e validação das ações e variáveis relevantes por tipo de ação, até a seleção da amostragem de piloto e grupo de controle, além de um painel para apresentação do output do modelo e comparação dos resultados dos testes em ação. Com a solução da BIP, as empresas podem realizar testes de novos produtos e alterações de preço com muito mais precisão e eficiência, garantindo a inovação e a sustentabilidade financeira do negócio.
Case de sucesso: transformando a seleção de lojas piloto em vantagem competitiva
Uma empresa de alimentos e bebidas enfrentava uma grande dor em relação à seleção de lojas piloto para testes de novos produtos e alterações de preço. A equipe do cliente de analytics responsável por esse processo gastava muito tempo coletando e analisando dados de diversas fontes, o que gerava uma demora significativa na tomada de decisão e comprometia a agilidade da empresa em relação às mudanças do mercado. Além disso, a seleção de lojas piloto era feita de forma subjetiva, o que aumentava o risco de erros e prejuízos financeiros para a empresa.
Para solucionar esse problema, a empresa decidiu desenvolver e implementar um modelo estatístico inovador que permitisse a definição das lojas de teste e controle de maneira mais eficiente e precisa. A empresa buscou parcerias com empresas especializadas em tecnologia e análise de dados, a fim de garantir que o modelo fosse desenvolvido com a máxima eficiência e precisão possível.
Com o novo modelo estatístico implementado, a equipe do cliente de analytics obteve um ganho significativo de velocidade na seleção de lojas piloto, além de aumentar a assertividade da seleção dessas lojas. O modelo estatístico utilizado permite avaliar diversos fatores que influenciam a aceitação do mercado em relação a novos produtos e preços, o que permite que a empresa tome decisões mais assertivas e reduza o risco de prejuízos financeiros.
Além disso, foi desenvolvido um painel para fornecer uma visão mais clara e objetiva do acompanhamento das lojas selecionados em tempo real, o que permite que a equipe de analytics foque seus esforços em análises mais estratégicas e de alto impacto. Com isso, a empresa conseguiu aumentar sua eficiência e precisão em seus testes de novos preços, comunicação com o cliente e introdução de novos produtos, garantindo assim sua vantagem competitiva em relação às concorrentes.
Desenvolvendo o projeto: etapas e abordagem na criação de uma solução eficiente
O projeto teve início com uma análise detalhada dos dados disponíveis no banco de dados do cliente. A equipe fez um levantamento das tabelas que seriam utilizadas no projeto e mapeou suas ligações para criar um diagrama. Para compreender melhor os dados em cada tabela, a equipe utilizou a documentação técnica do dicionário de dados das tabelas existentes do banco de dados, que fornecia informações sobre a estrutura de cada tabela, seus campos e chaves de ligações.
Com base no conhecimento adquirido durante a análise dos dados e a documentação técnica, a equipe mapeou as variáveis mais importantes para o projeto e sua utilidade em relação aos objetivos de alteração de preço, comunicação com o cliente e lançamento de novos produtos. Esse processo permitiu que a equipe identificasse as variáveis mais relevantes e como elas seriam utilizadas para alcançar o objetivo da clusterização das lojas e seleção de lojas piloto e controle.
Após o mapeamento das variáveis, a equipe iniciou o processo de normalização e estruturação dos dados para a aplicação do algoritmo de clusterização. Para garantir a eficiência do algoritmo, foi realizada uma análise rigorosa dos dados para garantir que estivessem em um formato adequado para a aplicação do modelo. A escolha do modelo de clusterização foi feita com base nas necessidades do projeto e nas regras de negócio do cliente, visando a coleta de informações relevantes e úteis para o projeto.
Com o modelo de clusterização construído, a equipe trabalhou na integração da solução do back-end ao front-end, com o objetivo de criar uma interface intuitiva e eficiente para o usuário. O front-end foi desenvolvido para permitir a visualização e análise das lojas selecionadas e suas características comparáveis ao universo amostral. O resultado do modelo foi integrado com o banco de dados do cliente, permitindo ao usuário analisar tanto o grupo piloto quanto o grupo controle em painéis de acompanhamento na plataforma de BI.
Em resumo, a equipe seguiu uma trajetória cuidadosa e detalhada para garantir o sucesso do projeto e a relevância das informações coletadas. O processo incluiu a análise dos dados, a escolha do modelo de clusterização, a normalização e estruturação dos dados, além da integração do back-end ao front-end e construção de dashboards de acompanhamento. O resultado final foi uma solução intuitiva e eficiente para o usuário, que permitiu a análise comparativa das lojas selecionadas e suas características.
Superando obstáculos: como a implementação de um projeto de clusterização potencializa a análise de lojas
Na jornada para desenvolver uma solução eficiente de clusterização para a análise de lojas, a equipe enfrentou diversos desafios, desde a compreensão e mapeamento dos dados até a integração da solução do back-end ao front-end. Este capítulo explora como a equipe superou esses obstáculos e entregou uma solução que atendeu às expectativas do cliente.
O primeiro desafio foi garantir que os dados utilizados fossem de alta qualidade e adequados para a análise pretendida. Isso envolveu compreender como os dados estavam organizados nas tabelas, mapear as ligações entre as tabelas e validar a qualidade dos dados em si. Esse processo se assemelha a organizar uma biblioteca, onde é preciso identificar e compreender os diferentes temas dos livros, categorizá-los de forma coerente e garantir que os livros estejam em bom estado. Nesse sentido, a equipe teve que investir tempo e esforço para estudar a documentação técnica, mapear as tabelas e realizar verificações de qualidade nos dados, assegurando que a base de análise fosse sólida e confiável.
Em seguida, a escolha do modelo de clusterização mais adequado às necessidades do projeto e às regras de negócio da Arcos Dourados. O processo de escolha de um modelo pode ser comparado a selecionar um método para agrupar itens semelhantes em uma coleção, como organizar roupas por cor, tamanho ou estilo. A equipe precisou avaliar diferentes abordagens e algoritmos de clusterização, considerando suas vantagens e desvantagens, para encontrar a solução que melhor se adaptasse aos objetivos do projeto. Essa escolha foi fundamental para garantir que os resultados fossem relevantes e úteis para o cliente.
Já integração entre as partes de back-end e front-end da solução também representou um desafio significativo. A equipe de desenvolvimento teve que garantir uma experiência agradável e eficiente para os usuários, para ilustrar, imagine que o back-end seja a cozinha de um restaurante, onde os pratos são preparados, e o front-end seja a sala de jantar, onde os clientes desfrutam da comida. A equipe de desenvolvimento precisou garantir que a “cozinha” (back-end) funcionasse perfeitamente com a “sala de jantar” (front-end), proporcionando aos usuários uma experiência agradável e eficiente ao interagir com os dados. Isso envolveu a criação de uma interface intuitiva e funcional, permitindo que os usuários visualizassem e analisassem os dados de forma clara e eficiente.
Por fim, o aspecto fundamental do projeto foi a implementação de funcionalidades de exportação e integração com Metabase. A equipe teve que implementar funcionalidades que permitissem exportar os dados das lojas em formato CSV e integrá-los à plataforma Metabase. A implementação dessas funcionalidades exigiu um esforço adicional por parte da equipe, mas foi crucial para garantir que a solução atendesse às expectativas do cliente e facilitasse o acompanhamento do desempenho das lojas na plataforma de Business Intelligence.
Ao superar esses desafios, a equipe conseguiu entregar uma solução que atendeu às expectativas do cliente, facilitando o acompanhamento do desempenho das lojas na plataforma de Business Intelligence. A experiência adquirida ao longo deste projeto demonstra a importância de abordar cada etapa com cuidado e atenção aos detalhes, garantindo que a solução final seja relevante e útil para o cliente.
ChatGPT: acelerando projetos e aumentando a eficiência do código com inteligência artificial
A implementação do ChatGPT no projeto trouxe ganhos significativos tanto na aceleração do tempo de pesquisa quanto na eficiência dos códigos executados. O ChatGPT, uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida pela OpenAI, foi capaz de otimizar os processos de pesquisa e análise, melhorando a eficiência e a qualidade do trabalho desenvolvido pela equipe.
Um dos benefícios mais notáveis do uso do ChatGPT foi a redução no tempo de modelagem de dados, que passou de 16 minutos para apenas 4,5 minutos. Isso representou uma melhoria significativa na velocidade do processamento, permitindo que a equipe se concentrasse em outras tarefas e atividades estratégicas. Além disso, a utilização do ChatGPT também resultou em códigos mais limpos e comentados, o que facilitou a manutenção e compreensão por parte dos desenvolvedores e analistas.
Outra contribuição foi para aprimorar a qualidade do código, reduzindo a possibilidade de erros e aumentando a confiabilidade da solução desenvolvida. O uso dessa tecnologia de ponta permitiu que a equipe identificasse e corrigisse falhas no código de maneira mais rápida e eficiente, garantindo que a solução final fosse mais robusta e estável.
Em resumo, a utilização do ChatGPT no projeto proporcionou ganhos consideráveis em termos de aceleração do tempo de pesquisa, eficiência dos códigos e melhoria na comunicação entre os membros da equipe. Esses benefícios não apenas aumentaram a qualidade da solução desenvolvida, como também permitiram que a empresa se adaptasse rapidamente às mudanças do mercado e atendesse às demandas dos clientes de forma mais eficiente.
BIP xTech: uma visão geral do Centro de Excelência e seu impacto nos diversos setores da economia
A BIP xTech é um centro de excelência do Grupo BIP, com vasta experiência em definição de estratégias, análise de serviços, desenho e governança de soluções de tecnologia. A xTech busca guiar seus clientes para alcançar alta performance e mantê-la, proporcionando benefícios como melhores práticas, otimização de custos e disponibilização sistemática de informações valiosas para excelência operacional com conformidade, segurança, disponibilidade, flexibilidade de crescimento e possibilidades de melhoria contínua.
No projeto apresentado neste artigo, a BIP xTech atuou em conjunto com a BU de Varejo & CG no desenvolvimento e implementação de um modelo estatístico inovador para a seleção de lojas piloto, auxiliando a empresa cliente a alcançar melhores resultados e aumentar sua vantagem competitiva no mercado.
A xTech possui uma abordagem completa e personalizada para cada projeto, levando em conta as necessidades específicas de cada cliente e desenvolvendo soluções customizadas que atendam às demandas do negócio. Além de fornecer soluções eficientes para a análise e seleção de lojas piloto, a xTech também atuam em outras áreas, como análise de mercado, otimização de processos e desenvolvimento de modelos preditivos. Essa diversidade de atuação permite que a xTech colabore com empresas de diferentes segmentos e portes, contribuindo para a melhoria de suas estratégias e resultados.
Com forte competência em Estratégia, Arquitetura e Governança de Dados, a xTech apoia seus clientes na migração para sistemas em nuvem, ajudando-os a aproveitar as oportunidades oferecidas por essa tecnologia e a revolucionar a eficiência de dados das empresas.
Em resumo, a xTech é um centro de excelência que se destaca no mercado de consultoria e soluções de tecnologia, graças à sua abordagem abrangente e personalizada, bem como à expertise de seu time de profissionais. Através de projetos inovadores e bem-sucedidos e parcerias estratégicas com diversos setores da economia, tem sido capaz de impulsionar a inovação, otimizar processos e elevar a performance de seus clientes. Com o compromisso contínuo de aprimorar suas soluções e seguir na vanguarda das tendências tecnológicas, a xTech desempenha um papel fundamental no fortalecimento e crescimento de empresas em um cenário de negócios cada vez mais competitivo e dinâmico.
