Machine learning e ecr: transformando a previsão de demanda no varejo.

Abstract

O presente artigo explora a previsão de demanda no varejo, destacando sua importância estratégica para a gestão eficiente de estoques e a satisfação do consumidor. A pesquisa classifica-se como de natureza exploratória e descritiva, com abordagem qualitativa, fundamentada em revisão bibliográfica e análise de estudos de caso. O estudo investigou o potencial do Machine Learning na melhoria da precisão preditiva juntamente ao modelo Efficient Consumer Response (ECR), que promove a colaboração entre fabricantes, distribuidores e varejistas para otimizar a cadeia de suprimentos. A integração entre ambas as abordagens possibilita respostas mais ágeis às variações da procura, reduzindo estoques excessivos e minimizando rupturas. Foram analisadas abordagens como Redes Neurais Artificiais, especialmente as LSTM (Long Short-Term Memory), além de técnicas como árvores de decisão, random forests e gradient boosting, reconhecidas por sua eficiência na previsão de consumo. Os resultados indicam que a adoção dessas tecnologias aumenta a capacidade das empresas de antecipar tendências, reduzindo desperdícios e melhorando a eficiência operacional. Contudo, sua implementação requer investimentos em tecnologia, qualificação profissional e processos robustos de coleta e tratamento de dados. Assim, a combinação de Machine Learning com ECR representa um avanço significativo na gestão da cadeia de suprimentos, tornando as empresas mais competitivas no setor varejista.

This article explores demand forecasting in retail, highlighting its strategic importance for efficient inventory management and customer satisfaction. The research is classified as exploratory and descriptive in nature, with a qualitative approach, based on bibliographic review and case study analysis. The study is classified as exploratory and descriptive research, with a qualitative approach based on a literature review. The research investigates the potential of Machine Learning (ML) to improve predictive accuracy in conjunction with the Efficient Consumer Response (ECR) model, which promotes collaboration between manufacturers, distributors, and retailers to optimize the supply chain. The integration of both allows for faster responses to demand fluctuations, reducing excess inventory and minimizing stockouts. Approaches such as Artificial Neural Networks (ANN), particularly Long Short-Term Memory (LSTM) networks, along with techniques like decision trees, random forests, and gradient boosting, recognized for their efficiency in consumption forecasting, were analyzed. The results indicate that the adoption of these technologies enhances companies' ability to anticipate trends, reduce waste, and improve operational efficiency. However, their implementation requires investments in technology, professional training, and robust data collection and processing systems. Thus, the combination of ML with ECR represents a significant advancement in supply chain management, making companies more competitive in the retail sector.