Machine Learning e as previsões de venda.

Atualmente, os sistemas inteligentes que oferecem capacidades de inteligência artificial baseiam-se frequentemente no Machine Learning (ML). Machine learning descreve a capacidade de os sistemas aprenderem com dados de formação específicos de um problema para automatizar o processo de criação de modelos analíticos e resolver tarefas associadas. Deep learning é um conceito de aprendizagem automática baseado em redes neuronais artificiais (Janiesch et al., 2021).

A interpretabilidade na ML é crucial para a tomada de decisões de alto risco e para a resolução de problemas.

ML pode ser útil na gestão de um bar ou restaurante, com foco na gestão de stocks e previsão de vendas conforme o dia da semana.

A análise de dados históricos das vendas, a sazonalidade, os eventos artísticos na zona, bem como as condições meteorológicas para prever o fluxo de clientes no estabelecimento, desta forma, poderá evitar desperdícios. Apesar de não ser fácil.

Ao prever um evento, poderá adaptar o preço de venda à procura, desta forma aumenta a receita. Da mesma forma que analisa qual o item da sua lista de iguarias que tem mais procura, podendo aumentar o PVP.

ML também pode ajudar no controlo de feedbacks nas redes sociais ou em plataformas como o Google Reviews ou TripAdvisor.

A previsão de vendas é fundamental para manter a competitividade, mas a obtenção de produtos imprecisas pode levar à falta ou excesso de stocks.

O autor Pavlyshenko (2019) afirma que os dados de vendas podem ter muitos valores anómalos e dados em falta, sendo necessário limpar os outliers e interpolar os dados antes de utilizar uma abordagem de séries cronológicas.

Isto quer dizer que ML é uma ferramenta muito importante, mas é necessário saber interpretar os dados, se não, torna-se um pisa papeis.

Referências:

Janiesch, C., Zschech, P., & Heinrich, K. (2021). Electronic Markets. Machine learning and Deep Learning. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s12525-021-00475-2

Pavlyshenko, B. (2019). MDPI. Machine-Learning models for sles time series forecasting. https://doi.org/10.3390/data4010015