Cenário ilustrativo: Cenário ilustrativo, construído a partir de situações comuns em PMEs brasileiras. Não é um cliente real. Os resultados são estimativas e dependem do diagnóstico de cada empresa.
O problema
Os compradores fazem pedidos no feeling. Perecíveis estragam enquanto itens básicos faltam em dias de pagamento e feriados, e não existe previsão por loja e produto.
O que a D9S faria (~14 semanas)
- 1Diagnóstico + auditoria de dados (2–3 semanas)
24+ meses de histórico de vendas. - 2Piloto (6 semanas)
2 lojas e 2 categorias (perecíveis e básicos). - 3Expansão (4 semanas)
As 5 lojas. - 4Treinamento (2 semanas)
Compradores e um ritual semanal de planejamento.
Tecnologia
- Extração do ERP de varejo para uma base de dados simples
- Modelos de previsão com sazonalidade, dias de pagamento, feriados e eventos locais
- Pedido sugerido na planilha ou BI que os compradores já usam
- Assistente de IA que explica por que a previsão mudou
- Alertas por WhatsApp ou e-mail
LGPD
Usa apenas dados agregados de vendas. Se dados de fidelidade forem usados no futuro, a base legal será revisada à parte.
Resultados estimados
- 15–35% menos erro de previsão por loja e categoria, contra a referência simples. Premissa: pelo menos 24 meses de histórico confiável.
- 10–25% menos perdas nas categorias do piloto, em termos relativos.
- 20–40% menos rupturas nos itens mais vendidos; medido lojas piloto contra lojas controle.
Estimativas com base nas premissas indicadas, a serem substituídas por números medidos no piloto.