Estrutura da solução
O módulo de análise preditiva da Sintra AI combina previsão de séries temporais e modelagem de demanda de mercado para melhorar o giro de estoque em 20-351 TP3 T. Seu valor exclusivo está na capacidade de analisar simultaneamente dados de vendas, tendências de mídia social e indicadores econômicos regionais.
Caminho para a realização
- Fase de preparação de dados
Importe os registros de vendas dos últimos 2 anos em formato CSV (é necessário incluir campos como SKU, data, volume de vendas, marcadores promocionais etc.) e conecte-se à API do Google Trends para obter dados de pesquisa do setor. - Configuração do modelo
Selecione o modelo de otimização de estoque em Configurações de previsão para definir o limite do estoque de segurança e os parâmetros do ciclo de reabastecimento - Aviso antecipado inteligente
Habilite a função "Dynamic Alert" (Alerta dinâmico): quando houver previsão de falta de estoque de um produto nos próximos 30 dias, o sistema enviará automaticamente uma notificação ao Slack ou gerará um rascunho de pedido de compra.
Casos de melhores práticas
Ao analisar o calor da conversa no Instagram, uma marca de vestuário aumentou o estoque de itens de cores específicas com 2 semanas de antecedência, resultando em um aumento de 42% nas vendas da temporada.Ação principal: habilite a opção "Reconhecimento visual" nas configurações de "Sinais de mídia social" para permitir que a IA monitore as características da imagem dos lançamentos de novos produtos dos concorrentes.
Essa resposta foi extraída do artigoSintra: A plataforma de assistente inteligente para fluxos de trabalho automatizadosO
