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Modelos de Propensão

Solução avançada para a seleção estratégica de pontos de venda para vendedores terceirizados.

Contexto

Nesse projeto, desenvolvemos uma solução avançada para a seleção estratégica de pontos de venda para vendedores terceirizados. Utilizando um modelo de propensão baseado em machine learning, esta abordagem permite a alocação de tarefas e melhorar a eficiência das ações de vendas.

Desafio

Com a possibilidade de vendedores terceirizados representarem marcas no marketplace da Ambev, era crucial identificar os pontos de venda mais propensos a comprar produtos específicos. A baixa efetividade na alocação de tarefas para vendedores resultava em desperdício de recursos e oportunidades.
Otimização de vendas com Machine Learning
O desafio estava em estruturar o problema de forma a aproveitar ao máximo os métodos mais recentes na área de machine learning para identificar padrões e prever a propensão de compra em cada ponto de venda. Havia a necessidade de uma abordagem inovadora para maximizar a eficácia das ações dos vendedores.
Abordagem

Nossa estratégia

Nosso serviço é projetado para fornecer uma equipe de especialistas dedicados a transformar seus desafios em oportunidades.

1

Utilizamos um modelo de propensão baseado em machine learning para identificar os pontos de venda mais suscetíveis a comprar produtos específicos.

2

Criamos variáveis para cada ponto de venda global, capturando dados relevantes e comportamentos de compra, que alimentam o modelo para prever a propensão de cada local.

3

Analisamos dados históricos e comportamentais para determinar quais variáveis têm maior impacto na decisão de compra, integrando-as no modelo de propensão.

4

Estabelecemos um ciclo de avaliação contínua do modelo, ajustando-o conforme necessário para melhorar a precisão e eficácia.

5

Monitoramos regularmente seu desempenho, comparando as previsões com os resultados reais e, por fim, ajustamos as variáveis e algoritmos conforme necessário.

Resultados

Impactos e Resultados Mensuráveis

Melhoria notável na efetividade da alocação de tarefas para vendedores terceirizados.
Alocação mais precisa, direcionando os vendedores para os pontos de venda mais propensos a comprar os produtos específicos.
A avaliação contínua garantiu que o modelo adaptasse às mudanças nos padrões de compra, aprimorando sua precisão ao longo do tempo.
Aumento significativo na taxa de efetividade, que saltou de 4% para 60%, indicando uma alocação muito mais eficiente e orientada por dados.
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