Análise preditiva: o segredo da preparação para os picos de alta demanda

Com algoritmos inteligentes, é possível analisar trajetos passados e melhorar a otimização de rotas, usando os dados recebidos pela plataforma para aprimoramento

TMS da Driv.in ajuda a identificar padrões para realizar previsões cada vez mais precisas (Foto: Pexels)

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A logística brasileira se prepara para uma série de oportunidades, ao longo de 2023, após o período de recuperação pelo qual o setor passou no último ano. O aumento da circulação de pessoas, somado à consolidação do e-commerce e à busca por uma experiência omnichannel, torna comprar e receber os produtos, de onde você estiver, cada vez mais fácil. A atenção está principalmente voltada aos períodos de maior demanda, que são momentos propícios para acelerar esse crescimento.

Épocas de intensa movimentação do comércio levam à busca mais direcionada em cada período do ano por produtos específicos, como os presentes de Dia das Mães, de Dias dos Namorados e Dia das Crianças, bem como as sazonalidades próprias das categorias, como são a demanda  por materiais escolares na volta às aulas, ou de ovos de chocolate na páscoa. Além disso, a alta procura por eletrodomésticos e eletroeletrônicos na Black Friday, bem como a corrida por presentes e itens essenciais para montar as festas de final de ano, costumam representar um grande desafio logístico.

A preparação exige muito planejamento, já que os picos na demanda tendem a sobrecarregar as cadeias de suprimento, mudar a dinâmica das operadoras, aumentar a circulação e tornar o frete mais caro; por isso, é preciso investir em soluções tecnológicas, acesso à informação de qualidade e estratégias para evitar excesso ou falta de estoque e cumprir os prazos de entrega.

Para lidar com essas necessidades, a automatização de processos e a Inteligência Artificial chegam fortemente nos sistemas de gerenciamento de transporte e os tornam alternativas de melhor custo-benefício para os players de todo o ecossistema logístico.

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ANÁLISE PREDITIVA

Uma informação é certa: picos de alta demanda repetem-se a cada ano e geram dados sobre todo o processo logístico. Antes da IA, a dificuldade era reuni-los de forma rápida e precisa em poucos cliques. Isso mudou: com os algoritmos inteligentes, é possível analisar trajetos passados e melhorar continuamente a otimização de rotas, usando para seu aprimoramento os dados recebidos constantemente pela plataforma.  

Com um TMS SaaS, como o da Driv.in, é possível analisar rapidamente dados históricos previamente coletados em picos de demanda intensa. Assim, identificam-se padrões — como rotas mais movimentadas ou tempos médios de entrega — para realizar previsões cada vez mais precisas. 

É possível gerar relatórios personalizados, que ajudam a tomar decisões acuradas sobre alocação de recursos, bem como avaliar se vale a pena investir em terceirização, contratação de mais motoristas ou aluguel de veículos. Desse modo, melhora-se a comunicação na cadeia de suprimentos e evitam-se desperdícios, conflito de informações, excessos ou perdas de estoque e flutuações.

Cabe lembrar que embora a análise preditiva seja fundamental, é preciso também estar sempre atento ao movimento do próprio mercado, às mudanças político-econômicas, bem como às transformações que envolvem o consumidor e seus hábitos. 

Ou seja, para preparar sua operação para os períodos de alta demanda, garantindo uma entrega rápida, eficiente e na medida certa para as necessidades do cliente, é preciso aliar planejamento, monitoramento de tendências e uma tecnologia potente.

A Driv.in é uma solução logística inteligente, que conta com uma equipe de desenvolvedores trabalhando no aprimoramento contínuo de seu software. É altamente personalizável, permite otimizações precisas, visibilidade em tempo real de toda a operação e pode ser adaptada às necessidades específicas de cada empresa.