É possível simular a venda e a margem futura para os próximos 3, 7 ou 15 dias utilizando a Saída Média Diária, ou o Modelo de Machine Learning.
O Machine Learning é mais preciso, podendo diferenciar o volume de vendas pelos dias da semana.
Cenário > Mais Opções > Simular a Recomposição da Margem
Criar Cenário, Filtrar resultados e selecionar produto(s)
Abra Cenário, ou, Crie Cenário e Filtre, selecione produto com valor no campo Prc.Novo maior que 0 (zero).
Clique no campo Mais Opções, selecione a opção: Simular a Recomposição da Margem.
Imagem 01 - Acessar tela Simular a Recomposição da Margem
Para exibir a simulação da margem, selecione a quantidade de dias.
Caso haja mais de uma divisão, clique no campo Selecione a divisão e clique na divisão desejada.
Clique no campo Selecione qual nível da estrutura deseja visualizar, clique no nível desejado entre:
Imagem 02 - Configuração
o Grid é composto pelos campos:
Além dos campos iniciais, que podem ser reordenados, há os campos:
Clique no botão de engrenagem, localize o nome da coluna desejada e clique nas setas reorganizando da maneira desejada.
Imagem 03 - Reordenar Colunas
Clique no botão de engrenagem, selecione os campos Comp. Menor Preço % e Comp. Preço Médio%
Imagem 04 - Incluir colunas Comp. Menor Preço % e Comp. Preço Médio%
É a quantidade de venda futura de cada produto marcado no grid para envio ao ERP conforme análise do modelo de machine learning.
O modelo de machine learning calcula uma demanda futura com base na elasticidade do produto e no seu histórico do último ano em cada loja.
Na sequência, compara o seu resultado com a saída média do ERP usando cálculos preditivos.
Se o valor da saída média do ERP for mais eficiente que o seu próprio cálculo, o modelo sugere a saída média do ERP.
Portanto, a quantidade de venda (ou demanda futura) pode conter em um mesmo produto, mas em lojas diferentes, quantidades calculadas pelo modelo e quantidades da saída média.
Exemplo de um produto selecionado com 2 lojas no grid para os próximos 3 dias:
Produto: Coca-Cola
Empresa 1:
Saída média do ERP: 25 un (o modelo de machine learning definiu que a saída média é mais eficiente na empresa 1)
Empresa 2:
Demanda calculada pelo modelo: 31 un (o modelo de machine learning definiu que o seu cálculo é mais eficiente na empresa 2)
Total exibido no campo Quantidade de Venda: 25+31 = 56 un
É previsão total de venda para os próximos 3, 7 ou 15 dias. É calculada com a soma da multiplicação do preço médio de cada produto com a demanda futura.
Quando o produto possui preços diferentes por embalagem ou por lojas, é utilizado o preço médio do produto entre os registros considerando a menor embalagem.
Exemplo de um produto selecionado com 2 embalagens diferentes no grid para os próximos 3 dias:
Produto: Coca-Cola
Embalagem un: Preço Novo R$ 8,99
Embalagem Fardo com 6 un: Preço Novo R$ 49,99
Preço médio para cálculo da previsão do valor total de venda = 8,99 + (49,99/6) = 17,32 / 2 = 8,66
É a previsão da margem em percentual para os próximos 3, 7 ou 15 dias.
É calculada com base no preço médio de cada produto multiplicado pela demanda futura e aplicado em uma das fórmulas conforme parametrização existente no ERP.
As fórmulas podem ser: Margem Bruta, Margem Líquida ou Mark Down.
Quando o produto possui preços diferentes por embalagem ou por lojas, é utilizado o preço médio do produto entre os registros considerando a menor embalagem.
Exemplo de um produto selecionado com 2 embalagens diferentes no grid para os próximos 3 dias:
Produto: Coca-Cola
Embalagem un: Preço Novo R$ 8,99
Embalagem Fardo com 6 un: Preço Novo R$ 49,99
Preço médio para cálculo da previsão do valor total de venda = 8,99 + (49,99/6) = 17,32 / 2 = 8,66
É a previsão da margem em valor para os próximos 3, 7 ou 15 dias.
É a aplicação da margem em percentual sobre o Valor Total R$.
É o resultado da soma do preço novo multiplicado pela demanda para os próximos 3, 7 ou 15 dias dividido pela soma do menor preço da concorrência também multiplicado pela demanda para os próximos 3, 7 ou 15 dias.
Com isso obtém-se o índice de competitividade pela média ponderada dentro da categoria ou do cenário.
Exemplo de dois produtos da mesma categoria para os próximos 3 dias:
Produto: Coca-Cola
Categoria: Refrigerante
Empresa: 1
Demanda futura: 47 um
Preço Novo: 2,79
Menor Preço da Concorrência: 2,89
Total do Preço Novo: 2,79 * 47 = 131,13
Total do Menor Preço da Concorrência: 2,89 * 47 = 135,83
É o resultado da soma do preço novo multiplicado pela demanda para os próximos 3, 7 ou 15 dias dividido pela soma do preço médio da concorrência também multiplicado pela demanda para os próximos 3, 7 ou 15 dias.
Com isso obtém-se o índice de competitividade pela média ponderada dentro da categoria ou do cenário.
Exemplo de dois produtos da mesma categoria para os próximos 3 dias:
Produto: Coca-Cola
Categoria: Refrigerante
Empresa: 1
Demanda futura: 47 un
Preço Novo: 2,79
reço Médio da Concorrência: 2,89
Total do Preço Novo: 2,79 * 47 = 131,13
Total do Preço Médio da Concorrência: 2,89 * 47 = 135,83
Produto: Fanta
Categoria: Refrigerante
Empresa: 1
Demanda futura 18 un
Preço Novo: 2,39
Preço Médio da Concorrência: 2,19
Total do Preço Novo: 2,39 * 18 = 43,02
Total do Preço Médio da Concorrência: 2,19 * 18 = 39,42
Percentual de competitividade da categoria Refrigerante
131,13 (Total do Preço Novo Coca-Cola) + 43,02 (Total do Preço Novo Fanta) = 174,15 135,83 (Total do Preço Médio da Concorrência Coca-Cola) + 39,42 (Total do Preço Médio da Concorrência Fanta) = 175,25 Competitividade da Categoria = 174,15 / 175,25 = 99,37%
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| Ação | Descrição |
|---|---|
| Criar Cenário | Configuração da tabela e produtos quem compõem o cenário. |
| Filtrar Cenário | Descrição de cada filtro. |
Principais Campos e Parâmetros
Não há.
Não há.
O uso do Tipo de Produto em diferentes tecnologias não homologadas, como em Sistema Operacional, Plataforma, Navegadores e outros dispositivos, pode comprometer a segurança dos sistemas e está sujeito a situações não previstas, sem cobertura de suporte. |
| Tipo de produto | ERP Web |
|---|---|
| Sistema Operacional | Windows Desktop |
| Plataforma | Desktop |
| Navegador | Google Chrome |
| Utilização/Experiência | Aplicações Web em geral |