Execução e ruptura
Ruptura de gôndola: causas, custo e como reduzir
O que é ruptura de gôndola, quais são as principais causas, como calcular o custo da venda perdida e quais ações e tecnologias ajudam a…
Koomp Predict
Previsão de ruptura com machine learning: aja antes de a gôndola esvaziar
O Koomp Predict aplica machine learning a visitas, coletas e vendas para prever ruptura, priorizar quais lojas visitar primeiro e detectar anomalias no ponto de venda, avisando supervisores antes de o problema virar venda perdida.
Entrega em sprintsFunciona offlineSegurança e LGPDSorocaba, SP
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Benefícios
O que muda na sua operação.
Menos venda perdida
Agir antes da ruptura é mais barato do que repor depois de a gôndola esvaziar.
Visitas priorizadas
A rota passa a seguir o risco, não só a rotina.
Alertas para supervisão
Anomalias e quedas de execução chegam como alerta, não como surpresa no fechamento do mês.
Aprende com a operação
Quanto mais dados de campo, melhores as previsões.
O que está incluído
Recursos da solução
- Modelos de séries temporais para risco de ruptura por loja e SKU
- Detecção de anomalias em indicadores de execução
- Priorização de visitas e otimização de rotas
- Alertas por nível de risco no painel
- Retroalimentação com fotos e coletas do app de campo
Para quem é
- Indústrias com histórico de visitas e dados de sell-out
- Operações com muitas lojas e pouca capacidade de visitar todas
- Times que querem sair do reativo para o preventivo
Como funciona
Do diagnóstico ao resultado em campo.
01
Diagnóstico dos dados
Avaliamos histórico de visitas, coletas e vendas disponíveis.
02
Modelagem
Treinamos e validamos modelos para o seu portfólio e suas redes.
03
Alertas e rotas
Entregamos riscos e prioridades no painel e no app.
04
Melhoria contínua
Medimos acerto e reajustamos conforme a operação muda.
Marcas do ecossistema Pegasus
Quem já executa trade marketing com a gente.
Plataforma Koomp 
Aprofunde
Guias sobre o tema.
Perguntas frequentes
Previsão de ruptura com IA: dúvidas comuns.
O que é previsão de ruptura?
É o uso de modelos de machine learning para estimar a probabilidade de um produto faltar na gôndola, com base em histórico de visitas, coletas e vendas, para agir antes que ocorra a ruptura.
Quais dados são necessários?
Quanto mais histórico de visitas, fotos, coletas e vendas por loja e SKU, melhor. Fazemos um diagnóstico dos dados disponíveis antes de propor o modelo.
A previsão substitui o promotor?
Não. Ela orienta onde o promotor deve ir primeiro e o que verificar, tornando a visita mais produtiva.
Vamos provar a execução no seu ponto de venda?
Fale com a Koomp e veja como previsão de ruptura com ia se encaixa na sua operação.
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