Desafio
A saturação de promoções no mercado e a dificuldade em distinguir os efeitos das ações promocionais das vendas regulares dificultavam a avaliação do desempenho das campanhas.
20/10/2026
Utilização de análise preditiva para otimizar o planeamento de promoções no retalho
A LTPlabs ajudou uma empresa de bens de consumo a otimizar as suas promoções através de análise preditiva, aumentando em 50% a precisão das previsões e contribuindo para decisões de planeamento mais informadas.
Em resumo
Solução
A análise de dados históricos de promoções, a monitorização automatizada e a simulação preditiva de cenários apoiaram a avaliação de resultados e o planeamento de campanhas.
Resultados
A empresa identificou promoções com desempenho abaixo do esperado e melhorou o planeamento promocional, o desempenho das vendas e a rentabilidade.
Desafio
Uma empresa de bens de consumo, com atividade em diferentes categorias de óleos alimentares, enfrentava um mercado cada vez mais saturado de promoções. Perante a dificuldade em distinguir as vendas promocionais das vendas regulares, a empresa tinha dificuldades em medir o verdadeiro impacto das suas campanhas e identificar quais as ações mais eficazes. Esta situação limitava a sua capacidade de planear futuras promoções e negociar as condições das campanhas com os seus clientes do retalho.
Solução
A LTPlabs desenvolveu uma abordagem analítica para ligar a avaliação de promoções anteriores ao planeamento de futuras campanhas.
O trabalho começou com a organização dos dados históricos de promoções numa base de dados centralizada, reunindo as características e os resultados das ações realizadas. A monitorização automatizada permitiu à empresa avaliar a eficácia das promoções e identificar padrões nos resultados.
Um motor preditivo baseado em machine learning foi utilizado para analisar dados históricos de vendas e promoções, considerando fatores como os níveis de desconto, o período de realização, o contexto de mercado e as ações da concorrência.
Um simulador intuitivo permitiu às equipas comparar diferentes cenários promocionais e avaliar o seu potencial impacto antes de negociar os planos de campanha com os clientes.
Em conjunto, estas funcionalidades permitiram identificar ações com desempenho abaixo do esperado, otimizar as promoções planeadas e avaliar oportunidades para aumentar a rentabilidade ou a quota de mercado.
Resultados
O projeto permitiu uniformizar os dados promocionais e implementar dashboards intuitivos para acompanhar os resultados das ações promocionais anteriores.
Uma ferramenta de planeamento baseada em modelos analíticos permitiu às equipas avaliar a eficácia de diferentes cenários.
Isto permitiu à empresa identificar promoções com desempenho abaixo do esperado, aumentar em 50% a precisão das previsões de resultados promocionais (em comparação com o processo anterior, que utilizava promoções passadas semelhantes como referência para estimar o impacto) e tomar decisões de planeamento mais fundamentadas. Estas melhorias contribuíram para um melhor desempenho das vendas e para o aumento da rentabilidade.
Casos de Estudo
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