Machine learning e analytics avançado
Construímos projeções e modelos sobre os registros que a empresa já possui, e avisamos quando uma regra simples ou um relatório bem-feito responderia melhor à pergunta.
Perguntas que ajudamos a responder
- Conseguimos projetar a demanda por produto, unidade ou temporada com precisão suficiente para planejar estoque e equipe?
- Quais clientes tendem a comprar novamente e quais estão prestes a parar?
- Conseguimos identificar devoluções, descontos ou movimentações de estoque incomuns antes do fechamento do mês?
- Temos dados suficientes para um modelo, ou um relatório melhor responderia à pergunta?
- Como manter um modelo preciso depois de construído?
O que fazemos
Projeção de demanda e receita
Projeções por produto, local e período com faixas declaradas, submetidas a back-test contra uma referência simples, como o padrão do ano anterior, e usadas apenas quando a superam.
Segmentação e propensão
Grupos de clientes por comportamento de compra e valor, e scores de probabilidade de recompra ou de abandono, entregues como listas que o CRM e as plataformas de anúncios conseguem usar.
Detecção de exceções
Regras e modelos que sinalizam devoluções, descontos, alterações de preço e divergências de estoque ou de caixa incomuns para revisão antes do fechamento do período.
Desenho e leitura de experimentos
Testes de holdout e A/B dimensionados para o seu volume, com a significância verificada contra uma hipótese nula simulada e corrigida pelo número de comparações realizadas.
Operação de modelos
Cronogramas de retreinamento, monitoramento da precisão e documentação, para que um modelo que se desvia seja percebido e corrigido.
- Como começa um projeto com a THEFOCUSConversar sobre este tema
Nossa abordagem
- 01
Verificar os dados primeiro
Os registros são validados quanto a completude, faixas de valores e duplicidades antes da modelagem, e uma fonte corrompida é rastreada até a origem.
- 02
Superar uma referência simples
Cada modelo é comparado com a regra ou a média que a empresa usa hoje e só é mantido se vencer em dados com os quais não foi treinado.
- 03
Testar fora da amostra
A precisão é reportada em períodos ou clientes reservados, nunca nos dados usados para construir o modelo.
- 04
Levar o resultado para onde as decisões acontecem
Projeções, scores e alertas chegam à planilha de planejamento, ao relatório de BI, ao CRM ou à plataforma de anúncios que o tomador de decisão já utiliza.
Resultados de clientes
Ver tudoSetores relevantes
Como começa um projeto com a THEFOCUS
A primeira conversa trata da sua situação. Se houver aderência, propomos um diagnóstico com escopo definido e entregável fixo antes de qualquer compromisso maior.
Conversar sobre este tema01
Uma conversa de trabalho
Quarenta e cinco minutos com a pessoa que conduziria o trabalho. Perguntamos sobre a decisão, os sistemas por trás dela e o prazo.
02
Um diagnóstico com escopo definido
Acesso somente leitura, prazo fixo e uma conclusão por escrito: o que os registros mostram, quanto isso custa e o que mudar primeiro.
03
Um plano pronto para execução
Mudanças, responsáveis, indicadores e exclusões por escrito. Em seguida, a mesma equipe implementa e mede, ou faz uma transição organizada.
- Uma única equipe responsável
- Quem faz o diagnóstico também constrói os sistemas e mede o resultado.
- Parceiros escolhidos para cada problema
- Especialistas independentes atuam nas partes que exigem sua participação, sob um único contrato.
- Registros antes de dashboards
- Pedidos, livros contábeis e logs são conciliados antes que qualquer recomendação dependa deles.
Perguntas que os executivos fazem
De quantos dados precisamos para machine learning?
Depende da pergunta e do nível de ruído do resultado. Verificamos primeiro o volume e a qualidade e dizemos com clareza quando os dados não sustentam um modelo; nesse caso, uma regra ou um relatório é a ferramenta mais adequada.
Conseguiremos operar os modelos por conta própria?
Sim. Os modelos são entregues com código, documentação e um runbook de retreinamento no seu próprio ambiente, e podemos capacitar seus analistas para operá-los.
Conversar sobre este tema
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