Key points are not available for this paper at this time.
Este estudo abrangente examina o impacto transformador de técnicas avançadas de previsão na indústria do varejo, focando em seu papel dual em melhorar a experiência do cliente e aumentar a eficiência operacional. O artigo explora várias aplicações de previsão no varejo, incluindo a previsão de demanda para gestão de estoque, recomendações personalizadas de produtos, análise de tendências para adaptação ao mercado e otimização operacional. Por meio de uma análise de estudos de caso do mundo real de líderes do setor como Walmart, Amazon, Zara e Kroger, a pesquisa demonstra como modelos sofisticados de previsão, impulsionados por aprendizado de máquina e análise de grandes dados, estão revolucionando as operações de varejo. O estudo também aborda os desafios que os varejistas enfrentam na implementação dessas tecnologias, incluindo questões de qualidade de dados, a necessidade de equilibrar automação com insights humanos e considerações éticas no uso de dados. Olhando para o futuro, o artigo discute tendências emergentes em previsão de varejo, incluindo a integração de tecnologias IoT e IA, a incorporação de diversas fontes de dados externas e o papel crítico da previsão em estratégias de varejo omnicanal. Ao fornecer uma visão abrangente das práticas atuais, desafios e direções futuras, esta pesquisa oferece insights valiosos para os varejistas que buscam aproveitar técnicas avançadas de previsão para obter uma vantagem competitiva em um cenário de mercado cada vez mais dinâmico.
A Wed, estudo analisou essa questão.