Atividade: Missão Preditiva

Objetivo:
Aplicar os conceitos de análise preditiva e os diferentes tipos de análise de dados (descritiva, diagnóstica, preditiva, prescritiva) em um contexto realista de negócios, desenvolvendo a capacidade de tomar decisões baseadas em dados.

Instruções

Leia atentamente os cinco casos a seguir. Escolha apenas um para analisar e responder às perguntas. Use seus conhecimentos para justificar suas respostas com clareza e exemplos práticos.

📂 Casos

1. Loja de Roupas Online – StyleUp

A StyleUp é uma loja virtual de roupas que, nos últimos dois meses, percebeu uma queda constante nas vendas noturnas. O gerente observou que durante o dia as vendas continuam estáveis, mas à noite a diminuição chegou a 25%. Além disso, algumas promoções digitais não tiveram o retorno esperado.

A empresa possui dados detalhados sobre horários de acesso ao site, perfil dos clientes, históricos de promoções, além do comportamento da concorrência.

Perguntas:
a) Qual tipo de análise seria mais adequado para entender as causas da queda nas vendas noturnas? Explique.
b) Que modelo preditivo você sugeriria para ajudar a StyleUp a reverter essa situação? Justifique.
c) Que tipo de ação gerencial poderia ser tomada com base na previsão?

2. Escola de Idiomas – Mundo Línguas

A escola Mundo Línguas possui um histórico de matrículas dos últimos 5 anos, com informações sobre períodos do ano, tipos de curso e campanhas promocionais realizadas. Eles querem prever quantos alunos se matricularão no próximo semestre para planejar o número de turmas, professores e material didático.

Além dos dados internos, eles têm informações sobre o mercado de cursos na região e tendências econômicas que influenciam o setor.

Perguntas:
a) Qual tipo de análise melhor atende essa demanda de previsão? Por quê?
b) Que técnicas ou modelos você indicaria para elaborar essa previsão?
c) Como os dados externos (mercado e economia) poderiam ser incorporados à análise?

3. Rede de Supermercados – BomDia

A rede BomDia percebe que o desperdício de frutas e verduras é alto e que ele varia bastante conforme o clima e o dia da semana. Eles possuem dados das vendas diárias, registros meteorológicos, horários de maior movimento e promoções aplicadas em diversas lojas.

O objetivo é reduzir o desperdício sem comprometer a disponibilidade dos produtos para os clientes.

Perguntas:
a) Qual tipo de análise pode ajudar a BomDia a equilibrar estoque e demanda? Explique.
b) Que dados são essenciais para criar um modelo preditivo eficiente nesse contexto?
c) Sugira um modelo ou técnica para fazer essa previsão.

4. Empresa de RH – PeoplePlus

A PeoplePlus, empresa especializada em tecnologia, tem observado um aumento nos pedidos de demissão nos últimos quatro meses, principalmente entre os colaboradores do setor de desenvolvimento. Eles possuem dados sobre tempo de casa, avaliações de desempenho, salários, pesquisas de clima, feedbacks e histórico de desligamentos.

A direção quer identificar os motivos dessa rotatividade e agir para melhorar a retenção.

Perguntas:
a) Que tipo de análise seria mais eficaz para diagnosticar o problema? Justifique.
b) Como a análise preditiva pode ajudar a evitar novas perdas de talentos?
c) Que ações podem ser tomadas a partir de uma análise prescritiva?

5. Startup de Mobilidade – VaiComigo

O aplicativo VaiComigo quer melhorar a experiência dos usuários prevendo a demanda por corridas nos fins de semana. Eles possuem dados históricos de uso, condições climáticas, eventos locais (shows, jogos), além de informações sobre o comportamento dos usuários.

O desafio é antecipar os períodos e regiões com maior demanda para alocar motoristas e otimizar o atendimento.

Perguntas:
a) Que modelo preditivo seria adequado para essa demanda? Explique.
b) Quais dados internos e externos são fundamentais para essa previsão?
c) Como essa análise pode impactar a tomada de decisão da empresa?