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Lojas Renner S.A.Renner · Brasil · 2025

Forecast por modelo/cor/tamanho/loja

A demanda varia simultaneamente por modelo, cor, tamanho e loja, elevando risco de ruptura ou excesso. A solução adotada foi: Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja.

EscaladoEvidência B · Moderada
Escala: Brasil / lojasInício: 2018

RELATO DO CASE

O que a empresa fez

01
O problema original
A demanda varia simultaneamente por modelo, cor, tamanho e loja, elevando risco de ruptura ou excesso.
Como era antes
Planejamento dependia de agregações e julgamento com menor granularidade preditiva.
02
O objetivo
Prever demanda com granularidade suficiente para orientar compra, alocação, grade e disponibilidade.
A solução de IA
Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja.

Como funciona

Histórico e comportamento são processados para gerar previsões que alimentam decisões de planejamento e abastecimento.

Histórico → previsão → compra/alocação/grade → venda real → recalibração.

Dados utilizados

Venda histórica; SKU; cor; tamanho; loja; calendário; comportamento de cliente/mercado.

Decisão apoiada

Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?

Ação gerada

Forecast para orientar alocação, compras e reposição.

O que continua sob decisão humana

Sim

O que fica com a IA
Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja.
Quem utiliza
Planejamento; compras; merchandising; supply.
Integração ao processo
Histórico → previsão → compra/alocação/grade → venda real → recalibração.
Limitações
Forecast é sensível a produtos novos, mudanças de tendência e dados de ruptura que podem distorcer a demanda observada.
Riscos reportados no case
Forecast é sensível a produtos novos, mudanças de tendência e dados de ruptura que podem distorcer a demanda observada.

EVIDÊNCIAS DO CASE

Resultados publicados

Resultado qualitativo

A fonte descreve implantação e benefícios

Não há métrica quantitativa medida cadastrada para apresentar como resultado.

Resultado / benefício
Base preditiva que passou a orientar decisões de produtos, volumes, tamanhos e lojas.
Benefícios
Mais precisão de abastecimento; menor risco de excesso/ruptura; melhor uso de capital.
Evidência B

Caso descrito no relatório anual da Renner; sem divulgação pública de acurácia.

O nível representa a força da evidência disponível na biblioteca, não uma avaliação da empresa.

Problemas AMEM relacionados

Relação principal

P26Forecast de demanda

O case utiliza Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Baixa precisão na previsão de demanda”. A decisão apoiada no case é: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?

Relevância5 / 5
Relação forte

P27Estoque e grade

O case utiliza Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Definição inadequada de estoque, cobertura e grade”. A decisão apoiada no case é: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?

Relevância4 / 5
Relação forte

P28Excesso x ruptura

O case utiliza Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Excesso e ruptura coexistem”. A decisão apoiada no case é: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?

Relevância4 / 5
Relação relacionada

P16Quanto comprar

O case utiliza Algoritmos e modelos de predição de demanda por modelo, cor e tamanho de produto por loja. para tratar um problema de negócio com mecanismos aderentes a “Definição da quantidade ideal de compra”. A decisão apoiada no case é: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?

Relevância3 / 5

Capacidades de IA utilizadas

Forecasting e Séries Temporais

Papel
Prever
Aplicação
No case Forecast por modelo/cor/tamanho/loja, a capacidade “Forecasting e Séries Temporais” contribui para: Histórico e comportamento são processados para gerar previsões que alimentam decisões de planejamento e abastecimento. A saída apoia a decisão: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?
Tecnologia
Forecasting; ML preditivo
Fornecedor
Lojas Renner — modelos internos
Importância5 / 5

Scoring Preditivo de Potencial, Propensão e Risco

Papel
Gerar score preditivo
Aplicação
No case Forecast por modelo/cor/tamanho/loja, a capacidade “Scoring Preditivo de Potencial, Propensão e Risco” contribui para: Histórico e comportamento são processados para gerar previsões que alimentam decisões de planejamento e abastecimento. A saída apoia a decisão: Quanto provavelmente será vendido de cada modelo/cor/tamanho em cada loja?
Tecnologia
Forecasting; ML preditivo
Fornecedor
Lojas Renner — modelos internos
Importância4 / 5

INTERPRETAÇÃO EDITORIAL · AMEM / RECTRIX

Como este case pode inspirar sua empresa?

Avaliação editorial para apoio à análise durante o Workshop AMEM.
Aprendizado executivo
Quanto maior a granularidade relevante do forecast, maior seu valor para moda — desde que haja dados suficientes.
Aplicação AMEM
Prever demanda por referência/cor/tamanho e cliente/canal para direcionar compra e produção.
MVP sugerido
Forecast semanal para os 50 SKUs de maior giro, com comparação contra método atual.
Dados mínimos do MVP
Vendas semanais; SKU/cor/tamanho; estoque; promoções; calendário; canal/cliente.
Impacto AMEM5 / 5Replicabilidade5 / 5Complexidade3 / 5Score AMEM4,6 / 5

Sugestões para experimentação no contexto AMEM. Não são resultados publicados nem garantias de desempenho.

RASTREABILIDADE

Fontes e evidências

Fonte única disponível. Este case está documentado por uma única fonte cadastrada; considere a força de evidência indicada.
Fonte principalRelatório anual

Relatório Anual 2024 — Tecnologia e inteligência artificial

Lojas Renner S.A. · 2025

O que a fonte sustenta
A fonte sustenta a existência/funcionamento do case “Forecast por modelo/cor/tamanho/loja” e, conforme aplicável, os resultados descritos: Base preditiva que passou a orientar decisões de produtos, volumes, tamanhos e lojas.
Tipo de evidência
Funcionamento
Confiança no claim
Média

Resultados publicados pelas próprias empresas ou por parceiros/fornecedores devem ser interpretados no escopo declarado; ausência de auditoria independente quando não indicada.

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