# Previsão de procura para retalho alimentar

> Modelos de previsão por loja e por produto que ajustam encomendas a frescos com base em histórico, sazonalidade, meteorologia e campanhas.

_Exemplo ilustrativo._

- Cliente: Cadeia de retalho alimentar
- Setor: Retalho
- Ano: 2025
- Estado: Concluído
- Serviços: Machine learning, Engenharia de dados, Dashboards
- Tecnologia: Python, LightGBM, dbt, BigQuery
- desperdício em frescos: −17%
- disponibilidade em prateleira: +4 p.p.

## Desafio

As encomendas de frescos eram feitas com base na experiência de cada gestor de loja. O resultado era um equilíbrio difícil entre ruturas de stock e desperdício.

## Solução

Treinámos modelos de previsão por loja e por produto, alimentados por vendas históricas, calendário, meteorologia e campanhas promocionais. As sugestões de encomenda chegam aos gestores com uma explicação simples dos fatores que as justificam.

## Resultados

Menos desperdício, prateleiras mais bem abastecidas e gestores de loja com mais confiança nas decisões diárias.

---

Fonte: https://naulabs.pt/projetos/previsao-procura-retalho · Nau Labs (ola@naulabs.pt)