Aplicação de técnicas multivariadas na gestão do volume de cerveja vendido

Abstract

A principal métrica de performance do mercado de cerveja é o volume vendido da bebida. Todavia, em virtude da maginitude desse segmento no Braisl, a compreensão desse indicador se demonstra um desafio, tanto pelo montante de dados disponíveis para análise, quanto pelos fatores externos associados à venda de cerveja. Este artigo propõe a utilização de duas técnicas de análise multivariada (TAM) com vistas a interpretar o impacto de um conjunto de variáveis independentes sobre a venda de cerveja no mercado de Porto Alegre. A base de pontos de venda (PDVs), tipicamente formada por elevado número de observações, foi agrupada através de técnicas de clusterização com base nos perfis dos PDVs. Em seguida, modelos de regressão linear múltipla foram gerados para cada um dos agrupamentos. Os modelos apresentaram boa capacidade preditiva uma vez que métricas como mean square error ficaram entre 0,004 e 0,016 e o R² ajustado entre 0,86 e 0,97. Percebeu-se que, para determinado grupo de clientes, é mais vantajoso conceder maior prazo de pagamento do que promocionar o preço dos produtos, enquanto que, para outro cluster, o verão tem impacto negativo nas vendas devido à movimentação da população local para áreas litorâneas.