Imagem: Otimização do Estoque por Previsão de Demanda
Desenvolvi um modelo preditivo para estimar demanda, reduzindo o erro de ~20% para ~8%. Com isso, os estoques ficaram mais alinhados às vendas, diminuindo custos de armazenagem em ~15% e reduzindo faltas de produtos. Ferramentas: Python, ML (scikit-learn) e análise sazonal. Resultado: maior eficiência operacional, satisfação do cliente e ganho em competitividade.
Imagem: Marketing Direcionado
Criei um sistema de segmentação combinando dados de compras, engajamento online e histórico de campanhas. A nova abordagem elevou a taxa de conversão de 4% para cerca de 10%, aumentando o ROI em campanhas e personalizando ofertas. Ferramentas: clustering, classificação, Python. Resultado: marketing mais eficaz, melhor uso do orçamento e público mais engajado.
Imagem: Recomendações Personalizadas
Implementei um motor de recomendação que analisou perfis e histórico para sugerir itens, elevando o CTR de 5% para 12%. A solução combinou filtragem colaborativa, embeddings e análise de conteúdo, incrementando vendas e tempo no site. Ferramentas: Python, ML, integrações dinâmicas. Resultado: maior descoberta de produtos, engajamento e ticket médio.
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