Uma Nova Abordagem para Previsão de Demanda

As plataformas de serviço sob demanda cresceram rapidamente nos últimos anos. Empresas como Uber, Lyft, Deliveroo e DoorDash mudaram a forma como as pessoas pedem caronas e comida. Elas dependem muito de previsões de demanda precisas para oferecer seus serviços de forma eficiente. Isso significa prever quantos motoristas ou entregadores precisam em qualquer momento. O desafio é que os dados de demanda podem ser instáveis e variam muito por região e horário.

A previsão é crucial para essas plataformas porque permite que elas ajustem a oferta à demanda dos consumidores. Previsões precisas significam um serviço melhor, tempos de resposta mais rápidos e, no final das contas, clientes mais satisfeitos. No entanto, métodos tradicionais de previsão costumam falhar quando enfrentam os desafios únicos dos serviços sob demanda, como dados de alta frequência que mudam com frequência.

#A Necessidade de Previsões Precisas

Previsões precisas ajudam essas plataformas a garantir que haja motoristas ou entregadores suficientes disponíveis quando e onde são necessários. Se as previsões estiverem erradas, isso pode levar a atrasos, clientes insatisfeitos ou recursos desperdiçados. Por exemplo, se houver poucos entregadores disponíveis durante os horários de pico, os clientes podem esperar mais por seus pedidos. Por outro lado, se houver muitos entregadores disponíveis durante períodos de baixa demanda, a empresa assume custos desnecessários.

Este artigo apresenta uma nova estrutura de previsão chamada Fast Forecasting of Unstable Data Streams (FFUDS). Essa abordagem visa fornecer previsões rápidas e precisas que se adaptam aos padrões de demanda em mudança.

#Características dos Dados de Demanda

Os dados de demanda para serviços sob demanda têm algumas características únicas:

1. Alta Frequência: Os dados são coletados em intervalos muito curtos, muitas vezes a cada minuto ou até mesmo segundo. Isso pode dificultar o processamento e a análise.

2. Variações Geográficas: A demanda pode diferir muito de uma área para outra. O centro da cidade pode ter alta demanda, enquanto uma área suburbana vê muito pouca.

3. Instabilidade: Eventos como feriados, mudanças climáticas ou promoções especiais podem causar picos ou quedas repentinas na demanda.

Métodos tradicionais de previsão geralmente abordam esses problemas um de cada vez, em vez de considerá-los juntos. Isso pode levar a previsões imprecisas e serviços ineficazes.

#Apresentando o FFUDS

A estrutura FFUDS foi projetada para enfrentar esses desafios de frente. Ela utiliza uma combinação de técnicas estatísticas e aprendizado de máquina para criar um modelo de previsão robusto. Veja como funciona:

1. Adaptação Automática: O FFUDS aprende com dados passados e se ajusta automaticamente a novos padrões sem precisar de intervenção humana. Isso a torna capaz de responder rapidamente a mudanças na demanda.

2. Múltiplos Modelos: A estrutura utiliza vários modelos de previsão adaptados a diferentes regiões geográficas e seus padrões específicos de demanda.

3. Eficiência: O FFUDS foi projetado para ser rápido, o que significa que pode fornecer previsões em tempo real necessárias para o planejamento operacional.

#Testando a Estrutura

O FFUDS foi testado usando dados reais de demanda de uma grande plataforma de entrega na Europa. Os dados abrangiam de janeiro de 2019 a março de 2021 e incluíam informações de mais de 290 regiões geográficas. Esse conjunto de dados abrangente permitiu que os pesquisadores avaliassem o desempenho da estrutura em várias condições, incluindo antes e depois da pandemia de Covid-19, que alterou significativamente os padrões de demanda.

#Avaliação de Desempenho

Para avaliar o desempenho do FFUDS, os pesquisadores o compararam com três métodos comuns de previsão:

1. Modelo Naive: Este método assume que a demanda futura será a mesma da demanda no mesmo período da semana anterior.

2. Facebook Prophet: Uma ferramenta de previsão bem conhecida que incorpora sazonalidade e tendências e detecta automaticamente mudanças nos padrões de dados.

3. LSTM: Um tipo de rede neural popular para previsão de séries temporais.

Os resultados mostraram que o FFUDS superou os três modelos em termos de precisão e velocidade. Ele forneceu previsões melhores em todas as áreas geográficas e diferentes funções de perda, que medem como as previsões se alinham à demanda real.

#Impacto Econômico

Os pesquisadores também avaliaram as implicações econômicas do uso do FFUDS. Eles calcularam os ganhos financeiros comparando as perdas monetárias acumuladas entre o FFUDS e os outros modelos. Os resultados foram impressionantes, com o FFUDS gerando economias anuais significativas.

Além disso, o FFUDS provou ser muito mais rápido que os outros modelos. O tempo necessário para produzir previsões para todas as áreas de entrega foi significativamente menor, liberando recursos computacionais. Essa eficiência é crucial para plataformas que precisam atualizar continuamente as previsões à medida que novos dados chegam.

#Insights Gerenciais

As descobertas do FFUDS têm implicações importantes para os gerentes de plataformas de serviço sob demanda:

1. Eficiência Operacional: Previsões precisas levam a uma melhor alocação de recursos, reduzindo desperdícios e aumentando a qualidade do serviço.

2. Escalabilidade: O FFUDS pode se adaptar facilmente a uma demanda crescente ou mudanças no mercado. À medida que as plataformas se expandem para novas áreas, a estrutura pode fornecer previsões específicas para essas regiões.

3. Reação a Mudanças de Mercado: A capacidade de reagir rapidamente a mudanças inesperadas na demanda, como aquelas causadas por eventos sociais ou mudanças econômicas, ajuda a manter os níveis de serviço.

4. Gestão de Custos: Ao melhorar a precisão das previsões, o FFUDS pode ajudar as plataformas a evitar custos associados a excesso ou falta de recursos.

#Conclusão

O FFUDS representa um avanço significativo na previsão para plataformas de serviço sob demanda. Sua capacidade de fornecer previsões precisas e oportunas diante de dados instáveis o torna uma ferramenta valiosa para os gerentes. À medida que a demanda por esses serviços continua a crescer, ferramentas como o FFUDS que melhoram o desempenho operacional se tornarão cada vez mais importantes.

Em resumo, ao aproveitar dados históricos e técnicas estatísticas avançadas, o FFUDS pode melhorar significativamente a forma como as plataformas sob demanda preveem a demanda, garantindo que estejam bem preparadas para atender às necessidades dos clientes de maneira eficiente. Pesquisas futuras podem expandir ainda mais as capacidades do FFUDS, integrando mais fontes de dados e aprimorando sua adaptabilidade a um mercado em constante mudança.

Essa nova estrutura de previsão pode não apenas beneficiar plataformas de entrega, mas também pode se aplicar a vários setores que enfrentam desafios semelhantes com fluxos de dados instáveis. À medida que as empresas continuam a evoluir e se adaptar a novas tecnologias e demandas de mercado, ferramentas inovadoras como o FFUDS desempenharão um papel crítico em moldar seu sucesso.