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RInC Data
Ciência de Dados & IA Preditiva

Machine Learning para
Gerenciamento & Previsão de Estoques

Preveja a data exata de ruptura de estoque com até 120 dias de antecedência e receba alertas automáticos de recompra para nunca perder vendas nem queimar anúncios em marketplaces.

O Custo Oculto de Ficar Sem Estoque no E-Commerce

A ruptura de estoque destrói o posicionamento dos seus anúncios e afeta gravemente o fluxo de caixa.

Anúncios Pausados

Em plataformas como Mercado Livre e Shopee, pausar um anúncio campeão faz você perder a relevância orgânica conquistada em meses.

Dinheiro Imobilizado

Comprar errado gera excesso de produtos parados na prateleira enquanto falta verba para repor os itens campeões.

Atraso no Fornecedor

Fazer o pedido em cima da hora sem considerar o tempo real de produção e transporte (lead time) do fornecedor.

Algoritmo Híbrido de Análise Preditiva

Combinamos modelos matemáticos avançados para calcular a probabilidade exata de ruptura de cada produto.

Janelas Preditivas Múltiplas

Previsões em 15D, 30D, 60D, 90D e 120D para você antecipar compras antes das altas temporadas.

Alertas de Recompra

Avisos estratégicos gerados na hora exata em que você deve emitir o pedido de compra ao fabricante.

Flexibilidade de Estoque

Ajuste customizado conforme a estratégia de reabastecimento do seu negócio (estocável vs. sob encomenda).

O Que Você Garante com a Ciência de Dados?

Proteção de margem e otimização total do seu capital de giro.

Ganhos de Operação

  • 0% de anúncios pausados por falta indesejada de estoque.
  • Manutenção do topo do ranking orgânico no Mercado Livre e Shopee.
  • Compras assertivas sem desperdício em produtos de baixo giro.
  • Maior previsibilidade para negociação de volume com fornecedores.

Eficiência Comprovada

Empresas que utilizam nossa Inteligência Preditiva registram uma redução média de até 60% em perdas por rupturas de estoque no primeiro ano.

Pronto para Acabar com a Ruptura de Estoques?

Agende uma reunião com nossos cientistas de dados para simularmos os modelos preditivos na sua base de produtos.