Industria Textil e do Vestuário - Textile Industry - Ano XVI

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Algoritmo de Lógica Fuzzy Prevê Desejo dos Consumidores

Algoritmo de lógica fuzzy prevê desejo dos consumidores
A técnica desenvolvida por pesquisadores brasileiros com base na lógica difusa permite estimar quais produtos têm maior chance de obter sucesso no mercado. [Imagem: Coppe]

Leitura da mente consumidora

Seja para lançar um novo modelo de automóvel ou uma nova coleção de roupas, a pergunta que todo empreendedor se faz é: Quais produtos têm maior chance de alcançar sucesso comercial?

Por mais difícil que possa parecer, contudo, responder a essa pergunta de antemão não é de todo impossível.

Foi o que demonstraram três pesquisadores da Coppe/UFRJ (Universidade Federal do Rio de Janeiro).

Fábio Krykhtine e seus colegas desenvolveram uma metodologia que permite identificar, dentre um rol de candidatos a produtos, quais aqueles que têm maior chance de alcançar sucesso no mercado.

Uma autêntica bola de cristal para os desejos do consumidor, a técnica baseia-se na lógica fuzzy, ou lógica difusa, um dos ramos da inteligência artificial, uma extensão da lógica booleana que admite valores intermediários entre o falso e o verdadeiro.

Seleção de lançamentos

Aplicada a um caso real de uma empresa do setor têxtil, a técnica foi capaz de promover um aumento imediato de 29% nas vendas de uma coleção de roupas.

A metodologia permitiu identificar, dentre uma coleção de produtos de vestuário, quais peças teriam sucesso comercial, em que mercados e por quais preços, levando-se em conta as características diversificadas do setor.

Fábio explica que, após pesquisa de campo junto ao público-alvo, o resultado é medido com a utilização de um algoritmo de lógica difusa, que define a atração do consumidor por produtos frente a um determinado preço.

Com essas informações é possível avaliar o aumento de margem ou redução do valor a ser pago pelos produtos, permitindo maximizar a venda e reduzir estoques.

"Em determinados casos, alguns produtos devem ser retirados da coleção, evitando investimentos que só trariam prejuízo para as empresas e ao meio ambiente, já que a produção têxtil utiliza muita água e energia elétrica", explica Fábio.

Ele escolheu a indústria têxtil para validar seus estudos porque os produtos do setor, sobretudo os voltados para o segmento de moda, são únicos por coleção, sem uma série histórica de venda que permita estabelecer uma previsão de produção com baixo risco - o ciclo comercial é curto e, se o produto não for comercializado em três meses, vai para a liquidação ou para os estoques.

A atratividade de um produto de uma coleção é medida por meio de um índice que varia entre 0 e 1, com 4.032 diferentes pontos. Dependendo do índice obtido, recomenda-se uma tomada de decisão com orientação para os riscos da produção. O objetivo é investir em produtos com alto potencial de venda e baixo risco.

Algoritmo de lógica fuzzy prevê desejo dos consumidores
Os professores Carlos Cosenza, Francisco Dória e Fábio Krykhtine, que desenvolveram o trabalho no Laboratório Fuzzy da Coppe/UFRJ. [Imagem: Coppe]

Lógica fuzzy

O trabalho foi feito no Laboratório Fuzzy da Coppe, onde alunos de mestrado e doutorado, orientados pelos professores Carlos Cosenza e Francisco Dória têm realizado intensa produção de pesquisas utilizando a lógica difusa.

"Trata-se de uma técnica que dá a devida resposta para muitos problemas e questões relevantes para a ampliação da competitividade e produção das indústrias do Brasil e do mundo", garante Cosenza.

"A grande vantagem de utilizar lógica fuzzy", explica Fábio, "é podermos mensurar as informações obtidas por expressões linguísticas a partir de dados vagos".

É possível calcular com mais precisão a probabilidade de consumo a partir, por exemplo, de respostas dadas para uma cor do produto, como "Gosto muito", "Não Gosto", ou "Indiferente", mescladas com as respostas dadas para o preço, como "Muito Barato", "Barato", "Coerente" e "Caro".

Essas opiniões revelam sentimentos que a lógica clássica não traduz. A lógica fuzzy é capaz de trabalhar dentro do modelo a imprecisão e as ambiguidades humanas, tendo por isso obtido tamanha eficácia na avaliação das intenções de compra dos consumidores.

Fonte:|http://www.inovacaotecnologica.com.br/noticias/noticia.php?artigo=a...

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Muito interessante. Como faço para obter mais detalhes desta técnica? Atenciosamente, Geraldo.

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