Como funciona a previsão de entregas

A tela transforma 2 anos de vendas reais numa resposta simples — "nesta zona, neste dia, posicione tantos entregadores" — usando a produtividade que vocês de fato têm. Foca só no varejo (motos).

O que ela faz

Pega os pontos de entrega reais de cada praça, agrupa em zonas, e diz quantos entregadores posicionar em cada zona, por dia da semana — mais o melhor dia de folga. Tudo calibrado pela produtividade real de vocês, não por chute. A revenda vai de caminhão com rota própria — fica de fora.

De onde sai cada número (o que medimos)

Tudo se apoia em 4 fontes reais — 2 anos de histórico do sistema de vocês:

1. A demanda — onde e quando o cliente pede

Cada venda tem bairro, dia e horário. Sabemos, de verdade, quanto cada região vende, em que dia bomba e em que turno se concentra.

2. A produtividade — quantas entregas uma moto faz por dia

O pulo do gato: a venda guarda quem despachou, então medimos no histórico quantas entregas cada entregador faz por dia (~11 na média, ~15 nos melhores). Esse número já inclui trânsito, paradas, pagamento — é o que aconteceu, não conta de mundo ideal.

3. A geografia — onde estão as entregas

Os endereços viram pontos no mapa. Agrupamos os próximos em zonas, e o centro de cada uma é o ponto estratégico onde o entregador se baseia.

4. A variação do dia — pra não fingir exatidão

Medimos quanto a demanda oscila: um dia cheio é só ~1,1 a 1,3× um dia normal. Por isso o resultado vem em faixa, não cravado.

As variáveis que você pode ajustar

VariávelO que é
Praçaqual cidade você planeja (as 12 maiores)
Quantas zonasquantos pontos estratégicos (você escolhe)
Entregas por entregador/diaa produtividade — já vem medida; ajuste se quiser
Penalidade de distânciaritmo na rua, só pra penalizar zona longe
Sede / depósitoarraste o no mapa pro lugar certo

Como o número sai (em palavras)

Demanda da zona no dia ÷ entregas que uma moto faz por dia = entregadores na zona.

Mais dois ajustes: zona longe da sede rende menos (entregador gasta tempo indo e voltando) → precisa de mais gente ou ponto de apoio. E o resultado vem em faixa (dia normal → dia cheio) — mire cobrir ~80%, que vocês mesmos disseram que já resolve.

Por que dá pra confiar (e os limites)

A força do método é não fingir exatidão. Em vez de multiplicar dois chutes (velocidade × tempo, que empilham erro), ancoramos num número medido — a produtividade real — e usamos a distância só pra ajustar.

Medido (real)
A demanda por zona/dia e a produtividade dos entregadores.
≈ Estimado (pequeno)
A penalidade de zona longe e a posição da sede (proxy até confirmarem).
Faixa, não ponto
Porque o dia varia. Por isso vem em intervalo.

3 coisas pra confirmar com a Pacheco (que deixam tudo 100%): (1) o campo "quem despachou" é o entregador? (2) o endereço da sede de cada praça; (3) a carretinha leva 6 botijões mesmo?

Giga Inteligência de dados · sobre a base SIAC da Pacheco · só gás de varejo.