Sugestões para o retalho de automóveis novos: uma análise às características

Abstract

Hoje em dia, os consumidores pretendem adquirir veículos com determinadas caraterísticas e não querem esperar que esses veículos sejam construídos, devido ao lead-time da indústria. Assim sendo, as marcas automóveis têm um certo número de veículos em stock com diversas combinações de caraterísticas tais como cores, jantes e navegação, entre outros, de modo a satisfazer as necessidades dos consumidores, o que nem sempre é possível. Neste projeto apresenta-se uma recolha de dados para perceber quais as caraterísticas que os consumidores desejam e esses dados foram analisados comparativamente com dados de vendas reais de veículos para validar se as preferências estão de acordo com as vendas. Os dados das vendas reais foram também analisados através de técnicas de mineração com o objetivo de criar modelos que fossem capazes de prever as vendas positivas e negativas, mas principalmente com o objetivo de descobrir algumas regras diferenciadoras em cada Gama, de maneira a ajudar os concessionários a efetuarem encomendas mais acertadas. Após a realização das análises referidas conseguiu-se entender melhor o desejo por certos opcionais em determinadas gamas, nomeadamente o melhoramento das jantes do veículo que é menos valorizado nas Gamas Citadino e SUV/Jipe. Dessa forma, este estudo poderá ajudar as marcas automóveis a adquirir veículos que estejam de acordo com as preferências dos consumidores para que os veículos sejam rapidamente vendidos e os consumidores fiquem satisfeitos.

Nowadays, consumers would like to acquire vehicles with certain characteristics and do not want to wait for those vehicles to be built, due to the production lead-times. Therefore, dealerships have a certain number of vehicles in stock with diverse feature combinations such as colours, alloy wheels and car navigation features, among others, with the objective of satisfying the necessities of the consumers, which is not always possible. In this paper, a data collection is presented with the objective of understanding which features are desired by the consumers, that data was comparatively analysed with data from actual sales, to validate if those preferences are aligned with real vehicles sales. Actual sales data was also analysed through Data mining techniques with the objective of creating models that are able to predict positive and negative sales, but mainly finding out some differentiating rules in each segment, trying to help dealerships order correctly. After doing said analysis, we were able to better understand the desire features in certain segments, for example, the upgrade of standard wheels it is less valued in the city car and SUV segments. Thus, this study will help dealerships order vehicles to stock, based on consumer preferences with the goal of selling vehicles rapidly and consumers becoming more satisfied.