Data-driven: como os dados ajudam empresas a comprar melhor no setor elétrico.

O setor de compras passou por uma verdadeira transformação nos últimos anos. Se antes o foco estava no menor preço e na negociação pontual, hoje a inteligência de mercado se tornou peça-chave para garantir eficiência, previsibilidade e performance.

No setor elétrico, onde há milhares de SKUs, variações técnicas e alta rotatividade de estoque tomar decisões baseadas em dados não é apenas uma vantagem: é uma necessidade.

Neste artigo, vamos explorar como a abordagem data-driven vem otimizando compras industriais, com apoio de ferramentas como BI, análise de histórico de consumo e previsão de demanda.

O que é uma abordagem data-driven em compras?

Ser data-driven significa tomar decisões baseadas em dados concretos, não em achismos ou apenas experiência de mercado. Isso envolve coletar, interpretar e aplicar informações históricas, estatísticas e comportamentais.

Na área de compras, essa abordagem pode responder perguntas como:

• Qual o volume ideal de compra de cabos de cobre no trimestre?

• Em que época do ano cresce a demanda por luminárias industriais?

• Quais são os fornecedores mais rápidos e confiáveis em média?

  
  

BI em compras: a inteligência por trás das decisões

As ferramentas de Business Intelligence (BI) ajudam a organizar grandes volumes de dados de forma visual e estratégica. No setor elétrico, é possível:

• Mapear o ciclo médio de reposição de cada item (ex: disjuntores, cabos, luminárias)

• Monitorar a performance dos fornecedores (prazo de entrega, variações de preço, qualidade)

• Comparar o preço histórico de produtos elétricos e identificar oportunidades de compra

Esses insights permitem ao comprador industrial agir de forma mais assertiva, preventiva e estratégica.

Histórico de consumo: lições que o passado ensina

Analisar o histórico de consumo é uma prática simples, mas poderosa. No setor de material elétrico, ele pode revelar padrões como:

• Itens com alta sazonalidade (ex: refletores no verão, para obras e eventos)

• Produtos com aumento de demanda em lançamentos imobiliários ou obras públicas

• Itens com frequência de compra previsível, como conectores, conduítes e parafusos

Essas informações ajudam a planejar estoques e evitar tanto excesso quanto rupturas.

Predição de demanda: antecipar para não desperdiçar

Com base em dados históricos e algoritmos, ferramentas de previsão podem indicar:

• Quais produtos terão aumento de demanda nos próximos meses

• Quais regiões estão comprando mais determinado tipo de material

• Como eventos externos (como aumento de tarifa elétrica) impactam nas compras

Essa previsibilidade melhora a negociação com fornecedores, o planejamento de compras e a saúde do estoque.

Gimawa: dados e eficiência para o mercado elétrico

Na Gimawa, entendemos a importância da tecnologia e da inteligência de dados. Por isso, estruturamos nossa operação com para gerar dados de compras:

• Mais de 60 mil itens à pronta entrega

• Análise de comportamento de compra por segmento e região

• 15 unidades em todo o Brasil e sede estratégica em Diadema/SP, com logística eficiente

• Time comercial preparado para ajudar seu negócio a comprar melhor e com suporte técnico

Nossa missão é ser mais que um fornecedor: é ser parceiro em soluções, agilidade e dados.

Comprar com dados é comprar com inteligência

No setor elétrico, onde cada decisão impacta prazos, orçamento e produtividade, usar dados como aliados é um diferencial competitivo.

Empresas que adotam um modelo data-driven em compras reduzem custos, evitam desperdícios e tomam decisões com confiança.