Otimização de Estoque — Curva ABC
Com 33 mil SKUs num e-commerce, é impossível dar a mesma atenção a cada produto. A curva ABC responde onde concentrar controle de estoque e capital de giro — e os dados mostram que ~26% dos produtos geram 80% da receita.
O problema
Gerir estoque de um catálogo enorme com recursos finitos é um problema de priorização: nem todo SKU merece o mesmo nível de controle, estoque de segurança ou capital parado. Tratar 33 mil produtos como iguais desperdiça dinheiro nos itens errados e arrisca ruptura nos certos.
O objetivo foi aplicar a análise ABC — técnica clássica de gestão de estoque — sobre dados reais de e-commerce (base pública Olist), classificando os produtos pela contribuição à receita.
A abordagem
Com Python e Pandas, agreguei a receita por produto a partir dos itens de pedido, ordenei do maior para o menor e calculei a contribuição acumulada. A classificação segue o critério clássico:
Classe A — produtos que somam até 80% da receita: poucos itens, alto valor → controle rígido, estoque de segurança, previsão fina.
Classe B — os 80%–95% seguintes: controle moderado.
Classe C — a cauda longa (últimos 5%): muitos itens, baixo valor → candidatos a estoque mínimo, just-in-time ou descontinuação.
A curva ABC
Onde focar o estoque
Decisão de negócio: concentrar previsão de demanda, estoque de segurança e capital nos ~8,5 mil itens da classe A; aplicar políticas leves (estoque mínimo, reposição sob demanda) na cauda C — liberando capital de giro sem risco relevante de ruptura no que importa.