Para suportar o crescimento rápido das grandes organizações e a velocidade que os negócios acontecem cada vez mais as empresas necessitam fazer uso de dados e técnicas de advanced analytics para conduzir as tomadas de decisões necessárias para garantir uma boa gestão do investimento, possibilitando aumento de receita, ou seja, aumentando o aumento do crescimento top-line que é um dos objetivos estratégicos de várias empresas de bens de consumo. Aumentar a receita da empresa, através de uma melhoria na gestão dos investimentos ainda é um dos grandes desafios para muitas empresas de bens de consumo. Em uma das engarrafadoras do sistema Coca-Cola no Brasil, um dos grandes desafios é a otimização dos investimentos, principalmente o aumento do Retorno do Investimento (ROI). Análises de viabilidade financeira isoladamente, não são mais suficientes para se solucionar os problemas complexos de diversos setores das empresas, com o intuito de melhorar o aumento da receita. Então, a ciência de dados torna-se uma grande ferramenta que auxilia na resolução de problemas reais das empresas. Análises descritivas para o diagnóstico do parque de Glass Door Merchandiser (GDM), ou seja, fazendo uma identificação de perfis de clientes e geladeiras com retorno positivo, seguindo depois com análise preditivas, a partir da criação de algoritmos supervisionados de classificação como Arvore de Decisão capazes de prever os clientes com maior potencial de terem retorno do investimento, finalizando com análises de otimização para se identificar qual seria o maior ROI no parque de GDM, a partir do uso de modelos estatísticos e matemáticos, dentre eles, programação linear inteira, que é uma técnica que permite estabelecer a mistura ótima de diversas variáveis segundo uma função objetivo e satisfazendo um conjunto de restrições.

To support the rapid growth of large organizations and the increasing speed at which business happens, companies increasingly need to leverage data and advanced analytics techniques to drive the necessary decision-making processes for effective investment management. This enables revenue growth, in other words, increasing top-line growth, which is a strategic objective for many consumer goods companies. Increasing company revenue through improved investment management remains one of the major challenges for many consumer goods companies. One of the bottlers in the Coca-Cola system in Brazil faces the significant challenge of optimizing investments, particularly increasing Return on Investment (ROI). Financial feasibility analyses alone are no longer sufficient to solve the complex problems across various sectors of companies in order to improve revenue growth. Therefore, data science has become a powerful tool that assists in addressing real-world business problems. Descriptive analyses for diagnosing the Glass Door Merchandiser, i.e., identifying customer and GDMs models with positive returns, are followed by predictive analyses using supervised classification algorithms such as Decision Trees, capable of predicting customers with the highest potential for ROI. Finally, optimization analyses are conducted to identify the highest ROI within the GDM, utilizing statistical and mathematical models, including integer linear programming. This technique allows for determining the optimal combination of various variables based on an objective function while satisfying a set of constraints.