Clientes e Casos
O que clientes dizem sobre trabalhar com a Onça Studio
Resultados concretos e percepções honestas de organizações que desenvolveram capacidade de previsão de demanda conosco.
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Projetos entregues desde 2019
4,7
Avaliação média dos clientes
78%
Taxa de renovação de engajamento
9
Setores atendidos
Depoimentos
O que clientes compartilham
Adriana Gomes
Gerente de Planejamento · Caxias do Sul, RS
"Trabalhamos com o Sistema Multi-Categoria para três linhas de distribuição. O que me surpreendeu foi a clareza sobre o que o modelo conseguia e o que não conseguia — isso nos ajudou a usar as previsões de forma mais realista no nosso S&OP."
Abril 2025
Marcos Rodrigues
Diretor de Operações · Porto Alegre, RS
"O projeto de operação pequena foi um bom ponto de entrada. Não era o que eu esperava inicialmente — imaginei algo mais automatizado — mas o resultado foi sólido e a equipe conseguiu adotar sem dificuldades. Contratamos o multi-categoria depois."
Março 2025
Luana Carvalho
Analista Sênior de Supply Chain · Pelotas, RS
"O treinamento foi o diferencial para mim. A documentação entregue é detalhada o suficiente para que qualquer analista da nossa equipe consiga entender por que o modelo faz o que faz. Isso não é comum em projetos de dados."
Abril 2025
Felipe Ferreira
Gerente de TI · Santa Maria, RS
"A integração com nosso ERP foi feita sem precisar alterar nada no sistema existente. Eles mapearam os dados disponíveis, fizeram as transformações necessárias e entregaram o feed de previsão num formato que já conhecíamos."
Fevereiro 2025
Patricia Souza
Coordenadora de Planejamento · Canoas, RS
"Tínhamos receio de que o projeto gerasse uma dependência de consultoria contínua. Não foi isso que aconteceu. Hoje operamos os modelos internamente e usamos a recalibração trimestral só para ajustes. Ficamos satisfeitos com a autonomia."
Março 2025
Bruno Nascimento
CEO · Novo Hamburgo, RS
"O relatório de validação foi o que me convenceu da seriedade do trabalho. Eles mostraram os erros do modelo nos dados que não foram usados no treinamento — algo que poucos fornecedores de dados fazem com transparência."
Abril 2025
Casos Detalhados
Histórias de projetos reais
Distribuidora de alimentos com planejamento baseado em média histórica
Desafio
A empresa usava médias dos últimos 12 meses para planejar compras de 14 categorias. Isso criava excesso em produtos com demanda decrescente e ruptura nos de demanda crescente — problemas que se agravavam em períodos sazonais.
Solução
Desenvolvimento de modelos individuais por categoria com decomposição de sazonalidade e tendência. Integração com o sistema de compras existente para gerar ordens sugeridas baseadas nas previsões, sem alterar o fluxo de aprovação.
Resultado
Redução de 31% no volume médio de itens em excesso após 6 meses de operação. Queda nas ocorrências de ruptura nas categorias principais. Equipe de compras operando os modelos de forma autônoma após o treinamento.
"A sazonalidade era o nosso maior problema. Os modelos capturaram isso de forma que as médias nunca conseguiam." — Gerente de Compras
Rede de lojas especializadas em linha de produto com alta volatilidade
Desafio
Alta volatilidade de demanda em uma categoria de produto sensível a condições climáticas e datas comemorativas. O planejamento de compras era feito por intuição do comprador sênior, criando dependência de pessoa e inconsistência.
Solução
Modelo com variáveis exógenas incorporando dados climáticos e calendário de datas relevantes. Previsão com intervalos de confiança que informavam a decisão de compra, mantendo o julgamento humano como instância final.
Resultado
O processo de compra passou a ter base quantitativa consistente. Em períodos de alta volatilidade, os intervalos de confiança ajudavam a dimensionar o risco do estoque. O comprador sênior continuou tomando decisões, agora com referência documentada.
"Não substituiu o julgamento do nosso comprador — deu contexto para ele. Isso era o que precisávamos." — Diretor Comercial
Operadora logística buscando previsão de capacidade de frota
Desafio
A empresa precisava coordenar previsão de demanda de clientes com necessidades de capacidade de frota e planejamento de escalas. Processos desconectados geravam subutilização em algumas rotas e sobrecarga em outras.
Solução
Plataforma com modelos coordenados de demanda por rota, capacidade de frota e necessidade de pessoal operacional. Dashboards diferenciados para gestão operacional e visão executiva. Integração com o sistema de roteirização existente.
Resultado
Melhora na ocupação média da frota nos primeiros 8 meses de operação da plataforma. Redução de horas extras não planejadas em operações de entrega. Equipe de planejamento usando os painéis diariamente como referência.
"A coordenação entre demanda e frota era nosso gargalo. Agora temos uma visão integrada que não tínhamos antes." — COO
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