Alavancando a Inteligência Artificial para Mitigar Principais Riscos no Varejo

Em 2023, 78% dos líderes empresariais brasileiros planejavam investir em tecnologias de Inteligência Artificial, e um dos principais fatores por trás dessa decisão é o impacto ambiental (segundo Environmental, Social, & Governance). A pesquisa da IBM indica que o setor varejista não é exceção. 

Assim, a IA surge como uma solução integrada que otimiza processos, reduz desperdícios e aprimora a eficiência. Por isso, vamos explorar as tecnologias disponíveis e seus benefícios para os varejistas.

IA para prevenção de perdas: oportunidades atuais

Reduzir perdas no varejo é um dos principais desafios atuais. Em 2022, a perda total nessa área foi de R$31,7 bilhões. Esse valor equivale à renda de empresas bem-sucedidas que são líderes em seus segmentos. Obviamente, os negócios estão perdendo lucros potenciais e precisam de soluções eficazes e modernas para resolver o problema.

Ferramentas analíticas baseadas em inteligência artificial podem ser uma solução potencial. Elas já estão sendo usadas no varejo de uma forma ou de outra, em particular, para prevenir furtos. Soluções integradas aos sistemas de segurança podem reconhecer rostos, analisar centenas de horas de imagens de circuito fechado de TV ou alertar sobre possíveis congestionamentos de estacionamento.

No entanto, essa não é a única possibilidade. Para começar, vamos dar uma olhada nas áreas onde a IA já pode ser aplicada.

Inteligência Artificial para análise de dados em tempo real

A inteligência artificial processa e pode analisar enormes quantidades de dados provenientes de várias fontes: as mencionadas câmeras de CCTV, dados de transações, sensores, histórico de compras, etc. 

Com isso, o sistema detecta padrões e desvios, permitindo identificar erros operacionais ou áreas para melhoria de eficiência de forma oportuna. Além disso, também é possível responder aos desafios de maneira ágil.

Detecção de ações atípicas

Os algoritmos do sistema aprendem a analisar as ações da equipe de funcionários, assim como dos clientes. Isso ajuda a perceber qualquer comportamento incomum: por exemplo, operações suspeitas no depósito, tentativas de recolar uma etiqueta ou manipulação prolongada de um produto específico por parte do cliente. 

A partir disso, a equipe de segurança é capaz de intervir de maneira oportuna e evitar perdas. Nesse cenário, em geral, a Visão Computacional é um ramo promissor da IA que pode analisar imagens, incluindo aquelas de câmeras de vigilância.

Otimização de operações

Ao estudar dados históricos, a IA é capaz de identificar padrões e relatar riscos que levam a perdas potenciais. Isso pode se aplicar à loja inteira, assim como às suas categorias específicas ou até mesmo aos produtos, seja de forma geral ou em determinado período de tempo. 

Isso permite que a gestão aja com base em dados específicos em vez de caso a caso. Essas decisões de gestão personalizadas aumentam a eficiência e reduzem perdas.

Previsão de demanda

A IA é capaz de analisar não apenas o histórico de vendas, mas também levar em conta fatores externos, como clima ou eventos específicos (grandes eventos esportivos, etc.), e prever a demanda por produtos com base nessas informações. Isso ajuda a garantir um inventário adequado, evitando escassez ou estoque não vendido.

Gestão de estoque

A inteligência artificial pode controlar automaticamente os níveis de estoque com base na análise dos saldos atuais e das previsões de demanda. Ela também leva em conta os horários de entrega, restrições dos fornecedores e tempos de atendimento de pedidos. 

É importante comentar que o sistema usa essas informações para gerar e enviar pedidos automaticamente aos fornecedores de maneira oportuna.

Otimização de preços

A IA analisa a demanda, os preços dos concorrentes e outros fatores, e faz recomendações sobre os preços dos produtos. Isso visa aumentar os lucros e evitar perdas devido a políticas de preços incorretas.

Personalização de marketing

Outra capacidade analítica do sistema é o estudo dos dados do cliente, preferências e hábitos. Isso ajuda a criar ofertas personalizadas que reduzem o risco de perdas e aumentam a conversão. Nessas condições, a fidelidade do cliente à marca cresce.

Aumentando a lucratividade

A integração do sistema com inteligência artificial requer investimentos. No entanto, o retorno não demora a chegar, pois o uso das ferramentas contribui para a redução de perdas, o aumento da eficiência operacional e, consequentemente, o aumento dos lucros da empresa.

O equilíbrio entre oferta e demanda é a forma de reduzir o desperdício

Manter um delicado equilíbrio entre oferta e demanda é um desafio chave para os varejistas. Sabemos que mercadorias em excesso se deterioram rapidamente ou perdem sua relevância. 

Além disso, elas ocupam espaço no depósito, reduzindo a área para produtos novos e mais promissores. Já a falta de mercadorias leva à decepção do cliente e, consequentemente, à perda de vendas e fidelidade do cliente.

A previsão de demanda com base em sistemas de IA permite que os varejistas entendam os padrões de demanda de forma mais detalhada e precisa e otimizem o estoque. Para fornecer aos usuários os resultados de que precisam, os algoritmos de IA analisam dados de vendas históricos, tendências de mercado atuais e fatores adicionais (incluindo o impacto do clima). 

Para dar um exemplo, podemos citar que um aumento previsto na temperatura leva a um aumento na demanda por refrigerantes. Graças à IA, os varejistas podem antecipar essas flutuações na demanda e alterar seu estoque de acordo.

Justo, o primeiro supermercado digital a aparecer no México e entrar no mercado brasileiro em 2021, ilustra como a inteligência artificial se tornou um elemento-chave dos negócios modernos. O processo de compra e distribuição de mercadorias é automatizado, usando algoritmos que aceleram o movimento das mercadorias e mantêm a estabilidade do inventário. 

A inteligência artificial também ajuda a regular a demanda oferecendo promoções personalizadas aos clientes e reduzindo o número de falhas de produtos para 1,5%, em comparação com 10-12% nos supermercados tradicionais.

Como a IA está redefinindo a gestão de estoque

Sensores habilitados para IA impedem a perda de mercadorias devido a roubo, danos, erros de inventário ou outros fatores. Por exemplo, o Tally da Simbe Robotics:

• Escaneia prateleiras, verifica a colocação correta de mercadorias, a relevância das etiquetas de preço e a ausência de produtos vencidos ou danificados;
• Detecta potenciais perigos, como pilhas instáveis, e ajuda a evitar a perda de mercadorias ou lesões potenciais às pessoas;
• Coleta dados de inventário em tempo real e ajuda os gerentes a identificar riscos antes que levem a perdas.

No entanto, a integração de hardware é uma tarefa bastante custosa. Na verdade, para aumentar a eficiência, na maioria dos casos, é suficiente implementar uma solução em nuvem baseada em IA que receberá dados de ERP, PDV e outras fontes internas. 

Esse é o princípio por trás das ferramentas da plataforma de IA LEAFIO. Em particular, a solução de otimização de estoque fornece:

• Aumento do giro de estoque e balanço otimizado;
• Proteção contra o acúmulo de mercadorias excedentes que são vendidas lentamente;
• Obtenção simplificada de dados analíticos abrangentes;
• Rastreamento de KPIs estabelecidos, simplificando o trabalho dos gerentes;
• Gerenciamento transparente de mercadorias em todas as etapas da cadeia de suprimentos;
• Pedidos automatizados sem erros inerentes ao planejamento manual;
• Disponibilidade constante da quantidade certa de mercadorias no depósito.

A otimização de estoque não se trata apenas de reter clientes e aumentar os lucros, mas também de fazer uma importante contribuição para o meio ambiente. Fazer pedidos sem excedentes, distribuição correta de produtos, inventário regular, revisão dos termos de cooperação com fornecedores - tudo isso ajuda a equilibrar a quantidade de mercadorias e, consequentemente, evitar a necessidade de descartar estoques desatualizados.

A IA realmente reduz a chance de erros humanos?

O segredo para a implementação bem-sucedida de sistemas baseados em IA reside em fornecer dados de alta qualidade, configuração adequada e treinamento apropriado da equipe. Isso ajuda a maximizar o potencial das ferramentas e colher os benefícios esperados. 

Nesse contexto, a automação da gestão de estoque, merchandising, previsão de demanda e outros processos reduz a necessidade de manter grandes equipes. Mais importante ainda, os processos agora se baseiam não apenas em decisões subjetivas de gerentes e especialistas líderes da loja, mas também em análises abrangentes de dados e recomendações do sistema. Isso aumenta a precisão e a eficiência.

Podemos confiar 100% nos resultados da IA? Eles aumentam significativamente a eficiência dos processos. No entanto, tais sistemas são melhor utilizados como uma das ferramentas de tomada de decisão, contando com conhecimento especializado e outras fontes de informação.

Como a inteligência artificial funciona no varejo?

Embora os principais benefícios de sistemas baseados em IA sejam claros, a pergunta que permanece para muitos é: como exatamente a inteligência artificial pode prever padrões e fazer recomendações? Vamos considerar isso com base em um sistema condicional de previsão de demanda no varejo.

Qualquer solução moderna funciona analisando grandes quantidades de dados atuais e históricos. É com base neles que é possível encontrar conexões lógicas e prever a demanda. Para isso, você precisa fornecer à ferramenta:

• Dados de vendas - datas, volumes, preços, etc.;
• Informações sobre os estoques atuais do depósito;
• Dados sobre fatores externos que podem mudar a demanda.

Os sistemas baseados em IA usam vários algoritmos de aprendizado de máquina para trabalhar com dados. Os mais comuns incluem:

• Modelagem linear da relação entre demanda e um conjunto de diferentes fatores;
• Árvore de decisão: dividir os dados em grupos e buscar conexões lógicas;
• Modelagem de relações não lineares entre dados (típica para redes neurais de aprendizado).

Após o treinamento com dados, o sistema pode prever eventos em períodos futuros. Assim, as informações obtidas podem ser usadas para otimizar a cadeia de suprimentos, melhorar os níveis de serviço e desenvolver estratégias de marketing.

As previsões dos sistemas de IA são mais precisas do que as tradicionais (por exemplo, baseadas em médias) porque levam em conta uma gama mais ampla de fatores. No entanto, vale ressaltar mais uma vez que a precisão depende da qualidade dos dados. Os varejistas devem prestar a máxima atenção a isso ao implementar o sistema.

Como a IA ajuda a reduzir o desperdício em lojas e na fabricação?

Já vimos que a previsão de demanda e a gestão de estoque no varejo são essenciais para reduzir o desperdício causado pelo excesso de estoque. No entanto, este não é o único fator que a inteligência artificial pode gerenciar para reduzir o impacto ambiental. Entre as possibilidades disponíveis:

• Previsão da vida útil dos produtos com base na embalagem, umidade e temperatura. Esta opção pode ser usada por fabricantes de alimentos e outros produtos;
• Ajuste de preços em tempo real de acordo com a demanda. Isso ajuda a vender mais, mesmo antes da data de validade.

Ao reduzir o desperdício e otimizar o inventário, os varejistas podem economizar dinheiro significativo, aumentar a lucratividade e tornar seu negócio mais eficiente. 

Para alcançar resultados verdadeiramente impressionantes, você deve se concentrar em dois fatores: fornecer dados de qualidade e encontrar um desenvolvedor de soluções de IA confiável.