Ricardo Ramos (*)
Para o varejista vender bem é preciso que demanda e estoque andem de mãos dadas. E por ser um trabalho complexo, o gestor tem nas soluções baseadas em inteligência artificial uma ferramenta eficaz para que não ocorram rupturas que decepcionam e até mesmo afastam os consumidores.
O comércio, físico ou digital, trabalha com grande quantidade de produtos em suas prateleiras. Na casa dos milhares ou dezenas de milhares. E tem a questão da renovação constante desse portfólio enorme de itens. Em alguns setores a renovação é mais rápida. Em outros, mais lenta. Controlar essa infinidade de produtos é uma tarefa impossível de ser realizada sem apoio da tecnologia.
Hoje, o cenário é mais técnico. Soma-se a esse universo de produtos, um número crescente de competidores e a necessidade de otimizar preços continuamente para ter mais eficiência possível e capturar o melhor resultado de cada momento, todos os dias da semana. O varejista pode estar sofrendo com ruptura porque não está gerenciando corretamente o ritmo da demanda. Se a loja está vendendo bem, mas o estoque acaba, o consumidor vai comprar na concorrência.
É aí que a IA pode ajudar o varejo. E o fará justamente auxiliando a identificar o potencial de demanda com base em cada produto. Em primeiro lugar, a solução de pricing irá identificar quais fatores afetam as vendas na loja. Baseado nos dados, ela detecta padrões cruzados entre um número grande de variáveis como época do ano, período do mês, horário do dia, clima, câmbio, preço, preço da concorrência, frete. Ela encontra a relação entre todos os elementos para descobrir o que de fato está afetando o desempenho.
Pode haver uma determinada linha de produtos cuja venda é mais forte no verão. Uma vez que o fator que explica a demanda é descoberto, a IA começa um trabalho de definição dos pesos desses fatores. Por meio de cálculos matemáticos dá para saber o percentual de reajuste a ser aplicado conforme o fator que influencia na venda. No verão a loja vende mais camiseta regata, então dá para aplicar um reajuste de 5%, 10% ou 15% e aumentar a rentabilidade, pois as pessoas estão dispostas a pagar. Ou ao contrário, manter ou reduzir o preço para girar o estoque. A inteligência artificial também ajuda o gestor a entender a tendência de demanda. Tem produtos que vendem mais aos fins de semana, outros em determinados feriados. Ao saber, antecipadamente, a tendência para as próximas horas ou para a próxima semana, o lojista pode ajustar seu estoque da forma adequada e modificar preços considerando também fator e peso que influenciam suas vendas. Se a tendência for crescente para os próximos dias, pode ser que dê para cobrar mais e se não for, talvez seja necessário promocionar.
E aí é que vem a relação entre demanda e estoque. O varejista pode ter uma tendência de demanda não crescente, ou seja, não há mais pessoas a comprar, mas também não tem acúmulo de estoque. Assim, não há razão para promocionar porque se isso for feito para atrair consumidores, há risco de ruptura. E pode ser ao contrário. São duas linhas de tendência que precisam ser observadas e a IA consegue apontar para elas simultaneamente.
Para isso, a IA tem como base todo o histórico de vendas do varejista, o estoque existente, custos, além de informações externas da concorrência, preços de mercado, comportamento dos consumidores obtidos a partir de monitoramento em tempo real. Com tudo isso e algoritmos muito bem elaborados, a IA fornece ao gestor dados preditivos. O varejista sabe que pode vender X no final de semana e para isso tem de ter Y em seu estoque. Ou, o estoque está baixo, mas pela tendência é possível aumentar o preço e obter margem maior por item vendido.
E tudo é feito dentro de parâmetros pré-estabelecidos pelo gestor do varejo. É ele quem define as metas e a IA fará todo o processo de acordo com o que foi determinado, auxiliando a manter o estoque em um patamar adequado para atender aos objetivos traçados. Um trabalho complexo de ser feito manualmente, mas que a máquina processa em questão de minutos ou até segundos.
*Ricardo Ramos é CEO da Precifica – [email protected].
