A ruptura de produtos é um desafio recorrente enfrentado pelo setor varejista em todo o mundo, incluindo o Brasil. Ela ocorre quando um item que os consumidores esperam encontrar nas prateleiras não está disponível para compra.
Essa situação pode levar a uma série de problemas, afetando tanto os varejistas quanto os consumidores. Neste artigo, exploraremos as principais causas da ruptura de produtos no varejo brasileiro, suas consequências e a contribuição que a Inteligência Artificial pode dar para resolver o problema.
Causas da ruptura de produtos e suas consequências
Várias razões podem contribuir para a ruptura de produtos no varejo, listamos a seguir os principais:
. Problemas na gestão de estoque: uma gestão inadequada do estoque, incluindo previsões de demanda imprecisas e falta de reposição eficiente, é uma das principais causas de ruptura.
· Fluxo de comunicação ineficiente: a comunicação inadequada entre fornecedores e varejistas pode levar a atrasos na entrega de produtos, contribuindo para a falta de itens nas prateleiras.
· Logística: questões logísticas, como problemas de transporte e distribuição, também podem causar rupturas, especialmente em um país de dimensões continentais como o Brasil.
· Promoções e ofertas: promoções e ofertas de curta duração podem aumentar a demanda por certos produtos, levando à ruptura se o estoque não for ajustado adequadamente.
A ruptura de produtos pode ter impactos significativos no setor varejista e na experiência do consumidor, a saber:
- Perda de vendas: a falta de produtos nas prateleiras resulta diretamente em perda de vendas e receita para as empresas.
- Danos à reputação: a incapacidade de fornecer produtos desejados pode prejudicar a reputação do varejista, afastando clientes em busca de uma experiência de compra satisfatória.
- Redução da fidelidade do cliente: consumidores insatisfeitos com a falta de produtos podem optar por mudar para concorrentes, reduzindo a fidelidade à marca.
- Impacto na cadeia de abastecimento: a ruptura de produtos pode afetar negativamente os relacionamentos com fornecedores e parceiros na cadeia de abastecimento.
Dados sobre ruptura de produtos no varejo brasileiro fornecem insights valiosos sobre a extensão do problema.
Segundo um estudo recente da Associação Brasileira de Supermercados (Abras), a taxa média de ruptura no varejo de alimentos no Brasil é de aproximadamente 8%, o que representa uma perda significativa em termos de vendas potenciais.
Uma pesquisa conduzida pela Nielsen indicou que a gestão ineficiente de estoque é responsável por cerca de 30% das rupturas no varejo brasileiro.
Dados do Instituto de Pesquisa e Pós-Graduação para o Mercado Farmacêutico (ICTQ) revelam que a ruptura de medicamentos nas farmácias brasileiras atinge uma média de 20%, destacando a gravidade do problema em setores críticos.
A análise desses dados revela a importância de estratégias robustas de gerenciamento de estoque e colaboração eficaz entre os diferentes elos da cadeia de suprimentos.
Como a Inteligência Artificial pode ajudar?
Apresentamos exemplos práticos de como a IA está auxiliando na solução do problema de ruptura no varejo do Brasil.
- Previsão de demanda e estoques: a IA está sendo usada para analisar dados históricos de vendas e outros fatores relevantes, como sazonalidade e tendências do mercado, a fim de prever a demanda futura e otimizar os níveis de estoque. Isso ajudou as empresas a evitar rupturas de estoque, minimizar os custos associados ao excesso de estoque e obsolescência.
- Análise de dados de vendas: a IA é usada para analisar grandes volumes de dados de vendas, identificando padrões e correlações que poderiam não ser facilmente detectados por seres humanos. Essa análise ajudou as empresas a entender melhor o comportamento do consumidor e a ajustar suas estratégias de vendas e marketing.
- Otimização da cadeia de suprimentos: a IA consegue otimizar os processos da cadeia de suprimentos, desde a previsão de demanda até a logística de distribuição. Isso incluiu o uso de algoritmos de roteirização para otimizar as entregas e minimizar os atrasos.
- Monitoramento de redes sociais e opiniões de clientes: a IA está sendo aplicada para monitorar as redes sociais e outras plataformas online, identificando feedbacks e opiniões dos clientes em relação a produtos e serviços. Isso permitiu que as empresas detectassem rapidamente problemas e insatisfações dos clientes, podendo agir de forma proativa para resolver essas questões.
- Personalização da experiência do cliente: a IA ajuda a criar experiências de compra mais personalizadas e com disponibilidades em estoque, recomendando produtos com base no histórico de compras e no perfil do cliente. Isso aumenta o engajamento do cliente e melhora a fidelização.
- Monitoramento de preços e concorrência: a IA está sendo usada para monitorar os preços de produtos e serviços, bem como as estratégias da concorrência. Isso permitiu que as empresas ajustassem seus próprios preços e estratégias de precificação de forma mais eficaz, com impactos positivos na ruptura.
- Chatbots e atendimento ao cliente: chatbots alimentados por IA são usados para fornecer suporte e atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas frequentes, resolvendo problemas simples e direcionando os clientes para atendentes humanos quando necessário.
- Melhoria da experiência na loja física: a IA está sendo aplicada para melhorar a experiência do cliente nas lojas físicas, por meio do uso de análise de vídeo para monitorar o tráfego de clientes, identificar áreas congestionadas e otimizar o layout da loja.
Citamos a seguir algumas empresas que oferecem soluções de IA para resolver problemas de ruptura no PDV no Brasil.
- Neogrid: oferece soluções de cadeia de suprimentos e previsão de demanda para varejistas, usando análise de dados para otimizar estoques e evitar rupturas.
- Predicta: oferece soluções de análise de dados e previsão de demanda para varejistas, usando IA para melhorar a gestão de estoques e evitar perdas por ruptura.
- Totvs: oferece sistemas de gestão de varejo que incorporam análise de dados e IA para ajudar os varejistas a otimizarem seus estoques e previsões de demanda.
- IBM Watson: a plataforma Watson da IBM oferece recursos de análise de dados e previsão que podem ser aplicados à gestão de estoques e prevenção de rupturas.
Natalino Franciscato é gerente de Projetos da Gouvêa Consulting.
*Este texto reproduz a opinião do autor e não reflete necessariamente o posicionamento da Mercado&Consumo.
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