O setor varejista brasileiro já pode recorrer a soluções em inteligência artificial e machine learning para melhorar suas estratégias de previsão de demanda e reabastecimento, especialmente no caso de produtos frescos e ultrafrescos. Os supermercados brasileiros desperdiçaram mais de R$ 3.9 bilhões em frutas, legumes, verduras, pães, peixes e carnes no ano passado. A fim de contornar este problema, foram criadas novas ferramentas, que identificam padrões de venda a partir dos dados dos consumidores e eventuais intercorrências decorrentes de impactos externos, tornando mais precisas as operações no dia-a-dia do varejo.
Com isso, torna-se possível corrigir compras de estoque inconsistentes, estratégias de preço e otimização de resíduos. E ainda, reduzir a necessidade de intervenção manual, devido à limpeza contínua de dados e machine learning. Resultados iniciais em âmbito global indicam que, em média, o uso da inteligência artificial tem reduzido as previsões de demanda de 20% para 5%, o que é extremamente benéfico para os resultados finais do setor.
Ao otimizar o abastecimento e a conservação de itens frescos, os varejistas automaticamente aprimorar o nível de serviço e reforçam sua relação de fidelidade com o cliente, que passa a ser atraído por sortimentos mais relevantes, bem localizados e em maior disponibilidade nas lojas.
Mercado em transformação
Há três anos no Brasil, a Symphony RetailAI, empresa de plataformas de decisão habilitadas por inteligência artificial, soluções e insights centrados no cliente, está lançando no mercado nacional o SR Demand ForecastingAI, destinado a este fim.
Em pesquisa recente realizada pela multinacional junto aos líderes da cadeia de fornecimento de varejo em âmbito global, 34% consideram os dados gerados pela ferramenta fundamentais para as vendas, a lucratividade e a experiência de compra do cliente. Isto porque o setor vive um momento de mudanças rápidas, caracterizadas pela convergência da indústria e novos caminhos para o consumidor.
A ferramenta permite que os varejistas melhorem drasticamente seus resultados, uma vez que muitos dos sistemas atuais não possuem a lógica específica para analisar tais informações.