St Marche investe em solução com IA para diminuir o desperdício de alimentos frescos

A tecnologia estará em todas as lojas do grupo até o fim do primeiro semestre

Marche

A rede de supermercados St Marche está usando a Inteligência Artificial para melhorar a eficiência nas operações com alimentos frescos. A iniciativa é uma parceria com a Aravita, startup de Inteligência Artificial, e visa chegar o mais próximo possível da melhor versão dos produtos, além de evitar excessos e falta de itens, que resultam em custos desnecessários e perda de vendas. 

O piloto da solução está em algumas das lojas da rede com produtos relevantes do portfólio de alimentos frescos, como banana e batata. Até o final do semestre, a tecnologia estará em todas as lojas do grupo, incluindo o Santa Maria, empório que faz parte do Grupo Marche.

“As categorias de perecíveis, especialmente o hortifruti, são muito estratégicas, pois levam os consumidores para as lojas e garantem fidelização. Por outro lado, a gestão da categoria é extremamente complexa, pois diversas variáveis influenciam na demanda, na gestão de estoque e na cadeia de abastecimento”, explica Eliane Souza Nascimento, diretora de Supply do St. Marche.

Segundo a empresa, os resultados preliminares são promissores. Os testes com algoritmos de previsão de demanda proprietários da Aravita tiveram performances duas vezes melhor que os algoritmos usados anteriormente pelo St Marche.

O modelo de recomendação de compra – que, além da previsão de demanda, também leva em consideração estoque, exposição e regras de abastecimento –  foi utilizado em 70% das decisões das lojas para os produtos testes.

“É importante destacar que os dados ainda são preliminares e dizem respeito a testes com amostras específicas. Ainda assim, estamos muito otimistas”, afirma Eliane.

Inteligência artificial 

A IA da Aravita concilia informações internas da rede varejista na gestão dos alimentos frescos, como histórico de vendas, planejamento de promoções e dados da realidade das lojas com variáveis externas, como sazonalidade, datas especiais e feriados, clima, cenário econômico, preço na concorrência, e mais

“Nossos modelos de previsão de vendas consideram essas inúmeras variáveis, além de modelos com aprendizado por reforço para gerar a melhor combinação de ordens de compra”, explica Aline Azevedo, diretora de Produtos da Aravita.

Imagem: Divulgação 

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