por Miguel Alvarez, VP Industry LatAm da Blue Yonder
Nos últimos anos, os varejistas tiveram que repensar completamente suas cadeias de suprimentos para atender às necessidades dos consumidores. A atual pandemia de Covid-19 estimulou ainda mais essa situação, onde um maior volume de vendas online colocou mais pressão sobre essa infraestrutura e toda a operação logística. Hoje é um componente vital para o sucesso, de grande impacto para definir quem ganha e quem permanece na estrada, e entender que os varejistas se esforçam por uma cadeia de suprimentos ágil, receptiva e eficiente para atender às necessidades do cliente, ao mesmo tempo do controle dos custos.
Vemos por outro lado que os consumidores estão ficando muito preocupados com as mudanças climáticas, consumo de recursos, geração de resíduos, água limpa e outras questões sustentáveis. Estas são preocupações não só das pessoas da Europa ou dos Estados Unidos, mas dos jovens que têm promovido fortemente estas questões na América Latina e, claro, também no Brasil. As pessoas estão mais conscientes do que estão comprando e onde estão comprando, como é produzido, qual é a origem. Elas exigem uma consideração adicional para o varejo: a sustentabilidade. Um estudo da Accenture sobre sustentabilidade corporativa mostra que 71% dos CEOs acreditam que, com maior comprometimento e ação, as empresas podem desempenhar um papel fundamental nas metas globais de sustentabilidade.
Os temas não são conflituosos. Em vez disso, se complementam: uma cadeia de suprimentos eficiente é uma parte crucial da entrega de uma operação sustentável.
Claramente, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) podem ajudar os varejistas a atingir os dois objetivos, identificar, rastrear e controlar seus impactos ambientais, bem como aumentar a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. Na verdade, quase 25% dos varejistas dizem que a ciência de dados, IA e ML são essenciais para seu sucesso, ajudando-os a considerar todos os fatores complexos que entram em jogo todos os dias, coletar e analisar dados relevantes e tomar as decisões de negócios mais lucrativas que, em última análise, ajudando-os a ser sustentáveis.
Ao implementar IA e ML e, assim, ser capaz de considerar uma grande quantidade de dados, os varejistas podem ter a tranquilidade de que podem tornar as operações mais eficientes e, ao mesmo tempo, sustentáveis. Aqui estão quatro exemplos da contribuição dessas tecnologias, e que muitas vezes, são desconhecidas pelos varejistas:
Ajuda na previsão da demanda
Ao considerar centenas de fatores de previsão diferentes, como clima, feriados, características do produto, dia da semana, final do mês ou determinadas épocas do ano, os varejistas agora podem melhorar significativamente sua precisão na previsão das necessidades dos clientes. Isso não apenas torna os varejistas mais eficientes e melhora seus resultados financeiros, mas pode ajudar a minimizar o desperdício e a expiração ao mesmo tempo.
A IA pode melhorar a disponibilidade
Ao compreender o risco de perda de vendas e desperdício, os varejistas podem garantir o equilíbrio adequado ao gerenciar o inventário, individualmente para cada item em cada loja. Isso torna o processo de geração de pedidos uma tarefa que solicite menos mãos de obra. Melhora a disponibilidade de produtos perecíveis no ponto de venda, ao mesmo tempo que reduz o desperdício de alimentos.
Ajuda a definir o preço correto
Os varejistas devem encontrar o equilíbrio certo entre vender com lucro e liquidar ações que estão prestes a expirar. Aqui, a IA pode fazer uma diferença real neste processo e definir preços automaticamente, com base em informações como hora do dia, quantidade de estoque restante / estoque disponível e data de vencimento. Ao reduzir gradualmente os itens, em vez de seguir procedimentos rígidos de remarcação, eles podem aumentar a lucratividade e garantir a venda dos produtos, permitindo que operem de forma eficiente e sustentável.
Resposta e reação à interrupção do transporte
AI e ML também podem aconselhar os varejistas sobre como reagir as possíveis interrupções no transporte ou ajudar a evitá-las completamente. Por exemplo, se os mares do Atlântico estão agitados e podem levar ao fechamento de um porto, o ML pode ajudar a recomendar (com antecedência) outra rota. Isso é fundamental, pois o atraso na chegada de um navio cheio de vegetais pode levar a uma vida útil mais curta, ou mesmo expirar antes de chegar à loja. Evitar esses tipos de problemas logísticos ajuda na eficiência e reduz drasticamente o desperdício, impactando os lucros, é claro.
Não é de surpreender que todo varejista esteja procurando maneiras de aumentar a eficiência e permanecer competitivo, especialmente nestes tempos difíceis. Ao usar IA e ML para se tornarem eficientes, os varejistas também podem atender à crescente demanda dos consumidores por ações mais sustentáveis. Ambos caminham juntos, sendo possível obter uma associação harmoniosa. Se puderem operar de forma mais eficiente e sustentável, os varejistas podem ter certeza de que estão lançando a base para seu futuro sucesso.