A P\u00e1scoa \u00e9 tradicionalmente um dos per\u00edodos de maior movimenta\u00e7\u00e3o para o varejo alimentar, com forte impacto em categorias como chocolates, bebidas e itens destinados a refei\u00e7\u00f5es especiais. Em um cen\u00e1rio de consumo cada vez mais din\u00e2mico e sens\u00edvel a fatores externos, prever com precis\u00e3o a demanda tornou-se um desafio estrat\u00e9gico para ind\u00fastria e varejistas. Nos \u00faltimos anos, tecnologias de intelig\u00eancia artificial e analytics passaram a ocupar papel central nesse processo, permitindo interpretar sinais do mercado, antecipar comportamentos de compra e estruturar cadeias de abastecimento mais eficientes. O resultado \u00e9 um planejamento mais preciso, capaz de reduzir rupturas nas g\u00f4ndolas mesmo com estoques mais enxutos, um movimento que tem ganhado for\u00e7a especialmente em per\u00edodos sazonais como a P\u00e1scoa.<\/p>\n
De acordo com Maiquel Vignatti, gerente de Marketing da Cooperativa Vin\u00edcola Garibaldi, o planejamento para a data come\u00e7a muito antes das vendas efetivamente acontecerem. \u201cA P\u00e1scoa \u00e9 uma das datas mais importantes para o setor vitivin\u00edcola e na Cooperativa Vin\u00edcola Garibaldi o planejamento come\u00e7a com uma an\u00e1lise profunda de dados. Utilizamos principalmente modelos de s\u00e9ries temporais e ferramentas preditivas que avaliam o hist\u00f3rico de vendas de diferentes categorias de produtos, como vinhos tintos, brancos e espumantes, durante os per\u00edodos de P\u00e1scoa anteriores\u201d, afirma.<\/p>\n
Na vis\u00e3o de Alexandre Della Volpe, diretor de Marketing da RCELL, a evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica ampliou significativamente a capacidade anal\u00edtica do varejo. \u201cA forma como o varejo prev\u00ea a demanda est\u00e1 mudando rapidamente com o avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial. Modelos que antes analisavam apenas o hist\u00f3rico de vendas agora conseguem cruzar diferentes fontes de informa\u00e7\u00e3o ao mesmo tempo\u201d, aponta Della Volpe.<\/p>\n
Segundo Vignatti, a constru\u00e7\u00e3o de previs\u00f5es mais confi\u00e1veis exige uma combina\u00e7\u00e3o ampla de dados. \u201cPara construir previs\u00f5es mais precisas, trabalhamos com diferentes conjuntos de dados. Um dos mais importantes \u00e9 o hist\u00f3rico de vendas detalhado, analisado por SKU, canal de distribui\u00e7\u00e3o e regi\u00e3o geogr\u00e1fica, al\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es relacionadas a promo\u00e7\u00f5es anteriores\u201d, explica o executivo.<\/p>\n
Na avalia\u00e7\u00e3o de Della Volpe, os algoritmos atuais ampliaram o escopo das vari\u00e1veis analisadas. \u201cOs algoritmos preditivos trabalham com um conjunto amplo de vari\u00e1veis para estimar o comportamento de compra do consumidor. Entre as mais relevantes est\u00e3o o hist\u00f3rico de vendas, os dados de sell-out das lojas, o comportamento de consumo em cada regi\u00e3o e o calend\u00e1rio promocional\u201d, analisa o especialista da RCELL.<\/p>\n
De acordo com Vignatti, fatores externos tamb\u00e9m passaram a ter peso relevante nas an\u00e1lises. \u201cAl\u00e9m do hist\u00f3rico de vendas, incorporamos vari\u00e1veis externas aos modelos de an\u00e1lise, como indicadores econ\u00f4micos ligados ao poder de compra do consumidor, tend\u00eancias de mercado como o crescimento do consumo de vinho no Brasil, movimentos da concorr\u00eancia e at\u00e9 fatores clim\u00e1ticos, que podem influenciar a prefer\u00eancia por determinados estilos de vinho\u201d, observa o gerente de Marketing da Vin\u00edcola Garibaldi.<\/p>\n
Para Vignatti, a aplica\u00e7\u00e3o dessas tecnologias n\u00e3o se limita apenas \u00e0 previs\u00e3o de vendas, mas tamb\u00e9m impacta diretamente o planejamento operacional da ind\u00fastria. \u201cO uso de tecnologias preditivas, como intelig\u00eancia artificial e an\u00e1lise avan\u00e7ada de dados, tem sido fundamental para permitir que a ind\u00fastria trabalhe com estoques mais enxutos no varejo, mantendo ao mesmo tempo a disponibilidade de produtos nas g\u00f4ndolas\u201d, destaca o executivo.<\/p>\n
Na vis\u00e3o de Della Volpe, o avan\u00e7o mais relevante est\u00e1 na qualidade das decis\u00f5es relacionadas ao mix de produtos. \u201cNo varejo, estoque n\u00e3o \u00e9 apenas volume de produtos. \u00c9 uma decis\u00e3o estrat\u00e9gica sobre quais itens realmente merecem ocupar espa\u00e7o na loja. A intelig\u00eancia artificial tem ajudado varejistas e distribuidores justamente nesse ponto, permitindo trabalhar com estoques mais equilibrados sem aumentar o risco de ruptura\u201d, avalia o diretor da RCELL.<\/p>\n
Segundo Vignatti, essa mudan\u00e7a torna toda a cadeia de abastecimento mais proativa. \u201cNa pr\u00e1tica, ao inv\u00e9s de simplesmente reagir \u00e0s encomendas dos varejistas, a Garibaldi pode antecipar as necessidades do mercado e se posicionar para atend\u00ea-las de forma eficiente\u201d, explica o gerente de marketing da vin\u00edcola.<\/p>\n
Para Della Volpe, um dos fatores que mais contribuem para previs\u00f5es mais assertivas \u00e9 a possibilidade de integrar canais e tamb\u00e9m as a\u00e7\u00f5es de relacionamento com o consumidor. \u201cA integra\u00e7\u00e3o entre diferentes canais de venda permite que o varejo tenha uma vis\u00e3o muito mais completa do comportamento do consumidor\u201d, afirma o executivo.<\/p>\n
Na an\u00e1lise do diretor de Marketing da RCELL, essa integra\u00e7\u00e3o gera sinais antecipados sobre tend\u00eancias de consumo. \u201cDados da loja f\u00edsica mostram o que est\u00e1 sendo comprado naquele momento, enquanto o e-commerce e os aplicativos revelam tend\u00eancias de busca, interesse e inten\u00e7\u00e3o de compra\u201d, explica Della Volpe.<\/p>\n
Segundo Vignatti, a colabora\u00e7\u00e3o entre ind\u00fastria e varejo tamb\u00e9m \u00e9 determinante para evitar rupturas em datas de grande demanda. \u201cA colabora\u00e7\u00e3o entre a vin\u00edcola e varejistas \u00e9 essencial para reduzir rupturas de estoque em per\u00edodos de alta demanda. As pr\u00e1ticas mais eficientes envolvem compartilhamento estrat\u00e9gico de dados e alinhamento de processos entre as duas pontas da cadeia\u201d, destaca o gerente de Marketing da Garibaldi.<\/p>\n
De acordo com Della Volpe, apesar dos avan\u00e7os, a ado\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia artificial ainda enfrenta desafios dentro das empresas. \u201cEmbora os benef\u00edcios sejam claros, implementar intelig\u00eancia artificial no varejo ainda apresenta alguns desafios importantes. O primeiro deles \u00e9 a qualidade dos dados\u201d, afirma o executivo.<\/p>\n
Na avalia\u00e7\u00e3o do diretor da RCELL, a tecnologia tende a gerar ganhos operacionais relevantes mesmo no curto prazo. \u201cEntre os ganhos mais comuns est\u00e3o maior precis\u00e3o no planejamento de compras, melhor composi\u00e7\u00e3o de mix nas lojas, redu\u00e7\u00e3o de excesso de estoque e maior efici\u00eancia na reposi\u00e7\u00e3o de produtos\u201d, aponta Della Volpe.<\/p>\n
Segundo Vignatti, os pr\u00f3ximos avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos devem ampliar ainda mais o potencial anal\u00edtico da cadeia. \u201cO avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial e do analytics abre diversas oportunidades para aprimorar o planejamento de demanda. Entre elas est\u00e1 a aplica\u00e7\u00e3o de IA prescritiva, capaz de sugerir estrat\u00e9gias mais eficientes de pre\u00e7os e promo\u00e7\u00f5es\u201d, destaca o gerente de Marketing da Vin\u00edcola Garibaldi.<\/p>\n
Na vis\u00e3o do executivo da cooperativa, a evolu\u00e7\u00e3o das ferramentas anal\u00edticas tende a transformar desafios sazonais em oportunidades estrat\u00e9gicas para o setor. \u201cAo adotar essas tecnologias, a Garibaldi pode prosperar em um mercado cada vez mais competitivo, transformando o desafio da demanda sazonal em uma oportunidade estrat\u00e9gica para o crescimento\u201d, conclui Vignatti.<\/p>\n
Fonte: Super Varejo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Com modelos preditivos cada vez mais sofisticados, ind\u00fastria e varejo passam a antecipar picos de consumo e ajustar produ\u00e7\u00e3o, log\u00edstica e mix de produtos para evitar rupturas durante uma das datas mais relevantes do calend\u00e1rio comercial<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":18823,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[2],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18822"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=18822"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18822\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":18824,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/18822\/revisions\/18824"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media\/18823"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=18822"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=18822"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.confere.org.br\/wordpress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=18822"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}