Transformando supermercados e mercearias com IA
Aaron Ricadela | Estrategista de conteúdo | 5 de setembro de 2023
As recentes mudanças em mercearias e supermercados estão entre as mais profundas no setor de varejo. Desde o início da pandemia, os trabalhadores migraram para outros setores, os consumidores passaram a fazer mais compras de supermercado online, e os varejistas de alimentos tiveram que repensar seus sortimentos de mercadorias e por quanto tempo os consumidores desejam permanecer em suas lojas. Mesmo com os varejistas de alimentos transferindo parte de seus negócios para seus próprios sites e aplicativos, eles têm sido desafiados por lojas de descontos de alto volume, grandes varejistas e serviços especializados de entrega online.
O software de inteligência artificial pode ajudar varejistas de supermercados a enfrentar esses desafios, além de otimizar preços, níveis de estoque e a disposição dos produtos nas prateleiras. É verdade que, em alguns momentos, o uso de IA pelo setor foi exagerado, assim como as capacidades da tecnologia, mas ela está começando a ser implementada em aplicações selecionadas.
O que é a tecnologia de IA para supermercados?
Redes de supermercados e mercearias regionais estão adicionando escaneamento automatizado de prateleiras, carrinhos de compras inteligentes, sistemas de pagamento automatizados e outras tecnologias baseadas em IA. Supermercados estão testando aplicativos móveis que podem personalizar listas de compras com base em preferências alimentares ou no que o comprador deseja cozinhar naquela semana, além de softwares que permitem aos gerentes de loja ver como os produtos vendem de acordo com seu posicionamento nos corredores. Sistemas de visão computacional monitoram o estoque nas prateleiras, e outros sistemas de IA permitem que os consumidores paguem automaticamente, sem passar por uma fila de caixa, rastreando o que está em seus carrinhos. O software de IA também ajuda os supermercados a experimentar alterações de preço para maximizar os lucros e ver os efeitos das variações de preço em produtos frequentemente comprados juntos, como se preços mais baixos em chips de milho aumentariam as vendas de salsa.
Para impulsionar decisões baseadas em IA, os varejistas de alimentos coletam grandes quantidades de dados, principalmente de seus sistemas de ponto de venda, sites de comércio eletrônico, programas de fidelidade e câmeras nas lojas, além de informações sobre clima, nutrição e dados demográficos de fontes externas. Eles o armazenam em um software de data warehouse para análise estatística.
Altos volumes de transações envolvendo uma grande quantidade e variedade de produtos significam que os varejistas de supermercados geralmente têm mais dados disponíveis para análise de IA do que a maioria dos outros varejistas, permitindo que redes de lojas mais perspicazes tomem decisões com confiança estatística.
Principais conclusões
- O software de IA pode analisar enormes volumes de dados para mostrar aos varejistas de supermercados as principais métricas do setor.
- O software pode ajudar os supermercados a identificar sinais na demanda e alocar o estoque entre suas lojas para onde ele é mais necessário. Os supermercados também podem usar insights fornecidos por IA para coletar dados sobre como os compradores circulam por suas lojas.
- As análises de IA também ajudam a orientar as decisões dos supermercados sobre preços e posicionamento nas prateleiras.
IA para o varejo alimentício explicada
O software de IA ajuda varejistas de alimentos a extrair insights de enormes volumes de dados e exibir dezenas de milhares de métricas e indicadores-chave de desempenho adaptados ao seu setor. Os aplicativos podem ajudar varejistas de alimentos a testar preços antes de uma implementação mais ampla, fornecer relatórios em tempo real sobre o estoque nas prateleiras, separar produtos roboticamente para pedidos de e-commerce em “microcentros de atendimento” nos fundos das lojas e realizar muitas outras tarefas. O software também ajuda supermercados a identificar sinais de demanda e alocar o estoque entre suas lojas para onde ele é mais necessário — dependendo de dados demográficos, clima, tendências nutricionais e outros fatores — ajudando-os a evitar tanto rupturas de estoque quanto excesso de estoque.
Diferentemente dos produtos de outras categorias do varejo, muitos itens de mercearia são perecíveis, o que prioriza decisões de abastecimento just-in-time que os algoritmos de IA podem ajudar a orientar. O software de IA também pode ajudar supermercados a tomar decisões de precificação e posicionamento em prateleiras para produtos individuais e sobre onde colocar mercadorias frequentemente compradas juntas ou substituídas umas pelas outras. Os varejistas de alimentos também usam IA para criar “mapas de calor” dos pontos em suas lojas onde os clientes costumam circular e permanecer com mais frequência, orientando seus planogramas sobre como organizar prateleiras, pontas de gôndola e outros displays para facilitar a localização de produtos pelos clientes (e ajudar as lojas a maximizar a receita). Outra aplicação de IA ajuda os varejistas a visualizar as “árvores de decisão” dos clientes — gráficos de como os clientes fazem escolhas de produtos, bem como a ordem e a importância de diversos atributos dos produtos. Um algoritmo avalia como os compradores analisam sortimentos e prevê o que eles podem comprar se o produto desejado não estiver disponível. Essa análise ajuda os supermercados a otimizar o planejamento e os pedidos, para que os clientes não saiam da loja de mãos vazias.
Redes de supermercados coletam dados para análise de IA no nível da loja, mas o processamento dos dados ocorre em seus data centers ou nos de provedores de serviços em nuvem. O usuário do software baseado em IA geralmente é um analista de estoque que examina dados de negócios em toda a rede de lojas. A IA, na maioria das vezes, extrai os dados de um sistema centralizado de merchandising.
Principais aplicações de IA no varejo de supermercados
Os supermercados estão usando dados de histórico de vendas, preços e atributos de clientes de novas maneiras por meio de uma variedade de softwares e sistemas baseados em IA. Veja seis dos principais aplicativos para essa tecnologia.
1. Experiência do Cliente
Sistemas de checkout sem operador de caixa, como os das lojas Amazon Go ou os fornecidos pela Grabango e outros fornecedores, ajudam a reduzir o tempo das visitas às lojas, melhorando a experiência do cliente em supermercados. A startup israelense Trigo lançou um supermercado sem caixas em Munique, na Alemanha, para a rede Rewe e a Aldi Nord. Enquanto isso, os chatbots ajudam a automatizar os pedidos online. Por exemplo, a unidade de incubação tecnológica do Walmart desenvolveu um software para celulares que permite aos consumidores em casa falar ou digitar os itens que desejam colocar em seus carrinhos de compras virtuais e agendar entregas. A Instacart, que permite aos consumidores comprar em diversas marcas de supermercados, está adicionando tecnologia de chatbot baseada em IA para que os compradores peçam ideias de receitas ou perguntem sobre ingredientes.
2. Controle de Qualidade
Varejistas de supermercados usam software de IA para inspeção da qualidade dos alimentos. Por exemplo, scanners robóticos que percorrem os corredores monitoram a rapidez com que carnes ou vegetais são vendidos para avaliar seu frescor. Os algoritmos de IA consideram o clima, eventos locais e outros pontos de dados externos para orientar as compras dos varejistas de alimentos. Os sistemas de IA também podem inspecionar paletes de mercadorias recebidos quanto a danos.
3. Gerenciamento de estoque
Os sistemas de IA podem ajudar os varejistas a analisar os sortimentos de produtos de suas lojas, avaliar vendas históricas e identificar sinais para evitar rupturas de estoque. Por exemplo, o robô Tally 3.0 da Simbe percorre os corredores em busca de produtos em falta no estoque ou fora do lugar, ou sortimentos que não seguem os planos das lojas. Simbe e outros sistemas também podem gerar mapas de calor dos pontos nas prateleiras que registram as vendas mais intensas. O Walmart está equipando suas lojas com câmeras, sensores, displays interativos e servidores para identificar quando produtos perecíveis e outros itens estão com baixo estoque nas prateleiras, acionando notificações em aplicações internas que alertam os colaboradores para reabastecer. Os varejistas de supermercados também podem analisar fatores como clima ou tendências alimentares que afetam a demanda em lojas distribuídas por uma ampla área.
4. Personalização
Varejistas do setor alimentício usam software de IA para personalizar promoções nos diversos canais pelos quais os clientes se comunicam. Por exemplo, saber que um cliente frequenta uma determinada loja toda semana, provavelmente tem um bebê recém-nascido com base nas compras e responde bem a determinados cupons via mensagem de texto pode ajudar os varejistas a criar cupons eletrônicos eficazes. Promoções personalizadas são consideradas um dos casos de uso mais promissores do setor supermercadista para técnicas avançadas de análise de dados, que oferecem novas perspectivas sobre o efeito das promoções e o impacto nas vendas que determinadas promoções têm sobre outros produtos. De acordo com a consultoria McKinsey, quando executadas com precisão, as promoções podem aumentar as vendas em 4% a 8% e elevar o lucro operacional em 2% a 3%.
5. Preços
Os algoritmos de IA podem detectar mudanças nos padrões de compra dos consumidores e sugerir preços para mercadorias que maximizem as vendas. Essas análises consideram o histórico de preços, os níveis de estoque, os preços dos concorrentes, os custos dos fornecedores e outros pontos de dados. Os varejistas também podem usar a IA para realizar uma “análise de afinidade” que sugere os melhores preços para itens complementares, como café e creme para café ou chips e salsa. Além disso, as análises de IA podem revelar a “transferência de demanda” de produtos substitutos.
6. Prevenção de furtos ou “perdas”
Aplicações de visão computacional baseadas em IA podem reduzir furtos ao identificar compradores que colocam itens das prateleiras no bolso e operadores de caixa que não escaneiam cada item no checkout. As lojas podem posicionar câmeras sobre os corredores de autoatendimento para determinar se os clientes passam intencionalmente produtos sobre a área do scanner sem registrar seus códigos de barras.
IA para supermercados e desperdício de alimentos
Estima-se que 30% ou mais do abastecimento mundial de alimentos seja desperdiçado tanto no varejo quanto pelos consumidores. O software de IA pode melhorar a previsão para que as lojas não façam pedidos excessivos de alimentos perecíveis que possam acabar sendo desperdiçados. Em vez de repor alimentos com base na intuição ou em parâmetros históricos, o software de IA permite que varejistas do setor alimentício analisem dados sobre previsões do tempo, eventos locais, tendências nutricionais e outras fontes para prever a demanda e abastecer suas lojas com mais precisão.
O software de machine learning da startup israelense Wasteless permite que supermercados implementem precificação dinâmica para que itens perecíveis fiquem mais baratos à medida que se aproximam das datas de validade. Um projeto financiado pelo governo na Alemanha usa algoritmos de IA para ajudar produtores de alimentos a gerar produtos como carne moída com datas de validade mais longas, minimizando a energia usada no processo de mistura.
Compras de supermercado com tecnologia de IA
Os compradores que percorrem os corredores de um supermercado moderno provavelmente encontrarão mais mudanças tecnológicas do que nunca desde a disseminação dos leitores de código de barras há 40 anos. Robôs poderiam patrulhar os corredores, verificar o estoque nas prateleiras e avisar os funcionários para repor suprimentos em baixa. As etiquetas eletrônicas de preço mudam ao longo da semana para que o software possa analisar o desempenho das variações em toda a rede.
Alguns supermercados também criaram armazéns automatizados nos bastidores que usam visão computacional e robótica para preparar mercadorias para pedidos de comércio eletrônico. O self-checkout está indo além dos leitores portáteis para sistemas que detectam os itens que um cliente colocou no carrinho e, em seguida, cobram em sua conta quando ele sai da loja.
1. Preços dinâmicos
O software de IA pode analisar milhões de variações de preços entre lojas dependendo da demanda, da estação, do dia da semana, das promoções, dos fatores econômicos e de outras mudanças e, em seguida, recomendar preços para itens a fim de maximizar o lucro. Os supermercados, por sua vez, podem replicar preços que funcionam em diferentes cidades ou regiões.
2. Promoções personalizadas
Supermercados usam IA para identificar padrões, como mudanças nos hábitos dos compradores que indicam alterações no estilo de vida e como essa pessoa responde a ofertas. Em conjunto, as lojas oferecem promoções personalizadas.
3. Checkout aprimorado
Os chamados carrinhos inteligentes usam sensores, câmeras na loja e software de visão computacional para acompanhar quais itens são colocados ou removidos dos carrinhos e, em seguida, cobrar automaticamente os clientes pelo celular quando eles saem da loja.
4. Previsão aprimorada
Os analistas usam software baseado em IA para ajustar os níveis de estoque com base em análises de dados históricos, sazonalidade, promoções e outros fatores.
5. Melhor gerenciamento da loja
Robôs que percorrem os corredores leem etiquetas RFID nos itens para ajudar os varejistas a seguir os planogramas da loja e preencher espaços vazios nas prateleiras, mesmo quando os funcionários inicialmente colocam produtos em locais incorretos. Os funcionários da loja recebem notificações em seus telefones, com fotos, sobre itens que precisam ser movimentados ou reabastecidos.
6. Navegação mais inteligente na loja
Os sistemas de IA ajudam varejistas de alimentos a criar planogramas, layouts de prateleiras e displays de piso com base em análises dos trajetos anteriores dos clientes pelas lojas.
Desafios de IA para supermercados
O varejo de alimentos, um setor há muito resistente à adoção de tecnologias emergentes, está sob pressão para elevar seu nível de TI diante da concorrência crescente de hipermercados, lojas de desconto e especialistas online. Os desafios a seguir não facilitam a migração do setor para a IA.
1. Custos
O setor varejista de supermercados tem demorado a adotar a tecnologia de IA, em parte por causa dos custos. Instalar câmeras, sensores e servidores para visão computacional que alimenta checkouts automatizados pode custar mais de US$ 1 milhão por loja. Mesmo sem chegar a essa automação completa, os varejistas do setor alimentício precisam acessar recursos consideráveis de computação em nuvem para treinar e implantar modelos de IA.
2. Treinamento de funcionários
Treinar os associados da loja para trabalhar em tarefas de maior valor associadas a análises de IA é um desafio considerável. Os sistemas de IA são, por si só, complexos e evoluem rapidamente, portanto, o treinamento pode precisar ser contínuo.
3. Coleta de Dados Pessoais
As redes de supermercados precisam equilibrar a coleta de dados pessoais sobre seus clientes e seus hábitos de compra com regras locais e nacionais que limitam o que as empresas podem coletar ou que ofereçam aos consumidores formas de não participar. Em alguns mercados, os consumidores precisam optar explicitamente por receber e-mails ou outras promoções eletrônicas, limitando o que os supermercadistas podem fazer. De acordo com uma pesquisa de mercado da Deloitte e da rede holandesa de supermercados Ahold Delhaize, 70% dos consumidores afirmam estar dispostos a compartilhar informações pessoais com redes de supermercados. Mas os pesquisadores recomendam que os varejistas não compartilhem esses dados adiante sem consentimento explícito.
IA é a próxima geração da gestão de supermercados
A Oracle oferece uma variedade de ferramentas de software que podem ajudar varejistas do setor alimentício a definir níveis de estoque, fortalecer suas cadeias de suprimentos e mostrar aos consumidores informações nutricionais e ingredientes de marcas próprias.
A inteligência artificial e a análise de dados do Oracle Retail podem ajudar os varejistas de supermercados a otimizar seus níveis de estoque, identificar oportunidades de merchandising, implementar remarcações de preços e criar programas de marketing com base em segmentos de clientes, dados demográficos e no desempenho de promoções anteriores. O Oracle Fusion Cloud ERP e SCM pode ajudar supermercados a prever e gerenciar suas finanças e fortalecer suas cadeias de suprimentos.
Os aplicativos da Oracle para o setor de supermercados incluem ferramentas para tomar decisões sobre reposição de estoque e garantir que os itens permaneçam disponíveis, compartilhar informações sobre produtos de marcas próprias com os consumidores e implementar iniciativas de sustentabilidade.
Perguntas frequentes sobre IA para supermercados
Como a IA é usada em supermercados?
Supermercados usam IA para melhorar a precisão de suas previsões de vendas, obter melhor desempenho de promoções e posicionamento de estoque, entender como as vendas de itens influenciam as de outros, adaptar sortimentos de produtos aos mercados locais, aproveitar ao máximo o espaço de suas lojas e realizar outras tarefas.
Como os varejistas de supermercados podem usar dados para tomar decisões melhores com IA?
Análises de dados baseadas em IA podem ajudar os varejistas a evitar estoques excessivos, abastecer produtos nas lojas onde os clientes mais os desejam e reabastecê-los quando estiverem acabando nas prateleiras, direcionar promoções com mais precisão e definir preços em níveis que maximizem os lucros.
Quais são os benefícios da IA para supermercados?
Os varejistas de supermercados se beneficiam da IA por meio de vendas mais altas, maiores margens de lucro e maior satisfação do cliente.
Como a IA pode ajudar a reduzir o desperdício de alimentos em supermercados e mercearias?
Alguns supermercados usam software de IA para reduzir automaticamente o preço de hortifrútis, laticínios e outros itens que estão próximos da data de validade ou que não estão vendendo, ajudando a reduzir o desperdício. Eles também usam a tecnologia para prever a demanda com mais precisão.