De acordo com a Research and Markets, espera-se que o mercado de otimização de sortimento e espaço cresça de US$ 2,06 bilhões em 2024 para US$ 4,92 bilhões até 2033. Esse crescimento é impulsionado pelos avanços tecnológicos em tecnologias analíticas baseadas em ML que analisam grandes quantidades de dados e permitem decisões informadas para a otimização de sortimento.
Os algoritmos de aprendizado de máquina estão mudando a forma como as empresas gerenciam as operações de varejo e planejam seu mix de produtos. Vamos dar uma olhada nas maneiras como o ML ajuda os varejistas e nas possíveis armadilhas de seu uso.
Principais conclusões
Machine learning acerta sortimento e eleva vendas.
Detecta padrões invisíveis manualmente.
Ajusta mix automaticamente.
Garante cobertura sem sobre estoque.
Simula cenários de troca.
Melhora GMROI por categoria.
A essência da otimização de sortimento com aprendizado de máquina
A implementação da tecnologia de ML não é apenas uma novidade no varejo, mas uma oportunidade de obter a vantagem competitiva necessária.
A otimização de sortimento com o uso de ML transcende a análise tradicional usada para aproveitar algoritmos avançados para examinar e dar sentido a vastos conjuntos de dados.
Essa tecnologia permite que os varejistas criem o mix ideal de produtos para cada loja, levando em conta vários fatores, como preferências do consumidor, dados demográficos do cliente local ou comportamento de compra.
Maneiras de usar o ML para um melhor planejamento de sortimento
As soluções de aprendizado de máquina são usadas em muitas áreas do varejo como parte do processo de otimização do sortimento (veja abaixo).
Racionalização de SKUs
Como parte do processo de racionalização de SKUs, o ML analisa o desempenho de cada SKU e permite que você entenda quais SKUs do seu portfólio valem a pena manter em seu sortimento e quais precisam ser eliminadas. Usando o ML, os varejistas podem identificar correlações entre produtos e criar sortimentos de produtos mais eficazes sem SKUs de baixo desempenho.
Сsegmentação de clientes
Os modelos de segmentação de clientes usam o ML para dividir a base de clientes de um varejista em grupos distintos com base em seu comportamento de compra, preferências do cliente e dados demográficos.
Essa segmentação permite que os varejistas identifiquem padrões e adaptem seu sortimento às necessidades e desejos específicos de diferentes segmentos de clientes, aumentando a satisfação do cliente.
Previsão aprimorada de demanda futura
A análise preditiva permite que os varejistas identifiquem tendências e prevejam a demanda futura dos clientes com um alto grau de precisão, com base em dados históricos de vendas e também em fatores externos, como indicadores econômicos ou geográficos.
Cadeia de suprimentos e gerenciamento de estoque
De acordo com a McKinsey, o gerenciamento da cadeia de suprimentos orientado pela inteligência artificial pode reduzir os custos em 15%, reduzir o estoque em 35% e melhorar a eficiência em 65%.
O ML otimiza a cadeia de suprimentos em todos os níveis, desde o gerenciamento de estoque até o planejamento da rota de entrega. Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos determinam estratégias de reabastecimento ideais, reduzem os custos de estoque, otimizam os níveis de estoque e cortam custos.
Estratégias de preços otimizadas
Os modelos de aprendizado de máquina ajudam a otimizar os preços de produtos individuais, especialmente para o lançamento de novos produtos, analisando fatores como a demanda dos clientes, a sazonalidade e os preços dos concorrentes. Essa abordagem permite que as empresas ajustem os preços de forma a maximizar os lucros, mas mantendo-os acessíveis aos clientes.
4 principais desafios de ML na otimização do sortimento de produtos
Não existe uma pílula mágica no varejo. Trabalhar com ML também apresenta vários desafios.
#1 Qualidade de dados
A qualidade e a “pureza” dos dados são fundamentais. A fragmentação dos dados, a inconsistência na coleta de dados e as lacunas nos conjuntos de dados são os maiores desafios enfrentados no treinamento de um modelo. É importante aprender a limpar adequadamente as informações e treinar os modelos para interpretar as causas mais prováveis dos desvios.
#2 Equilíbrio entre percepções de ML e intuição especializada
A intuição humana desempenha um papel crucial no reconhecimento de padrões e fatores contextuais que o aprendizado de máquina pode não perceber. A combinação das previsões de ML com os insights estratégicos de tomadores de decisão experientes garante que as decisões de sortimento sejam informadas pelos dados e alinhadas ao mercado.
#3 Influências situacionais
Fatores inesperados podem afetar a precisão dos cálculos dos sistemas baseados em ML. Por exemplo, a transmissão de um jogo de futebol ou uma mudança nas condições climáticas pode alterar significativamente a demanda por determinados produtos.
Portanto, um desenvolvedor de software deve treinar a equipe do varejista sobre como configurar adequadamente o sistema e usar eficientemente os recursos e coeficientes adicionais, acrescentando todos os fatores possíveis ao modelo.
#4 Rápida obsolescência dos dados
Os dados históricos nos quais os modelos de ML se baseiam podem se tornar obsoletos rapidamente. Por exemplo, durante a pandemia da COVID-19, o comportamento do consumidor mudou de forma coordenada, tornando os dados dos anos anteriores irrelevantes em um instante. Da mesma forma, os dados históricos do período de quarentena tornaram-se irrelevantes novamente após o fim da pandemia.
Melhore seu mix de produtos com o LEAFIO AI Assortment Planning
O software LEAFIO AI Assortment Planning é uma solução moderna baseada em ML que simplifica a criação de uma estratégia de gerenciamento de sortimento e permite que você gerencie categorias e clusters diariamente. O software oferece ferramentas convenientes para a otimização de SKUs.
O ML (Machine Learning) analisa o desempenho de vendas de cada produto na matriz de sortimento e fornece dados precisos para entender se um determinado produto é adequado para o público de uma determinada loja.
O sistema gera uma análise detalhada e aprofundada da otimização do sortimento. Os relatórios implementados na solução da LEAFIO AI incluem “Planejado-Factual”, dinâmica de vendas de SKUs, análise de fornecedores e clientes, saldos, novos produtos e vendas perdidas. Se uma categoria ou uma SKU tiver espaço para melhorias, o sistema sempre mostrará o que você precisa ver.
Conclusão
O ML é amplamente utilizado para melhorar o planejamento de sortimento. Ele fornece aos varejistas insights aprofundados sobre a otimização de SKUs, segmenta os clientes e ajuda a entender suas necessidades locais, gerenciar cadeias de suprimentos e estoques, prever a demanda e otimizar os preços.
No entanto, para usar efetivamente as soluções de aprendizado de máquina, os gerentes devem garantir a entrada de informações de alta qualidade e adicionar o maior número possível de fatores de influência para ajustar o modelo.
Tem alguma pergunta?
Tem dúvidas sobre automação ou otimização de varejo? Fale com nossos especialistas para obter soluções!
Kristi Miller
Retail optimization expert
