Aumentando a eficiência promocional na era da IA: guia abrangente para varejistas

As campanhas promocionais no varejo são ferramentas essenciais para aumentar a fidelidade do cliente, manter a competitividade e garantir o crescimento dos negócios. No entanto, qualquer promoção é um processo complexo e meticuloso que exige recursos, trabalho coordenado de vários departamentos da empresa e planejamento cuidadoso.

Para que cada campanha promocional seja mais um passo em direção à prosperidade comercial da rede, é necessário otimizar o processo de sua preparação e gerenciamento. As ferramentas de automação - soluções especializadas para o varejo baseadas em inteligência artificial - ajudarão a resolver essa tarefa.

Neste guia abrangente, vamos nos aprofundar nos desafios que os varejistas enfrentam ao preparar e executar campanhas promocionais e explorar estratégias para enfrentar esses obstáculos. Discutiremos como usar o poder da previsão promocional com os dados certos e a tecnologia de IA.

Principais conclusões

IA traz promoções mais rentáveis e menos canibalização.

• Personalize ofertas por cliente. 

• Ajuste preços dinâmicos. 

• Forecast promo impulsionado por machine learning. 

• Avalie elasticidade real. 

• Reduza excesso pós-campanha.

Em primeiro lugar, o varejista deve criar uma estratégia clara para trabalhar com eventos promocionais: da preparação à execução e à análise dos resultados. O planejamento é a etapa mais crítica. Isso é nítido especialmente durante as grandes vendas de fim de ano, quando você realiza várias campanhas promocionais simultaneamente.

• A previsão de demanda para uma campanha promocional exige alta precisão, o que é complicado devido aos vários fatores que afetam a demanda do varejo.
• Durante uma promoção, as vendas podem aumentar 3, 10 ou até 50 vezes.
• A falta da quantidade necessária de estoque é crítica, especialmente no início da campanha.
• Um grande número de saldos no final da promoção pode congelar os fundos ou exigir liquidações e remarcações adicionais.

Assim, o principal objetivo do varejista ao planejar e gerenciar atividades promocionais é garantir um alto nível de disponibilidade de SKUs que cubram o aumento da demanda no início e durante a promoção e alcançar a linha de chegada com o mínimo de excesso de estoque. 

1. Crie uma previsão que permita aos gerentes fazer um pedido inicial preciso e planejar o tamanho dos estandes adicionais para atender à demanda durante a campanha.
2. Determine as datas dos pedidos, levando em conta os prazos de entrega e as programações dos fornecedores e da logística (especialmente se as mercadorias não forem transportadas diretamente do fornecedor para as lojas, mas passarem por um depósito central, etc.)
3. Se as mercadorias passarem pelo depósito central, solicite uma quantidade maior de mercadorias e envie a quantidade maior calculada para as lojas de acordo com a previsão de cada loja.
4. Antes do início da promoção, você precisa dar aos funcionários da loja algum tempo para trocar as etiquetas de preço, instalar sinalização, etc.
5. Assegure a disponibilidade de produtos promocionais em todas as lojas antes do início da campanha.
6. Durante a campanha, analise a correspondência entre a demanda prevista e as vendas reais e, com base nos resultados, ajuste o volume de pedidos em tempo hábil.
7. Analise os resultados da promoção e tire conclusões para melhorar os resultados de campanhas futuras.

LEAFIO Inventory Optimization, um software especializado e orientado por IA, ajuda os varejistas a realizarem essas tarefas. A solução permite a automação do processo de reposição de estoques em todos os níveis da cadeia de suprimentos. Ela oferece a capacidade de criar pedidos com base em previsões altamente precisas calculadas usando algoritmos de ML, considerando um grande número de fatores que afetam a demanda.

O software de planejamento de promoções da LEAFIO calculará o estoque necessário para a promoção e alertará sobre atividades relacionadas e erros que possam afetar negativamente o resultado.

Graças à solução, o varejista não terá excesso de estoque nos armazéns após a promoção, e a demanda do cliente será totalmente atendida.

No final da campanha, o módulo de análise permitirá que você analise os resultados para aprender algumas lições e melhorar as atividades promocionais futuras.

A inteligência artificial torna o processo de previsão muito mais fácil e eficiente. O software usa dados históricos sobre as vendas de um produto (ou produtos semelhantes na ausência de dados históricos) para fazer cálculos, de modo que a previsão não se baseia em uma hipótese, mas em dados claros e consistentes.

Primeiramente, você precisa se livrar do lixo de informações - dados desnecessários que podem afetar negativamente a precisão dos resultados de previsões futuras. Por exemplo, remova os picos aleatórios de demanda nos dias em que o produto estiver for a de estoque. Também é importante separar as vendas promocionais das regulares para ter dois bancos de dados para os respectivos casos. Após a limpeza, o banco de dados finalizado é carregado no modelo para iniciar o treinamento.

Para melhorar a precisão da previsão, é necessário adicionar fatores ao modelo que afetam as flutuações da demanda. A lista desses fatores pode variar de acordo com a estação, o setor, a região e outras condições de mercado. Além disso, o varejista precisa separar os fatores de influência em dias normais e promocionais.

O modelo começa a aprender com dados históricos, que é a hipótese básica, levando em conta todos os fatores de influência.

Em seguida, começa o processo de validação. Nesse estágio, você pode fazer ajustes adicionais e incluir outros fatores de influência e novos dados com os quais o modelo ainda não está familiarizado.

O teste final ajuda a entender a previsão geral e a garantir que ela seja correta, precisa e eficiente.

De acordo com a experiência dos clientes da LEAFIO AI, a presença de layouts ou displays adicionais pode afetar muito as vendas projetadas, pois aumenta a presença de SKUs na loja. 

Há muitos modelos de processamento de dados matemáticos baseados em IA usados para prever promoções, como médias móveis simples, modelagem de ciclo de vida, suavização adaptativa, floresta aleatória, Lightgbm, etc.

Entre eles, há modelos de previsão de séries temporais com dependências lineares, dependências recursivas ou baseados em algoritmos de árvore de decisão, que são usados com mais frequência para prever com precisão e eficiência ações durante promoções. Em alguns casos, vários modelos podem ser usados simultaneamente para determinar o mais eficaz para cada caso específico.

"Em 2012, a principal tarefa da M5-Competition foi prever as vendas do Walmart, que generosamente forneceu seus dados. O primeiro prêmio foi para uma equipe de especialistas que usou vários modelos de previsão diferentes, mas o modelo mais usado foi o LightGBM. Na maioria dos casos, esse é o modelo que usamos para gerar previsões para nossos clientes", Helen Kom, diretora de produtos de otimização de estoque da LEAFIO.

Esse objetivo é prever a ocupação de lojas ou de um centro de distribuição durante uma promoção, fazer planejamento financeiro, etc. É importante definir uma meta específica, pois alguns modelos podem ser mais precisos na execução de determinadas tarefas.

Você precisa determinar o número de categorias de produtos que participarão da promoção. Se houver muitas categorias diferentes, o modelo selecionado deve ser capaz de levar em conta que o impacto dos mesmos fatores de crescimento da demanda será diferente para diferentes categorias de produtos.

Por exemplo, para prever a demanda e calcular os pedidos de reposição de mercadorias em uma determinada loja, o sistema cria primeiro uma previsão para SKUs selecionadas em uma determinada loja e, em seguida, para todos os locais e para a categoria como um todo. Se a previsão for necessária para o planejamento financeiro ou para compartilhar planos de aquisição com os fornecedores, a previsão será realizada na direção oposta: da categoria para uma SKU específica.

Se a promoção envolver descontos regulares, em que o fator preço é o mais significativo, você poderá usar um tipo de modelo. Mas a mecânica "1+1" ou outra mais complexa pode funcionar melhor com outros modelos.

Alguns modelos complexos exigem uma gama maior de dados históricos, enquanto outros mais simples podem funcionar com uma quantidade limitada de dados.

É necessário determinar se a promoção será realizada em toda a rede de varejo ou em um número limitado de lojas.

Há três etapas para avaliar os resultados de uma campanha promocional.

Podemos gerar previsões no nível da SKU, da categoria, do local ou da cadeia. Obviamente, a quantidade de dados no nível de localização da SKU será muito menor do que no nível da rede. Entretanto, a escolha do nível depende principalmente da meta que foi definida antes da geração da previsão.

Se o objetivo era determinar o preenchimento das lojas no início e durante a campanha promocional, a LEAFIO AI geralmente avalia os resultados no nível do local. Dessa forma, você pode entender se a previsão foi eficaz o suficiente para cobrir o aumento da demanda durante esse período.

As métricas comumente usadas incluem MAE (erro absoluto médio), MAPE (erro percentual absoluto médio), WAPE (erro percentual médio ponderado), WMAPE (erro percentual absoluto médio ponderado), BIAS ou RMSE (erro quadrático médio).

No nível de avaliação da SKU, os especialistas da LEAFIO AI usam a métrica WMAPE. O cálculo do WMAPE permite indicar o papel que os diferentes indicadores desempenham na previsão e o quanto eles afetam o resultado em um caso específico. Por exemplo, um erro na previsão da demanda de SKUs caras causará perdas comerciais muito maiores do que um erro no cálculo da previsão de um produto de baixo valor.

Ao resumir os resultados de uma promoção, também é importante fazer o seguinte:

• comparar as vendas previstas com as reais;
• acessar o giro de estoque;
• estimar o excesso de estoque;
• calcular a porcentagem de disponibilidade de mercadorias.

Vale lembrar que, mesmo com a previsão mais precisa, um varejista sempre pode enfrentar problemas imprevistos, por exemplo, relacionados à logística ou às operações da loja. Esses fatores podem reduzir a eficácia geral da promoção e levar a uma perda de vendas. A análise de dados especializada e o uso das métricas de avaliação de desempenho listadas ajudarão você a ter uma visão mais abrangente dos resultados da promoção e a fazer anotações valiosas para o futuro.

Um exemplo impressionante do efeito de implementação da solução LEAFIO AI é o caso da Novus, uma cadeia de supermercados com cerca de 90 supermercados, que gerencia com sucesso 30.000 SKUs e tem 40% de seu sortimento em promoções.

Usando a solução LEAFIO Promotion Intelligence, o varejista obteve um aumento de 2% na disponibilidade de produtos promocionais (com uma taxa inicial de 97,1%, o que já é um resultado muito alto) e uma redução de duas vezes no excesso de estoque após o término da promoção.

Com base nos resultados de mais de 100 projetos, as seguintes mudanças no desempenho dos negócios são observadas, em média, graças ao uso da solução LEAFIO Promotion Intelligence: 20% de melhoria na disponibilidade, 50% de redução do excedente e 15% de aumento na precisão da previsão. 

Em geral, o uso de soluções automatizadas para gerenciar as atividades promocionais de uma empresa proporciona os seguintes benefícios:

• A capacidade de liberar investimento para desenvolvimento futuro (eventos adicionais, abertura de novas lojas, etc.).
• Economizar tempo e recursos necessários para planejar promoções e preparar a reposição de estoque no processo.
• O histórico das atividades promocionais da empresa é salvo e seu gerenciamento passa a ser centralizado. Salvar o histórico de vendas é fundamental para treinar um modelo de previsão e, quanto mais dados valiosos você obtiver, mais precisas serão as previsões futuras.

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As lições mais importantes que nós da LEAFIO AI aprendemos ao implementar projetos de previsão de promoções no varejo são as seguintes:

• É impossível ter uma previsão precisa sem uma compreensão clara do objetivo principal da previsão.
• Não é possível calcular uma previsão precisa sem dados completos e bem preparados, independentemente do modelo que você usa.
• Os modelos convencionais podem ter a mesma precisão de previsão no estágio inicial, mas, a longo prazo, os modelos baseados em aprendizado de máquina têm melhor desempenho porque aprendem com a experiência.
• A elasticidade do preço, como um dos principais fatores que influenciam a demanda, deve ser analisada somente em conjunto com outros fatores.
• A sazonalidade é um fator crucial para todas as categorias, mesmo que não pareça à primeira vista.

Ao estudar a elasticidade de preço da demanda, a equipe da LEAFIO AI analisou o caso de uma cadeia de supermercados europeia. A situação incomum do caso era que, quando o preço das bananas aumentava, suas vendas também aumentavam. Descobriu-se que na Europa, durante certos períodos do ano, especialmente no verão e no final da primavera, as vendas de bananas diminuem devido à presença de outras frutas e legumes sazonais. Portanto, o preço e a demanda por bananas aumentam e diminuem simultaneamente durante os picos sazonais. 

• A precisão da previsão é muito importante, mas os resultados financeiros são ainda mais.
• Você precisa se basear nas vendas promocionais reais, não nas vendas previstas. Quando planejamos uma promoção e fazemos pedidos, é claro que precisamos nos basear na previsão. Mas quando a rede recebe dados reais sobre os resultados da campanha promocional, vale a pena se concentrar neles.
• É importante verificar a eficácia de cada atividade promocional e comparar as metas com os resultados, levando em conta todos os fatores relevantes.
• A previsão faz parte do processo, portanto, deve ser incluída no planejamento geral da campanha.
• O término correto de uma campanha promocional é tão importante quanto o início, pois o objetivo do varejista é evitar a formação de excesso de estoque no final da campanha.

As soluções tecnológicas para automatizar campanhas promocionais, inclusive a previsão de alta precisão usando algoritmos de aprendizado de máquina, garantem a competitividade da empresa e o crescimento dos principais indicadores de negócios no longo prazo. No entanto, o resultado geral de qualquer implementação de tecnologia depende do processamento e do uso corretos dos dados, bem como de uma avaliação equilibrada dos resultados obtidos.

Junte-se ao clube de clientes satisfeitos com a solução de Inteligência Promocional LEAFIO AI e descubra como aumentar a eficácia das promoções de sua empresa agora mesmo.