O software de IA ajuda os varejistas de alimentos a extrair insights de grandes quantidades de dados e mostrar dezenas de milhares de métricas e indicadores-chave de desempenho adaptados para seu setor. Os aplicativos podem ajudar os supermercados a experimentar preços antes de uma implementação mais ampla, fornecer relatórios em tempo real sobre o estoque nas prateleiras, escolher roboticamente produtos para pedidos de comércio eletrônico em “centros de microatendimento” na parte de trás das lojas e executar muitas outras tarefas. O software também ajuda os supermercados a ver sinais de demanda e alocar o estoque em suas lojas para onde ele é mais necessário — dependendo da demografia, do clima, das tendências nutricionais e de outros fatores — ajudando-os a evitar rupturas de estoque e excesso de estoque.
Ao contrário de produtos em outras categorias de varejo, muitos produtos de mercearia são perecíveis, priorizando decisões de estoque just-in-time que algoritmos de IA podem ajudar a informar. O software de IA também pode ajudar os merceeiros a tomar decisões de preços e posicionamento nas prateleiras sobre produtos individuais e onde colocar os produtos, geralmente comprados juntos ou substituídos uns pelos outros. Os varejistas de supermercados também usam IA para criar “mapas de calor” de pontos em suas lojas onde os clientes tendem a andar e permanecer com mais frequência, informando seus planogramas sobre como eles dispõem as prateleiras, tampas e outros displays para facilitar a localização dos produtos pelos clientes (e ajudar as lojas a maximizar a receita). Outra aplicação de IA ajuda os varejistas a ver as “árvores de decisão” dos clientes — gráficos de como os clientes fazem escolhas de produtos e a ordem e importância de vários atributos do produto. Um algoritmo pondera como os compradores avaliam os 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.
As redes de supermercados coletam dados para análise de IA no nível da loja, mas o processamento de dados acontece em seus data centers ou nos de provedores de serviços de nuvem. O usuário do software baseado em IA geralmente é um analista de inventário que examina dados comerciais em toda a rede de lojas. A IA geralmente extrai os dados de um sistema de merchandising centralizado.
Principais aplicações de IA no varejo de alimentos
Os supermercados estão colocando o histórico de vendas, os preços e os dados de atributos do cliente para trabalhar de novas maneiras por meio de uma variedade de softwares e sistemas baseados em IA. Aqui estão seis das principais aplicações para essa tecnologia
1. Experiência do cliente
Sistemas de checkout sem caixa, como os das lojas Amazon Go ou aqueles fornecidos pela Grabango e outros fornecedores, ajudam a encurtar as visitas à loja, melhorando a experiência do cliente no mercado . A startup israelense Trigo lançou um supermercado sem caixa em Munique, Alemanha, para a rede Rewe e Aldi Nord. Enquanto isso, os chatbots ajudam a automatizar os pedidos online. Por exemplo, a unidade de incubação de tecnologia do Walmart desenvolveu um software para celular que permite que os consumidores em casa falem ou enviem mensagens de texto com itens que desejam colocar em seus carrinhos de compras virtuais e agendem entregas. A Instacart, que permite que os consumidores comprem em uma variedade de marcas de supermercados, está adicionando tecnologia de chatbot baseada em IA para permitir que os compradores peçam ideias de receitas ou sobre ingredientes
2. Controle de qualidade
Varejistas de supermercados usam software de IA para inspeção de qualidade de alimentos. Por exemplo, scanners robóticos que percorrem corredores veem a rapidez com que carne ou vegetais são vendidos para avaliar seu frescor. Algoritmos de IA levam em consideração o clima, eventos locais e outros pontos de dados externos para orientar as compras de supermercado. Sistemas de IA também podem inspecionar paletes de mercadorias recebidas em busca de danos
3. Gestão de estoque
Os sistemas de IA podem ajudar os varejistas a analisar os sortimentos de produtos de suas lojas, analisar vendas históricas e encontrar sinais para evitar rupturas de estoque. Por exemplo, o robô Tally 3.0 da Simbe percorre os corredores para procurar produtos fora de estoque ou fora do lugar ou sortimentos que não aderem aos planos das lojas. A Simbe e outros sistemas também podem gerar mapas de calor de pontos nas prateleiras, gerando as vendas mais rápidas. O Walmart está equipando suas lojas com câmeras, sensores, displays interativos e servidores para identificar quando produtos perecíveis e outros itens estão acabando nas prateleiras, acionando notificações em aplicativos internos que alertam os associados para reabastecer. Os varejistas de alimentos também podem observar fatores como clima ou tendências alimentares que afetam a demanda em lojas espalhadas por uma ampla área.
4. Personalização
Os varejistas de alimentos usam software de IA para personalizar promoções em várias formas de comunicação com os clientes. Por exemplo, saber que um cliente frequenta uma determinada loja a cada semana, provavelmente tem um novo bebê com base nas compras e responde bem a certos cupons por mensagem de texto pode ajudar os varejistas a criar cupons eletrônicos eficazes. As promoções personalizadas são consideradas um dos casos de uso mais promissores de supermercados para técnicas avançadas de análise de dados, que produzem novas visões sobre o efeito das promoções e o efeito de vendas que certas promoções têm sobre outros produtos. De acordo com a consultoria McKinsey, quando aplicadas com precisão, as promoções podem aumentar as vendas em 4% a 8% e impulsionar o lucro operacional em 2% a 3%.
5. Preços
Algoritmos de IA podem detectar mudanças nos padrões de compra dos compradores e sugerir preços para produtos que maximizem as vendas. Essas análises levam em consideração o histórico de preços, níveis de estoque, preços dos concorrentes, custos dos fornecedores e outros pontos de dados. Os varejistas também podem usar IA para executar uma “análise de afinidade” que sugere os melhores preços para itens complementares, como café e creme ou batatas fritas e salsa. Além disso, as análises de IA podem revelar a “transferência de demanda” de produtos substitutos.
6. Prevenção de roubo ou “encolhimento”
Os aplicativos de visão computacional baseados em IA podem reduzir o roubo ao identificar compradores que embolsam itens das prateleiras e caixas que não escaneiam cada item no caixa. As lojas podem posicionar câmeras sobre as pistas de autoatendimento para determinar se os clientes passam intencionalmente os produtos por uma mesa de scanner sem registrar seus códigos de barras.
