IA entra na estratégia da Páscoa e ajuda o varejo a prever demanda e reduzir rupturas nas gôndolas

A Páscoa é tradicionalmente um dos períodos de maior movimentação para o varejo alimentar, com forte impacto em categorias como chocolates, bebidas e itens destinados a refeições especiais. Em um cenário de consumo cada vez mais dinâmico e sensível a fatores externos, prever com precisão a demanda tornou-se um desafio estratégico para indústria e varejistas. Nos últimos anos, tecnologias de inteligência 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 é um planejamento mais preciso, capaz de reduzir rupturas nas gôndolas mesmo com estoques mais enxutos, um movimento que tem ganhado força especialmente em períodos sazonais como a Páscoa.

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De acordo com Maiquel Vignatti, gerente de Marketing da Cooperativa Vinícola Garibaldi, o planejamento para a data começa muito antes das vendas efetivamente acontecerem. “A Páscoa é uma das datas mais importantes para o setor vitivinícola e na Cooperativa Vinícola Garibaldi o planejamento começa com uma análise profunda de dados. Utilizamos principalmente modelos de séries temporais e ferramentas preditivas que avaliam o histórico de vendas de diferentes categorias de produtos, como vinhos tintos, brancos e espumantes, durante os períodos de Páscoa anteriores”, afirma.

Na visão de Alexandre Della Volpe, diretor de Marketing da RCELL, a evolução tecnológica ampliou significativamente a capacidade analítica do varejo. “A forma como o varejo prevê a demanda está mudando rapidamente com o avanço da inteligência artificial. Modelos que antes analisavam apenas o histórico de vendas agora conseguem cruzar diferentes fontes de informação ao mesmo tempo”, aponta Della Volpe.

Dados e algoritmos redefinem previsões de consumo

Segundo Vignatti, a construção de previsões mais confiáveis exige uma combinação ampla de dados. “Para construir previsões mais precisas, trabalhamos com diferentes conjuntos de dados. Um dos mais importantes é o histórico de vendas detalhado, analisado por SKU, canal de distribuição e região geográfica, além de informações relacionadas a promoções anteriores”, explica o executivo.

Na avaliação de Della Volpe, os algoritmos atuais ampliaram o escopo das variáveis analisadas. “Os algoritmos preditivos trabalham com um conjunto amplo de variáveis para estimar o comportamento de compra do consumidor. Entre as mais relevantes estão o histórico de vendas, os dados de sell-out das lojas, o comportamento de consumo em cada região e o calendário promocional”, analisa o especialista da RCELL.

De acordo com Vignatti, fatores externos também passaram a ter peso relevante nas análises. “Além do histórico de vendas, incorporamos variáveis externas aos modelos de análise, como indicadores econômicos ligados ao poder de compra do consumidor, tendências de mercado como o crescimento do consumo de vinho no Brasil, movimentos da concorrência e até fatores climáticos, que podem influenciar a preferência por determinados estilos de vinho”, observa o gerente de Marketing da Vinícola Garibaldi.

Estoques mais enxutos e cadeias de suprimento mais inteligentes

Para Vignatti, a aplicação dessas tecnologias não se limita apenas à previsão de vendas, mas também impacta diretamente o planejamento operacional da indústria. “O uso de tecnologias preditivas, como inteligência artificial e análise avançada de dados, tem sido fundamental para permitir que a indústria trabalhe com estoques mais enxutos no varejo, mantendo ao mesmo tempo a disponibilidade de produtos nas gôndolas”, destaca o executivo.

Na visão de Della Volpe, o avanço mais relevante está na qualidade das decisões relacionadas ao mix de produtos. “No varejo, estoque não é apenas volume de produtos. É uma decisão estratégica sobre quais itens realmente merecem ocupar espaço na loja. A inteligência artificial tem ajudado varejistas e distribuidores justamente nesse ponto, permitindo trabalhar com estoques mais equilibrados sem aumentar o risco de ruptura”, avalia o diretor da RCELL.

Segundo Vignatti, essa mudança torna toda a cadeia de abastecimento mais proativa. “Na prática, ao invés de simplesmente reagir às encomendas dos varejistas, a Garibaldi pode antecipar as necessidades do mercado e se posicionar para atendê-las de forma eficiente”, explica o gerente de marketing da vinícola.

Integração de dados amplia precisão das decisões

Para Della Volpe, um dos fatores que mais contribuem para previsões mais assertivas é a possibilidade de integrar canais e também as ações de relacionamento com o consumidor. “A integração entre diferentes canais de venda permite que o varejo tenha uma visão muito mais completa do comportamento do consumidor”, afirma o executivo.

Na análise do diretor de Marketing da RCELL, essa integração gera sinais antecipados sobre tendências de consumo. “Dados da loja física mostram o que está sendo comprado naquele momento, enquanto o e-commerce e os aplicativos revelam tendências de busca, interesse e intenção de compra”, explica Della Volpe.

Segundo Vignatti, a colaboração entre indústria e varejo também é determinante para evitar rupturas em datas de grande demanda. “A colaboração entre a vinícola e varejistas é essencial para reduzir rupturas de estoque em períodos de alta demanda. As práticas mais eficientes envolvem compartilhamento estratégico de dados e alinhamento de processos entre as duas pontas da cadeia”, destaca o gerente de Marketing da Garibaldi.

Próxima fronteira: IA prescritiva e análise de novos dados

De acordo com Della Volpe, apesar dos avanços, a adoção da inteligência artificial ainda enfrenta desafios dentro das empresas. “Embora os benefícios sejam claros, implementar inteligência artificial no varejo ainda apresenta alguns desafios importantes. O primeiro deles é a qualidade dos dados”, afirma o executivo.

Na avaliação do diretor da RCELL, a tecnologia tende a gerar ganhos operacionais relevantes mesmo no curto prazo. “Entre os ganhos mais comuns estão maior precisão no planejamento de compras, melhor composição de mix nas lojas, redução de excesso de estoque e maior eficiência na reposição de produtos”, aponta Della Volpe.

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Segundo Vignatti, os próximos avanços tecnológicos devem ampliar ainda mais o potencial analítico da cadeia. “O avanço da inteligência artificial e do analytics abre diversas oportunidades para aprimorar o planejamento de demanda. Entre elas está a aplicação de IA prescritiva, capaz de sugerir estratégias mais eficientes de preços e promoções”, destaca o gerente de Marketing da Vinícola Garibaldi.

Na visão do executivo da cooperativa, a evolução das ferramentas analíticas tende a transformar desafios sazonais em oportunidades estratégicas para o setor. “Ao adotar essas tecnologias, a Garibaldi pode prosperar em um mercado cada vez mais competitivo, transformando o desafio da demanda sazonal em uma oportunidade estratégica para o crescimento”, conclui Vignatti.