Ferramentas e sistemas inovadores baseados em Inteligência Artificial, análise de dados, machine learning e algoritmos estão ajudando a Lojas Renner a impulsionar vendas, manter estoques ajustados e qualificar o relacionamento com a cadeia de fornecedores, mesmo durante a pandemia da covid-19.
O desenvolvimento das soluções começou há dois anos, encabeçado pela equipe de cientistas, engenheiros e analistas de dados da companhia, mas foi acelerado para responder aos desafios impostos ao varejo de moda pelo novo coronavírus.
Os modelos aplicados permitem prever, com alto grau de precisão, a demanda diária por tipo, tamanho e cor de diferentes itens, assim como os volumes totais mensais de venda de cada loja em operação, com base no desempenho passado e em possíveis cenários futuros. A partir daí, a Renner consegue planejar os estoques e as encomendas aos fornecedores com maior assertividade, além de aperfeiçoar o abastecimento de peças e os ajustes operacionais necessários nos pontos de venda.
Este processo integra o ciclo de transformação digital da empresa, que leva tecnologia e inovação a todas as áreas do negócio, de forma transversal. “Construímos sistemas que nos possibilitam aprender constantemente com nossos dados internos e com informações externas, como conjuntura econômica, clima e comportamento do consumidor, com o objetivo de identificar parâmetros, corrigir escolhas e prever o que os nossos clientes vão desejar sem nos deixar enganar por picos ou vales de demanda”, afirma o diretor de Produto da Lojas Renner, Henry Costa.
Mais vendas com menos estoques
Em 2019, 8,5% dos produtos vendidos pela Renner já foram distribuídos às lojas de acordo com as projeções obtidas por meio de inteligência artificial. Nesta etapa do projeto, a empresa contemplou itens básicos e com históricos mais consolidados, como jeans, camisetas e underwear masculino, feminino e infantil. Com isto, a Renner registrou vendas adicionais de 12% desses itens abastecidos por IA, com estoques 18% menores do que seria necessário para suportar o mesmo nível de crescimento pelos meios convencionais de alocação de mercadorias.
A companhia começa agora a aplicar a tecnologia para prever a demanda por artigos de moda mais fashion, que apresentam variações frequentes de características como cores, modelos e padronagens. Para isso, a varejista adotou a chamada “ontologia de dados”, que permite relacionar mudanças em outros atributos – desde o tipo de uma gola até o comprimento das mangas ou o formato das estampas – ao histórico de desempenho das peças.
Com esta evolução, a Inteligência Artificial deverá ser responsável por orientar a distribuição de 17% do sortimento total das lojas no acumulado de 2020, com uma previsão de mais 5% em vendas adicionais com estoques 10% menores.
A tecnologia também elevou o chamado “nível de serviço” – que representa o índice de disponibilidade dos tamanhos e cores dos produtos procurados pelos clientes nos pontos de venda – de 78% para 93% somente no segundo semestre de 2019, enquanto, para 2021, a meta é alcançar o patamar de 97%. A mesma ferramenta deve ser replicada também para as bandeiras Ashua, Youcom e Camicado.
Sustentabilidade
A maior velocidade e a precisão nas projeções sobre as tendências de moda e sobre os desejos dos consumidores proporcionam ainda outros benefícios. Ao evitar quebras de estoque, as ferramentas desenvolvidas favorecem o planejamento das encomendas, qualificam o relacionamento com seus parceiros na área de confecções e ampliam os níveis de sustentabilidade econômica e ambiental de toda a cadeia do negócio.
“Quanto mais acertamos nas previsões, mais fazemos escolhas com melhor qualidade e reduzimos a necessidade de remarcações”, diz Henry Costa. O ganho se estende aos fornecedores, que a partir das informações acuradas podem programar a produção com maior alinhamento ao real comportamento da demanda, sem consumo desnecessário de capital de giro nem desperdício de matérias-primas e outros insumos.
