Um problema caro do varejo está se tornando um problema de dados
Os alimentos frescos são onde os supermercados perdem parte do dinheiro mais difícil de ganhar. Os gerentes precisam adivinhar quantos morangos, abacates, cortes de carne ou refeições prontas devem estocar antes que a demanda diminua e a deterioração assuma o controle. Diferentemente dos produtos embalados, o estoque de perecíveis é altamente estragável, medido de forma inconsistente e muitas vezes mal rastreado depois que sai do estoque para a prateleira.
A startup Afresh está apostando que uma previsão melhor pode reduzir esse desperdício. A empresa levantou US$ 34 milhões em novo financiamento, co-liderado por Just Climate e High Sage Ventures, e diz que suas ferramentas de IA já estão ajudando varejistas a cortar de 20% a 25% da perda em categorias de frescos.
A rodada de financiamento, reportada pela Fast Company, importa porque o desperdício em supermercados não é uma ineficiência de nicho. O artigo estima que as lojas de supermercado dos EUA desperdiçam cerca de quatro milhões de toneladas de alimentos por ano, com um custo de aproximadamente US$ 27 bilhões. Isso torna o planejamento de estoque de perecíveis um dos problemas operacionais mais relevantes e menos digitalizados do varejo.
De planilhas e achismos ao modelamento de demanda
A origem da Afresh é quase um estudo de como muitos fluxos de trabalho do varejo alimentar permaneceram analógicos até recentemente. Quando os cofundadores Matt Schwartz e Nathan Fenner começaram a estudar o problema, encontraram gerentes de hortifrúti dependendo de planilhas impressas, estimativas aproximadas e processos de pedido com papel e caneta.
Isso fazia sentido historicamente. Alimentos frescos são muito mais difíceis de gerenciar do que produtos de prateleira. Itens vendidos por peso podem perder massa por evaporação. Erros no self-checkout podem distorcer o que foi realmente comprado. Itens estragados podem ser descartados sem registro adequado. Promoções, temperatura e origem do envio também podem afetar a velocidade com que um produto se deteriora.
O software da Afresh tenta levar essas variáveis para um sistema de previsão. Segundo o texto-fonte, a empresa analisa dados de cada supermercado, em alguns casos com base em centenas de bilhões de transações. Seus modelos levam em conta preços, promoções, origem do envio, clima e até o momento relacionado à distribuição de vale-alimentação. Em seguida, as previsões de demanda são combinadas com ferramentas de otimização que sugerem quantidades de pedido para cada produto.
A premissa é simples: se as lojas puderem prever demanda e perecibilidade com mais precisão, poderão pedir quantidades mais próximas do que realmente será vendido.
Por que as categorias frescas são diferentes
A tecnologia de varejo muitas vezes parece madura por fora, mas os departamentos de perecíveis continuaram teimosamente resistentes à automação limpa. Alimentos embalados chegam com unidades padronizadas, prazo de validade previsível e registros digitais de cadeia de suprimentos. Itens frescos são mais ruidosos. Uma caixa de framboesas e uma bandeja de salmão não se comportam como cereal ou pasta de dente.
É por isso que a IA tem apelo aqui. Ela pode absorver mais variáveis do que um gerente de loja consegue lidar manualmente e pode continuar aprendendo à medida que novos dados chegam. A empresa diz que esses modelos melhoram com o tempo, o que é especialmente valioso em um domínio em que as condições locais importam muito. Os padrões de demanda de um bairro, as mudanças no clima e os hábitos dos consumidores podem alterar o que significa ter o estoque “certo” de uma semana para outra.
Segundo relatos, a Afresh começa com testes em 10 a 20 lojas e compara os resultados com um grupo de controle operando no mesmo período. Schwartz disse que a empresa normalmente vê reduções de 20% a 25% na perda quando o sistema entra em operação.
Se essas reduções se mantiverem em escala, o caso de negócio é claro. Mesmo melhorias modestas nas taxas de desperdício podem gerar economias significativas quando as margens são apertadas e as categorias alimentares giram rapidamente.
Mudanças operacionais além do pedido
O impacto da tecnologia não se limita aos pedidos de compra. Segundo o artigo, os varejistas também podem usar os dados da Afresh para redesenhar displays e melhorar a forma como lidam com itens próximos da deterioração. Em algumas lojas, o software identificou expositores de produtos frescos maiores do que o necessário, permitindo que os gerentes os reduzissem ou usassem displays fictícios para preservar a aparência de abundância com menos fruta real à disposição.
Isso pode soar cosmético, mas a estratégia de exposição é operacionalmente importante. Supermercados frequentemente estocam em excesso os produtos frescos visíveis porque a lotação sinaliza frescor e abundância aos consumidores. Se o software puder manter essa percepção com menos inventário físico, ele reduz o desperdício sem sacrificar a exposição comercial.
A mesma lógica se estende ao reaproveitamento de alimentos. Lojas podem transformar produtos agrícolas próximos do fim da vida útil em itens preparados, como abacates virando guacamole. A Afresh também lançou uma ferramenta separada para prever a demanda em alimentos prontos de delicatessen, outra categoria em que deterioração e erros de previsão podem ser caros.
Por que o financiamento importa
A IA no varejo costuma ser discutida por meio de ferramentas chamativas voltadas ao consumidor, mas alguns dos usos mais duradouros podem estar em decisões operacionais de bastidor. O desperdício de alimentos frescos é economicamente doloroso, ambientalmente custoso e difícil de resolver apenas com mão de obra. É exatamente o tipo de problema de planejamento em que previsões melhores podem se transformar em ganhos mensuráveis.
A Afresh diz que seu sistema já é usado em mais de 12.500 departamentos de supermercados em todo o país, incluindo Safeway e Albertsons. Essa presença sugere que a empresa já saiu da fase de curiosidade de piloto e entrou em testes operacionais amplos.
A nova rodada de US$ 34 milhões deve ajudá-la a crescer ainda mais, mas a importância maior é setorial. O desperdício em supermercados está se tornando legível como um problema de software, e não como um custo inevitável de fazer negócios. Se esse reposicionamento tiver sucesso, poderá influenciar como os varejistas investem em sistemas de estoque, operações de loja e esforços de sustentabilidade na próxima década.
Para os consumidores, a mudança pode ser invisível. As prateleiras continuarão parecendo cheias, e as lojas ainda reabastecerão durante a noite. Mas, por trás dessa rotina, uma parcela crescente da tomada de decisão pode vir de sistemas criados para responder a uma pergunta básica, mas surpreendentemente difícil: quanto alimento fresco as pessoas realmente comprarão antes que estrague?
Este artigo é baseado na cobertura da Fast Company. Leia o artigo original.
Originally published on fastcompany.com
