Por André Krummenauer, co-founder e CEO da Involves
Até pouco tempo atrás, as informações que a indústria obtinha das lojas físicas vinham de um processo analógico. As anotações dos promotores de venda traziam dados básicos como produtos repostos, ruptura de estoque, a medida da ocupação na gôndola e o posicionamento de concorrentes. Essas informações geravam poucos insights para a indústria, que baseava suas estratégias com um olhar mais superficial sobre a experiência dos shoppers.
Na segunda fase veio a digitalização da execução — trabalho que garante que os produtos estão no local correto, atendendo às estratégias da indústria no varejo. A chamada Execução 2.0 começa quando a indústria passa a usar softwares para tornar-se mais ágil e garantir maior produtividade na reposição dos produtos, evitando ruptura de estoque. A Involves chega ao mercado nessa época e aqui nascem nossos desafios de impulsionar a evolução da execução no setor.
E a partir da necessidade de tornar ainda mais ágil a tomada de decisões no PDV, temos a Execução 3.0: a fase que vivemos agora. A inteligência artificial facilita a coleta precisa de dados do varejo físico. O reconhecimento de imagem e a roteirização inteligente das equipes de trabalho de campo fazem parte dessa fase, cujo principal impacto é melhorar a execução nos pontos de venda. Ou seja, garantir um melhor posicionamento da marca e trazer uma análise mais clara do comportamento do shopper.
Sabendo disso, nos atentamos agora a uma nova revolução no que diz respeito ao uso de dados pela indústria. Estamos em uma fase de transição na qual a tecnologia e a inteligência permitem a conexão do varejo com a indústria, numa mesma base de informações, provocando uma movimentação mais profunda, que atinge toda a cadeia produtiva e ajuda a resolver um problema antigo do varejo físico: recuperar vendas.
Até então, a execução in-store é realizada pelo varejo e pela indústria. Cada um com seus próprios times, orientados pelos seus próprios dados, que em geral não se cruzam. A Execução 4.0 permitirá um ganho enorme de produtividade: um problema na gôndola agora pode ser previsto, de forma antecipada, e sua correção pode ser direcionada para quem estiver disponível primeiro.