A inteligência artificial (IA) no varejo abrange o uso de tecnologias de IA para aprimorar diversos aspectos do setor, como a experiência do cliente, as operações comerciais e a tomada de decisões. Os sistemas baseados em IA analisam dados, automatizam processos e proporcionam experiências mais personalizadas e eficientes tanto para os consumidores quanto para os varejistas.
As tecnologias de varejo impulsionadas por IA são aplicadas tanto em lojas físicas quanto virtuais, influenciando desde recomendações de produtos e precificação até o gerenciamento de estoques e o atendimento ao cliente. Nos últimos anos, os avanços em IA generativa têm transformado gradualmente o setor, trazendo novas possibilidades para criação de conteúdo e interação em tempo real com o cliente por meio de linguagem natural.
Para marcas varejistas de todos os tamanhos, as ferramentas de IA podem gerar um impacto significativo nos negócios, embora muitas empresas ainda encontrem dificuldades para implementar essas tecnologias em larga escala e de forma econômica. De acordo com algumas estimativas, somente a IA generativa pode gerar entre 240 bilhões e 390 bilhões de dólares em valor econômico para o varejo. No entanto, segundo a consultoria McKinsey, muitos executivos ainda enfrentam desafios para adotar essas tecnologias de maneira eficaz em suas organizações.
Mesmo assim, essas soluções podem trazer grande valor para os consumidores: segundo um relatório do IBM Institute for Business Value, cerca de quatro em cada cinco pessoas que ainda não utilizaram IA em compras gostariam de experimentar. Os consumidores demonstram interesse em usar IA para pesquisar produtos, buscar promoções e resolver problemas. A IA já tem desempenhado um papel essencial na integração fluida entre compras online e presenciais, com recursos como checkout automatizado e personalização instantânea omnicanal se tornando padrão em grandes redes varejistas.
Casos de uso da IA no varejo
A IA tem o potencial de otimizar toda a experiência no varejo, desde os processos internos até a entrega de conteúdos altamente personalizados para cada consumidor. Entre os casos de uso mais comuns da IA no setor varejista, estão:
- Experiências de compra personalizadas
- Atendimento ao cliente e agentes virtuais
- Previsão de demanda
- Gestão da cadeia de suprimentos
- Detecção de fraudes, prevenção de perdas e segurança
Experiências de compra personalizadas
Um dos impactos mais perceptíveis da IA no varejo é sua capacidade de personalizar a experiência do consumidor. Algoritmos de IA analisam o comportamento do cliente, suas preferências e compras anteriores para oferecer recomendações personalizadas e campanhas de marketing direcionadas. Isso torna a experiência de compra mais envolvente e relevante, aumentando a fidelidade do cliente e as taxas de conversão.
Algumas empresas utilizam motores de recomendação para sugerir produtos com base no histórico de navegação e compras dos usuários — uma estratégia já comum em plataformas como Netflix e em grandes varejistas como a Amazon. Outras adotam a precificação dinâmica, ajustando os preços em tempo real conforme a demanda, os valores da concorrência e o perfil do consumidor, permitindo oferecer promoções em períodos de menor movimento e otimizar a receita.
Cada vez mais, a IA no varejo caminha em direção à hiperpersonalização, onde praticamente todos os aspectos da experiência de compra omnicanal são adaptados ao usuário individual. Embora a personalização já seja amplamente utilizada, tecnologias mais avançadas de IA conseguem integrar dados ainda mais detalhados, incluindo comportamentos em tempo real, preferências e fatores ambientais.
Isso permite que os varejistas ofereçam experiências de consumo muito mais precisas e dinâmicas. Essas experiências podem incluir previsões sobre as necessidades do consumidor ou comunicações totalmente personalizadas, como páginas iniciais de sites adaptadas ou e-mails de marketing sob medida.
Experiência do cliente e agentes virtuais
Assistentes virtuais e chatbots movidos por IA oferecem suporte instantâneo aos clientes, respondendo perguntas, facilitando pedidos e resolvendo problemas. Com os avanços no processamento de linguagem natural (NLP), essas ferramentas se tornam cada vez mais sofisticadas, proporcionando conversas mais naturais e parecidas com as humanas. Varejistas utilizam chatbots em sites ou aplicativos para ajudar clientes a explorar produtos, verificar o status de pedidos ou solucionar dúvidas. Assistentes virtuais de compras acompanham o consumidor durante a experiência no e-commerce, sugerindo produtos e conduzindo o cliente ao longo do funil de vendas. Com o avanço da IA generativa, esses assistentes estão se tornando ainda mais aptos a automatizar experiências complexas de atendimento.
Com buscas assistidas por IA e realidade aumentada (RA), os consumidores agora têm novas formas de pesquisar e explorar produtos antes de comprar. Por exemplo, a IA pode analisar imagens enviadas pelos usuários e sugerir produtos visualmente semelhantes — algo muito comum nos segmentos de moda e decoração, onde o consumidor busca peças com aparência parecida. Da mesma forma, a RA aprimorada por IA permite que o cliente “experimente” produtos virtualmente antes da compra. Marcas de moda e beleza como a Sephora têm obtido bons resultados iniciais com ferramentas que mostram como roupas ou maquiagens podem ficar antes que o cliente decida pela compra.
Previsão de demanda
A previsão de demanda utiliza análises avançadas de dados e modelos de aprendizado de máquina para antecipar a procura futura por produtos. Combinando informações de vendas, dados dos clientes e dados externos como tendências de mercado, essas ferramentas ajudam as empresas a se planejarem com mais eficiência. Como os modelos de IA conseguem analisar grandes volumes de dados e identificar padrões que métodos tradicionais podem não perceber, tendem a oferecer previsões mais precisas.
Com estimativas mais assertivas, os varejistas conseguem gerenciar melhor os estoques e otimizar a logística. Esses modelos também permitem que as empresas se adaptem rapidamente a mudanças inesperadas ou oscilações do mercado, fornecendo inteligência baseada em dados para tomada de decisão. O uso da IA na previsão de demanda tem transformado especialmente o setor de supermercados. Algumas marcas, por exemplo, já automatizaram o processo de pedidos diários em departamentos de alimentos frescos, o que aumenta a disponibilidade de produtos e reduz o desperdício.
Gestão da cadeia de suprimentos
A IA pode desempenhar um papel essencial na administração das operações internas do varejo, especialmente na otimização da gestão de estoque e da cadeia de suprimentos. Ao integrar tecnologias de IA em funções como gerenciamento de fornecedores e logística de transporte, as empresas conseguem melhorar o controle dos estoques, aumentar a visibilidade operacional, reduzir custos e minimizar erros.
No varejo, algoritmos de IA otimizam rotas de transporte, diminuem o tempo de entrega e ajustam os cronogramas com base em critérios específicos, como limites de emissão de carbono. A IA também é usada para automatizar partes do processo de gerenciamento de estoques e fornecedores, como a reposição automática de itens com baixo volume e a redução do esforço manual na realização de pedidos.
Essas ferramentas ajudam as empresas a acelerar suas operações, manter níveis ideais de estoque e diminuir falhas humanas. Um exemplo é a varejista Walmart, que utiliza IA para otimizar o uso de veículos de entrega, planejando rotas mais eficientes e analisando padrões climáticos para garantir que os produtos cheguem no prazo.
Detecção de fraudes, prevenção de perdas e segurança
A IA vem sendo cada vez mais utilizada para proteger varejistas e consumidores contra fraudes e perdas. Sistemas baseados em IA analisam padrões de transações e identificam anomalias que podem indicar atividades fraudulentas, ajudando a prevenir prejuízos. Essas ferramentas também reforçam a segurança de pagamentos online, monitorando transações e contas de clientes em busca de possíveis violações de dados, aumentando a proteção nas plataformas de e-commerce.
Diversas instituições financeiras e grandes plataformas digitais, como o eBay, já utilizam softwares automatizados para detectar fraudes e sinalizar possíveis problemas. Nos últimos anos, alguns varejistas passaram a adotar tecnologias de prevenção de perdas auxiliadas por IA, que analisam dados coletados em lojas físicas para identificar e reagir a potenciais furtos.
Tecnologias aplicadas em IA para o varejo
A IA no varejo utiliza diversas tecnologias e ecossistemas de dados para aprimorar as operações, a experiência do cliente e a tomada de decisões em toda a empresa. Essas tecnologias são frequentemente combinadas, conforme as necessidades específicas de cada varejista. Entre as mais utilizadas nas operações de varejo com IA, destacam-se:
- Sistemas de gerenciamento de dados
- Big data e análises preditivas
- Aprendizado de máquina (machine learning)
- Processamento de linguagem natural (PLN)
- Visão computacional
- Automação de processos robóticos (RPA)
- Internet das Coisas (IoT)
Sistemas de gerenciamento de dados
Os sistemas de gerenciamento de dados são a base da IA no varejo. Eles possibilitam a coleta, armazenamento e organização de grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes, servindo como alicerce para análises e algoritmos de aprendizado de máquina. Esses sistemas garantem que os dados utilizados no treinamento da IA sejam consistentes, acessíveis e de qualidade. Entre os principais tipos estão:
- Data warehouses, data lakes e data lakehouses: repositórios centralizados que armazenam dados de vendas, interações com clientes, operações da cadeia de suprimentos, entre outros.
- Ferramentas de integração de dados: responsáveis por extrair, transformar e carregar dados de múltiplas fontes para os repositórios, assegurando consistência e qualidade para uso em aplicações de IA.
- Plataformas de dados em nuvem: oferecem infraestrutura para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados, permitindo que aplicações de IA funcionem de forma escalável e em tempo real.
Big data e análises preditivas
Sistemas de IA no varejo dependem de grandes volumes de dados para realizar previsões e tomar decisões com precisão. Ferramentas de big data e análises preditivas interpretam esses dados, extraindo insights valiosos. Exemplos de aplicações incluem:
- Análise do comportamento do consumidor: a IA avalia padrões de compra, preferências e interações dos clientes em diferentes canais para oferecer experiências personalizadas e marketing direcionado.
- Previsão de vendas: a análise preditiva ajuda os varejistas a antecipar tendências e ajustar seus estoques com base na demanda esperada.
Automação
Processos e softwares de automação executam tarefas rotineiras, reduzindo erros humanos e aumentando a capacidade operacional de empresas do varejo. Essas tecnologias podem ser aplicadas em diversas áreas do negócio, como gestão de estoque, atualização automática de catálogos e automação de processos empresariais em larga escala.
Automatizações básicas no varejo incluem exibir preços automaticamente com base em um repositório centralizado, fornecer atualizações de entrega ao cliente em tempo real ou gerar faturas sem necessidade de intervenção humana. A automação inteligente, uma forma mais avançada que combina automação com IA, permite, por exemplo, que um assistente virtual compreenda uma solicitação em linguagem natural e processe um pedido com base nesse pedido. Outros tipos comuns de automação no varejo incluem:
- Automação de Processos Robóticos (RPA): automatiza tarefas e fluxos de trabalho mais complexos e com múltiplas etapas. É utilizada, por exemplo, no controle de estoque e automação da cadeia de suprimentos, monitorando níveis de inventário e gerenciando o processo de entrega.
- Automação por voz (reconhecimento de voz): permite que máquinas compreendam e respondam a comandos de voz. Essa tecnologia é cada vez mais usada em assistentes de voz como a Alexa, que vêm ganhando espaço como plataformas de compra no varejo.
Aprendizado de máquina e aprendizado profundo
O aprendizado de máquina é uma das bases das aplicações de IA no varejo. Com algoritmos capazes de aprender com os dados e melhorar seu desempenho ao longo do tempo, sem necessidade de reprogramação para tarefas específicas, o machine learning é utilizado em:
- Motores de recomendação: sugerem produtos personalizados com base no histórico de navegação e compras do cliente.
- Previsão de demanda: analisa dados históricos de vendas, tendências de mercado e outros fatores para prever a procura futura e ajustar os níveis de estoque.
- Precificação dinâmica: ajusta os preços em tempo real com base na demanda, concorrência e outros elementos de mercado.
Processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional
O processamento de linguagem natural (PLN) permite que sistemas de IA “compreendam” e gerem linguagem humana. Já a visão computacional possibilita que esses sistemas interpretem dados visuais do mundo físico, sendo extremamente útil para aprimorar as experiências de compra tanto online quanto em lojas físicas. Essas tecnologias são comumente utilizadas no varejo para:
- Chatbots e assistentes virtuais: usam PLN para interagir com os clientes, responder perguntas e guiá-los durante a jornada de compra
- Análise de sentimento: ferramentas de PLN analisam avaliações de clientes, conversas com chatbots e publicações em redes sociais para medir a percepção dos consumidores e identificar preferências
- Busca visual: permite que clientes pesquisem produtos enviando imagens e encontrem itens semelhantes com base em características visuais
- Gestão automatizada de estoque: câmeras e sensores monitoram os níveis de produtos em lojas ou armazéns, notificando a equipe quando é necessário reabastecer
IoT (Internet das Coisas)
Dispositivos de IoT geram dados em tempo real por meio de sensores, câmeras e dispositivos inteligentes, que podem ser analisados por sistemas de IA para otimizar operações e melhorar a experiência do cliente no varejo. Entre as aplicações mais comuns estão:
- Análises em loja física: sensores de IoT monitoram o fluxo de pessoas e o nível de engajamento dos clientes, permitindo ajustar o layout da loja e as estratégias de marketing
- Logística do e-commerce: sensores acompanham caminhões de entrega ou outros veículos logísticos, fornecendo atualizações em tempo real para clientes ou empresas
Benefícios da IA no varejo
A integração da inteligência artificial e tecnologias associadas ao setor varejista tem o potencial de melhorar tanto a experiência do cliente quanto as operações de negócios. Embora existam diversas aplicações de IA para empresas de varejo — desde a gestão de estoque até campanhas de marketing — alguns benefícios comuns incluem:
- Maior eficiência
- Melhoria da experiência do cliente
- Redução de custos
- Tomada de decisão baseada em dados
- Previsão de demanda mais precisa
- Otimização de preços
- Análise aprofundada do comportamento do consumidor
Maior eficiência: Automatizando tarefas rotineiras como controle de estoque, atendimento ao cliente, criação de materiais de marketing e detecção de fraudes, a IA permite que os varejistas concentrem seus esforços em atividades mais estratégicas e criativas.
Melhoria da experiência do cliente: A personalização dinâmica com base em dados e o suporte instantâneo fortalecem a relação entre marcas e consumidores, aumentando a satisfação e a fidelidade.
Redução de custos: Processos otimizados por IA, como a gestão da cadeia de suprimentos ou o planejamento automatizado de entregas, ajudam a reduzir desperdícios, melhorar a precisão e diminuir os custos operacionais.
Tomada de decisão baseada em dados: Com o uso de ferramentas de IA, os varejistas têm acesso a dados em tempo real e insights acionáveis, facilitando decisões mais assertivas sobre preços, estoques, marketing e desenvolvimento de produtos.
Previsão de demanda mais precisa: Com informações mais confiáveis sobre a demanda futura, as empresas conseguem se adaptar mais rapidamente a mudanças de mercado e reduzir desperdícios onerosos.
Otimização de preços: Utilizando ferramentas dinâmicas para definir estratégias de precificação, as empresas apoiadas por IA podem maximizar receitas e manter-se competitivas mesmo em mercados saturados.
Análise aprofundada do comportamento do consumidor: Através da análise rápida e precisa do sentimento e comportamento dos clientes, marcas do varejo podem obter insights valiosos sobre suas estratégias, pontos de atrito e novas oportunidades para agregar valor ao cliente.
Boas práticas para implementar IA no varejo
Incorporar inteligência artificial em um negócio de varejo vai além da simples adoção de novas tecnologias. A implementação bem-sucedida exige uma abordagem estratégica cuidadosa, abrangente e flexível, adaptada às necessidades da empresa. Algumas boas práticas comuns incluem:
- Começar com uma estratégia clara
- Utilizar dados de alta qualidade
- Escolher as ferramentas e parceiros certos
- Priorizar a experiência do cliente
- Monitorar e manter os modelos de IA continuamente
- Adotar uma boa governança de dados
Começar com uma estratégia clara
Empresas varejistas que estão iniciando iniciativas com IA podem começar com um projeto-piloto focado em uma área de alto impacto, como marketing personalizado ou gestão automatizada de estoque. Ao priorizar casos de uso com maior retorno sobre o investimento, a chance de obter resultados concretos aumenta. É comum definir métricas claras de sucesso, como aumento nas vendas ou melhora na satisfação do cliente, para acompanhar o progresso da iniciativa.
Utilizar dados de alta qualidade
Para que a IA seja eficaz, é essencial contar com dados limpos, precisos e relevantes. A empresa deve revisar e organizar seus dados cuidadosamente, além de validar os conjuntos de dados com frequência. Também é possível complementar os dados internos com fontes externas confiáveis de alta qualidade.
Escolher as ferramentas e parceiros certos
Alguns softwares de IA são genéricos; outros são desenvolvidos para tarefas ou setores específicos. É importante pesquisar quais ferramentas são mais adequadas para cada aplicação e, se necessário, contar com fornecedores ou consultores especializados em varejo. A escolha cuidadosa de ferramentas e parceiros ajuda a garantir que as iniciativas sejam escaláveis e reduzam os riscos.
Priorizar a experiência do cliente
Apesar da automação aumentar a eficiência, é fundamental não exagerar ou adotar soluções que não priorizem o consumidor. A empresa pode oferecer a opção de atendimento humano quando desejado ou focar apenas em soluções de IA que tragam benefícios reais ao cliente, como chatbots intuitivos ou recomendações personalizadas. Coletar feedback regularmente também é uma boa forma de alinhar as soluções às necessidades do público.
Monitorar e manter os modelos de IA continuamente
Para garantir consistência e evitar falhas, é necessário auditar os modelos com frequência e verificar se estão funcionando conforme o planejado. Isso inclui atualizar os modelos com novos dados, além de ajustá-los e validá-los constantemente. Também é essencial acompanhar se as ferramentas de IA estão cumprindo os objetivos de negócio estabelecidos.
Adotar uma boa governança de dados
Modelos de IA eficientes são explicáveis, confiáveis e transparentes. Para garantir o uso responsável da tecnologia, a empresa pode investir em infraestrutura de dados segura e compatível com normas, além de manter uma documentação técnica rigorosa. Essas práticas protegem os dados dos clientes, preservam a confiança e ajudam a reduzir possíveis vieses nos sistemas de IA.
Com conteúdo do IBM.
Luiza Fontes é apaixonada pelas tecnologias cotidianas e pelo impacto delas no nosso dia a dia. Com um olhar curioso, ela descomplica inovações e gadgets, trazendo informações acessíveis para quem deseja entender melhor o mundo digital.
