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São Paulo - Estoques com produtos sobrando ou gôndolas com itens em falta. O cenário, comum entre as varejistas, é resultado da dificuldade de prever a demanda. Para amenizar o problema, a Tevec criou uma plataforma que usa a inteligência artificial para tornar o prognóstico mais preciso, garantindo um abastecimento da loja que esteja de acordo com a procura do consumidor.

Com clientes de peso, como a Kopenhagen, as lojas AM/PM dos postos Ipiranga, a Ralph Lauren e a Brasil Cacau, a solução garante uma redução média de 20% na ruptura e de 35% no excesso de estoques, conta o sócio-fundador da Tevec, Bento Ribeiro. "O resultado que temos visto por conta disso é uma alta média de 8% a 10% no faturamento das lojas", diz. Isso se dá porque com um excesso de estoque menor há menos capital parado, e com menos ruptura a perda de vendas também diminui.

O sistema, que é vendido como serviço, atende 37 clientes atualmente, entre varejistas e indústrias - sendo que a maioria é lojista. A expectativa de Ribeiro é que até o final deste ano o número suba para 50. "Não somos focados em pequenas empresas, porque quando se tem poucas lojas é muito mais fácil fazer uma análise preditiva da demanda. Quanto maior a companhia, maior a dificuldade que ela tem para fazer o prognóstico", afirma.

Como funciona

De acordo com ele, a principal diferença entre a solução da empresa e o sistema mais utilizado atualmente (o modelo estatístico), está ligada a maior quantidade de variáveis que é possível aplicar na elaboração do cálculo preditivo. Ele explica que, no formato atual, as empresas pegam um período histórico passado, elencam uma correlação de fatores que interferem no consumo (preço que está sendo praticado, clima, volume de clientes na loja, entre outros), e a partir dos dados fazem a projeção de vendas.

"Qual o problema disso? Que nesse modelo se acaba ignorando uma série de variáveis que são fundamentais na definição do consumo", explica Ribeiro. Segundo ele, isso ocorre porque os fatores são incluídos de forma manual, o que acaba limitando a quantidade de elementos que podem ser testados no sistema. "Você tem o limitante da mão de obra humana", afirma.

Com o uso de algoritmos de inteligência artificial, por outro lado, esse limitante não existe - já que todo o processo é feito de forma automática -, o que possibilita que se inclua um número consideravelmente maior de variáveis no modelo.

"Com a inteligência artificial você consegue testar quantos fatores considerar necessário, o que torna a previsão da demanda muito mais assertiva. Já no modelo estatístico, se escolhe só alguns elementos que se considera mais importantes, deixando os outros de fora."

Outra vantagem do uso da inteligência artificial, segundo Ribeiro, é que o sistema vai aprendendo conforme é utilizado, se tornando cada vez mais preciso. Em outras palavras, o software busca o aprendizado da relação entre todas as variáveis com o hábito dos consumidores. "E se essa relação se modificar, a plataforma reaprende sozinha", explica.

Prova da ineficiência do sistema estatístico são os dados de fevereiro do Índice de Estoques, medido pela Federação do Comércio de Bens, Serviços e Turismo do Estado de São Paulo (FecomercioSP). De acordo com a pesquisa, mais de 50% dos varejistas do estado de São Paulo afirmaram que estão com os estoques em nível inadequado - acima ou abaixo do considerado ideal (veja a série no gráfico).

Desenvolvimento

A plataforma, desenvolvida há cerca de três anos pela Tevec, demandou um investimento de cerca de R$ 13 milhões e dois anos de trabalho na elaboração do software. Ribeiro conta que a empresa começou com o foco na otimização logística, mas que quando perceberam que o uso de inteligência artificial na previsão de demanda era um mercado ainda 'virgem' no Brasil decidiram focar exclusivamente na área.

"Mesmo fora do País ainda são poucas empresas que aplicam a tecnologia na previsão de vendas", afirma o executivo. Ele acrescenta que diante disso a empresa já possui planos de internacionalizar a operação em 2018. O foco será o mercado norte-americano, mas Ribeiro conta que ainda não há nada concreto. "Está definido estrategicamente que faremos esse movimento, mas o plano ainda não começou a ser desenhado", explica o empresário.

A companhia contabiliza hoje um total de 170 mil lojas atendidas continuamente, mais de 250 mil SKUs (unidades de produtos) analisados por semana, e mais de 800 milhões de análises de comportamento de demanda realizadas.