O setor de varejo enfrentou várias mudanças nos últimos anos, incluindo o aumento do comércio online, a digitalização dentro das lojas, mudanças na força de trabalho e até mesmo nas preferências dos compradores. Essas mudanças levaram a mais inovações nas lojas físicas de varejo e até mesmo aceleraram alguns desenvolvimentos existentes.
Uma dessas tecnologias avançadas que está ganhando muita atenção no varejo é a inteligência artificial (IA), especialmente no contexto do uso crescente de análises inteligentes em câmeras de vídeo em rede. A visão computacional, que é um subsetor da IA que permite que as câmeras “vejam” e obtenham percepções significativas de imagens e vídeos digitais, tem o potencial de transformar o setor de varejo. Essa tecnologia pode não apenas fornecer os dados e os insights necessários para enfrentar alguns de seus maiores desafios, como prevenção de perdas, gestão de pessoal, sustentabilidade e gerenciamento de estoque, mas também ajudar a melhorar a experiência de compra – tudo a partir do mesmo sistema.
A análise em tempo real oferece suporte à prevenção de perdas
Infelizmente, a prevenção de perdas continua a ser um grande problema no setor de varejo. Em 2021, a NRF informou que a taxa média de encolhimento foi de 1,4%. Quando considerada como uma porcentagem do total de vendas no varejo naquele ano, a redução representa US$ 94,5 bilhões em perdas. Essa não é uma soma insignificante, e é fundamental que você resolva esse problema no ambiente de sua loja identificando os pontos críticos para possíveis furtos, como a área de autoatendimento.
Os clientes podem implementar diferentes táticas para evitar pagamentos, o que pode ser tentador quando não há um funcionário físico para monitorá-los. Dito isso, a remoção desses pontos de pagamento seria prejudicial, pois há muitos benefícios nos self-checkouts. Eles podem reduzir o tempo de espera e até mesmo melhorar a experiência do cliente.
De fato, de acordo com uma pesquisa publicada pela Gitnux em 2023, 73% dos consumidores preferem o self-checkout às filas de caixas com funcionários. Essa preferência continuará a impulsionar a adoção e a expansão das opções de self-checkout nas lojas, portanto, é fundamental reduzir o risco de furto.
Isso pode ser feito com a instalação de câmeras equipadas com visão computacional e software de análise avançada nas áreas de autoatendimento para detectar a não digitalização de produtos, a cobertura de códigos de barras e outros comportamentos suspeitos. Sua equipe de segurança seria então notificada para investigar e possivelmente intervir.
Indo um pouco além, a IA pode ser usada para coletar insights sobre o processo de autoatendimento para identificar padrões e entender melhor como ocorre o furto. Isso permitiria que você implementasse contramedidas para reduzir o encolhimento e afetar positivamente seus resultados.
Suporte às operações e à experiência do cliente
A conveniência está no topo da lista de prioridades dos compradores, especialmente em termos de horários de funcionamento prolongados das lojas e de uma jornada de compras reduzida. Isso pode ser alcançado com o uso inteligente da automação e da tecnologia avançada. As câmeras em rede equipadas com software podem ser usadas para gerenciar processos na loja, como a reposição de pouco estoque e o monitoramento do movimento, permitindo que a equipe forneça conselhos e recomendações de alta qualidade aos compradores. Isso é particularmente importante durante os períodos de maior movimento, quando as frustrações dos clientes podem aumentar.
Há também uma mudança para modelos de lojas mais híbridos que utilizam a tecnologia para permitir a procura e a compra na ausência de funcionários no local. Isso permite estender o horário de funcionamento sem limitar o acesso durante os horários convenientes para os compradores. É nesse ponto que a visão computacional também pode ser implementada para obter insights sobre suas lojas. As câmeras em rede equipadas com recursos de IA podem rastrear quando os clientes adicionam itens às suas cestas, quanto tempo eles passam na loja e onde, quaisquer pontos de atrito ou gargalos e outros comportamentos na loja. Essas informações podem orientar todas as alterações que você fizer para impactar positivamente a experiência do cliente.
O gerenciamento de inventário ganha uma atualização
A falta de estoque é uma das maiores frustrações experimentadas pelos compradores e pode ser a fonte de perdas de receita. De acordo com uma análise da NielsenIQ sobre a disponibilidade on-shelf (nas prateleiras) – que é o número de produtos disponíveis para compra em um determinado local e horário – as prateleiras vazias custaram aos varejistas dos EUA US$ 82 bilhões em vendas perdidas somente em 2021, que poderiam ter sido evitadas.
Tradicionalmente, sua equipe verificava manualmente os níveis de estoque nas prateleiras e reabastecia os produtos em horários padrão do dia. No entanto, a lacuna entre a detecção e o reabastecimento pode representar uma oportunidade perdida de gerar vendas, especialmente em itens populares.
A visão computacional pode ajudar nesse caso. Câmeras modulares ou independentes podem capturar imagens de vídeo das suas prateleiras, enquanto um algoritmo de aprendizado de máquina e processamento de imagens analisa os dados sobre a colocação e a disponibilidade do estoque. Quando a necessidade de reabastecimento é detectada, um alerta em tempo real é enviado para um painel ou aplicativo móvel informando a sua equipe sobre a necessidade de reabastecer itens específicos. Essa agilidade e flexibilidade adicionais garantem que os níveis de estoque permaneçam adequados às demandas de seus clientes.
Utilizando a IA para atingir suas metas de sustentabilidade
Embora seja fácil ver o impacto imediato do uso da visão computacional e da IA no ambiente da sua loja ao pensar em eficiência operacional e lucratividade, você também pode usar essas tecnologias para melhorar suas métricas de sustentabilidade.
Você pode implementar a IA para monitorar seus níveis de estoque, garantindo que você responda diretamente à demanda e evite ter estoque excedente, que poderia ser destruído ou ir para um aterro sanitário. Você também pode utilizar ferramentas de previsão de IA para gerenciar melhor o estoque e ajudá-lo a alcançar a neutralidade de carbono monitorando as taxas de emissão. Fora de suas quatro paredes, a IA também é útil em sua rede de logística, ajudando a melhorar a precisão das entregas de produtos e maximizando a capacidade dos caminhões, evitando assim viagens desnecessárias que contribuiriam para as emissões.
O futuro do varejo será sustentado pela análise
O potencial da IA no monitoramento de vídeo é promissor. As câmeras em rede equipadas com visão computacional podem aprimorar a análise de vídeo, permitindo a detecção de ameaças, a detecção de movimento, o reconhecimento de objetos e uma melhor compreensão dos comportamentos na loja.
Isso permite que sua equipe se concentre em fornecer um serviço de alta qualidade, o que melhora a experiência do cliente e incentiva a repetição de negócios e a fidelidade à sua marca. Você também pode usar a IA para prever tendências e preferências dos clientes, o que ajuda a planejar o estoque, as campanhas de marketing e os lançamentos de produtos com mais eficiência. Há também um benefício adicional em termos de apoio às suas metas de sustentabilidade. Ao usar os insights obtidos com essa tecnologia, você pode garantir que está minimizando o desperdício e otimizando sua logística.
Embora os benefícios da IA sejam numerosos, como em qualquer atividade de coleta e análise de dados, é importante considerar as preocupações éticas relacionadas à privacidade e ao possível uso indevido da tecnologia antes de implementá-la. Essa é uma conversa contínua e em constante evolução que você precisará navegar à medida que se esforça para fazer alterações em seu sistema de monitoramento que beneficiarão sua empresa, além de garantir segurança e proteção. A utilização da IA em seu sistema de monitoramento permitirá que você tome melhores decisões de negócios e aumente os lucros a longo prazo.
Por Sergio Fukushima, Business Development Manager da Axis Communications
