Sumário
Segundo dados do Sebrae, mais de 70% das vendas do varejo brasileiro ainda ocorrem em lojas físicas. Entretanto, muitos varejistas operam “no escuro” quando se trata de dados. Diferente do e-commerce, um ambiente que já nasceu com uma forte tradição no uso de soluções de varejo analítico, as lojas tradicionais sofrem com falta de visibilidade sobre o comportamento do cliente e operações internas.
Quantos clientes entram e não compram? Em que parte da loja eles passam mais tempo? Quantos desistiram da compra por causa de filas? Essas perguntas ficam sem resposta precisa. E em um setor onde as margens de lucro líquido são apertadas, às vezes abaixo de 5%, qualquer ineficiência ou perda invisível corrói a rentabilidade.O resultado são oportunidades de venda desperdiçadas e milhões em prejuízo silencioso.
Consumidores abandonam lojas por experiências ruins: filas longas, layout confuso, produtos mal expostos. Pesquisas mostram que 73% dos clientes desistem da compra se tiverem que esperar mais de 5 minutos na fila, e quase metade dos consumidores já saiu de uma loja sem comprar devido a falhas de organização, como displays bagunçados ou dificuldade de encontrar produtos.
Em suma, as lojas estão deixando dinheiro na mesa – seja por vendas não realizadas ou por perdas com abandonos de compra – por não conseguirem medir e gerenciar corretamente esses aspectos críticos.
Onde os métodos atuais falham?
Os varejistas tradicionais geralmente tentam suprir a deficiência de informações com métodos antiquados, que tem limitações claras. Contagens manuais de clientes são propensas a erros, e sensores simples na entrada fornecem dados imprecisos ou limitados, sem distinguir funcionários de clientes ou grupos. Auditorias esporádicas e observação ocular falham em captar tendências de fluxo ou identificar problemas em tempo real.
E mesmo onde a tecnologia está presente, seu potencial não é totalmente aproveitado. Mesmo com sistemas de câmeras (CFTV) em uso em 100% das grandes redes, poucas extraem inteligência dessas imagens: menos de um terço usam análise de vídeo e apenas 6% empregam IA de forma robusta.
O resultado é uma miopia operacional: gerentes de operações fazem escalas de funcionários “no feeling”, sem base no fluxo real por horário, levando a equipes que em um momento estão sobrecarregadas, e em outro tem horas de ociosidade. Gestores de trade marketing e merchandising avaliam promoções apenas pelo resultado de vendas, sem saber quantos clientes notaram uma campanha mas não compraram, ou quais áreas da loja atraem mais atenção.
Em suma, os métodos tradicionais não entregam a consistência e profundidade necessárias: eles falham em capturar dados contínuos e confiáveis, ignoram variáveis humanas e não se comunicam entre si, gerando silos de informações entre setores como vendas, estoque e segurança.
Consequências: ineficiência, experiência ruim e prejuízos
Na prática, a falta de inteligência analítica nas lojas físicas gera impactos severos e imediatos no negócio. Do ponto de vista da receita, a ausência de dados sobre conversão significa que muitas redes não sabem quantos clientes saem da loja sem comprar, seja porque não receberam atendimento a tempo, não encontraram um produto, ou desistiram na fila.
Essas vendas perdidas podem chegar a índices alarmantes: dados apontam que 86% dos consumidores evitam entrar em lojas com filas visivelmente longas, e qualquer espera acima de 3 minutos faz a percepção de demora dobrar a cada minuto adicional, espantando clientes impacientes.
Some-se a isso problemas de execução de loja: displays mal planejados resultam em mercadorias encalhadas, enquanto produtos de alto giro podem ficar fora das prateleiras por horas sem ninguém notar. A má experiência do cliente não só afeta a venda do dia, mas compromete a lealdade. Um cliente frustrado dificilmente retorna e ainda pode manchar a reputação da marca.
Estudos globais indicam que lojas com uma ambientação (visual merchandising) pobre podem sofrer perdas imensas, estimadas em US$125 bilhões em 2024 nos EUA, e que quase metade dos consumidores já abandonou compras devido a uma loja desorganizada.
Do lado das perdas e furtos, o cenário é crítico: o índice de perdas de ~1,5% do faturamento parece “pequeno”, mas dado o faturamento anual do varejo brasileiro (R$ 2,2 trilhões), isso equivale a R$ 34 bilhões ao ano jogados fora.
Esse montante, que poderia ser usado para expandir operações ou investir em inovação, é subtraído diretamente do lucro. E em um mercado de varejo com margens apertadas, cada real perdido pesa muito. Reduzir perdas é tão importante quanto aumentar vendas.
Em resumo, quem não evoluir ficará para trás: o varejo físico compete não só com vizinhos de segmento, mas com a conveniência do e-commerce. Uma operação de loja ineficiente, cega e lenta acaba frustrando o cliente e desperdiçando dinheiro, minando a competitividade no médio prazo.
Benefícios do varejo analítico: decisões inteligentes, mais vendas e menos perdas
A proposta de valor das soluções de Varejo Analítico baseadas em visão computacional e inteligência artificial, como o AIOS, da dtLabs, pode ser resumida em um ponto central: empoderar o varejista com informações acionáveis para melhorar resultados.
Usando tecnologia de Inteligência Artificial de Borda (Edge AI), estas soluções transformam as câmeras já instaladas nas lojas em poderosas ferramentas analíticas, capazes de avaliar imagens em tempo real e identificar automaticamente comportamentos, situações de risco e oportunidades. Os benefícios concretos para o varejista abrangem diversas frentes.
Munido de dados de fluxo e comportamento, o lojista pode otimizar desde o estoque até as campanhas, identificar gargalos que espantam clientes e os corrigir rapidamente, elevando a satisfação e a chance de compra. Medindo a taxa de conversão constantemente, é possível perseguir melhorias incrementais – mesmo um aumento de 1 a 2 pontos percentuais na conversão pode representar milhões em faturamento adicional ao ano. Benchmarks mostram que ao aplicar a análise de dados, empresas alcançaram crescimento de vendas 186% maior que concorrentes que não o fizeram.
Lojas inteligentes reduzem o atrito no processo de venda e aumentam a fidelização. Com o varejo analítico, o cliente encontra lojas organizadas, atendimento ágil e ambiente seguro, minimizando fatores que causam irritação, como desorganização e filas. E com insights de preferências (por quais produtos os clientes se interessam, quais horários de pico), é possível personalizar ações, criando ofertas direcionadas.
A análise de dados também torna possível determinar escalas de funcionários alinhadas ao fluxo real de clientes, o que melhora a produtividade e possivelmente diminui custo de pessoal relativo às vendas. A solução também ajuda a otimizar o mix de produtos e uso de espaço: sabendo quais áreas vendem mais ou menos, o varejista pode alocar metros quadrados de forma mais rentável. Até gastos com marketing ficam mais inteligentes: ao medir o engajamento real de campanhas de loja, é possível investir no que funciona e ajustar ou cortar o que não traz retorno. A eficiência global da loja aumenta, convertendo-se em margens melhores.
Outro benefício intangível, porém estratégico, é uma mudança na cultura da empresa em direção a decisões orientadas por evidências. Gestores e diretores passam a ter informações mais confiáveis ao seu alcance, podendo testar hipóteses e medir resultados rapidamente, eliminando “achismos” e discussões infundadas. Dados de mercado mostram que empresas que adotam fortemente soluções de varejo analítico têm lucros significativamente maiores, com um retorno sobre o investimento (ROI) de mais de 13x.
Por fim, ao adotar uma tecnologia inovadora como o varejo analítico, a rede se posiciona à frente dos concorrentes ainda apegados aos métodos tradicionais. Se poucos no mercado estão usando IA de forma aprofundada na loja física, quem usa sai na dianteira. Isso pode se traduzir em ganho de market share local e em fortalecimento da marca como referência em varejo moderno.
Além disso, os dados coletados abrem oportunidades de novas receitas – por exemplo, monetização de retail media (vender espaços promocionais na loja com garantia de métricas de alcance) ou parcerias com fornecedores para otimizar exposição com base em dados de engajamento.
Conclusão
Em termos concretos, a proposta de valor do varejo analítico se reflete em números: mais vendas por loja, menos perdas, clientes mais satisfeitos e custos sob controle – tudo isso amplificado em escala quando falamos de uma rede inteira.
Com o varejo analítico, a loja física deixa de ser uma “caixa preta” e passa a operar com a mesma inteligência e mensurabilidade do mundo online, porém preservando a experiência tangível que os consumidores valorizam. O resultado final é um varejo mais lucrativo, resiliente e orientado ao cliente.
