Jeff Smith, fundador e vice-presidente executivo de estratégia corporativa e desenvolvimento da Revionics, explica como a empresa que se especializou em algoritmos de formulação de preços com recurso à Inteligência Artificial está a trabalhar com os retalhistas.
Há muito que a tecnologia faz parte do universo do retalho. No entanto, nunca foram abertas tantas possibilidades como agora. A introdução, ou melhor, aplicação de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e outras tecnologias constituem um novo desafio para o setor do retalho. Há que saber, entender, compreender e aplicar. Jeff Smith, fundador e vice-presidente executivo de estratégia corporativa e desenvolvimento da Revionics, explicou, em exclusivo à DISTRIBUIÇÃO HOJE, como é que a empresa está a ajudar o retalho.
Como é que os avanços em IA e Machine Learning estão a transformar as soluções de formulação de preços no retalho?
Ao contrário de soluções de otimização de preços anteriores, ofertas de nova geração como a da Revionics foram desenhadas com capacidades baseadas em ciência, incluindo IA e ML, inerentes à sua arquitetura. Tivemos cientistas de dados focados no retalho a identificar desde o início quais as ferramentas de IA e ML a aplicar a cada problema, e os nossos algoritmos continuam a amadurecer à medida que ingerem dados do mundo real, ano após ano.
Tendo em conta que o ambiente do retalho é incrivelmente dinâmico, penso que uma das áreas de impacto mais importantes é darmos aos retalhistas a possibilidade de extraírem conhecimentos significativos de quantidades cada vez maiores de dados, fornecendo recomendações sobre o preço, promoções e remarcações com base nesse conhecimento.
Como estão a treinar estes algoritmos?
Qualquer abordagem com ML ou IA requer dados de treino a partir dos quais o algoritmo consiga aprender, modelar e prever comportamentos futuros. A maioria dos retalhistas tem muitos conjuntos de dados disponíveis, incluindo vendas, preços, inventário, relações entre produtos e lojas, posições dos concorrentes, calendários de feriados, campanhas promocionais, demografia dos clientes, métricas web, meteorologia, etc.. A Revionics pode agrupar todos esses conjuntos de dados para que a solução esteja preparada para o ambiente específico do retalhista. Tipicamente recomendamos treino com dois anos de dados históricos, para que os nossos algoritmos de ML possam compreender melhor e prever o comportamento de consumidores no mundo real.
Quais são os benefícios de aplicar IA aos preços e porque devem os retalhistas investir nisso?
Primeiro, a velocidade a que o mercado, a concorrência e os comportamentos dos consumidores evoluem continua a acelerar. Aplicar IA e ML permite aos retalhistas detetar mudanças nos sinais muito antes do que conseguiriam os humanos, dando-lhes capacidade de responderem com preços desenhados para serem relevantes para os clientes, ao mesmo tempo que preservam a sustentabilidade do negócio.
Em segundo lugar, os modelos estocásticos de algoritmos permitem que as soluções recomendem preços para itens com poucos dados históricos. Por exemplo, um novo produto que está a ser introduzido, ou um item que gera pouca quantidade de vendas unitárias.
E dar aos utilizadores conhecimento sobre porque fazemos estas recomendações é crítico: a transparência constrói confiança, a adoção traz sucesso. Os retalhistas não podem retirar valor de uma solução a não ser que a usem, não vão usá-la a não ser que confiem nela, e não vão confiar em algo que não compreendem. Também fazemos muito uso de técnicas hierárquicas Bayesianas que aprendem sozinhas, para ultrapassar desafios de escassez xde dados e mitigar problemas comuns do Machine Learning, como ‘overfitting’ e colinearidade.
Nos segmentos com margens já de si muito pequenas, há maneira de aumentar preços sem prejudicar as vendas ou reduzi-los sem afetar as receitas?
É aqui que a capacidade de detetar a sensibilidade do consumidor e a elasticidade da concorrência, ao nível da loja e do próprio produto, é crucial. Estas capacidades, em conjunto com o planeamento sofisticado de cenários, permitem aos retalhistas serem agressivos no preço dos produtos em que os compradores são mais sensíveis aos baixos custos, ao mesmo tempo recuperando margens noutras áreas para sustentar o negócio.
Os retalhistas também podem obter conhecimentos sobre ‘efeitos halo’, para descobrir onde o baixo preço de um item com elevada elasticidade criará procura associada por produtos relacionados que podem suportar margens maiores; e onde há canibalização, para evitar reduzir preços em produtos que depois reduzem procura por itens de margens elevadas,
No modo de planear cenários, os retalhistas podem testar preços num produto para verem o que aconteceria se se focassem nas margens versus vendas de unidades versus receitas totais, por exemplo, antes de se decidirem por uma atualização do preço.
Estes sistemas já acomodam os caça-descontos?
As pressões competitivas fazem parte do panorama do retalho e há muitas formas diretas e inferidas de modelar, compreender e agir sobre estas pressões. Estratégias simples de igualar preços podem resultar numa corrida reativa que arrasta para baixo, na qual a maioria dos retalhistas vai perder e em que não estão a envolver os clientes de formas importantes para eles.
Estratégias mais cirúrgicas requerem a modelação sofisticada da resposta competitiva e a identificação de itens no primeiro plano que são mais sensíveis à pressão competitiva versus itens de segundo plano. Com esta abordagem, a otimização pode melhorar as margens sem afetar a perceção de preço do retalhista. Os algoritmos ML e IA da Revionics mineram dados de retalho para identificar precisamente os itens de primeiro e segundo plano e, nestes últimos, as métricas de pressão competitiva dinâmica podem determinar a extensão do preço ótimo e fazer uma recomendação.
Por onde devem começar os retalhistas que quiserem investir em IA?
A boa notícia é que podem aderir a um ritmo que complementa a sua cultura e negócio. Alguns dos nossos clientes estão a fazer uma profunda renovação tecnológica e podem empenhar-se desde o início numa abordagem end-to-end que endereça todo o ciclo de vida de preços do produto.
Outros clientes optam por uma abordagem faseada, usando o retorno do investimento em cada passo da jornada para financiar a próxima fase. Os retalhistas que usam esta abordagem podem, por exemplo, começar com a nossa formulação de preços baseada em regras para se tornarem mais padronizados e automatizarem a formulação de preços, passando depois a uma otimização mais sofisticada e incluindo a análise de itens-chave (Key Value Item), o agrupamento de zonas de armazenamento orientado a dados, planeamento de cenários hipotéticos e outras áreas de foco de alto valor que aproveitam mais os recursos de IA e ML. Vemos de forma consistente que as equipas de formulação de preços que usam a Revionics gostam do facto de serem libertadas de processos repetitivos e manuais, tornando-se parceiras mais estratégicas e proativas para os seus colegas de vendas.
Nota-se algum crescimento do interesse nos retalhistas mais pequenos?
Sim, por acaso. Com os modelos de entrega de software como serviço (SaaS), até os retalhistas regionais mais pequenos podem beneficiar da otimização de preços baseada em IA. E independentemente do tamanho ou localização de um retalhista, hoje estão a competir não apenas com uma loja no fundo do quarteirão ou do outro lado da rua, mas também com pesos-pesados e retalhistas altamente especializados online. Os retalhistas mais pequenos estão a demonstrar que podem obter retornos mensuráveis usando otimização de preços, mesmo que tenham uma equipa de precificação de uma pessoa só.
Que tendências antecipa nesta área?
Penso que vamos ver mais retalhistas a implementarem preços dinâmicos, não apenas para as suas vendas online, mas também nas lojas físicas. Diferentes retalhistas terão diferentes conceitos da cadência que querem adotar, mas essa agilidade e capacidade de resposta são cada vez mais obrigatórias em vez de facultativas.
Também antecipo que os retalhistas se tornarão mais sofisticados no uso de analítica, para assegurar que estão a chegar aos clientes através do canal que preferem com ofertas que lhes dizem algo. É um momento fascinante para estar nesta indústria, e estamos sempre à procura do próximo capítulo.
Esta entrevista foi publicada, originalmente, na edição de setembro da revista DISTRIBUIÇÃO HOJE.
