O mercado brasileiro enfrenta um período de desafios econômicos que impactam diretamente o varejo e o e-commerce. Câmbio depreciado, inflação elevada, juros altos e uma atividade econômica enfraquecida compõem um cenário que exige estratégias mais inteligentes para manter a competitividade. De acordo com um relatório recente da UBS, empresa global de serviços financeiros, a projeção média de lucro das principais companhias de consumo doméstico foi reduzida em 19% para 2024 e 2025. Além disso, as previsões de vendas caíram 1% e a estimativa de Ebitda foi cortada em 4%.
Empresas do varejo tradicional, como Magazine Luiza, tiveram suas projeções de lucro para 2025 reduzidas em dois terços, chegando a R$ 146 milhões, enquanto seu preço-alvo despencou de R$ 14 para R$ 7,50. O Grupo Pão de Açúcar, por sua vez, deve encerrar o ano com um prejuízo líquido de R$ 560 milhões.
O cenário é sem dúvidas desafiador. Em um primeiro momento, a única solução que parece plausível são os cortes de custos generalizados. No entanto, existem outras alternativas e algumas abordagens estratégicas que podem ser adotadas visando incrementar a eficiência operacional e otimizar resultados.
Prever demandas e antecipar-se aos problemas que podem prejudicar a operação é uma delas. A antevisão assertiva da demanda, apoiada por ferramentas de análise preditiva e integração de dados, permite que as empresas evitem excessos ou faltas de estoque, melhorando sua margem de lucro e eficiência operacional. Essa abordagem não apenas reduz desperdícios, mas também garante que os produtos certos estejam disponíveis para os clientes no momento adequado.
A preditividade pode ser potencializada por algoritmos de machine learning, que analisam grandes volumes de dados históricos para identificar padrões e correlações complexas, difíceis de serem detectadas manualmente. No e-commerce, esses algoritmos avaliam o comportamento de compras de milhares de clientes para prever com maior precisão quais produtos eles têm mais probabilidade de adquirir no futuro. Isso se traduz em recomendações de produtos mais personalizadas, campanhas de marketing mais eficientes e uma gestão de estoque mais estratégica.
Esse cenário, especialmente em um mercado em que as preferências e expectativas dos clientes mudam rapidamente, traz uma grande vantagem competitiva e aumenta a possibilidade de conversão. Outro ponto crucial é a capacidade de prever comportamentos como abandono de carrinho e churn de clientes, permitindo que empresas implementem estratégias proativas para reter consumidores e recuperar vendas perdidas.
Uma das maneiras mais eficazes de otimizar a operação do seu negócio é por meio do cálculo preciso do tempo em cada etapa do processamento do pedido. Ferramentas de comunicação e informação que utilizam análise preditiva podem fornecer insights detalhados sobre a duração de cada fase, desde a retirada da mercadoria no centro de distribuição até a entrega final ao cliente. Conhecer o tempo gasto pelos motoristas em cada etapa da rota, como o percurso entre paradas e o tempo de descarregamento, por exemplo, permite otimizar os itinerários, reduzir atrasos e melhorar a eficiência das entregas. A análise preditiva pode identificar gargalos e oportunidades de melhoria, ajudando a distribuir melhor os recursos e aprimorar a experiência do cliente com entregas mais rápidas e precisas.
Diante das incertezas do mercado, investir em preditividade e otimização logística torna-se um diferencial competitivo essencial para empresas que desejam atravessar esse período turbulento e garantir um crescimento sustentável no setor de e-commerce. A capacidade de antecipar demandas, reduzir desperdícios e oferecer experiências personalizadas aos clientes pode definir quais empresas sairão fortalecidas dessa fase desafiadora.
Caio Zamboni, co-fundador da UX Group.
