Indústria da moda muda sua face com a transformação digital
Inteligência Artificial detecta padrões, trabalha a favor do negócio, equilibra uma série de variáveis
O segmento de moda tem algumas particularidades que tornam o processo de definição de preços bem mais complexo do que em outros setores. Para começar, o ramo trabalha muito com o conceito de coleção. Então, boa parte dos produtos dentro dessa área de negócios tem duração limitada.
O lojista trabalha com aquele produto por quatro ou seis meses, mas parte do estoque poderá nunca ser vendido porque entram outros modelos da nova coleção para a nova estação.
Essa característica de ciclo de coleção, que também pode ser vista como validade do produto, traz algumas questões muito importantes como: quando devo começar as promoções? Quanto dar de desconto nessas promoções?
Além dessas perguntas, existe a questão da grade de produtos. O setor fashion geralmente tem um número bastante grande de SKUs por causa da grade.
Para quem não atua no segmento, a seguir explico sobre a grade.
As diversas cores de um vestido
A loja tem um determinado modelo de vestido. Esse vestido pode ser comprado em diversas cores, e cada uma tem determinada quantidade de tamanhos, por exemplo, P, M, G e GG. Por essa razão, é preciso definir preços e promoções levando em conta a característica da grade.
Em certas lojas, por definição do próprio negócio, é necessário ter o mesmo preço para todas as cores ou até para todos os tamanhos. Em outras, os preços serão diferentes para aquelas cores que têm mais saída ou para alguns tamanhos.
Como se vê, depende muito do negócio. O varejo da moda também tem bastante rotatividade na grade, justamente por trabalhar com coleções. É comum que exista alta renovação dos produtos, o que leva o setor a dois problemas.
O primeiro tem relação com a definição de preços, que é constante não só para os produtos existentes, mas também para os novos. E o segundo é saber como se define o preço para um produto que nunca foi vendido antes.
Trata-se de um ponto bastante desafiador, porque está vinculado à sazonalidade. A moda trabalha com itens que respondem muito a certas épocas do ano, geralmente ao clima. Então, um casaco terá mais saída no período outono/inverno e uma camiseta regata nas estações primavera/verão.
Qual é o ponto ótimo de uma operação fashion?
É você conseguir determinar rapidamente os preços dos produtos para que consiga ter o melhor ganho possível ao longo de todo o ciclo da coleção sem ficar com estoque remanescente. No final das contas, em geral, as lojas aplicam grandes faixas de desconto no final de coleção, justamente porque não tiveram eficiência nas vendas durante o período de vigência.
Para resolver exatamente esses pontos que são a grande dor no setor fashion, recomenda-se principalmente o emprego da inteligência artificial em pricing. Então, primeiro na operação, dando escala e velocidade na definição dos preços, não só no início da venda da coleção, mas durante todo o ciclo de venda dela.
Dessa forma atinge o ponto ótimo, que é trazer a demanda para evitar estoque remanescente e também a ruptura antes do final da temporada, ou seja, antes do planejado para aquela coleção. E, claro, tudo isso entregando margem, pois não adianta vender e não gerar resultado financeiro.
A intervenção da Inteligência Artificial
E como é que a inteligência artificial resolve isso? É uma solução que gerencia todos os produtos do portfólio, não importa a quantidade. Ela identifica quais as variáveis afetam a venda daquele item, como clima e sazonalidade, entre outras, que poderiam também ser, por exemplo, as referências de concorrência.
A IA vai entender, para cada produto, o que afeta o comportamento de venda, de demanda do item, faz estimativas de demanda, respeita os ciclos de cobertura de estoque, a validade do produto, as metas de término da coleção e determina continuamente, em tempo real, um preço que traga a demanda e responda à demanda.
A tecnologia equaliza essas variáveis, que são as restrições do negócio; os vencimentos da coleção; os prazos da coleção e as metas de margem e volume, entre outras.
Esta é a beleza da IA: conseguir entender padrões muitas vezes complexos nos dados e usá-los para gerar resultado antes mesmo de a gente ter uma queda na venda ou uma ruptura de estoque. Geralmente o papel do gestor é mais reativo. Ele vai perceber, com certa demora, que o estoque está se acumulando para, somente aí, começar a aplicar descontos para evitar ficar com aquele remanescente. Assim ele acaba perdendo dinheiro, praticando desconto excessivo.
Já a Inteligência Artificial detecta padrões, trabalha a favor do negócio, olha a empresa de forma holística e equilibra uma série de variáveis, ligadas a estoque, margem, demanda. Ela traz uma visão bastante automatizada e escalável da companhia, entregando muito resultado.
(*) Ricardo Ramos é CEO da Precifica.
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