Em palestra para mais de 80 profissionais da Unilever, Edson Fávero Júnior discutiu como dados, inteligência artificial e capacidade de execução podem transformar a gestão dos PDVs
No dia 22 de julho, mais de 80 profissionais da Unilever participaram da palestra “Organizando a rotina com foco em resultado”, conduzida por Edson Fávero Júnior, professor, pesquisador e fundador da UIN, Ultraconhecimento.
A apresentação abordou um dos principais desafios enfrentados pelas empresas que operam no varejo: como transformar o volume crescente de dados disponíveis em decisões capazes de melhorar a execução nos pontos de venda.
Durante o encontro, foram apresentados casos reais, metodologias de priorização e aplicações de inteligência artificial voltadas à gestão territorial, à organização das visitas, à prevenção de rupturas e à identificação de oportunidades comerciais.
A mensagem central foi direta: no varejo, conhecer o problema não é suficiente. O resultado aparece quando conhecimento, dados e execução se encontram no ponto de venda.
O problema não é a falta de esforço
Equipes comerciais e de trade marketing podem trabalhar intensamente e, ainda assim, produzir resultados abaixo do potencial. Isso acontece quando parte considerável do tempo é consumida por deslocamentos desnecessários, visitas pouco produtivas, espera, retrabalho e relatórios que não orientam decisões.
Uma agenda cheia não significa, necessariamente, uma agenda estratégica.
Quando todas as lojas recebem a mesma frequência de visita, o mesmo tempo e o mesmo nível de energia, a operação deixa de considerar diferenças fundamentais entre os PDVs. Algumas lojas apresentam maior potencial de vendas. Outras estão sob pressão da concorrência. Algumas possuem risco elevado de ruptura, enquanto outras precisam apenas de acompanhamento e manutenção.
Por isso, o roteiro de campo não deve ser construído somente pela proximidade geográfica. Ele precisa considerar potencial, risco, execução atual, comportamento de compra, histórico de problemas, oportunidade de exposição e importância estratégica de cada loja.
A gestão orientada por dados permite substituir uma sequência de visitas por uma carteira de decisões.
A loja como centro de dados
Durante muitos anos, o ponto de venda foi tratado principalmente como um espaço físico no qual produtos deveriam estar disponíveis, organizados e corretamente expostos. Essa função continua importante, mas já não representa toda a capacidade estratégica de uma loja.
Cada PDV também funciona como uma fonte contínua de informações sobre vendas, ruptura, preço, concorrência, comportamento do shopper, frequência de compra, permanência, abandono e resposta às campanhas.
Essa mudança altera o próprio significado da execução de campo.
No modelo tradicional, a equipe reage à falta de produto depois que a ruptura já aconteceu. Em um modelo orientado por dados, a empresa cruza histórico de vendas, estoque, sazonalidade, campanhas e comportamento local para estimar onde a ruptura poderá ocorrer. A ação deixa de ser apenas corretiva e passa a ser preventiva.
A inteligência artificial amplia essa capacidade ao analisar simultaneamente variáveis que dificilmente seriam processadas com a mesma velocidade por uma equipe humana. Isso não elimina o conhecimento do profissional de campo. Pelo contrário, aumenta a capacidade de esse profissional interpretar o contexto e decidir com maior precisão.
Inteligência artificial aplicada aos PDVs
A palestra apresentou situações nas quais a inteligência artificial foi utilizada para conectar informações de vendas a fatores externos.
Em um dos casos discutidos, dados de ticket médio foram cruzados com condições climáticas locais. A análise identificou que determinadas unidades registravam aumento de vendas em dias de chuva. Ao mesmo tempo, dados de comportamento de busca indicavam maior procura por estabelecimentos com estacionamento.
A partir dessa leitura, a empresa pôde estruturar ações geolocalizadas, comunicar conveniência e direcionar campanhas para unidades com características compatíveis com aquele comportamento. A tecnologia não criou a oportunidade. Ela ajudou a revelar uma relação que estava dispersa entre diferentes bases de dados.
Outro caso apresentado mostrou como dados de localização, frequência de compra e comportamento das consumidoras podem apoiar ações de trade marketing por microrregião. Nesse modelo, os pontos de venda deixam de receber campanhas padronizadas e passam a ser tratados de acordo com as características comerciais do território.
Essas aplicações demonstram que a inteligência artificial produz resultado quando está conectada a uma decisão concreta. Um sistema pode prever uma ruptura, identificar uma loja prioritária ou recomendar uma ação. Entretanto, ainda será necessário transformar essa informação em negociação, reposição, exposição, comunicação e acompanhamento.
O último metro da estratégia
Uma empresa pode investir em pesquisa, tecnologia, campanhas, distribuição e planejamento. Ainda assim, parte do resultado pode ser perdida no último metro da operação, justamente entre o produto e o shopper.
É nesse espaço que a estratégia corporativa encontra a realidade.
A execução depende da disponibilidade do produto, da posição ocupada na gôndola, do preço praticado, da presença da concorrência, da qualidade da exposição e da capacidade da equipe de reagir ao que acontece em cada loja.
Por isso, indicadores não podem ocupar os dashboards apenas como registros históricos. Um indicador só possui função gerencial quando provoca uma decisão.
Se o risco de ruptura aumentou, quem deve agir? Se uma loja perdeu participação, qual é a causa provável? Se uma campanha apresenta baixo desempenho, o problema está na comunicação, na exposição, no preço ou na disponibilidade? Se determinada região possui potencial de crescimento, quais lojas devem receber atenção primeiro?
A gestão por dados começa quando essas perguntas passam a orientar a rotina operacional.
Conhecimento, dados e execução
A palestra também propôs uma reflexão sobre o uso do tempo e da energia das equipes de campo. Planejamento, análise, negociação, deslocamento, espera, relatórios e imprevistos disputam espaço na mesma agenda. Sem critérios claros de prioridade, a rotina tende a se tornar reativa.
Para organizar essa decisão, foi apresentado o framework T.E.M.P.O., estruturado em cinco dimensões: território, energia, gestão do tempo, priorização e otimização analítica. A proposta é tratar o território como uma carteira de investimentos, direcionando recursos para os pontos nos quais o impacto esperado é maior.
Isso exige que cada visita tenha uma justificativa, um objetivo, um indicador principal, uma ação esperada e um acompanhamento posterior. A visita deixa de ser uma obrigação de roteiro e passa a ser uma unidade de geração de resultado.
O uso da inteligência artificial nos PDVs, portanto, não deve começar pela ferramenta. Deve começar pela decisão que a empresa precisa melhorar.
A transformação acontece no campo
O encontro com os profissionais da Unilever demonstrou que a evolução da gestão de PDVs não depende apenas da adoção de novas tecnologias. Ela depende da capacidade de combinar conhecimento de mercado, leitura de dados e disciplina de execução.
A inteligência artificial pode ampliar a capacidade de prever, priorizar e recomendar. Os dados podem revelar comportamentos que não aparecem na observação isolada. Mas é a execução que converte essas informações em disponibilidade, presença, conversão e vendas.
No varejo, o conhecimento orienta, os dados reduzem a incerteza e a execução produz o resultado.
Esse é o ponto central da gestão inteligente do campo: não se trata de visitar mais lojas, produzir mais relatórios ou acumular mais indicadores. Trata-se de compreender onde agir, por que agir e como transformar cada decisão em resultado no ponto de venda.
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