Supermercados inteligentes: como GenAI e Machine Learning estão redefinindo o setor

Marcelo Firpo
6 de out.
11 min de leitura

Resumo gerado por IA:

O artigo mostra como supermercados e atacadistas enfrentam desafios complexos — como gestão de estoques perecíveis, margens apertadas, experiência fragmentada do cliente, perdas e integração omnicanal — e de que forma dados, machine learning e GenAI já estão sendo aplicados para transformar esses pontos de dor em ganhos operacionais e comerciais. A partir de exemplos internacionais de redes como UVESCO, Migros, Walmart e Sainsbury’s, além de um case real da BlueMetrics em varejo digital, o texto evidencia que soluções baseadas em IA trazem personalização, eficiência e escalabilidade, tornando-se não apenas um diferencial competitivo, mas um requisito estratégico para o futuro do setor supermercadista e atacadista.

Quando o consumidor entra num supermercado, ele carrega não apenas a lista de compras, mas expectativas silenciosas: encontrar o produto certo, sem filas, numa loja bem abastecida; ofertas que façam sentido; uma jornada de compra fluida, seja no canal físico ou digital.

Para as redes atacadistas e supermercadistas, atender essas expectativas vem se tornando cada vez mais complexo. Mudanças rápidas nos hábitos de consumo, custos operacionais crescentes, escassez de mão de obra, pressões regulatórias e de sustentabilidade, tudo isso impõe uma combinação de desafios inédita. A boa notícia é que já existem tecnologias e soluções capazes de endereçar todos estes problemas.

Como dados, GenAI e machine learning melhoram a gestão e a experiência do cliente

Imagine uma rede de supermercados com 200 lojas espalhadas por diferentes cidades. Hoje, ela sofre com rupturas em algumas localidades: leite, ovos e frutas frescas frequentemente acabam antes de chegarem mais entregas; em outras, há perdas com produtos que ficam desconformes ou vencidos. A análise tradicional via planilhas e relatórios mensais identifica isso só depois do dano feito.

Com machine learning e dados em tempo real, essa rede pode detectar padrões: uma onda de calor está prevista para uma das cidades; isso indica que os clientes vão comprar mais iogurtes, bebidas geladas e sorvetes. O sistema sugere aumentar o pedido antecipadamente para o centro de distribuição daquela região. Ele identifica que em lojas próximas ao centro o giro desses itens aumenta 30% numa semana quente. Também detecta que, se um fornecedor estiver com lead time maior, o estoque de segurança precisa subir um pouco para compensar.

Simultaneamente, a GenAI entra para ajustar automaticamente as comunicações: gerar ofertas personalizadas para os clientes daquela cidade para bebidas refrescantes, com cupons no app ou mensagens no WhatsApp. O layout da loja sugerido pode ajustar a exposição desses produtos de maneira mais visível. O caixa automático ou o scan-&-go pode liberar funcionários para serviço ao cliente ou logística interna, reduzindo filas.

Ao mesmo tempo, a rede monitora de perto quais promoções funcionam melhor em cada loja, quais produtos têm sensibilidade a descontos, quais têm de promoções para queimar estoque antes de vencimento e quais simplesmente têm venda estável e não compensam promoções caras. Tudo isso com dashboards inteligentes, alertas preventivos e capacidade de simular cenários antes de executar ações.

Principais dores do setor supermercadista / atacadista

Gestão de estoque: rupturas versus excesso

Produtos perecíveis têm vida curta. Se não forem vendidos a tempo, são perdas. Por outro lado, o excesso de estoque gera custos com armazenamento, deterioração, e imobilização de capital. Muitas redes ainda operam com previsões baseadas em histórico simples (média móvel, sazonalidade rudimentar) sem incorporar variáveis externas, como clima, feriados, eventos locais, campanhas promocionais, logística atrasada ou fornecedores instáveis. Isso leva ou a prateleiras vazias (que irritam clientes) ou prateleiras abarrotadas e desperdício.

Margens apertadas e forte competição

Gás, energia, transporte, ingredientes, embalagens: todos custam mais. Compradores mais exigentes com preço e qualidade também aumentam as expectativas. O desafio de definir preços que cobrem custos e remuneração desejada, sem perder competitividade, é enorme. Promoções mal calibradas, descontos fora de hora ou ofertas genéricas demais podem corroer ainda mais as margens.

Experiência do cliente fragmentada e expectativa de personalização

Hoje o consumidor conhece tendências digitais: comprar online, retirar na loja, app com ofertas personalizadas, saber se o produto está disponível via smartphone, pagar sem encostar, entre outras. No supermercado físico muitas dessas facilidades ainda são incipientes. Se essa jornada estiver cheia de atritos, como filas, informações desatualizadas e ofertas irrelevantes, o cliente perde satisfação.

Operação física onerosa e escassez de mão de obra

Reposição de prateleiras, pesagem de frutas, conferência de lotes, atendimento no caixa, limpeza, controle de validade: muitas tarefas exigem trabalho humano contínuo e especializado. Em ambientes onde os salários pressionam, faltam trabalhadores ou eles não têm a qualificação adequada, a produtividade cai. E o turnover alto gera ineficiências adicionais.

Sustentabilidade, perdas e desperdício

Há pressão crescente dos consumidores, dos reguladores e dos investidores para reduzir o desperdício de alimentos, de energia, de embalagens e melhorar a pegada ambiental. Produtos com validade vencida, transporte mal planejado, falhas em cadeias de frio: tudo isso pesa não só em custos diretos, mas na reputação da marca.

Integração entre canais (omnicanal)

Hoje muitos supermercados têm loja física, e-commerce, aplicativos, retirada (click & collect) e entrega. Fazer cada canal funcionar isoladamente é mais fácil; integrá-los de modo que o estoque em loja alimente o digital, que ofertas digitais sejam consistentes com as da loja e que a logística retroalimente decisões de compra exige coleta de dados robusta, visibilidade em tempo real e coordenação entre sistemas.

Decisões estratégicas com base em dados deficientes

Alguns varejistas ainda trabalham com relatórios atrasados, previsões pouco confiáveis ou até decisões intuitivas demais. Sem uma base sólida de dados, fica difícil planejar expansão de lojas, sortimento de produtos, precificação dinâmica, programas de fidelização que realmente funcionem.

Como GenAI, Machine Learning e dados podem mitigar essas dores

Aqui entram tecnologias emergentes e técnicas de dados que vão além de dashboards bonitos: elas permitem antecipar, simular, adaptar e personalizar.

Previsão de demanda mais sofisticada

Modelos de Machine Learning alimentados por dados internos (vendas históricas, giros, sazonalidade) e externos (meteorologia, feriados, eventos locais, dados demográficos). Esses modelos aprendem padrões complexos: por exemplo, reconhecer que um calor atípico gera maior demanda por bebidas ou sorvetes; que um evento esportivo local eleva a procura por petiscos; que feriados influenciam mais do que os relatórios tradicionais captam. Isso reduz rupturas e excesso.

Precificação dinâmica e sensibilidade ao preço

Usar modelos que avaliem a elasticidade da demanda para diferentes produtos, em diferentes lojas, em diferentes momentos. Assim é possível ajustar preços/promos dinamicamente: por exemplo, aumentar o desconto em itens com demanda fraca antes de vencerem; reduzir ofertas de itens que já vendem bem sem promoção; testar ofertas personalizadas para segmentos de clientes.

Personalização e engajamento do cliente

Dados do histórico de compras, preferências, comportamento digital e técnicas de GenAI podem permitir ofertas customizadas, sugestões personalizadas (em app, SMS, via assistente de voz/bot). O cliente passa a ver o supermercado não como um mero dispensor de produtos, mas como um serviço adaptado ao seu gosto e à sua rotina. Isso fideliza, reduz desperdício de estoque de ofertas que não repercutem e melhora a conversão digital.

Melhoria operacional com automação e inteligência operacional

IA pode apoiar ou automatizar tarefas repetitivas: reposição automática baseada em alertas de prateleira vazia, sistemas de visibilidade de estoque em tempo real, robótica ou sistemas de visão para monitorar prateleiras, padronizar checkouts (self-checkout, scan & go). O machine learning pode também otimizar rotas de entrega, alocação de funcionários, escalar a equipe certa no momento certo.

Experiências de compra fluídas e omnicanalidade

Aplicações orientadas por dados permitem espelhar estoques em tempo físico e digital, gerir entregas com previsibilidade e oferecer retirada rápida. A GenAI pode ajudar com chatbots, assistentes de compras que sugerem listas ou receitas baseadas no que se tem em casa. Toda a jornada (app, loja, website) pode deixar de parecer compartimentos separados para se tornar um fluxo coerente.

Redução de perdas, validade, desperdício

Modelos que avaliam risco de validade vencida, produtos perecíveis, transportes. Previsões que sinalizam quando vai haver baixa rotatividade de certos itens. Sistemas que simulam o impacto de mudanças (por exemplo, promoções, layout de loja) para ver se ajudam a girar melhor estoque.

Uso de IA generativa (GenAI) para insights exploratórios e suporte à decisão

Além de modelos de ML tradicionais, a GenAI pode sintetizar relatórios, gerar cenários (“E se eu fizer uma promoção de bebidas semana que vem, dado o clima quente previsto?”), criar esboços de catálogo, automatizar parte da redação de textos de oferta, personalizar a comunicação. A GenAI também pode servir ao planejamento estratégico: ajudar gestores a imaginar novas estratégias com base nos dados históricos sem exigir times inteiros para simular tudo manualmente.

Casos Reais de Aplicação de IA e Dados no Varejo Supermercadista e Atacadista

Vejamos algumas iniciativas concretas que mostram como IA e ciência de dados deixaram de ser experimentos e se tornaram alicerces estratégicos no varejo alimentar.

UVESCO (Espanha): prateleiras sempre cheias

A cadeia de supermercados UVESCO, no norte da Espanha, colaborou com a Neurolabs para aplicar visão computacional sintética à tarefa de monitoramento automático de prateleiras. A ideia era detectar, em tempo real, quando determinados produtos estavam em falta ou com reposição atrasada, sem depender exclusivamente de inspeções manuais, que são custosas, menos frequentes e sujeitas a erro.

Nesse projeto, a rede UVESCO usou gêmeos digitais dos SKUs para treinar modelos de visão artificial antes mesmo de muitos desses produtos aparecerem fisicamente nas lojas. Com isso, simplificou-se a identificação visual, mesmo quando há variações de embalagem ou posicionamento no shelf.

Após implantação piloto em algumas lojas, resultou em visibilidade contínua do nível de estoque nas prateleiras, o que permitiu reações mais rápidas da equipe de loja e distribuidores. Em poucos meses, a UVESCO conseguiu reduzir falhas de estoque visíveis ao consumidor, melhorar a taxa de ocupação das gôndolas e detectar precocemente quais SKUs mais sofriam com falta de exposição ou atraso de entrega.

Migros (Suíça, Suécia,Turquia): gestão de demanda no próximo nível

A rede Migros opera milhares de lojas com uma enorme variedade de SKUs e centros de distribuição. Eles enfrentavam o dilema clássico: manter alta disponibilidade de produtos, especialmente perecíveis e frescos, enquanto simultaneamente reduzirem o capital imobilizado em estoques.

Com a adoção de uma plataforma de AI que combina previsão de demanda, rastreamento de giro de produtos, padrões de consumo por localidade e integração de canais (lojas físicas + online), a rede Migros implementou ajustes automáticos nos processos de reposição.

Resultados:

Redução de aproximadamente 11% nos dias de estoque, liberando capital de giro e reduzindo custos de armazenagem.
Aumento da disponibilidade do produto nas prateleiras em 1,7%, ou seja, menos rupturas percebidas pelos clientes.

Redução de vendas perdidas em 1,3%, com menos faltas de produto no momento em que o cliente quer comprar.

Walmart (Estados Unidos) e Sainsbury’s (Reino Unido): dados a serviço da eficiência

A rede Walmart vem utilizando IA/ML para fazer previsão de demanda, otimizar cadeia de abastecimento, gerenciar produtos frescos e monitorar temperatura ao longo do transporte, para reduzir perdas. A empresa também usa algoritmos para decidir substitutos de produtos quando um SKU está fora de estoque e equilibrar o estoque entre lojas dependendo da demanda local.

Já a rede Sainsbury’s fez uma parceria estratégica com Microsoft para usar IA para gerar melhores insights de dados, personalizar a experiência de compra online, melhorar o sistema de busca no e-commerce e fornecer aos funcionários, nas lojas físicas, dados em tempo real para reposição de prateleiras.

Outras iniciativas

O uso de smart carts ou carrinhos inteligentes equipados com sensores, câmeras, balanças e identificação automática pode oferecer ao cliente uma experiência mais fluida, diminuir filas no caixa e melhorar a rastreabilidade. Um exemplo disso é o Instacart / Caper AI, usado por redes globais como Wegmans, ALDI e Coles.

Por fim, a construção de centros de atendimento de pedidos online que usam automação, robótica, sistemas de controle de estoques integrados e previsão por IA pode minimizar substituições de produtos, garantir prazos de entrega mais precisos e conservar melhor os perecíveis.

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Case BlueMetrics: GenAI e dados para personalização em grande escala no varejo digital

Contexto

O cliente da BlueMetrics é uma empresa consolidada no mercado de brindes corporativos, operando três plataformas online que conectam fornecedores e compradores. Nesse setor altamente competitivo, a variedade de produtos e as especificidades de cada demanda tornam a jornada de decisão complexa. Para se diferenciar, a empresa precisava oferecer atendimento mais ágil e personalizado, ao mesmo tempo em que buscava escalar suas operações sem elevar custos na mesma proporção.

Como destaca Gabriel Casara, CGO da BlueMetrics: “Somos especialistas em desenvolver soluções reais para problemas reais. Este tipo de desafio é bastante aderente tanto ao nosso método de trabalho quanto à nossa oferta de soluções.”

Problema

A operação tinha gargalos claros: atendimento limitado ao horário comercial, dependência do conhecimento individual de atendentes e um processo manual de interpretação das solicitações que resultava em atrasos, erros e insatisfação. Além disso, os dados disponíveis sobre as categorias de produtos eram pouco estruturados e com baixo conteúdo semântico, o que dificultava a adoção de recomendações inteligentes.

Em épocas de alta demanda, como Natal, a sobrecarga da equipe se tornava ainda mais evidente, gerando direcionamentos imprecisos e perda de oportunidades. Havia, portanto, a necessidade de uma solução escalável, imparcial e disponível 24/7 para reduzir o tempo de resposta e democratizar o acesso às opções de fornecedores.

Solução

A BlueMetrics desenvolveu uma solução baseada em GenAI apoiada em três pilares principais:

Enriquecimento de dados: utilização de modelos LLM no Amazon Bedrock para dar mais contexto às descrições das categorias de produtos, incluindo eventos e finalidades adequadas. Isso resultou em uma base de conhecimento semanticamente rica.

Base de conhecimento inteligente: informações enriquecidas organizadas em um banco de dados vetorial, otimizadas para busca semântica e atualizadas continuamente.

Assistente virtual contextual: um bot que entende o contexto das solicitações e sugere categorias de produtos de maneira precisa e imparcial, utilizando técnicas de Recuperação de Informações (RAG).

De acordo com Diórgenes Eugênio, Head de GenAI da BlueMetrics, “O grande diferencial do projeto foi criar uma base de conhecimento robusta a partir de dados pouco estruturados. Conseguimos enriquecer semanticamente as informações e oferecer ao assistente virtual muito mais contexto, tornando as recomendações mais úteis e relevantes.”

Resultados

A implementação trouxe ganhos operacionais, técnicos e de experiência do cliente:

Operacionais: atendimento 24/7, redução do tempo de espera inicial, padronização nas recomendações, escalabilidade no volume de atendimentos e menor carga de trabalho manual.

Técnicos: base de conhecimento semanticamente enriquecida, arquitetura flexível e escalável, fácil manutenção e possibilidade de incorporação de novos modelos LLM.

Experiência do cliente: respostas instantâneas, recomendações mais precisas e contextualizadas, sugestões imparciais e maior assertividade na escolha de produtos.

O resultado foi uma operação digital mais eficiente, preparada para lidar com o aumento de demanda sem perder qualidade no atendimento. Como resume Luciano Rocha, diretor comercial da BlueMetrics: “Quando você oferece velocidade, precisão e imparcialidade no primeiro contato, o cliente percebe valor imediatamente. E essa é uma vantagem competitiva que pode ser transportada para qualquer segmento de varejo digital, inclusive supermercados e atacados.”

Conclusão

Cada vez mais, a adoção de IA e dados estruturados em supermercados e atacadistas deixa de ser um diferencial experimental para se tornar requisito competitivo e altamente estratégico. O ponto aqui é integrar dados e tecnologias de IA entre si e no dia a dia operacional, na jornada do cliente, na cadeia de abastecimento, no marketing, nos processos internos. Ou, como gostamos de falar aqui na BlueMetrics: soluções de IA e dados para o mundo real, para resolver problemas reais e gerar resultados mensuráveis e no curto prazo.

Para redes supermercadistas ou atacadistas que ainda não embarcaram completamente nessa jornada, alguns aprendizados se destacam:

- Começar pequeno, com pilotos bem definidos (um conjunto de lojas, uma categoria de produtos, ou um canal)

- Garantir qualidade e integração de dados: sem dados confiáveis, bem estruturados e integrados entre sistemas (ERP, e-commerce, lojas físicas, logística), modelos de IA perdem eficácia

- Envolver times multidisciplinares: operações, tecnologia, finanças, marketing, logística, ciências de dados, para que os insights se convertam em ações práticas

- Monitorar métricas além dos ganhos marginais imediatos: satisfação do cliente, tempo de entrega, desperdício, pegada de sustentabilidade

- Desenvolver uma visão de melhoria contínua na plataforma, bem como estar atento à sua aplicabilidade em outras áreas ou verticais com problemas semelhantes.

O futuro se desenha com um varejo supermercadista e atacadista mais ágil, capaz de antecipar o desejo do cliente, de se ajustar diante de rupturas na cadeia, de oferecer experiências coerentes entre loja física e digital e de operar com menos desperdício e custos.

Com mais de 200 projetos de IA e dados entregues para mais de 90 clientes no Brasil, EUA e nos demais países da América Latina, a BlueMetrics se credencia como uma parceira ideal na aceleração da sua jornada digital. Vamos conversar sobre isso?

Conheça alguns Casos de Uso.