Os varejistas sempre enfrentaram muitos desafios, mas, atualmente, o setor tem se deparado com ventos ainda mais desfavoráveis. As mudanças no comportamento do consumidor, que agora valoriza mais experiências do que bens materiais, somam-se ao impacto das alterações climáticas – com estações cada vez menos definidas – e ao crescimento dos marketplaces chineses, que oferecem produtos a preços baixíssimos.
Diante desse cenário, o excesso de estoque tem se tornado um problema crítico, tornando a gestão eficiente fundamental para a sobrevivência e a rentabilidade das corporações do segmento.
Uma métrica comum utilizada no varejo para medir o sucesso de uma coleção é a venda a preço cheio, ou seja, a porcentagem de unidades vendidas pelo preço integral. Embora essa taxa varie de acordo com a marca, o produto e a temporada, a média da indústria gira em torno de 60%. Isso significa que os varejistas esperam vender os outros 40% das unidades com desconto aplicado sobre o valor original.
No entanto, quando nem os produtos com desconto conseguem ser vendidos, esses itens acabam sendo retirados das prateleiras físicas e virtuais e se transformam em estoque morto — produtos que permanecem nos depósitos sem chance real de venda.
Os impactos do estoque morto
O estoque morto é um verdadeiro “inimigo silencioso” para os varejistas. Além de ocupar espaço físico, ele consome um capital de giro precioso que poderia ser direcionado para áreas mais produtivas, como expansão ou inovação. Nos Estados Unidos, estima-se que essa categoria custa ao setor varejista cerca de US$ 50 bilhões por ano.
Gestão inteligente: a saída mais rápida e efetiva
A solução para os problemas do varejo não está apenas em vender mais, mas também em gerir os estoques de maneira mais eficiente. Nesse sentido, o mercado já conta com um componente poderoso, capaz de rebater os adversários da produtividade nos depósitos: a tecnologia.
Plataformas de gestão de estoque estão evoluindo assim como as necessidades do segmento. Utilizando inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (Machine Learning), esses sistemas ajudam os varejistas a entender melhor os padrões de consumo em diferentes locais.
Prever a aderência de produtos e entender a recepção dos consumidores em relação a eles possibilita o planejamento e o gerenciamento assertivo. O monitoramento contínuo permite ainda que as organizações se baseiem em fatos para definir a reposição da loja, e reagir mais rapidamente às mudanças e tendências de consumo. Nesse sentido, remediar e ter problemas passou a ser só uma opção e não uma obrigatoriedade.
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