Ai para o retalho, posta em marcha pelo diretor de operações. Não por um programador.
Maior conversão, maior ticket médio, menos quebras e ruturas de stock. Cenários Ai prontos para o retalho que arrancam em 2–4 semanas: preços dinâmicos para mais de 12 000 SKU, merchandising Ai por câmaras, ofertas personalizadas e next-best-offer, previsão de quebras, consultor Ai no site e no Telegram, otimização do sortido por localização. Ligamo-nos ao seu 1C, caixas, marketplaces (Wildberries, Ozon) e CRM — os dados pessoais dos compradores não saem do perímetro. O gestor de categoria, o diretor de loja, o e-commerce e o marketing configuram por si próprios os processos, as recomendações e os bots — sem projetos de TI nem equipa de ML própria.
- ▤ Preços dinâmicos
- ◉ Merchandising Ai por câmaras
- ⛯ 1C · WB · Ozon · caixas
- ⛨ 152-FZ (lei russa de proteção de dados pessoais) · on-prem · SSO
A Ai no retalho é prometida há muito tempo. Na caixa e na prateleira não está.
Apresentações com um «motor de recomendações» do fornecedor, preços em Excel «como ontem + 5%», quebras de fruta ao fim do dia, espaços vazios na prateleira do SKU mais vendido. Os marketplaces comem a margem e o e-commerce próprio gere-se à mão.
Os preços mudam-se à mão e tarde
A concorrência reajustou ontem — soubemos hoje. Os marketplaces reescrevem os preços a cada 15 minutos — nós, uma vez por semana. A margem escapa e as promoções não descolam.
Rutura de stock no mais vendido — e ninguém dá por isso
O comprador veio pelo seu iogurte, não o encontrou e foi-se embora. Há câmaras, mas ninguém as vê. O pessoal de loja está ocupado com a caixa e a reposição.
Cada cliente, como se fosse a primeira vez
O programa de fidelização conhece o nome e o telefone, mas não entende o cesto. Os envios vão «tudo para todos», com uma conversão de retorno de 1.5%. A equipa de CRM afoga-se em segmentos manuais.
Não «implementamos Ai». Números no P&L da cadeia.
Cada cenário com uma economia clara por loja e por SKU. Não «aumentamos o engagement», mas sim conversão, ticket, margem, ruturas e quebras concretos.
Margem da cadeia
Preços dinâmicos segundo a matriz de elasticidade e o mercado. Sem perder tráfego nem imagem.
Ruturas de stock (OOS)
Videoanálise e previsão da procura. O défice é detetado na prateleira e no armazém antes de perder o ticket.
Quebras em produtos perecíveis
Previsão da procura por SKU e ponto de venda, descontos dinâmicos de liquidação, otimização da encomenda ao fornecedor.
Receitas recorrentes do CRM
Ofertas personalizadas e consultor Ai. Canal, momento e produto — para cada um. Sem segmentos manuais.
A Ai vive no perímetro da cadeia. Da caixa ao marketplace.
Ligamos as caixas, o ERP, o CRM, o e-commerce e os marketplaces; implementamos agentes Ai em processos concretos e entregamos o controlo à equipa comercial. Nenhum dado de clientes «escapa para a nuvem».
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01
Ligamos as caixas, o ERP, o e-commerce e os marketplaces 1C:Roznitsa, ATOL, Evotor, SBIS, Set Retail, 1C-Bitrix, InSales, WB, Ozon, Yandex Market — com conectores do catálogo.
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02
Escolhemos um modelo de agente do catálogo de retalho Preços dinâmicos, detetor de ruturas de stock, previsão da procura, consultor Ai, antifraude de caixa. Mais de 25 cenários prontos.
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03
O gestor de categoria configura as regras por si próprio Margem-alvo, concorrentes da matriz, preço mínimo, promoções, restrições. Sem código. Testa com o histórico e implementa em parte da cadeia.
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04
Colaboradores e clientes veem o resultado onde estão habituados O preço, na etiqueta e na caixa; a tarefa, no telemóvel do repositor; a oferta, na área de cliente e no Telegram; a recomendação, na ficha do produto.
O que acelera 5 a 10 vezes a implementação de Ai no retalho.
Não vendemos um «motor de recomendações». Oferecemos um construtor, modelos e conectores para que a equipa comercial monte a solução da sua cadeia por si própria — em vez de esperar um ano pelo integrador.
Construtor no-code de agentes
O cenário monta-se com o rato: regras de preço, gatilho de rutura de stock, modelo de oferta. Sem código.
Modelos para retalho
Mais de 25 cenários: pricing, merchandising, fresh, previsão, CRM, marketplaces, antifraude.
Conectores para caixas e ERP
1C:Roznitsa, ATOL, Evotor, SBIS, Set Retail, Frontol, Pilot, POS-Servis.
Computer Vision na prateleira
Detetor de ruturas de stock, controlo do planograma, fila na caixa, comportamento do visitante.
Preços dinâmicos
Elasticidade por SKU, monitorização da concorrência, corredores de margem, promoções.
Previsão da procura e encomenda
Previsão por SKU × ponto de venda × dia. Encomenda automática ao fornecedor e reequilíbrio entre lojas.
Assistente de marketplaces
WB, Ozon, Yandex Market, SberMegaMarket: preços, existências, respostas a avaliações, análise.
Consultor Ai no site
Seleção segundo a necessidade, respostas sobre características, pesquisa no catálogo em linguagem natural.
Base de conhecimento do vendedor
Tarifas, normas, política de devoluções, descrições de produtos. A Ai pesquisa e cita a fonte.
A/B e rollback em parte da cadeia
Testamos preços e ofertas em 5% das lojas e revertemos com um clique.
152-FZ e perímetro
Implementação on-prem. Os dados pessoais dos clientes não saem para fora. Auditoria de cada pedido.
Hierarquia da cadeia
Cadeia → cluster → loja → prateleira. Cada nível com os seus dados e permissões.
Ligamo-nos ao que já tem instalado.
Nada de «tire o 1C e ponha o SAP». Usamos o seu ERP, caixas, e-commerce, marketplaces e CRM — e acrescentamos Ai por cima. REST/SOAP standard; para o não standard, um adaptador SQL num dia.
// caixas & POS
// ERP & gestão
// e-com & CMS
// marketplaces
// CRM & marketing
A Ai gere o preço, a exposição e as ofertas — através dos seus próprios sistemas.
O gestor de categoria define as regras; a Ai carrega os novos preços na caixa, corrige as etiquetas, atualiza as existências no marketplace, envia a tarefa ao repositor no telemóvel e manda a oferta ao cliente pelo Telegram. A decisão é tomada pela pessoa — a recomendação é preparada pela Ai.
Talões, existências, preços da concorrência, vídeo da prateleira, comportamento no site, histórico do CRM. A Ai vê a cadeia por completo.
Novo preço na caixa, existências no 1C e na WB / Ozon, tarefa para o repositor, oferta ao cliente, resposta a uma avaliação.
Site, telemóvel do cliente, bot de Telegram, assistente de voz na área de cliente, telemóvel do colaborador, Telegram / VK Teams do diretor.
Mais de 25 agentes Ai para as tarefas típicas do retalho.
Modelo + os seus dados = agente em funcionamento na área comercial. Sem meses de I&D. Cada cenário com o seu ROI e um prazo de retorno claro.
Preços dinâmicos segundo a matriz
Elasticidade por SKU, monitorização da concorrência, corredores de margem, promoções num clique. +3.4% de margem.
Controlo da exposição por câmaras
Detetor de ruturas de stock nos SKU mais vendidos, controlo do planograma, tarefa para o repositor no telemóvel em 30 segundos.
Previsão de quebras e liquidações
Perecíveis por SKU × ponto de venda. Descontos dinâmicos de liquidação, otimização da encomenda ao fornecedor. −41% de quebras.
Ofertas e canais personalizados
Canal × momento × produto para cada cliente. Sem segmentos manuais. +22% de receitas recorrentes.
Consultor Ai no site
Seleção segundo a necessidade em linguagem natural, respostas sobre características, cálculo de compatibilidade. Conversão +18%.
Gestão de WB / Ozon / Yandex Market
Preços e existências em tempo real, respostas a avaliações e perguntas, análise por nichos, alerta de dumping.
Controlo Ai de caixa e devoluções
Talões suspeitos, anulações repetidas, anomalias nas devoluções, cartões de fidelização falsos. −60% de perdas por operações fraudulentas.
Assistente Ai do gestor de categoria
Análise do sortido, ABC-XYZ automático, deteção de lacunas na matriz, ideias para promoções. Já não é preciso um analista para cada relatório.
Resumo da loja «no bolso»
Pergunte por voz: «Como está o plano da loja 12?» — e receba os números, as causas e os responsáveis. Sem reuniões de acompanhamento.
A Ai do retalho deve ser gerida por quem responde pelo P&L. Não pelas TI.
O gestor de categoria conhece a sua matriz. O diretor de loja, a sua prateleira. O e-commerce, os seus marketplaces. São eles que ajustam a Ai à sua medida — a partir do seu painel, não através de um ticket.
Ai = projeto de TI de um ano
- ✕Mudou a matriz: pedido às TI e um trimestre de espera.
- ✕Cada atualização do cenário: concurso, contrato, pagamento adicional.
- ✕Um «modelo universal de recomendações» que aconselha o mesmo a todos.
- ✕O gestor de categoria não sabe como a Ai fixa o preço — e não confia.
- ✕Não funciona — a culpa é do «contexto diferente».
Ai = ferramenta nas mãos da área comercial
- ✓O gestor de categoria altera por si próprio as regras de preço, os corredores de margem e as promoções — sem código.
- ✓O diretor de loja ajusta os gatilhos de rutura de stock — em minutos.
- ✓O e-commerce configura as respostas a avaliações e os alertas de dumping por marketplace.
- ✓Retreino com os seus talões e o histórico do CRM — de série.
- ✓Versões, A/B, rollback — como em DevOps, mas para a área comercial.
Uma solução que convence a área comercial, a segurança e o CFO ao mesmo tempo.
O retalho é um compromisso entre a margem, a fidelidade do cliente e a proteção dos dados pessoais. A AiST foi concebida para que as três partes digam «sim».
Números no P&L da cadeia
- Margem +2–4 p.p. nos SKU geridos
- Ruturas de stock −40–70%
- Quebras fresh −25–45%
- Conversão e-commerce +12–22%
- Receitas recorrentes do CRM +15–25%
- ROI em 3–7 meses
Proteção de dados pessoais
- On-prem ou AiST BOX no centro de dados da cadeia
- Os dados pessoais dos clientes não saem do perímetro
- Conformidade com 152-FZ e as normas PCI DSS
- Anonimização para o treino de modelos
- Auditoria completa dos pedidos e ações da Ai
- Exportação para SIEM (Kaspersky, MaxPatrol)
Controlo e economia
- Orçamentos por cenários e formatos
- Limites com bloqueio automático
- Pagamento sem riscos cambiais
- A/B e rollback em parte da cadeia
- Rentabilidade previsível antes do arranque
- Subscrição por número de lojas ou compra de licença
As perguntas que se fazem antes de um piloto na cadeia.
Em quanto tempo arranca o primeiro cenário?
O consultor Ai no site e as respostas no marketplace, em 2 semanas. Os preços dinâmicos, em 3–4 semanas: é preciso construir a matriz de elasticidade. A videoanálise da prateleira, em 4–6 semanas para um piloto em 5–10 lojas.
O gestor de categoria vai mesmo configurar os preços sem as TI?
Sim. Escolhe um modelo, define a margem-alvo, o preço mínimo, a reação à concorrência e os corredores da matriz. Testa em 10 lojas e implementa em toda a cadeia. As TI são necessárias uma única vez: para ligar o 1C e as caixas.
E os dados pessoais dos clientes e a 152-FZ?
A plataforma é implementada no seu centro de dados ou como AiST BOX. Os dados pessoais dos clientes não saem para fora. Sem API externas para o histórico de compras. Anonimização para o treino de modelos, de série.
E se a Ai fixar um preço «errado»?
O gestor de categoria define corredores estritos (mín/máx), palavras de bloqueio e exceções por marcas e categorias. Qualquer decisão de preço pode ser submetida à aprovação de uma pessoa. A/B e rollback, com um único clique.
Como se calcula o ROI?
Antes do arranque estabelecemos a linha de base com os seus dados do último trimestre e estimamos o efeito por cenários. Durante o piloto medimos o efeito real nas lojas de teste face às de controlo. Poderá defendê-lo perante o CFO antecipadamente.
Quanto custa?
Subscrição consoante o número de pontos de venda, e-commerce e contas de marketplace, ou compra de uma licença perpétua para on-prem. O piloto tem preço fixo com uma economia clara desde o início. Poderá defender o orçamento perante o CFO antecipadamente.
Em 30 minutos mostramos-lhe que cenário vai gerar dinheiro primeiro na sua cadeia.
Recolhemos o seu formato, sortido e stack de sistemas — e voltamos com 3 casos à sua medida, uma estimativa de ROI e um plano de piloto de 4 semanas.