– PARA GESTÃO
Uma loja pode registrar um bom faturamento e, ainda assim, estar perdendo oportunidades de venda. Isso porque os números do caixa mostram o que foi vendido, mas não revelam, sozinhos, quantas pessoas entraram no estabelecimento e saíram sem comprar — nem por que isso aconteceu.
Para o franqueado, essa diferença pode ser decisiva. Imagine uma loja que concentra suas vendas no início da tarde, mas recebe o maior número de visitantes no fim do dia. Se a escala de vendedores for organizada apenas com base no histórico de faturamento, a equipe pode estar reforçada no horário errado, deixando de atender parte dos clientes justamente quando a demanda aumenta.
É nesse intervalo entre o movimento da loja e as vendas efetivamente realizadas que a inteligência artificial começa a ganhar espaço como ferramenta de gestão.
Com tecnologias como visão computacional, é possível utilizar câmeras para medir o fluxo de visitantes e cruzar essas informações com os dados de vendas do PDV ou ERP. O gestor passa a acompanhar não apenas o faturamento, mas também a taxa de conversão — a proporção de visitantes ou grupos de compra que efetivamente realizam uma compra, conforme o critério de contagem adotado.
A AlterVision, empresa especializada em inteligência de varejo físico, utiliza essa combinação de informações para ajudar franqueados e gestores a compreender o comportamento das unidades. Com apoio da IA, os dados podem ser analisados para identificar padrões, investigar gargalos e orientar decisões sobre atendimento, equipes e desempenho.
O horário que mais vende não é necessariamente o que mais precisa de vendedores
Um dos principais desafios do varejo físico é administrar a disponibilidade de mão de obra. Em um cenário de dificuldade para contratar e reter profissionais, aproveitar melhor as horas de trabalho disponíveis torna-se ainda mais importante.
Mas como saber quando cada vendedor faz mais diferença?
O primeiro passo é identificar as chamadas “horas quentes”, períodos em que há maior concentração de visitantes e pressão sobre a capacidade de atendimento.
Um aumento do fluxo acompanhado de queda na conversão, por exemplo, pode indicar que a equipe não está conseguindo atender todos os clientes. Mas também pode estar relacionado à falta de produtos ou a mudanças no perfil de quem visita a loja. Por isso, o diagnóstico precisa considerar diferentes informações antes de atribuir o problema à quantidade de vendedores.
Uma vez identificado o gargalo, a solução pode ser relativamente simples: reorganizar turnos, redistribuir intervalos, reforçar o salão nos horários críticos ou concentrar atividades internas, como reposição e organização, nos períodos de menor movimento.
“Um dos erros mais comuns é dimensionar a equipe com base nos horários em que a loja mais vende, sem observar quando ela recebe mais clientes. A inteligência artificial ajuda a identificar essa diferença e a entender onde estão as oportunidades de melhorar o atendimento e a conversão”, afirma Yuri Couto, Head Comercial da AlterVision..
O que os dados já mostram na prática
A rede Authentic Feet é um exemplo de como melhorar a qualidade das informações pode mudar a gestão das lojas.
Com a nova solução adotada, da AlterVision, a rede passou a trabalhar com dados cuja acuracidade informada supera 90%, utilizando o fluxo para dimensionar vendedores de acordo com os picos reais de movimento.
“Hoje, a gente consegue ter a taxa de conversão certa para chegarmos nas métricas de venda corretas”, afirma Willian Ferrari, responsável pela área de operações da Authentic Feet.
A Melissa também identificou oportunidades a partir de uma leitura mais precisa do movimento das lojas. Fabrício Favarão, master franqueado da marca, conta que, antes da implementação da tecnologia, a equipe tinha apenas uma percepção sobre os horários de maior e menor movimento.
“Quando você tem a informação do horário com maior fluxo de pessoas na loja, você direciona melhor os seus atendentes, para gerar um atendimento melhor”, afirma.
Pequenas mudanças na conversão podem fazer diferença
A importância de acompanhar a conversão fica mais clara quando observamos seu impacto potencial sobre o faturamento.
Imagine uma loja que recebe 1.000 visitantes em determinado período e converte 20% deles em compradores. São 200 vendas. Se a conversão subir para 21%, serão 210 vendas.
Mantidos o fluxo e o tíquete médio, esse aumento de apenas um ponto percentual na conversão representa crescimento de 5% no faturamento.
Se a taxa inicial fosse de 10% e passasse para 11%, o crescimento relativo das vendas seria de 10%, nas mesmas condições.
Esses exemplos ajudam a mostrar por que pequenas melhorias no aproveitamento do movimento podem ser relevantes, especialmente quando repetidas em várias unidades.
Da informação à decisão
Para o multifranqueado, há o desafio de entender por que suas lojas apresentam resultados diferentes.
Duas unidades podem registrar o mesmo faturamento e enfrentar problemas completamente distintos. Uma pode receber poucos visitantes, mas converter bem. Outra pode atrair bastante público, mas transformar uma parcela pequena desse movimento em vendas.
No primeiro caso, talvez seja necessário investigar estratégias de atração de clientes. No segundo, vale olhar para atendimento, disponibilidade de produtos e capacidade da equipe.
Essa análise fica mais completa quando informações de fluxo e conversão são combinadas com dados de estoque, ruptura, calendário comercial e outras fontes da operação. A IA pode ajudar a cruzar esses indicadores, identificar padrões e organizar recomendações para o gestor.
A AlterVision também disponibiliza consultas e planos de ação pelo WhatsApp, além de divulgar integrações com ferramentas como ChatGPT e Claude, permitindo que o varejista faça perguntas sobre desempenho e oportunidades de melhoria.
Mas a tecnologia só gera valor quando a informação se transforma em uma decisão acompanhada de perto.
Para começar, o franqueado não precisa tentar resolver todos os problemas ao mesmo tempo. Pode escolher uma unidade, identificar um horário em que a conversão cai, investigar as possíveis causas, ajustar a operação e acompanhar os resultados em períodos comparáveis.
À medida que essa rotina se consolida, torna-se possível comparar unidades semelhantes, identificar boas práticas e replicar o que funciona.
“A principal mudança trazida pela inteligência artificial é permitir que o gestor enxergue oportunidades que antes passavam despercebidas”, diz Guilherme Bothomé, responsável pela implantação na AlterVision.
4 hábitos para adotar agora:
- Compare os horários de maior fluxo com os de maior venda: Não organize a escala apenas pelo histórico de faturamento. Identifique quando mais clientes entram na loja e verifique se a equipe está disponível para atendê-los.
- Acompanhe a conversão, não apenas o faturamento: Uma loja pode vender mais porque recebeu mais visitantes, mesmo atendendo proporcionalmente menos clientes. Cruzar fluxo e vendas ajuda a entender se a operação está aproveitando a demanda.
- Investigue o que está por trás das vendas perdidas: Quando a conversão cair, não conclua imediatamente que faltam vendedores. Verifique também disponibilidade de produtos, atendimentos realizados e possíveis mudanças no perfil dos visitantes.
- Teste mudanças e acompanhe os resultados: Escolha um gargalo concreto, como queda de conversão nos horários de pico, ajuste a escala ou a rotina de atendimento e compare o desempenho antes e depois. Expanda as práticas que demonstrarem resultado.
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