Market4U reduz índice de furtos com algoritmo de Inteligência Artificial (IA)
Os mercados autônomos — aqueles nos quais você entra, seleciona as compras e as paga de forma automatizada, sem que haja interação com pessoas — têm se espalhado pelo Brasil. As construtoras, inclusive, têm planejado estes espaços em seus condomínios residenciais ou complexos comerciais.
Mas como ficam as fraudes? Como inibir que elas aconteçam e, caso ocorram, como punir quem roubar mercadorias? O market4u, rede de minimercados autônomos e que atua no formato de franquia desde 2020, mesmo ano de sua fundação, adotou um sistema de monitoramento com base em inteligência artificial (IA) e com isso conseguiu reduzir o porcentual de furo de um pico de 10% para 3%, disse ao Convergência Digital, Henrique Magalhães, head de business intelligence do market4u.
O sistema identifica possíveis irregularidades na jornada dos consumidores. As câmeras instaladas nas lojas se comunicam com os softwares que contam com algoritmos treinados para constatar anomalias no fluxo de aquisição de produtos. Um alerta é emitido para o responsável da unidade quando algo anormal é apontado pela máquina e, após a confirmação de furto, um link com a relação dos produtos desviados é enviado para o infrator, para realização de pagamento.
“As soluções surgem através dos problemas. Notamos que não tem como o negócio prosperar no longo prazo sem ter uma equipe de cobrança e agindo nas pessoas mal-intencionadas”, contou Henrique Magalhães. Ao metrificar o número de furtos, a empresa logo entendeu que, sem ação, os furtos continuariam, podendo ser intensificados. Antes da IA, havia um controle manual, que era mais trabalhoso e não tão eficiente. A rede, que em 2022 registrou crescimento de 66,6% e faturamento de R$ 100 milhões, figura pela primeira vez no ranking “Top 10 Microfranquias” da Associação Brasileira do Franchising (ABF). são 2 mil lojas ativas espalhadas pelo Brasil.
Problema que estimulou a solução
Os mercados autônomos não têm nenhuma pessoa trabalhando e, normalmente, ficam dentro de condomínios, empresas, academias e complexos comerciais. “Por mais que esteja dentro de ambiente controlado, no longo prazo, notamos que uma ou outra pessoa mal-intencionadas poderia ter um impacto grande”, apontou o head de business intelligence do market4u.
Assim, era preciso conseguir cobrar o cliente, porque a impunidade — ou a sensação dela — pode levar as pessoas a seguirem furtando. “Montamos equipe para fazer a cobrança, olhar vídeos das câmeras, mas precisávamos otimizar esse trabalho. Criamos um algoritmo de machine learning que serve como gatilho”, disse.
Funciona assim: o algoritmo de visão computacional analisa as imagens, identificando desde o momento que pessoa entrou na loja, qual caminho faz no ponto de venda, como interagiu com a gôndola — se pegou produto, devolveu, levou — e, de acordo com a interação com cada equipamento que ele interagiu, aponta se pode ter havido uma compra. Os dados podem ser cruzados com o caixa para identificar se houve ou não compra. Se, por exemplo, o cliente interagiu com os produtos, mas há registro de faturamento, um alerta pode ser emitido como possível fraude. De acordo com Henrique Magalhães, o nível de assertividade (ou seja, de o algoritmo aponta que pode ter havido um furto) é de 95%.
Até chegar a este nível, a market4u passou por algumas etapas. Em um primeiro momento, cerca de 1,5 ano atrás, estruturou equipes de cobrança, mas quatro meses depois disso, entendeu que apenas as equipes não seriam suficientes. O algoritmo foi desenvolvido internamente pela equipe de machine learning e está ativo há aproximadamente oito meses.
“Hoje, temos um furo que gira em torno de 3%, que é número OK, tendo em vista que a média do varejo tradicional gira em torno de 1% a 3%. Antes da IA, chegou a ter um pico de 10% de furo”, pontuou Magalhães. Furo é quando há quebra no estoque; quando, depois que o inventário é feito, comparando o enviado à loja e o faturado, há uma diferença no número de produtos.
Próximos passos
Magalhães está surfando o buzz de IA, mas com projetos concretos. Ele contou que já foram automatizados muitos processos de trabalho. Um exemplo é a precificação, levando em conta a elasticidade do produto. “O algoritmo mede a elasticidade e define o valor de preço de venda, mantendo uma margem saudável”, disse. A elasticidade é quando, se você abaixa o preço de um produto, como a cerveja, as vendas aumentam, mas para outros itens, como os de consumo essencial, o menor preço não necessariamente representa uma explosão nas vendas.
“Temos também algoritmos avaliando o abastecimento das lojas para saber momento específico e melhor para abastecer levando em conta melhor a logística. Isso nos leva a ser mais eficientes logisticamente. Preciso definir o ponto ideal, quanto a loja vendeu e quão longe está do centro de distribuição”, adiantou informações acerca de um caso de uso que está em fase de projeto. Outros projetos incluem o desenvolvimento de algoritmos para sugestão de mix de produtos para as diferentes lojas.
