A Plusoft marcou presença na NRF Big Show 2024, em Nova York, o principal evento global de varejo. Neste conteúdo, o recorte é o varejo de alimentos, com foco em supermercados e no que apareceu com maior força em CRM, mercado e consumo, tecnologia, supply chain e operações. Em praticamente todos os tópicos, Inteligência Artificial e Data Analytics foram tratados como alavancas para diferenciação, rentabilização e fidelização.
Por que o varejo de alimentos teve destaque na NRF 2024
O NRF Big Show reúne dezenas de milhares de profissionais e empresas do ecossistema de varejo, incluindo supermercados, drogarias, atacarejos, varejistas independentes e fornecedores de tecnologia. No primeiro dia, a sessão “North American Grocery Retail Trends in 2024” foi um dos pontos mais disputados, com participação da The Kroger Co. e da Forrester Research.
A conversa conectou pesquisa de mercado com casos práticos de operação, o que ajudou a separar tendências com aplicação imediata de iniciativas mais experimentais.
Principais tendências para supermercados e varejo alimentar
1) Consumidor mais sensível a preço e mais aberto a alternar de marca e de varejista
Na sessão, ficou evidente a expansão da busca por ofertas em diferentes players. Para o varejista, isso tem implicação direta em estratégias de retenção e em mecanismos de incentivo de recompra.
Aplicações práticas:
- Regras de segmentação por elasticidade de preço (por categoria e por missão de compra).
- Benefícios de fidelidade ancorados em comportamento (frequência, cesta, recorrência), evitando descontos generalizados.
- Mensuração de “troca de bandeira” (share of wallet) para calibrar investimento em CRM.
2) Conveniência como critério de escolha, com omnichannel mais pragmático
A conveniência apareceu como variável de decisão em formatos que vão além do e-commerce. A flexibilização de entrega e retirada foi citada como parte do pacote de valor.
Formatos com maior relevância operacional:
- Retirada na loja (com gestão de picking e janela de entrega).
- Entrega programada (otimização logística e previsibilidade de demanda).
- Entrega imediata (integração com last mile e controle de ruptura).
Implicação para decisão: o “melhor canal” depende de margem por pedido, custo de atendimento e aderência do público, então o roadmap de omnichannel precisa de métricas por região e por perfil de cliente.
3) Personalização com base em dados, com execução no ponto certo da jornada
O desejo por experiências mais personalizadas foi apontado para loja física e digital. O ponto crítico é transformar dados em ação de forma consistente, sem depender de campanhas manuais.
Casos de uso com impacto mensurável:
- Recomendações por missão de compra (abastecimento, conveniência, reposição, ocasiões).
- Ofertas personalizadas por propensão de compra e sensibilidade a preço.
- Orquestração de mensagens por canal (push, e-mail, WhatsApp e onsite), respeitando frequência e preferência.
Como a Plusoft endereça esse cenário: soluções como o MKT Suíte apoiam estratégias de hiperpersonalização e automação de campanhas com base em dados e regras de jornada.
4) IA aplicada a atendimento e automação operacional, com foco em eficiência
A IA teve destaque em recomendações personalizadas, chatbots para atendimento ao cliente e automação de tarefas operacionais. O tema foi apresentado como uma forma de reduzir fricção e aumentar produtividade em processos repetitivos.
Exemplos de aplicação que costumam ter ROI mais rápido:
- Assistentes para dúvidas recorrentes (status de pedido, política de troca, horário, disponibilidade).
- Automação de triagem e categorização de solicitações (redução de tempo de atendimento).
- Suporte a lojas e equipes internas com base de conhecimento e respostas padronizadas.
5) IA Generativa em marketing e criação, com governança como requisito
As menções à IA Generativa apareceram em contextos de produção de conteúdo e personalização em escala: textos de marketing, imagens estáticas, variações criativas e suportes a campanhas.
Critérios para decisão antes de escalar:
- Definição de “guardrails” de marca (tom, termos proibidos, claims sensíveis).
- Fluxos de aprovação e trilha de auditoria (quem gerou, quem aprovou, onde foi publicado).
- Conexão com dados de produto e estoque para reduzir incoerências.
6) Engenharia de dados antes de modelos mais avançados
Um ponto reforçado foi a necessidade de investir em engenharia de dados para aumentar eficiência na coleta, tratamento e disponibilidade das informações. Sem essa camada, análises e modelagens avançadas ficam limitadas.
Checklist de base mínima:
- Identidade unificada do cliente (resolução de identidade entre canais).
- Taxonomia de produtos e categorias estável.
- Eventos de jornada instrumentados (navegação, carrinho, compra, pós-compra).
- Qualidade e latência de dados definidas por SLA.
7) Self-checkout ainda depende de experiência e perfil do público
Self-checkout foi discutido, com a ressalva de que parte do varejo alimentar ainda busca formatos que entreguem valor percebido de forma consistente. A aceitação varia conforme experiência desejada, conveniência e nível de engajamento do cliente.
Implicações para operação:
- Testes A/B por loja e horário, acompanhando filas, perdas e satisfação.
- Treinamento e papel claro do funcionário (assistência, prevenção de perdas, orientação).
- Revisão de sortimento e fluxo da frente de caixa.
8) Experiência do funcionário como fator de performance operacional
A melhoria da experiência dos funcionários apareceu como caminho para reduzir carga operacional e elevar consistência de execução, usando automação, chatbots e sistemas inteligentes.
Ações práticas com impacto em curto prazo:
- Assistentes internos para procedimentos (padronização e redução de retrabalho).
- Automação de tarefas administrativas repetitivas.
- Painéis operacionais com prioridades do dia (ruptura, reposição, pedidos, SLA de retirada).
9) Marketing de precisão e Retail Media como agenda de monetização
O tema de Marketing de Precisão e Retail Media foi tratado como oportunidade direta de monetização, combinando inventário de mídia e dados de compra para segmentação.
Pontos de implementação:
- Definição do portfólio de formatos (onsite, offsite, CRM, in-store).
- Regras de segmentação e mensuração (incrementalidade, atribuição, controle de frequência).
- Governança comercial com marcas e indústria (SLA, relatórios, padrão de métricas).
O que priorizar no plano de ação de um supermercado em 2024–2025
- Estruturar base de dados de cliente e jornada com qualidade e governança.
- Implementar personalização acionável em canais de maior impacto (app, site, CRM).
- Automatizar atendimento e processos com IA onde há volume e repetição.
- Validar self-checkout com métricas operacionais e desenho de experiência por loja.
- Construir Retail Media com proposta clara de valor e métricas padronizadas.
