Carrefour ofertas hoje: IA reduz perdas em 12% e aumenta vendas

Inteligência Artificial

Carrefour Brasil utiliza IA para otimizar estoques e ajustar preços, melhorando ofertas e reduzindo perdas em produtos perecíveis.

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O Grupo Carrefour Brasil está ampliando o uso de inteligência artificial para decidir quanto comprar, quanto estocar e quanto cobrar em cada canal de venda, o que já reduziu em 12% as perdas de produtos perecíveis e em 4% o volume de estoque em circulação nas lojas físicas e operações digitais em todo o país.

Carrefour ofertas hoje: como a IA entra no abastecimento

No centro da estratégia está um modelo preditivo batizado internamente de “motor de abastecimento”, desenvolvido pela área de Analytics do Carrefour. “Nosso modelo preditivo, que estamos chamando de motor de abastecimento, utiliza mais de 80 variáveis”, explica Leonardo Fonseca, gerente sênior da área.

Essas variáveis incluem histórico de vendas, sazonalidade, eventos comerciais, promoções, capacidade operacional das lojas e prazo de entrega dos fornecedores. A partir desses dados, modelos de machine learning recomendam quanto, quando, como e para onde comprar, levando em conta as diferenças de consumo entre regiões e formatos de loja.

Segundo Fonseca, o motor está integrado aos sistemas corporativos e às áreas de negócio, o que permite incorporar as recomendações analíticas à rotina diária de compras e reposição. “O modelo faz com que a gente tenha muita assertividade na eficiência, justamente para eliminar ineficiências e comprar exatamente o que é necessário”, diz o executivo.

Na prática, o sistema busca reduzir ao mesmo tempo a ruptura nas gôndolas, o excesso de estoque parado e o desperdício, especialmente em itens perecíveis. Para o Carrefour, isso significa menos capital de giro imobilizado e mais produtos certos na hora certa; para o consumidor, maior chance de encontrar os itens desejados nas ofertas hoje, sem enfrentar prateleiras vazias.

Entenda o contexto

O avanço do uso de dados acontece em um momento em que o varejo de alimentos opera com margens apertadas e forte pressão competitiva, inclusive em datas de alto volume de vendas, como a Black Friday. A capacidade de prever a demanda com precisão e ajustar compras e estoques em tempo quase real se torna diferencial para evitar prejuízos com sobras, mas também para não perder vendas por falta de produto.

No modelo omnicanal do Carrefour, em que as lojas físicas também funcionam como base logística para os pedidos online, essa visão integrada de estoque é ainda mais crítica. O mesmo item precisa atender tanto quem passa pelo corredor do mercado quanto quem compra pelo aplicativo ou site.

IA ajuda a prever demanda na Black Friday

Em períodos de pico, como a Black Friday, o motor de abastecimento usa a experiência de anos anteriores para identificar padrões sazonais de compra. A partir disso, o sistema indica o reforço de estoque em categorias mais sensíveis ao evento, sem inflar demais o volume armazenado.

A leitura fina do comportamento do consumidor em cada região também pesa: o mix de produtos e a intensidade das promoções variam conforme o perfil local, o que exige ajustes no abastecimento de loja para loja. O objetivo é equilibrar agressividade comercial e saúde financeira.

Precificação inteligente em tempo real

Outra frente em que a inteligência artificial já impacta as operações é a definição de preços. O Carrefour usa modelos analíticos para sugerir valores que consideram preços da concorrência, buscas dos consumidores, padrões de compra e histórico de transações.

O sistema roda 24 horas por dia, sete dias por semana, gerando recomendações de preço em tempo quase real. As sugestões são avaliadas pelas equipes de negócio, que podem acatar ou calibrar os ajustes conforme a estratégia comercial e as metas financeiras.

Segundo Fonseca, a precificação personalizada já elevou em 3,5% a 4% as vendas dos produtos submetidos a esse modelo. Na prática, isso significa promoções e ofertas mais aderentes ao que o cliente busca naquele momento, sem depender apenas de tabelas fixas ou da intuição do time comercial.

Personalização da jornada do consumidor

A base de dados que alimenta os modelos de IA também sustenta a personalização da experiência de compra, tanto nas lojas físicas quanto nos canais digitais. O Carrefour cruza informações de comportamento, histórico de compras e preferências para montar recomendações e ofertas mais relevantes para cada perfil.

“Conhecendo cada cliente, a gente consegue ofertar a melhor jornada de compra para cada um, direcionando exatamente o que cada cliente gostaria de experimentar”, afirma Fonseca. Isso vale desde o encarte e o aplicativo, com promoções segmentadas, até a sugestão de produtos complementares durante a navegação ou no caixa.

A hiperpersonalização, vista como próxima etapa dessa estratégia, depende de refinar ainda mais a integração de dados e a leitura das necessidades individuais, reduzindo ofertas genéricas e aumentando a percepção de valor por parte do consumidor.

Governança humana e próximos passos

Apesar da automação crescente, o Carrefour mantém a decisão final nas mãos das áreas de negócio. Os modelos de IA automatizam análises e recomendações, mas passam por uma camada de governança humana, que avalia impacto operacional, riscos e aderência às metas comerciais.

A lógica, segundo Fonseca, é testar, medir resultados, definir regras de governança e só então escalar cada solução para novas regiões, categorias ou canais. O foco é que os projetos de IA sejam medidos pelos ganhos concretos em eficiência, vendas e experiência do cliente, não apenas pela sofisticação tecnológica.

Com mais de 30 profissionais dedicados a dados e inteligência artificial, o Carrefour Brasil também começa a explorar IA generativa e agentes conversacionais em frentes internas e em testes com parceiros, sempre em paralelo ao aperfeiçoamento dos modelos preditivos que já sustentam o motor de abastecimento e a precificação dinâmica.

À medida que amplia o uso dessas tecnologias, a companhia reforça sua competitividade em um varejo cada vez mais orientado por dados, ao mesmo tempo em que pressiona concorrentes a acelerar investimentos semelhantes em automação, analytics e personalização.