Como a Nestlé usou a Inteligência Artificial para vender os produtos certos

Em 2022, a Nestlé criou a média de 1 produto por dia. Com tantos ofertas disponíveis, surge um problema: como garantir que o vendedor faça a melhor escolha do que oferecer aos seus clientes. Foi assim que a empresa decidiu olhar para seus dados e usar a Inteligência Artificial para melhorar seu modelo de distribuição. 

Internamente, eles resolveram olhar para toda a situação logística que existia até então para “pensar essa rota de mercado como uma vantagem ainda mais competitiva, observando as tendências de tecnologia”, conta Marcos Tadeu de Freitas, diretor de e-commerce Nestlé.

A solução veio como uma nova função para o Broker, a frente dos vendedores regionais da Nestlé que atende os pontos de vendas – são mais de 240 mil clientes. 

O resultado foi o Recomendado de Pedidos criado na própria Nestlé para uma visão end-to-end dos consumidores e clientes a partir de dados. Em menos de dois anos, tornou-se um case de sucesso e evolução para o relacionamento com o varejista e de valor agregado para a área de vendas. 

Como a Nestlé mudou a rota logística sem perder a direção? 

Para trazer um projeto de IA responsável por disruptar o modelo tradicional e consolidado na cadeia de suprimentos, foi preciso olhar para o todo. Marcos sinaliza os 3 pilares que orientaram o projeto:

• Tecnologia e dados
• Eficiência Operacional
• Engajamento de pessoas

“A gente tem vendedor de canal especializado para pets, supermercados, conveniência, mas, em geral, o portfólio é muito grande. E uma das oportunidades que a gente viu foi como ajudar esse vendedor a apresentar a melhor solução de sortimento da Nestlé para aquele ponto de venda”, explica. 

Para isso, a empresa olhou para a vertente forte de dados que ela já tinha, como todo o rastreamento da operação, GPS, localização das equipes, todo o histórico de compra, estratégia das marcas, e entendeu que fazia sentido desenvolver em casa um algoritmo por inteligência artificial para ajudar o vendedor. 

“O que a gente quis foi ter uma ferramenta baseada em IA que apoiasse esse vendedor, essa vendedora, na apresentação do sortimento ideal. E também agregar valor para o PDV. No final das contas, o varejista que compra certo, compra a quantidade certa, compra o sortimento certo, melhora sua margem, melhora sua receita.”

Mas só os dados, sem análise, não resolvem: como olhar para os dados de forma ativa?

Para chegar neste modelo, foi preciso encarar uma jornada que começa no olhar para os dados que já existem. 

Primeiro, eles se basearam nos últimos 5 anos, mesmo com os PDVs que tinham mais de 20 anos de história. Isso demandou uma limpeza da base pelo número de variação e um grande trabalho para a melhor recomendação.  

Daí veio a primeira dimensão que era analisar os fatores sazonais para entender o comportamento. 

Já a segunda dimensão olhou para os milhares de correlações, fazendo um trabalho de similaridade e montando clusters, com base em perfil socioeconômico de cada região e entendendo as variáveis que criavam essas similaridades. 

Por último, analisar as máquinas internas, entendendo a diferença entre os produtos, como os lançamentos, que não vão ter nenhum histórico e como isso influenciar o algoritmo. 

“A gente ficou quase um ano e meio desenvolvendo esse algoritmo, fazendo teste de acerto, convergência, escutando a equipe, pegando o feedback também dos vendedores e varejistas sobre o quanto a recomendação tinha adesão – acho que é um quarto elemento, que é o eu costumo dizer que é a Human Experience”, conta o diretor. 

Como garantir pessoas engajadas usando Inteligência Artificial?

Como parte do Human Experience, como chama Marcos, estava a parte que era garantir que vendedores e varejistas se sentissem bem com a ferramenta. 

Para isso, foi preciso construir uma história em conjunto, fazendo o kickoff da ferramenta por região, respeitando a diversidade de cada uma delas. Além disso, foi fundamental garantir transparência, mostrando aos vendedores o impacto que a ferramenta trazia nas vendas e como isso dava mais tempo para que ele mostrasse outras opções ao PDV. 

“Então quando a gente sentiu que era maduro, engajado e as equipes com e que a gente provou e tinha resultados e agregavam valor, a gente colocou isso também como KPI de acompanhamento de indicador de performance.”

E para mostrar que a Inteligência Artificial pode agregar ainda mais, a Nestlé promoveu o Tech Day, onde a StartSe esteve presente, para mostrar ao público interno as iniciativas que já existem, com palestras de parceiros como Microsoft, Google e AWS, e incentivando novas práticas. Marcos ouviu feedbacks positivos e percebeu que a provocação que estava gerando internamente com o Recomendador de Pedidos repercutiria em outras áreas.  

Governança dos dados e IA como potência 

Marcos aponta a análise e governança de dados como um dos principais aprendizados da jornada. Por isso, eles criaram um comitê de governança para os dados, que é o DataLab, área parceria do e-commerce, para manejar cada vez melhor e criar jornadas cada vez melhores para os clientes. 

Além disso, “teve ganhos de resultado, ganhos de performance, de mudança de comportamento da gente acreditar que realmente a inteligência artificial é o pilar e veio pra ficar.”

Por que importa?

No fim, “não é um banco de computadores, um super algoritmo que resolve. É a jornada”, explica ele. A plataforma é consolidada em nuvens de dados (Cloud) e abastecida em tempo real com dados internos e externos para oferecer um mix maior de produtos. Em outras palavras, indica a melhor recomendação de pedidos a cada ponto de venda e a cada visita do vendedor. Mas nada disso funcionaria se não houvesse uma construção 360 por trás. 

Desde sua implementação, foram feitas mais de 6 milhões de combinações de recomendações por dia que garantem ao vendedor soluções de venda atualizadas de forma constante.

De acordo com a PwC , as iniciativas de IA têm o poder de transformar como os negócios são feitos e contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global até 2030. Além disso, ela pode garantir agilidade e precisão na otimização da cadeia de suprimentos, diminuindo custos e reduzindo as tarefas manuais repetitivas. 

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