Inteligência Analítica e Governança Corporativa para Varejo e Distribuição

Inteligência Analítica e Governança Corporativa para Varejo e Distribuição

O varejo vive um período de transição substituindo o modelo de negócio baseado na produção em massa pelo modelo centrado no cliente. Cada vez mais, a capacidade de entregar produtos com maior customização na hora certa, no lugar certo e na frequência adequada, com o menor custo, diferencia os players que continuarão participando do mercado daqueles fadados à estagnação ou extinção.

métodos analíticos de gestãoAmbos os modelos de negócio compartilham, em comum, a necessidade da excelência operacional na cadeia de suprimento como fator de vantagem competitiva perene, pois garante o binômio disponibilidade de produtos no ponto de venda e custo operacional mínimo. A excelência, por sua vez, precisa estar embasada em três pilares: pessoas, processos e dados. Esta retórica é profícua tanto na academia quanto no dia-a-dia das empresas e, paradoxalmente, pouco tem-se evoluído na prática.

livros recentes, como o de Fisher e Raman em “The New Science of Retail: How Analytics are Transforming the Supply Chain and Improving Performance” e o de Lewis e Dart em “The New Rules of Retail: Competing in the World ́s Toughest Marketplace”, apontam a necessidade de conciliar estes pilares e ilustram casos de pesquisas realizadas em líderes de mercado que investem na associação de processos analíticos, desenho de cadeias de abastecimento flexíveis, controle da cadeia de valor e alinhamento de incentivos como uma importante e contemporânea estratégia de operação para o varejo e distribuição.

O paradoxo passa a ser desfeito quando inúmeras questões práticas demandam respostas que, quando corretamente endereçadas, potencialmente remetem as empresas a um novo patamar operacional. O ponto central é que estas questões nem sempre são triviais e acessíveis, seja pelo capital humano envolvido ou pela realidade dos orçamentos. Ilustrativamente, é bastante razoavel supor que previsibilidade operacional permite uma alocação mais eficiente dos recursos financeiros e não-financeiros da empresa. Mas para chegar a previsibilidade operacional é necessário integrar em toda a empresa processos para prever demandas e erros associados, políticas de estoque e compras claras e ser capaz de simular o fluxo de materias em toda a cadeia (níveis de estoque, entradas e saídas nos PDV ́s e CD ́s, distribuição, etc) agregando decisões, custos e receitas no período apropriado.

A estratégia para chegar à previsibilidade operacional é mais tangível e discutida na literatura que e a tática de integração e escolha dos modelos de previsão, otimização, simulação, indicadores chave, desenho de processos, perfil das pessoas envolvidas, papeis e alçadas dentro da empresa. Neste contexto, a idéia desta discussão é auxiliar os profissionais a estruturar um modelo de gestão, aliando inteligência analítica dos processos decisórios e governança corporativa, capaz de integrar as áreas administrativas da empresa e gerar os incentivos corretos.

Esta discussão é particularmente interessante no cenário atual, pois há a convergência de diversos fatores que favorecem as empresas propensas a repensarem suas operações: alta competitividade e dinâmica do mercado, custo decrescente de armazenagem de informação e sistemas transacionais, oferta crescente e acessível de produtos e serviços voltados para a inteligência analítica. Neste link há um aprofundamento deste tema e a apresentação de um modelo integrado de gestão.

* Por Rodrigo Neman (neman@st2g.com.br): sócio da ST2G Inteligência Analítica, consultoria em Business Analytics. Doutor em Física pela Unicamp, desenvolve e implementa modelos decisórios em Cadeias de Abastecimento de Alta Volatilidade de demanda, Marketing Analítico e Riscos Financeiros. Suas áreas de interesse são teoria de otimização, econometria e simulações estocásticas.

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Leandro C. Coelho, Ph.D., é Professor de Logística e Gestão da Cadeia de Suprimentos na Université Laval, Québec, Canadá. Conheça mais no menu Sobre (acima).