Retalho Tradicional

Inteligência Artificial para Retalho

Digitalize a gestão da sua loja física. Preveja faltas de stock, automatize o inventário e ofereça aos clientes um atendimento omnicanal sem esforço.

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Antes

  • ✕Gestão de inventário às cegas
  • ✕Rupturas frequentes nas prateleiras
  • ✕Desconhecimento do perfil do cliente físico
  • ✕Campanhas genéricas enviadas a toda a base

Com a Mobizze

  • ✓Reposição preditiva baseada em vendas
  • ✓Alertas em tempo real de baixo stock
  • ✓Fidelização e criação de perfis dinâmicos
  • ✓Marketing hiper-direcionado via SMS/WhatsApp

Problemas Frequentes Resolvidos

Dificuldade na Gestão de Stock

Não ter o artigo certo quando o cliente pede e descobrir tarde demais que um produto não tem rotação.

Desperdício em Promoções

Imprimir folhetos e enviar SMS a toda a gente com o mesmo desconto gasta dinheiro sem maximizar a taxa de conversão.

Apoio ao Cliente Omnicanal

Clientes fazem perguntas nas redes sociais ou WhatsApp, mas a equipa de loja está focada em quem está presente fisicamente.

Como Funciona na Prática: Exemplo de Fluxo: Gestão Preditiva de Stocks

1

Análise de Vendas no POS

O algoritmo puxa os dados semanais de vendas e os tempos históricos de entrega dos fornecedores.

2

Previsão de Ruptura

A IA avisa: 'Azeite Extra Virgem esgotará em 3 dias ao ritmo de venda atual.'

3

Geração da Nota de Encomenda

O sistema compila a lista ótima de encomendas de vários fornecedores.

4

Validação Rápida

O gestor da loja clica aprovar e os emails/pedidos API vão diretamente para os grossistas.

Softwares & Integrações

VendusMoloniPHC CSEtus/HootsuiteWhatsApp Business APICâmaras de Loja para mapas de calor

Dados necessários

  • Histórico do POS (Point of Sale)
  • Base de dados de fornecedores e prazos de entrega
  • Contactos do programa de fidelidade

Limitações da Solução

A IA fornece recomendações de compra altamente precisas, mas a decisão final de adicionar novas linhas de produtos (compras estratégicas) deve ser humana.

Validação Humana

Alterações automáticas de preços na loja física exigem sempre a validação do gestor antes de as etiquetas serem impressas ou enviadas para e-displays.

Estimativa de Implementação

4 a 6 semanas para recolher dados do ERP e configurar os modelos preditivos.

Caso de Estudo

Aumento do Ticket Médio em 14%

"

Uma rede de sapatarias começou a analisar os talões de compra. A IA enviou mensagens direcionadas: quem comprou sapatos de camurça, recebeu um vídeo interativo a oferecer o spray protetor 3 dias depois. As visitas à loja aumentaram e o ticket médio global subiu 14% de forma automatizada.

Perguntas Frequentes do Setor

A IA funciona para redes de múltiplas lojas? +
Sim, é onde brilha. Consegue sugerir transferências de stock entre a Loja A e a Loja B em vez de fazer uma nova compra ao fornecedor central.
É capaz de reconhecer o cliente que entra na loja? +
A IA puramente conversacional não, mas se usar Wi-Fi analítico ou a app da loja, pode detetar quando o cliente fiel entra e disparar um desconto para o telemóvel dele na hora.
O sistema lida com reclamações e garantias de artigos? +
Pode recolher os dados do cliente e fotos do recibo por WhatsApp, iniciar o processo RMA e pedir apenas ao funcionário físico que confirme e entregue o novo.

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