Cultura de Dados e IA

Sem fundamentos, sem IA: checklist mínimo de dados para começar do jeito certo

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Mulher varejista analisando um checklist de dados operacionais da loja em um tablet, com informações de vendas, estoque, compras e clientes, em um escritório dentro do varejo.

Você pode até colocar um assistente de IA no topo da operação. Mas se o cadastro está bagunçado, o custo está errado e o estoque vive negativo, o que você vai ganhar é um robô respondendo com convicção… em cima de dados tortos.

Imagine o seguinte cenário: é segunda-feira, às 8h30. Você abre o relatório do fim de semana e ele jura que um produto campeão vendeu menos do que o normal. Só que o time no balcão diz que “vendeu pra caramba”. Aí você puxa o estoque e aparece saldo negativo em itens que você viu na prateleira ontem. Em seguida, alguém comenta: “Vamos colocar IA pra prever demanda e resolver isso.” E você sente que faz sentido… só que, no fundo, tem uma pergunta que ninguém quer encarar:

Como a IA vai acertar se o básico está quebrado?

Este artigo é um guia prático para tirar o tema da IA do “discurso” e colocar no chão da loja. A ideia é simples: um checklist mínimo por área (Vendas, Estoque, Custos, Cadastros e Clientes), com sinais de alerta e prioridades. Pra você saber por onde começar e reduzir o risco de investir em tecnologia sem retorno.

A pressa pela IA está te fazendo tropeçar no básico

IA no varejo não é mágica. Ela amplifica o que já existe:

  • Se os dados são consistentes, você ganha velocidade, precisão e automação.
  • Se os dados são inconsistentes, você ganha… automação do erro.

O sintoma mais clássico é este: “eu tenho dados, mas não confio neles.”

E quando a liderança não confia, tudo vira disputa de opinião: o gerente “acha”, o comprador “sente”, o financeiro “discorda” e o comercial “jura”. A tecnologia vira um acessório caro em vez de um motor de decisão.

A boa notícia é que você não precisa “virar uma empresa de dados” amanhã. Você precisa do mínimo viável bem feito.

O que é mínimo viável de dados (e o que não é)

Mínimo aqui não significa pouco, significa consistente. Pense em três critérios simples para validar se a base está pronta para automação inteligente:

  1. Completude
    Tem todos os dados que precisa ter? (os campos essenciais estão preenchidos e sem buracos crônicos)
  2. Consistência
    As regras de negócio são sempre as mesmas? (sem cada loja faz de um jeito diferente)
  3. Rastreabilidade
    Dá pra explicar o número? (de onde veio, o que entrou, o que saiu, o que foi ajustado)

Se você passar nesses três pontos, a conversa muda. Você sai do “vamos comprar uma solução” e vai para “vamos destravar decisões”.

Agora, vamos ao checklist.

Checklist 1: Vendas (o coração da operação)

Se a área de vendas está torta, todo o resto vira suposição: estoque, compra, margem, comissão, metas e até o desempenho da loja.

O mínimo que precisa existir (e estar certo) em cada venda:

  • Data e hora
  • Loja / canal (loja física, e-commerce, marketplace, televendas etc.)
  • SKU do produto
  • Quantidade
  • Preço unitário
  • Desconto (valor e/ou %)
  • Vendedor/atendente (quando aplicável)
  • Identificador do ticket/pedido
  • Situação da venda (concluída, cancelada, devolvida, trocada)
  • Cliente (quando faz sentido; se não, pelo menos identificar “balcão” de forma padronizada)

Regras simples que evitam “lixo bonito”

  • Cancelamento não pode parecer venda. A venda cancelada precisa estar marcada como cancelada e não somar ao faturamento.
  • Devolução/troca precisa de tratamento consistente. Se devolução entra como “venda negativa” em um lugar e como “ajuste” em outro, você perde o controle.
  • Desconto precisa de motivo ou padrão. Não para punir o time, mas para entender o que está acontecendo.

Sinais de alerta

  • Desconto aparece “do nada” e ninguém sabe explicar.
  • Muitos SKUs genéricos tipo “DIVERSOS”, “PRODUTO”, “AJUSTE”.
  • Vendas sem canal/loja definido.
  • Divergência frequente entre PDV e ERP (um diz uma coisa, outro diz outra).
  • Trocas e devoluções bagunçam tanto o relatório que você evita olhar.

Prioridade prática

  • Padronize status de venda (concluída/cancelada/devolvida/trocada).
  • Elimine o uso de “SKUs genéricos” nos itens mais vendidos.
  • Garanta que canal/loja esteja sempre preenchido.
  • Faça um “pente-fino” nos top produtos (os que mais impactam faturamento) antes do resto.

Checklist 2: Estoque (onde o prejuízo se esconde)

Estoque é o lugar onde o varejo sangra em silêncio: ruptura, excesso, perdas, validade, inventário “no feeling”.

Os campos mínimos de estoque (o suficiente para parar de apagar incêndio):

  • Saldo atual por SKU e por loja/localização
  • Custo associado ao SKU (mesmo que ainda seja simples)
  • Status do item (ativo/inativo/bloqueado)
  • Localização (depósito/loja, e se fizer sentido: endereço interno)
  • Lote/validade (apenas para categorias que exigem)

Movimentações que precisam bater (sem isso, saldo vira ficção)

Você precisa conseguir reconciliar:

  • Entrada (compra/recebimento)
  • Saída (venda)
  • Transferência (entre lojas/depósitos)
  • Ajustes (perda, avaria, quebra, correção)
  • Inventário (contagem e correção)

Sinais de alerta

  • Estoque negativo “normalizado” (tipo: “ah, isso acontece sempre”).
  • Ajuste manual toda semana e ninguém sabe por quê.
  • Inventário que “confirma” o sistema, em vez de confrontar a realidade.
  • Compra feita no susto porque a loja descobriu que não tinha.

Prioridade prática

  • Defina um fluxo único para ajustes (quem faz, por que faz, como registra).
  • Garanta que a transferência seja registrada como transferência (e não como saída em uma loja e entrada misteriosa na outra).
  • Faça uma conciliação simples: venda do dia vs. baixa de estoque do dia (mesmo que em amostra).
  • Comece inventariando os SKUs mais críticos (alto giro/alto valor/alta ruptura).

Checklist 3: Custos e margens (sem isso, IA vira enfeite)

Sem custo confiável, você pode até vender muito… e não entender por que o caixa não acompanha. Ou pior: você pode treinar decisões (humanas ou automatizadas) que parecem boas, mas destroem margem.

O mínimo do custo suficiente para orientar decisão deve ser:

  • Defina um padrão: custo médio ou último custo (o que fizer mais sentido para sua operação).
  • Considere, quando possível, componentes que mudam o jogo:
    • impostos relevantes
    • frete
    • bonificações/descontos de fornecedor (se a operação já controla isso)

Não precisa de perfeição contábil. Precisa de consistência gerencial.

Desconto e margem: padronização para não comparar banana com maçã

  • Regra do jogo do desconto:
    • desconto no item vs desconto no pedido (defina)
    • desconto do vendedor vs desconto promocional (separar quando possível)
  • Regra do jogo da margem:
    • margem por SKU
    • margem por categoria
    • margem por canal

Se isso muda toda hora, qualquer análise vira ruído.

Sinais de alerta

  • Custos zerados ou desatualizados por meses.
  • Margem “boa demais” em tudo (geralmente é erro de custo).
  • Itens vendidos abaixo do custo sem alerta.
  • Promoção que bombou, mas o resultado final foi pior do que um dia normal.

Prioridade prática

  • Padronize o método de custo (médio/último).
  • Atualize custos dos itens de maior giro primeiro.
  • Configure um alerta interno (mesmo que manual): venda abaixo do custo.
  • Separe descontos promocionais dos descontos de negociação.

Checklist 4: Cadastro de produtos (o dicionário do seu negócio)

Cadastro é o “idioma” do seu varejo. Se o dicionário está confuso, qualquer inteligência (humana ou artificial) vai falar errado.

Campos mínimos de SKU sugeridos:

  • Nome do produto claro e padronizado (sem “Produto 123”)
  • Categoria (com lógica)
  • Marca
  • Unidade de medida
  • Variações (cor, tamanho, voltagem… quando aplicável)
  • Status (ativo/inativo)
  • GTIN/EAN (se existir e for útil)
  • SKU único e sem duplicidade

Padronização de categorias: simples, mas que funcione

Evite taxonomias “academia de BI”. O que funciona é:

  • poucas categorias
  • nomes claros
  • sem “Outros” gigante
  • mesma regra em todas as lojas/canais

Sinais de alerta

  • “Diversos”, “Outros”, “Sem categoria” dominando o mix.
  • Duplicidade: dois SKUs para o mesmo produto, ou o mesmo SKU para coisas diferentes.
  • Variações soltas (camiseta azul P e azul M como itens sem relação).
  • Produto descontinuado continua ativo e poluindo os relatórios.

Prioridade prática

Comece pelo que paga a conta:

  • Arrume primeiro os 20% de SKUs que mais impactam faturamento e margem
  • Depois avance para categorias problemáticas (as com mais “Outros” e mais duplicidade)

Checklist 5: Cliente (quando faz sentido e como não complicar)

Nem todo varejo precisa ter um CRM sofisticado para começar com IA. Mas quase todo varejo se beneficia de um mínimo de histórico de cliente quando quer:

  • aumentar recompra
  • segmentar campanhas
  • reduzir desconto “no escuro”
  • entender frequência e ticket

O mínimo para segmentação e relacionamento com clientes é:

  • Identificador único (evitar duplicidade)
  • Contato (telefone/email, quando houver)
  • Consentimento/opt-in (conforme sua prática e legislação aplicável)
  • Histórico de compras ligado ao cliente (quando o cliente se identifica)
  • Origem (loja/canal)

Sinais de alerta

  • Muitos cadastros duplicados (mesmo cliente aparece 3 vezes).
  • Campos essenciais sempre em branco.
  • “Cliente balcão” misturado com cadastros incompletos e sem padrão.
  • Time evita cadastrar porque “atrapalha a fila”.

Prioridade prática

  • Defina uma política simples: o que é obrigatório no PDV e o que é opcional.
  • Crie um padrão para “balcão” (um único identificador, não mil variações).
  • Higienize duplicidades começando pelos clientes mais recorrentes.

Fechamento: IA boa é IA que começa no básico

A pergunta não é “quando eu vou usar IA?”. A pergunta é: o básico está pronto para a IA te ajudar ou para te confundir mais rápido?

Se você fizer o checklist mínimo, você não só se aproxima da IA: você melhora sua operação imediatamente. Porque, antes de qualquer automação inteligente, vem uma vitória ainda maior no varejo: parar de decidir no escuro.

E aqui entra a virada: quando o básico está consistente, a IA deixa de ser “mais uma ferramenta” e vira rotina de gestão. Você não precisa abrir 10 relatórios de uma vez, você precisa de perguntas simples e respostas confiáveis: “o que vai romper?”, “onde estou perdendo margem?”, “o que devo repor agora?”

A Maloka existe exatamente pra isso, fazer você, varejista, conversar com seus dados (Vendas, Estoque e Clientes) e transformar o que hoje é ruído em decisões do dia a dia, com alertas e recomendações que cabem na operação da sua loja.

Se você já tem o básico organizado e quer dar o próximo passo, agende uma conversa com a Maloka pra ver como a IA pode te ajudar com alertas e recomendações em Vendas, Estoque e Clientes.

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