Os varejistas passaram anos competindo em conveniência: entrega rápida, devoluções flexíveis, atendimento no mesmo dia. E funcionou: os clientes nunca tiveram tantas opções ou expectativas tão altas.
Uma pesquisa da McKinsey mostra que a tolerância dos consumidores a atritos continuará diminuindo, enquanto as expectativas em relação à rapidez e ao atendimento só aumentam.
Entregar essa conveniência, no entanto, não é gratuito. Toda promessa de entrega tem um custo. Entretanto, muitos varejistas não conseguem dizer exatamente qual é esse custo.
Números de receita raramente contam toda a história
Diferentes canais de atendimento têm perfis de custo distintos. Entrega domiciliar não é o mesmo que clique e retire, enquanto um pedido no mesmo dia não se compara a uma entrega semanal programada. Quando os custos de transporte, mão de obra, manuseio de estoque, quilometragem de entrega e dados de devoluções estão distribuídos em sistemas desconectados, o custo real de cada pedido permanece invisível.
Para agravar ainda mais o desafio, a lógica de negócios usada para alocar e interpretar esses custos geralmente fica restrita a sistemas legados, processos manuais e especialistas da área. As regras que determinam como os custos de transporte são atribuídos, como as devoluções são classificadas ou como a lucratividade do cliente é medida podem existir em vários lugares, dificultando construir uma visão consistente do custo de atendimento em toda a organização.
O resultado? Decisões são tomadas com informações incompletas.
Um segmento de clientes que parece altamente lucrativo em um relatório de receita pode estar gerando rotas caras na última milha que silenciosamente destroem a margem. Uma categoria de produto que parece ter bom desempenho pode estar gerando retornos desproporcionais.
A Gartner alertou que muitas organizações negligenciam fatores que distorcem a lucratividade de clientes e produtos.
Esse desafio é algo que automação e IA estão bem posicionadas para resolver, isto é, se os dados subjacentes forem confiáveis.
A urgência é real e está aumentando
A pressão de custos no varejo não é um problema novo, mas as apostas são maiores.
Quase todos os executivos do setor varejista preveem custos mais altos, segundo pesquisa da Deloitte, mas 82% ainda projetam margens melhores para 2026. Com o aumento da pressão sobre os custos, compreender o custo de atendimento em um nível mais profundo torna-se essencial para proteger a rentabilidade.
A KPMG foi além, apontando o custo de atendimento como a prioridade número 1 para os líderes da supply chain e pedindo explicitamente que as organizações "sejam altamente detalhadas" sobre o custo de atender cada cliente, produto e canal.
A mensagem é consistente: a análise geral de lucratividade não é mais suficiente; a margem está nos detalhes.
Como um varejista identifica SKUs improdutivos e economiza US$ 50 milhões
A consultoria Kearney colocou isso em prática com um varejista líder que não tinha visibilidade sobre o verdadeiro impacto de cada produto em seus lucros. Usando o Alteryx, a Kearney construiu um modelo de custo de atendimento que mapeou os custos em cada etapa da cadeia de suprimentos para mais de 100.000 SKUs no sortimento do varejista, reduzindo o tempo de processamento de dados em mais de 70% em comparação com sua abordagem anterior baseada em Excel.
Os resultados foram significativos. A análise identificou 13.000 SKUs improdutivos e gerou uma economia de capital de giro de US$ 50 milhões, além de uma redução adicional de US$ 10 milhões nos custos anuais de transporte.
Como disse Matt Feeley, da Kearney: "O custo de servir é a espinha dorsal para entender o desempenho da sua supply chain. Isso alimenta muitas outras análises".
Visibilidade é uma estratégia de crescimento
Os varejistas mais bem-sucedidos entendem que a visibilidade do custo de servir não se resume apenas à redução de custos.
Quando você conhece a verdadeira economia por trás de cada pedido, pode decidir com confiança em quais opções de atendimento investir, como precificar entre canais, quais segmentos de clientes expandir e onde renegociar.
As organizações que estão se destacando não tratam a análise de custo de servir como um exercício pontual. Elas estão incorporando insights de rentabilidade em cada ciclo de planejamento, em cada decisão de execução e em cada conversa sobre preços. Isso exige automação, dados confiáveis e uma forma de aplicar a lógica de negócio de maneira consistente.
A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam
À medida que os varejistas recorrem à IA para solucionar esses desafios, surge um novo problema: os dados que alimentam esses modelos são frequentemente os mesmos dados fragmentados e incompletos que criaram a lacuna de visibilidade inicialmente.
A escala dessa lacuna de prontidão é impressionante. O Relatório sobre o estado do analista de dados de 2026 da Alteryx deixa essa tensão clara. Embora quase todos (96%) dos analistas estejam agora usando ferramentas de IA e 85% digam que a IA influencia decisões críticas para o negócio, 47% dos projetos de IA e analytics malsucedidos ainda são atribuídos à má qualidade dos dados ou à governança.
A ambição da IA está superando a disponibilidade de dados. Nas operações de varejo, onde o custo de servir depende da conexão entre dados de atendimento, transporte, estoque e finanças em sistemas desconectados, essa lacuna é onde a margem evapora.
Além da qualidade dos dados, as regras de negócio, os modelos de alocação de custos e o conhecimento operacional por trás do custo de servir devem ser capturados, padronizados e aplicados de forma consistente. Sem isso, as organizações constroem uma visão confiável da lucratividade em escala.
Como resultado, varejistas que buscam uma verdadeira compreensão do custo de servir devem criar uma estrutura confiável e repetível que combine dados de alta qualidade com lógica de negócio padronizada, permitindo uma análise consistente de lucratividade entre clientes, produtos e canais.