Grupo Boticário: uma transformação baseada em dados e IA

Como colocar em sintonia mais de 20 mil colaboradores, quatro mil lojas físicas, 100 mil pontos de venda, três fábricas, oito centros de distribuição, sete escritórios espalhados pelo Brasil e mais uma gigantesca operação de e-commerce? Esse foi o desafio que o Grupo Boticário se propôs a vencer em 2021, em meio à pandemia de Covid-19, uma catástrofe que desestruturou cadeias de negócios em todo o mundo.

Impulsionada por uma mudança de estratégia que abrangeu todos os setores da organização, a empresa reorganizou toda sua estrutura de olho na otimização de seus processos, dando origem assim ao movimento “Um Só Grupo”. Em resumo, as unidades de negócio, que antes olhavam cada uma para seus próprios objetivos, deram lugar a uma visão conjunta com metas definidas para todo o Grupo.

A iniciativa demandou grandes transformações e padronizações de métodos de trabalhos, de processos, e de dados – bilhões deles. “Foi um movimento de grande revisão de processos e agrupamentos de temas que faziam sentido estarem juntos, e um deles foi toda a parte de dados,” disse Matheus Garibalde, diretor de dados e produtos de IA do Grupo Boticário.

A partir da criação da diretoria comandada por Philipp Nguyen, diretor executivo de dados e IA, o grupo partiu para a formação de um banco de dados centralizado, em parceria com o Google. O projeto foi codesenvolvido com a Cadastra, Next Gen Company especialista em transformação digital de ponta a ponta, que atua com centros de excelência integrados nas frentes de data, analytics & AI, media services, retail media, CRM e e-commerce. A formação do data lake marcou o início da construção de um complexo ecossistema de dados, que foi fundamental para impulsionar o movimento de transformação digital do grupo.

O Grupo Boticário, a partir de 2021, deu um salto na estruturação dos seus squads. O que começou com sete equipes no primeiro ano, hoje se transformou em um modelo robusto com quase 100 squads com times de dados dentro de Tecnologia – sendo cada um desses grupos de área de negócios diferentes. A Cadastra esteve presente desde o início, sendo uma das primeiras empresas a colaborar com o Grupo Boticário nesse formato de trabalho. “Foi um salto imenso. Não é qualquer empresa que conseguiria nos acompanhar,” disse Nguyen.

As estratégias data centric foram incorporadas em todos os setores, do desenvolvimento de produtos à venda para os consumidores, revendedoras e e-commerce, passando por produção, logística, supply chain, marketing, B2B e dados para colaboradores, entre outras áreas. “Preferimos o termo lake house porque usamos a visão de data lake, mas também a de data warehouse (armazenamento de dados). É uma junção das duas coisas,” disse João Alves, gerente sênior de produto de dados. “É um trabalho que nunca acaba porque o dado é vivo e o contexto em que ele se insere está sempre evoluindo.”

Modelo matriarcal

Para organizar o trabalho dos squads adotou-se um modelo que Garibalde classifica como “federativo”: a estrutura, as informações e os profissionais de dados estão centralizados em uma diretoria, porém a atuação é descentralizada e abrange todos os setores da empresa. O executivo reconhece que esse tipo de modelo matricial gera alguma complexidade de gestão, mas garante que os benefícios são muito maiores que as dificuldades.

Um exemplo da complexidade do trabalho de sua equipe é a consolidação da lista de SKUs (unidades de produtos) de todas as marcas do grupo e dos atributos de cada um deles: foi preciso integrar cerca de 70 tabelas para se chegar a um documento que serve de referência para todas as áreas.

Segundo Garibalde, um ponto importante foi o alinhamento de diversos conceitos em toda a companhia já que a definição de um produto ativo pode variar entre as áreas. Para a fábrica, por exemplo, o produto ativo é aquele que está sendo produzido. Já o comercial, diz ele, considera como produto ativo o que está sendo vendido nas lojas, em estoque, mesmo após sair da linha de produção. “Por isso, a maneira que encontramos de equilibrar liberdade e governança foi construindo um ecossistema de dados que segue um único padrão e também dá um certo nível de autonomia para as pessoas usarem esses dados,” disse Garibalde. “Dessa forma, resolvemos problemas que pareciam simples, mas que descobrimos que são complexos – como reportar os produtos ativos do grupo.”

Vale ressaltar que todos os squads contam com estrutura de engenharia de dados e BI, e mais da metade deles também utiliza inteligência artificial. A tecnologia já está sendo aplicada em diversas frentes, entre elas:

• Operações: para previsão de demanda e no abastecimento de lojas e desenvolvimento de novos produtos.
• Ativação de marca: desde modelos clássicos de LTV, churn, propensão a compra até recomendações de produtos com desconto personalizado no aplicativo do Boticário.
• Financeiro: na concessão de crédito para revendedoras e identificação de possíveis fraudes.
• Produtos inclusivos: para mapear sobreposições e oportunidades no portfólio de produtos, incluindo tendências e demandas do consumidor.
• Varejo: experiência em loja com totens ou códigos QR que dão recomendações de perfumes em tempo real.

“Através de uma colaboração estreita, cocriamos soluções que se alinham perfeitamente com a cultura e as necessidades do Boticário,” disse Jared Andrade, Diretor de Data, Analytics & AI da Cadastra. “Utilizamos nossa expertise em dados, inteligência artificial, data engineering e data analytics para aumentar a eficiência e escalar operações, gerando valor significativo para todas as áreas de negócio do grupo e impulsionando resultados de forma mensurável.”

O desafio, daqui para frente, é dar mais autonomia para as áreas internas usarem os dados, mas com algum grau de controle. Tanto que foi criado um sistema de “self service” e colaboradores de diferentes setores estão sendo capacitados a trabalhar em cima dos dados oficiais.

Parceria estratégica

Nessa jornada de transformação, o objetivo da companhia era usar a tecnologia para gerenciar as operações, apoiar o trabalho das equipes e gerar insights para as áreas de pesquisa e desenvolvimento, marketing e negócios – tudo com base em dados estruturados e consolidados.

Um exemplo é a plataforma Lyra, criada para apoiar a área de Qualidade e P&D. Trata-se de uma ferramenta de inteligência artificial que automatiza os testes de qualidade dos produtos, otimizando verificações e tornando o processo mais eficiente e preciso. A adoção da ferramenta resultou em uma redução de até 62% no tempo de análise de alguns dos testes de qualidade nos produtos.

Parceira do Grupo Boticário desde 2017, a Cadastra participou desde o início da criação do data lake e tem times atuando na maioria dos squads de dados dentro da companhia. “Construímos centenas de projetos com o Grupo Boticário. Estamos comprometidos em oferecer um suporte integral, desde o desenvolvimento estratégico até as operações diárias,” disse Jared.

“A Cadastra sempre entendeu nossos problemas técnicos e de negócios e se adaptou às necessidades que foram aparecendo, contribuindo inclusive na formação de profissionais que hoje trabalham com o nosso time,” disse Garibalde.

Para João Alves, tão importante quanto a tecnologia é ter respaldo para viabilizar o seu uso. “A ferramenta ajuda, mas não resolve os problemas. Nas mãos certas, com pessoal capacitado e com plano de trabalho, aí sim é possível alcançar um bom resultado.”

Imagem: à esquerda, Matheus Garibalde, diretor de dados e produtos de IA do Grupo Boticário, e à direita, Jared Andrade, diretor de data, analytics & AI da Cadastra.

Conteúdo publicado originalmente no Brazil Journal.