Esse é o olhar dos investidores em relação ao mercado de Retail (varejo), especialmente neste cenário global e complexo, em que os investimentos devem ser mais cirúrgicos. Com a brusca desaceleração em investimento de risco de 2022, e com as previsões que indicam que este cenário permanecerá em 2023, os investidores de *Venture Capital* permanecerão cirúrgicos e focados em investir em empresas com forte economia unitária e margens de contribuição ou lucro saudáveis — especialmente no ecossistema de varejo e comércio eletrônico.

Pensar na ferramenta mais poderosa para os varejistas e marcas do e-commerce trará cortes de custos através da tecnologia. E é com esse olhar que os investidores de risco estão otimistas: o futuro/presente tecnológico. Isso porque as tecnologias poderão gerar receita e reduzir custos para as empresas.

Você sabe onde a tecnologia pode ajudar? Veja esses três exemplos das empresas presentes na NRF 2023:

1️⃣- RH e desafios trabalhistas

A mão de obra é um dos maiores problemas para o varejista. Ela é cara. Um exemplo citado na NRF 2023 foi a empresa Shiftsmart, que combinou sua rede de 2 milhões de trabalhadores (e em crescimento) com empregos no nível de turno para empregadores em vários setores e casos de uso. Ela lida com o treinamento, gerenciamento e pagamento desses trabalhadores, o que reduz o tempo e os custos dos empregadores e tem sido um divisor de águas para clientes como Circle K, Levi Strauss & Co., Subway e RealReal.

2️⃣- Previsão da demanda do consumidor

Dados da feira mostram que os varejistas estão atualmente com um estoque recorde de US$ 732 bilhões em excesso, e precisam vendê-los. Definir as necessidades de capital de giro é especialmente importante, e empresas como a Syrup Tech, que oferece software preditivo baseado em IA para decisões de estoque, estão ajudando os varejistas a fazer isso.

3️⃣- Leitura dos dados

Varejistas e marcas precisam centralizar e controlar informações demográficas verdadeiras, taxas de repetição e valor de vida preditivo da base de consumidores de uma marca. Por isso, diversas empresas estão aderindo ao aprendizado de máquina para ajudar a compreender melhor seus clientes, o que leva a taxas de conversão mais altas, valor de vida útil mais longo e a capacidade de entender melhor a atribuição.