Gestão de estoque de moda: o que o estoque parado revela

A gestão de estoque eficiente na moda não termina no depósito, na verdade ela começa na página de produtos em liquidação. 

Praticamente todo varejista de moda online tem uma seção do site dedicada ao estoque não vendido. Geralmente essa é a seção dedicada a peças que nunca venderam, roupas que voltaram como devolução e itens que simplesmente ficaram parados por excesso de compra ou produção. 

Por isso, a maioria das equipes trata essa página como uma perda a ser baixada e esquecida. Mas para quem leva a sério a gestão de estoque, esse estoque parado é um dos conjuntos de dados mais ricos que uma marca de moda possui e a maioria nunca lê.

Gestão de estoque vai muito além de aplicar descontos 

Os números do setor reforçam essa afirmação. Entre 20% e 30% do estoque da indústria da moda permanece sem venda a cada coleção, sendo posteriormente liquidado, vendido com grandes descontos ou até mesmo descartado. 

Até mesmo uma marca do porte da Nike sentiu esse impacto. Em 2024, uma estratégia agressiva de descontos para reduzir o excesso de estoque diminuiu a margem bruta em 190 pontos-base e contribuiu para uma queda de 44% no lucro líquido. 

Esses resultados mostram uma parcela significativa de cada coleção deixa de convencer exatamente o público para o qual foi desenvolvida. Diante desse cenário, o comportamento mais comum é tratar todas essas peças da mesma forma: aplicar descontos, liquidar o estoque e seguir para a próxima coleção. 

Entretanto, nem todos os produtos permaneceram parados por um mesmo motivo. Quando todos esses casos são analisados em conjunto, nenhum aprendizado é obtido, devendo ser compreendidos individualmente. Dessa forma a empresa terá um verdadeiro guia para aprimorar a próxima coleção.

Problemas que podem ser identificados em um estoque de moda parado

Quando um produto apresenta desempenho abaixo do esperado, normalmente existem quatro causas diferentes escondidas por trás desse mesmo resultado. Além disso, cada uma delas aponta para uma solução completamente distinta. 

A seguir, estão os quatro motivos mais comuns que explicam um baixo desempenho nas vendas.

O produto não correspondia ao estilo que os consumidores procuravam

Em alguns casos, o problema está simplesmente no próprio produto. O estilo, a modelagem ou a tendência escolhida não estavam alinhados ao gosto do público da marca. Nessa situação, não importa se a marca definiu um preço competitivo ou produziu boas fotos para o produto. Se os consumidores não têm interesse naquela peça, as vendas dificilmente acontecerão.

Por exemplo, imagine uma marca que tradicionalmente vende roupas neutras e minimalistas, mas decide lançar uma coleção com estampas muito chamativas. Ainda que a campanha seja excelente, a taxa de sell-through provavelmente será baixa, pois o produto não corresponde às preferências já demonstradas pelo seu público.

Os dados costumam revelar esse comportamento de forma bastante clara. Geralmente, observa-se uma baixa taxa de adição ao carrinho, poucas visualizações recorrentes do produto e pouca evolução nas vendas mesmo após a aplicação de descontos. Isso indica que a resistência está relacionada ao próprio produto e não ao preço.

A modelagem não correspondia ao biotipo dos consumidores

Em outros casos, o problema está diretamente relacionado ao caimento da peça e à sua modelagem.

Nessa situação, a modelagem ou a tabela de medidas utilizada pela marca não representa adequadamente os biotipos das pessoas que realmente compram seus produtos. Como consequência, a peça pode parecer adequada na página do produto, mas vestir de forma insatisfatória quando utilizada pela maioria dos clientes.

Essa situação é diferente de uma reclamação genérica sobre caimento, pois normalmente ela apresenta um padrão bastante específico. 

Um vestido cuja modelagem seja mais estreita na região dos quadris do que o padrão habitual, por exemplo, tende a concentrar devoluções em apenas um ou dois tamanhos específicos, em vez de distribuí-las de maneira uniforme entre toda a grade.

Essa concentração representa um sinal importante. Ela indica que o problema está na modelagem da peça e não na indecisão do consumidor durante a compra.

A tabela de medidas não levou os consumidores ao tamanho correto

Esse terceiro problema aparece nos dados de devoluções e trocas muito antes de chegar aos relatórios de perdas financeiras.

Produtos com altas taxas de troca geram custos significativos. Cada troca representa novas despesas com transporte, reabastecimento do estoque e processamento do pedido. 

Além disso, esse comportamento revela um fator importante: o consumidor queria o produto, mas a marca não conseguiu oferecer uma forma confiável de ajudá-lo a escolher o tamanho correto na primeira compra.

Imagine, por exemplo, um modelo de tênis que constantemente leva os consumidores a comprar meio número acima do habitual. À primeira vista, ele pode aparecer como um dos produtos mais vendidos nos relatórios comerciais. Entretanto, nos bastidores, cada troca reduz a margem de lucro da operação, tornando esse aparente sucesso muito mais caro do que parece.

O preço ou o estilo não correspondiam às expectativas do consumidor 

Por fim, alguns produtos simplesmente permanecem parados no estoque por esses dois motivos:

• Preços estão acima do valor que os consumidores estão dispostos a pagar por aquela categoria 
• Ou porque se distanciam demais das modelagens, silhuetas e tecidos nos quais esse público já confia. 

Por exemplo, uma peça com posicionamento premium lançada para um segmento acostumado a comprar produtos de faixa intermediária. Essa é uma peça que dificilmente terá boa saída, independentemente da precisão do caimento ou da qualidade do styling. 

Isso acontece porque a resistência do consumidor surge antes mesmo de ele avaliar a tabela de medidas, o caimento da peça ou sua apresentação na página do produto. 

Por que essa distinção é importante?

Porque cada um desses problemas exige uma solução diferente:

• Um problema relacionado ao estilo da peça exige melhorias na estratégia de merchandising e na produção de conteúdo.
• Já um problema de modelagem requer ajustes na modelagem da peça, na grade de tamanhos e na experiência relacionada ao caimento.

Quando todas essas situações são resumidas simplesmente como “o produto não vendeu”, a coleção seguinte acaba repetindo exatamente os mesmos erros, apenas em novas cores ou versões do produto.

Resolva problemas de tamanho e trocas com um provador virtual

Uma gestão de estoque eficiente deve começar pela análise dos dados de devoluções e trocas, pois eles representam o sinal mais direto sobre os problemas enfrentados pelos consumidores.

Questões relacionadas ao tamanho e ao caimento são responsáveis por até 70% de todas as devoluções de roupas. Além disso, quando essas peças retornam ao estoque, muitas acabam sendo revendidas apenas com grandes descontos ou, em alguns casos, nunca voltam a ser comercializadas.

Além disso, muitas devoluções nem sequer acontecem porque o consumidor ficou indeciso. Na verdade, elas são consequência do chamado size bracketing, prática em que o cliente compra dois ou três tamanhos da mesma peça com a intenção de devolver aqueles que não servirem pois não confiam na tabela de medidas. 

Por isso, cada pedido realizado com múltiplos tamanhos transmite uma mensagem bastante clara para a marca: o consumidor precisa de mais confiança antes de concluir a compra.

A solução para esse desafio está na adoção de um provador virtual.

Como um provador virtual auxilia nesse processo

Quando uma peça possui um caimento realmente diferente daquele ao qual os consumidores estão acostumados, uma simples tabela de medidas dificilmente consegue transmitir essas diferenças.

Nesse cenário, ferramentas de recomendação de tamanho e tecnologias de virtual try-on permitem mostrar ao consumidor como uma peça específica tende a vestir em seu próprio corpo antes da compra. Essa experiência é muito mais confiável do que simplesmente consultar uma tabela de medidas e tentar adivinhar qual tamanho escolher.

Do ponto de vista da gestão de estoque, os benefícios aparecem em duas frentes:

• Garantindo que o consumidor conheça seu tamanho ideal e compreenda melhor o caimento das peças antes de finalizar o pedido. Isso ajudará a marca reduzir significativamente as devoluções e trocas causadas pela escolha incorreta do tamanho.
• Gerando confiança na hora da compra, pois consumidores que antes desistiriam da compra por insegurança passam a concluir o pedido, aumentando a taxa de conversão.

Como resultado, a taxa de sell-through cresce, menos produtos retornam ao estoque e uma quantidade menor de peças precisa ser liquidada ao final da coleção.

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Por que os consumidores abandonam o carrinho por causa do tamanho?

Porque a incerteza também gera custos para eles. Escolher o tamanho errado significa enfrentar todo o processo de devolução, esperar mais tempo para receber o produto correto e lidar com o trabalho de enviar a peça de volta.

Diante desse risco, muitos consumidores simplesmente desistem da compra.

Esse comportamento nem sempre aparece nos relatórios de devoluções. Na realidade, ele se manifesta como uma venda perdida que, à primeira vista, pode parecer apenas falta de interesse pelo produto, quando o verdadeiro problema era a insegurança na escolha do tamanho.

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Resolva a rejeição com ferramentas de recomendação e combinação de looks 

Em alguns casos, a modelagem da peça está correta e os dados relacionados ao caimento não indicam qualquer problema. Ainda assim, os consumidores não conseguem visualizar como incorporar aquele produto ao próprio estilo ou combiná-lo com outras peças do guarda-roupa.

Nesse cenário, o desafio está no styling. Mesmo que o caimento seja perfeito, um produto que o consumidor não consegue imaginar usando dificilmente será convertido em venda. 

Portanto, enquanto o caimento ajuda a escolher o tamanho ideal, o styling permite visualizar como a peça pode fazer parte do seu estilo. E é por faltar um desses elementos que muitos produtos apresentam baixo desempenho, gerando 2 problemas específicos que exigem estratégias diferentes para resolvê-los.

O primeiro problema é do styling, onde o consumidor gosta da peça mas não consegue imaginar como utilizá-la no dia a dia. Isso ocorre quando um produto é apresentado isoladamente, fotografado em fundo neutro ou exibido apenas em um modelo genérico, exigindo imaginação do consumidor para visualizar toda a composição do look. 

Por isso, a solução é apresentar a peça integrada a looks completos.

O segundo problema está relacionado à segmentação do público. Nesse caso, o produto é adequado, mas está sendo apresentado para as pessoas erradas. 

Por isso, recomendações personalizadas baseadas no histórico de navegação, nas compras anteriores e no comportamento de cada consumidor aumentam as chances de conversão. Assim, um produto que parecia ter baixo desempenho pode apresentar excelentes resultados quando passa a ser exibido para o público para o qual foi realmente desenvolvido.

Leia também: Como funciona a recomendação de produto no e-commerce de moda

Recomendações Baseadas em Dados

O conjunto de soluções Fashion Hub, da Sizebay, foi desenvolvido justamente para resolver esses dois desafios, garantindo que o styling não seja um dos fatores responsáveis pelo estoque parado.

O Fashion Looks apresenta combinações completas de roupas personalizadas de acordo com o estilo de cada consumidor. Dessa maneira, fica muito mais fácil visualizar como a peça que está sendo analisada pode fazer parte do guarda-roupa e combinar com outros produtos disponíveis na loja.

Já o Fashion Hint garante que cada consumidor visualize os produtos mais relevantes para seu perfil.

A ferramenta recomenda peças visualmente semelhantes e produtos complementares com base nas preferências individuais de cada usuário, tornando a experiência de compra muito mais personalizada e aumentando as chances de conversão.

Resolva problemas de preço e posicionamento transformando dados em planejamento

Preço e posicionamento são diferentes dos outros fatores porque não existe nenhuma alteração na página do produto capaz de resolver esse tipo de problema.

Independentemente da qualidade das fotos, do styling ou da precisão das recomendações de tamanho, um produto cujo preço esteja acima do valor que o consumidor considera adequado dificilmente será vendido. O mesmo acontece quando a peça se distancia demais do estilo que aquele público costuma comprar.

Nessas situações, a resistência do consumidor acontece antes mesmo de ele consultar a tabela de medidas ou visualizar combinações de looks.

Embora isso possa parecer um problema, na realidade trata-se de uma informação extremamente valiosa.

Esse comportamento demonstra que o desafio está relacionado ao sortimento da coleção, e não à experiência de compra.

Uma peça que só começa a vender depois de receber grandes descontos indica que seu preço original estava acima da disposição de pagamento daquele público.

Da mesma forma, quando um produto continua sem vender mesmo após descontos significativos, sinaliza que houve um desalinhamento entre a coleção e as expectativas do consumidor. Entretanto, lembre-se de eliminar a possibilidade de problemas relacionados ao caimento ou à devolução. 

Em ambos os casos, a solução não está na página do produto.

Esses dados devem orientar o planejamento da próxima coleção, permitindo definir preços mais próximos daquilo que os consumidores demonstraram estar dispostos a pagar, além de desenvolver produtos alinhados às preferências que eles já apresentaram em compras anteriores.

Interpretando os Dados na Origem

Quando falamos sobre gestão de estoque no e-commerce de moda, o verdadeiro valor de separar esses quatro tipos de falhas está na capacidade de transformar dados de liquidação em dados estratégicos para o planejamento futuro.

Uma peça que permaneceu sem vender por causa do preço revela algo importante para a equipe de merchandising. Isso é dado para entender qual é o limite de investimento que aquele público está disposto a fazer.

Da mesma forma, um produto que gerou um volume elevado de trocas fornece informações extremamente valiosas para a equipe responsável por modelagem e desenvolvimento. Nesse caso, os dados indicam exatamente quais padrões de modelagem, medidas ou ajustes precisam ser revisados antes que a peça volte a ser produzida.

Por outro lado, quando um produto apresenta baixo engajamento, a mensagem é diferente. Nessa situação, os dados podem indicar que o produto em si é adequado, mas que não foi apresentado de forma suficientemente convincente para gerar a venda.

Consequentemente, essa informação permite que a equipe de conteúdo identifique oportunidades para melhorar a apresentação visual, o styling ou a comunicação utilizada na página do produto.

Além disso, os benefícios não se limitam apenas à redução de estoque parado. Menos devoluções e trocas significam uma operação mais eficiente e margens de lucro mais saudáveis. 

Ao mesmo tempo, melhores experiências de styling e mecanismos de recomendação mais precisos aumentam a conversão de produtos que já eram adequados, mas que não estavam sendo apresentados da maneira correta.

Por isso, uma estratégia de gestão de estoque eficiente exige interpretação dos sinais deixados pelos consumidores ao longo de toda a jornada de compra.

Se você está procurando outras maneiras de melhorar sua gestão de estoque, também recomendamos a leitura do nosso guia de moda para e-commerce: estratégias de cross-selling e upselling.