Target Canadá: prateleiras vazias, depósitos cheios e um dado que ninguém exigiu que estivesse certo

Fevereiro de 2013. Sede da Target Canadá em Mississauga, nos arredores de Toronto. Faltava um mês para a abertura das primeiras lojas, e o presidente da subsidiária, Tony Fisher, reunia todos os dias a equipe de direção para saber se estavam prontos. Naquela tarde havia cerca de uma dúzia de pessoas na sala. As notícias, segundo a reconstrução que a revista Canadian Business publicou três anos depois, raramente eram boas: era difícil tirar a mercadoria dos centros de distribuição e levá-la às prateleiras, o sistema de frente de caixa falhava, e a tecnologia que governava o estoque era nova e ninguém parecia entender por completo como funcionava [1].

Dois dos presentes manifestaram reservas sobre abrir na data prevista. Nenhum pediu, em voz alta, o adiamento. Um ex-funcionário resumiu assim à revista: «Ninguém queria ser quem dissesse: "Isto é um desastre"» (tradução própria) [1]. Ao fim da reunião, a decisão estava tomada: as lojas abririam no prazo. O mesmo ex-funcionário a julgou depois sem rodeios diante da revista: «Foi o maior erro que poderíamos ter cometido» (tradução própria) [1].

Menos de dois anos depois, em 15 de janeiro de 2015, a Target anunciou que deixava o Canadá. Fecharia as 133 lojas, nas quais trabalhavam cerca de 17.600 pessoas [2].

Esta é a história de como uma das redes mais admiradas da América do Norte teve depósitos cheios e prateleiras vazias ao mesmo tempo. Não é uma história de azar nem de um produto ruim. É, entre outras coisas, a história de um dado: o que descrevia cada artigo, cada caixa e cada remessa, e que foi cadastrado contra o relógio sem que ninguém exigisse que estivesse certo. É para quem dirige o comércio, as operações ou a tecnologia no varejo, e para quem assina a data de um lançamento.

Um esclarecimento antes de começar: a Hábil não participou deste caso. Contamos o caso com o que a Target informou publicamente e com o que a imprensa séria reportou.

O relógio começou a correr em 2011

Em 13 de janeiro de 2011, a Target anunciou que pagaria 1.825 milhões de dólares canadenses pelos contratos de aluguel de até 220 lojas da Zellers, uma rede canadense de descontos. Planejava abrir entre 100 e 150 lojas em 2013 e 2014 [3]. Mais tarde, a meta ficou mais ambiciosa: 124 lojas em um único ano, 2013 [4].

Comprar os contratos de aluguel aumentou a pressão, financeira e operacional, para abrir rápido. A Canadian Business o descreve como um compromisso de abrir o mais rápido possível [1]. Um ex-funcionário o disse com uma frase que resume tudo o que veio depois: «Desde o início, havia um relógio correndo. E esse relógio era absurdo» (tradução própria) [1].

Os prazos foram comprimidos em tudo. Construir um centro de distribuição do zero pode levar alguns anos; a Target ia construir três em menos de dois [1]. E era preciso decidir a peça que conecta tudo: o sistema que permite pedir mercadoria aos fornecedores, processá-la nos depósitos e levá-la às prateleiras.

Um cérebro novo, sem memória

Nos Estados Unidos, a Target operava com sistemas próprios, afinados durante anos. Adaptá-los ao Canadá exigia trabalho: outra moeda, caracteres do francês, outro país. Não havia tempo. A equipe escolheu um sistema de planejamento empresarial (ERP) comercial, da SAP, que a Canadian Business descreve como «o padrão-ouro» do varejo (tradução própria) e como o cérebro do negócio: guarda os dados de cada produto e os entrega aos demais sistemas: ao que prevê a demanda e reabastece, e ao que administra os depósitos [1].

Outras redes canadenses tinham sofrido ao implantar esse tipo de sistema por um problema conhecido: converter os dados do sistema antigo para o novo, um processo em que é fácil errar. A Target acreditou que estava a salvo disso. Segundo a revista, o raciocínio foi este: «Não havia dados a converter, só informação nova a cadastrar» (tradução própria) [1].

Essa frase é o centro da história. A Target não tinha dados antigos para limpar. Tinha de criá-los todos, do zero, para cerca de 75.000 produtos, e cada produto podia ter dezenas de campos: fabricante, modelo, código de barras, dimensões, peso, quantas unidades cabem em uma caixa de embarque [1]. Essa informação se chama dado mestre: a ficha de cada artigo que todos os demais sistemas consultam para decidir o que pedir, onde guardá-lo e quanto cabe em uma prateleira.

O cadastro ficou, em boa parte, a cargo de assistentes de compras jovens, recém-contratados, com poucas semanas de treinamento e pressionados pelo calendário [1]. Os dados vinham dos fornecedores, e no setor as informações que eles enviam têm fama de pouco confiáveis; os assistentes nem sempre tinham experiência para questioná-las [1]. «Nunca se falou de exatidão», lembrou um ex-funcionário. «Tínhamos essas pessoas que contratamos, recém-saídas da escola, pressionadas a fazer essa quantidade insana de cadastro de dados, e ninguém lhes disse que aquilo tinha de estar certo» (tradução própria) [1].

E o sistema, naquele momento, não tinha rede de segurança: não avisava quando um dado cadastrado era inválido [1].

Os 30 %

Em 2012, quando começaram os pedidos para o lançamento, coisas estranhas começaram a acontecer. Produtos do exterior não cabiam nos contêineres como se esperava. Faltavam códigos tarifários. Mercadoria que chegava a um centro de distribuição não podia ser processada para ser enviada a uma loja. Outros artigos não cabiam nas prateleiras [1].

Uma equipe investigou e encontrou a causa. As dimensões estavam em polegadas e não em centímetros, ou na ordem errada: largura por altura por comprimento em vez de comprimento por largura por altura. Às vezes a moeda era a errada. Havia descrições vagas, campos vazios, erros de digitação. «Tudo o que se possa imaginar estava errado», disse um ex-funcionário. «Era um desastre» (tradução própria) [1].

Essa equipe estimou que a informação do sistema estava correta cerca de 30 % das vezes. Nos Estados Unidos, a mesma medida ficava entre 98 % e 99 % [1]. Convém ler o número pelo que é: uma estimativa interna, citada pela revista, não uma auditoria publicada. Ainda assim, descreve o tamanho do problema.

A resposta foi drástica. No outono de 2012, a Target parou toda a divisão de compras durante uma semana para revisar à mão cada dado de cada produto com os fornecedores: um comprador podia ter 1.500 produtos e entre 50 e 80 campos a verificar em cada um. Chamaram-na de «semana de dados». Estendeu-se para duas. Havia ainda dados de teste, cadastrados na montagem do sistema, que continuavam lá e confundiam o sistema [1]. A semana serviu para eliminar os piores erros. Não bastou para atacar a causa: o dado continuava entrando sem uma validação automática que o barrasse.

5 de março de 2013: as portas se abrem

Em 4 de março de 2013, a Target anunciou a abertura de três lojas-piloto em Ontário, em Guelph, Milton e Fergus. Abririam no dia seguinte, às 8 da manhã. O propósito, segundo o comunicado, era «preparar os sistemas, treinar a equipe e determinar a prontidão operacional» (tradução própria) antes de seguir com o restante das 124 lojas planejadas para aquele ano [4]. Pouco depois, segundo a Canadian Business, viriam outras 21 [1].

Houve filas desde cedo. Mas as queixas por prateleiras vazias logo chegaram às redes sociais. «Target em Guelph, por favor, reabasteçam e encham as prateleiras», escreveu uma cliente citada pela revista. «Como eu, ou qualquer pessoa, pode comprar se não sobrou nada para comprar?» (tradução própria) [1]. A empresa disse à imprensa que a demanda a tinha superado. Segundo a reconstrução da revista, a realidade era outra: os problemas de qualidade de dados continuavam travando a cadeia de suprimentos, e não havia tempo para atacar a causa antes de abrir a onda seguinte [1].

O sistema de reabastecimento automático, que calcula quando é preciso encher uma prateleira, precisava das dimensões exatas de cada produto e de cada prateleira. Muitas continuavam erradas. Desde as lojas-piloto, Fisher mandou desligá-lo e reabastecer à mão: funcionários que percorriam os corredores conferindo prateleira por prateleira. Só foi religado mais tarde naquele ano [1].

Enquanto isso, nos depósitos

Aqui a história dá a sua virada mais difícil de acreditar. Enquanto os clientes encontravam prateleiras vazias, os centros de distribuição da Target estavam abarrotados [1].

Havia dois motivos. O primeiro: a Target pediu muito mais do que conseguia vender. O sistema de previsão precisava de anos de histórico de vendas para ser útil, e não o tinha; as compras se basearam em projeções otimistas feitas nos Estados Unidos [1]. «Depois que se assinou para abrir 124 lojas da Zellers, parecia que chegava um ponto em que era preciso supor que as vendas seriam boas», disse um ex-funcionário. «É totalmente ao contrário» (tradução própria) [1].

O segundo motivo é o que importa para este artigo. O sistema do depósito e o sistema central não se entendiam bem, e o dado estava no meio. A revista o explica com um exemplo ilustrativo: alguém no escritório pede 1.000 escovas de dentes e registra que chegarão em 10 caixas de 100. O fornecedor as envia em 4 caixas de 250. Para o sistema do depósito, essa remessa não existia. Não podia ser processada. Era separada no que chamavam de «área de problemas» [1].

Tropeços assim acontecem em qualquer armazém, admite a revista. Na Target Canadá aconteciam com uma frequência alarmante [1]. No outono de 2013, os três centros de distribuição, cerca de quatro milhões de pés quadrados no total, estavam transbordando. Havia carretas esperando a vez para descarregar. A empresa alugou depósitos adicionais às pressas, e a decisão de qual mercadoria mandar para cada um foi improvisada, de modo que depois era difícil encontrá-la. «Era como um enorme buraco negro», disse um ex-funcionário (tradução própria) [1].

Pense no que essa frase significa para um diretor. A mercadoria existia. Estava paga. Estava no país, a poucos quilômetros das lojas que precisavam dela. E ninguém conseguia dizer com certeza onde estava.

O que o escritório via

Há um detalhe que torna a história ainda mais inquietante. Em Mississauga, o sistema de compras dizia com frequência que os produtos estavam em estoque. Depois chegavam as ligações das lojas perguntando por que não os tinham. «Quase não víamos o que o cliente via», lembrou um ex-funcionário. «Olhávamos o papel e achávamos que estávamos bem. Depois íamos à loja e era tipo: "Meu Deus"» (tradução própria) [1].

Em fevereiro de 2014, a Target publicou os resultados do ano anterior. Tinha 124 lojas abertas no Canadá, e o segmento canadense tinha perdido 941 milhões de dólares antes de juros e impostos com vendas de 1.300 milhões. No último trimestre, a margem bruta foi de 4,4 %, o que a empresa atribuiu aos esforços «para liquidar o excesso de estoque» (tradução própria) [5].

Naquele mesmo ano, um pequeno grupo de funcionários descobriu algo que ajudava a explicar por que o escritório via estoques que as lojas não tinham. Dentro do sistema de reabastecimento havia uma função que avisava os centros de distribuição quando uma loja ficava sem um produto. Alguns analistas do escritório, jovens e avaliados pela porcentagem de produtos em estoque, a desativavam de propósito nos seus produtos: com o aviso desligado, o sistema não reportava a falta e os números deles pareciam bons. Duas pessoas que participaram da descoberta admitem que também pode ter havido erro humano, porque o sistema era novo para todos [1]. Quando a nova direção mandou ativar a função por completo, apareceram, pela primeira vez, os verdadeiros níveis de estoque: «lamentavelmente baixos», nas palavras da revista (tradução própria). Depois foi construída uma ferramenta que reportava quando esse aviso era ligado ou desligado, e se havia uma razão legítima [1].

Em 2014 também chegou, finalmente, a validação automática que impedia cadastrar um dado inválido, por exemplo um código de barras com um dígito a menos. Um ex-funcionário que participou dela o disse assim: «Isso aconteceu muito tarde no jogo» (tradução própria) [1].

15 de janeiro de 2015

Na temporada de Natal de 2014, segundo os ex-funcionários, a operação finalmente funcionava melhor: havia um ano de histórico de vendas, os dados estavam mais limpos e os produtos chegavam no prazo com mais frequência [1]. Não bastou.

Em 15 de janeiro de 2015, a Target anunciou que deixaria de operar no Canadá. Naquela mesma manhã, a subsidiária pediu a proteção contra credores (CCAA, sigla em inglês da lei canadense que a regula) perante o Tribunal Superior de Justiça de Ontário [2][6]: uma reestruturação supervisionada pelo tribunal, não uma falência. O CEO da Target, Brian Cornell, explicou a decisão: «não conseguimos encontrar um cenário realista que levasse a Target Canadá à lucratividade antes de, pelo menos, 2021» (tradução própria) [2].

A empresa estimou naquele dia perdas de operações descontinuadas de cerca de 5.400 milhões de dólares antes de impostos no último trimestre de 2014 [2]. No relatório anual, registrou 5.100 milhões de dólares em encargos antes de impostos pela desconsolidação e pela saída; o prejuízo de operações descontinuadas de todo o exercício de 2014, já líquido de impostos, foi de 4.085 milhões de dólares [6]. Ofereceu 70 milhões de dólares canadenses para um fundo fiduciário que garantisse a quase todos os funcionários no Canadá pelo menos 16 semanas de pagamento [2].

Em 1º de abril, a Target Canadá anunciou que a última das 133 lojas fecharia ao público em 12 de abril; os três centros de distribuição e a sede já tinham fechado [7]. O relatório trimestral posterior o confirma: em 2 de maio de 2015, data de fechamento do seu primeiro trimestre fiscal, todas as lojas estavam fechadas [8].

Da reunião de fevereiro de 2013 até o último fechamento passaram-se pouco mais de dois anos.

O que este caso ensina

Seria injusto reduzir a queda da Target Canadá a um único erro. A própria reconstrução da Canadian Business aponta várias causas que se somaram: um calendário de aberturas ambicioso demais, contratos de aluguel que obrigavam a abrir rápido, localizações que nem sempre eram boas, previsões otimistas, preços que não convenceram, uma equipe com pouca experiência diante da maior crise da empresa [1]. A consultoria que liderou a implantação do sistema declarou à revista que a implantação foi bem-sucedida e que uma revisão independente concluiu que a empresa de consultoria não tinha relação com os problemas descritos [1]. Não é o sistema que este artigo julga.

Mas, entre todas essas causas, há uma que se repete em cada cena: ninguém conseguia dizer onde estava uma caixa, nem se um dado era verdadeiro. E essa, sim, é uma lição que qualquer operação de varejo pode aplicar. Cinco ideias.

1. Se ninguém consegue dizer onde está um pedido ou uma caixa, o problema não é o armazém

É a lição central. Os depósitos da Target transbordaram por uma soma de causas: pediu-se demais, as previsões não tinham histórico e, repetidas vezes, a remessa que chegava não correspondia à que o sistema esperava [1]. As escovas existiam; para o sistema, não [1]. Quando a mercadoria está fisicamente lá e o sistema não a reconhece, contratar mais empilhadeiras não resolve nada. O problema é o dado, e o rastro desse dado de ponta a ponta: desde que a ficha do produto é cadastrada até que a caixa chega à prateleira.

2. «Começar do zero» não significa «começar limpo»

A Target acreditou que, sem dados antigos a converter, não teria problemas de dados [1]. Foi o contrário: 75.000 fichas novas, cadastradas às pressas por gente sem experiência, sem uma validação que avisasse do erro [1]. Um dado novo não é um dado correto. Um dado correto é aquele que alguém validou, contra uma fonte, com uma regra.

3. Um painel no verde pode estar mentindo

O escritório via estoques que as lojas não tinham. E uma parte dessa diferença vinha de um interruptor desligado para que os números parecessem bons [1]. A lição não é desconfiar das pessoas; é que um indicador que pode ser desligado sem deixar rastro acaba desligado. O que resolveu o problema não foi uma bronca: foi uma ferramenta que deixava registro de quem ligava ou desligava o aviso, e por quê [1].

4. Os sistemas podem dizer coisas diferentes sobre a mesma caixa

No exemplo da revista, o sistema central esperava 10 caixas e o depósito recebia 4 [1]. Cada um tinha razão dentro do próprio registro, e a caixa ficava na área de problemas. É o mesmo fenômeno que aparece hoje em uma operação omnicanal quando o comércio eletrônico, o estoque e a transportadora têm versões diferentes de um pedido. O que se perde não é a mercadoria: é a conversa entre os sistemas.

5. A data de lançamento também é um dado

Em fevereiro de 2013, dois diretores manifestaram reservas e nenhum pediu o adiamento [1]. Os sinais estavam na sala: a mercadoria não saía dos centros de distribuição, o sistema de frente de caixa falhava e ninguém entendia por completo o sistema de estoque [1]. O que faltava era uma evidência comum, impossível de ignorar, que transformasse um palpite em uma decisão. Um rastro claro não garante que alguém diga «vamos esperar»; mas torna mais difícil calá-lo.

Cinco perguntas para o próximo comitê

1. Se hoje alguém pedir o percurso de um pedido ou de uma caixa, quanto tempo a equipe leva para dizer onde está, com evidência? Cronometre três casos reais.
2. Que porcentagem das nossas fichas de produto está completa e verificada? Se ninguém mediu, o número não é o que se imagina.
3. O que acontece quando dois sistemas não coincidem sobre o mesmo pedido? Alguém fica sabendo na hora, ou isso é descoberto no fechamento?
4. Que indicadores podem ser desligados ou ajustados sem deixar rastro? Quem saberia?
5. O próximo lançamento tem uma condição de dados para abrir, além de uma data?

Se duas ou mais respostas forem «não sei», o risco não está no armazém.

Por onde começar esta semana

Peça à equipe de operações a lista do que hoje está separado como «problema» nos depósitos ou nos sistemas da empresa: recebimentos que não batem, pedidos parados, remessas sem confirmação. Escolha dez casos. Para cada um, anote por que parou: foi a caixa, ou foi o dado que a descrevia? Se a maioria for um dado que não coincidia entre dois sistemas, já se sabe por onde começar, e não é pelo armazém.

Perguntas frequentes

A Target Canadá fracassou só por causa dos dados?

Não. A Canadian Business descreve várias causas combinadas: um calendário muito apertado, a compra de contratos de aluguel que obrigava a abrir rápido, previsões otimistas, localizações irregulares e uma equipe inexperiente diante da crise [1]. A qualidade do dado aparece em quase todas as cenas operacionais, mas não foi a única causa.

A culpa foi do software?

A revista não coloca a questão assim, e a consultoria que liderou a implantação declarou que o seu trabalho foi bem-sucedido e que uma revisão independente não encontrou relação da consultoria com os problemas [1]. O que a reportagem descreve são dados mal cadastrados, sem validação automática, em sistemas novos para a equipe.

O que é um dado mestre e por que importa tanto?

É a ficha de cada artigo: código, dimensões, peso, unidades por caixa, fornecedor [1]. Os sistemas de compras, de previsão, de depósito e de loja a consultam para decidir o que pedir, onde guardar e quanto cabe em uma prateleira. Se a ficha está errada, cada sistema toma uma decisão equivocada com total confiança.

Como as prateleiras podem estar vazias com os depósitos cheios?

Na Target Canadá coincidiram duas coisas: pediu-se demais por causa de previsões otimistas, e a mercadoria que chegava nem sempre coincidia com o que o sistema do depósito esperava, de modo que ficava parada sem poder ser enviada às lojas [1]. Havia estoque; não havia forma confiável de movimentá-lo nem de saber onde estava.

Isso pode acontecer com uma operação mexicana menor?

O tamanho muda a escala, não o mecanismo. Uma operação que dependa de vários sistemas para movimentar um pedido, do comércio eletrônico ao estoque, à transportadora e à nota fiscal, pode ter pedidos e caixas que existem e que nenhum sistema, sozinho, sabe explicar.

O que a Hábil faz: o rastro de cada pedido, entre sistemas

A Hábil trabalha no espaço entre os sistemas de uma operação de varejo: comércio eletrônico, estoque, separação, envio e faturamento. Não cadastra nem limpa o catálogo mestre da empresa; o que faz é mostrar em que etapa um dado que não bate travou um pedido. A proposta está descrita em Rastreabilidade de pedidos para o varejo: digitar o número de um pedido e ver em uma única folha tudo o que aconteceu com ele, o que foi enviado a cada sistema conectado e o que cada um respondeu, o que falta e de quem depende que avance. Quando um sistema não respondeu ou respondeu algo que não bate, isso aparece marcado, em vez de ficar em uma «área de problemas» que ninguém olha. Conecta-se aos sistemas que a empresa já tem, sem substituí-los, e além disso vigia de forma contínua: quando um pedido trava ou uma etapa falha em silêncio, avisa quem é responsável. O escopo, os sistemas que se conectam e os controles são revisados com o caso da empresa.

Para aprofundar por que o rastro se perde entre sistemas e o que uma direção deve exigir, leia «O pedido não se perde, perde-se o rastro». E, se os problemas vão além de um pedido, a página Software para varejo omnicanal descreve como os abordamos.

Peça a primeira conversa, sem custo. Ela pode começar com um pedido: escolha um que tenha custado uma semana de e-mails e revisamos juntos onde o rastro se perde na operação da empresa. Escreva-nos pelo WhatsApp; para proteger os clientes da empresa, não compartilhe por esse meio números de pedido nem dados pessoais.

As citações foram traduzidas do inglês. As de ex-funcionários são textuais da reportagem da* Canadian Business, *que protegeu o anonimato deles. Os valores em dólares são dos Estados Unidos, salvo quando se indica «canadenses».