Quando fraldas encontram cervejas: o elo inesperado entre varejo e Inteligência Artificial

Você já leu “Como Cerveja e Fralda Viraram Ouro em uma Grande Rede de Supermercados”, de autoria de Élcio Santos, CEO da AlwaysOn? Pois bem, o texto traz uma narrativa emblemática para ilustrar o poder da mineração de dados (data mining) em ambientes corporativos.

Imagem do banco de dados do Wix

A história gira em torno da suposta descoberta, por uma grande rede de supermercados norte-americana (Walmart ou Target, conforme diferentes versões), de que homens que compravam fraldas também adquiririam cervejas, especialmente às vésperas de finais de semana. Essa correlação, segundo o relato, teria motivado a reorganização das gôndolas, colocando os produtos lado a lado e, com isso, alavancando as vendas de ambos.

Embora não haja comprovação da veracidade dessa anedota, visto que o próprio autor sugere tratar-se de um “experimento mental” (tal como o Gato de Schrödinger, na física quântica), o caso se consolidou como uma metáfora poderosa sobre o impacto da análise de dados no varejo (Santos, 2021).

Data Mining, ou mineração de dados, é definido como o processo de descoberta de informações relevantes a partir de grandes volumes de dados, muitas vezes invisíveis aos métodos tradicionais de análise (Han; Kamber; Pei, 2011). Trata-se de uma prática ancorada em algoritmos estatísticos e de aprendizado de máquina para encontrar padrões complexos, prever comportamentos e otimizar decisões empresariais.

A mineração de dados, segundo Cardoso (2019), é o processo de extrair padrões relevantes em grandes volumes de dados, utilizando técnicas como regras de associação (association rules). No exemplo das fraldas e cervejas, buscou-se identificar produtos comprados simultaneamente com frequência estatística altamente significativa.

A aplicação prática da descoberta – reposicionar fraldas e cervejas nas gôndolas – resultou em aumento estimado de 30% nas vendas conjuntas, embora a implementação da estratégia seja, em alguns casos, mais simbólica do que sistemática (Duarte, 2023; Cardoso, 2019; Santos, 2021). Isso sugere que a interação entre dados e comportamento humano deve ser interpretada com cautela.

Esse exemplo folclórico ilustra como técnicas de IA, especialmente aprendizado de padrões, podem transformar decisões nas empresas. Porém, segundo Swoyer (2016), é essencial distinguir entre correlação e causalidade: muitas descobertas simplesmente refletem tendências já disseminadas pelos próprios algoritmos ou comportamentos de mercado (Duarte, 2023).

Embora o caso das fraldas e cervejas possua um caráter quase mitológico, ele é utilizado como estratégia pedagógica para expor os benefícios do uso inteligente de dados em ambientes de negócios, destacando seu potencial de impacto em cenários reais.

REFERÊNCIAS

BONATTO, Diego. A new classification system of beer categories based on market basket analysis. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2505.17039. Acesso em: 06 jul. 2025.

CARDOSO, Matheus. Desmistificando o Data Mining para obter os melhores resultados. Disponível em: https://pt.linkedin.com/pulse/desmistificando-o-data-mining-para-obter-os-melhores-matheus-cardoso. Acesso em: 06 jul. 2025.

DUARTE, Robson. Cervejas e Fraldas: A correlação impossível. Disponível em: https://sigmoidal.ai/cervejas-e-fraldas-a-correlacao-impossivel. Acesso em: 06 jul. 2025.

HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques. 3. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2011.

SANTOS, Élcio. Data Mining: é possível transformar fraldas e cerveja em uma mina de ouro?. Disponível em: https://portal.clientesa.com.br/data-mining-e-possivel-transformar-fraldas-e-cerveja-em-uma-mina-de-ouro/. Acesso em: 06 jul. 2025.

SANTOS, Élcio. Como cerveja e fralda viraram ouro em uma grande rede de supermercados. ABEMD – Associação Brasileira de Marketing de Dados, 2021. Disponível em: https://abemd.org.br/noticia/como-cerveja-e-fralda-viraram-ouro-em-uma-grande-rede-de-supermercados/. Acesso em: 06 jul. 2025.

SHINDE, Abhishek. Beers next to Diapers? Hidden Association Rules uncovered by MBA. Disponível em: https://ai.gopubby.com/beers-next-to-diapers-hidden-association-rules-uncovered-by-mba-b101d5f2b8fa. Acesso em: 06 jul. 2025.

SILVEIRA JÚNIOR, Rivadávia Rosa; RODRIGUEZ, Daniela Lessa. Mineração de dados: um olhar instigante sobre os padrões invisíveis no setor público. Revista do Serviço Público, Brasília, v. 73, n. 2, p. 231–254, 2022. Disponível em: https://revista.enap.gov.br/index.php/RSP/article/view/5446. Acesso em: 06 jul. 2025.

SWOYER, Stephen. Beer and diapers: the impossible correlation. Disponível em: https://tdwi.org/articles/2016/11/15/beer-and-diapers-impossible-correlation.aspx. Acesso em: 06 jul. 2025.