Black Friday na NACEX mostra como IA, pontos de conveniência e previsão de procura já são cruciais para a logística portuguesa e para gerir picos de e‑commerce.
Black Friday na NACEX: o que revela sobre a nova logística portuguesa
Um aumento previsto de 25% na atividade numa só campanha diz muito sobre o estado da logística em Portugal. Foi isso que a NACEX antecipou para a Black Friday deste ano, com um crescimento 10% acima da mesma campanha de 2024. Números destes não se gerem com “bons instintos” e planilhas; exigem dados, automação e, cada vez mais, inteligência artificial aplicada à cadeia de valor.
Este artigo integra a série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor” e usa o caso da NACEX como ponto de partida: como é que um operador expresso se prepara para um pico tão intenso? Que papel têm os pontos de conveniência, a previsão de procura e a otimização de rotas? E, sobretudo, o que é que isto significa para outros operadores, retalhistas e e‑commerce em Portugal.
Vamos pegar nos factos da notícia e transformá‑los em lições práticas sobre IA, logística de pico e modelos sustentáveis de distribuição.
1. Picos como a Black Friday já não são “exceção” – são o novo normal
A Black Friday e o período até ao Natal transformaram‑se num segundo “ano” comprimido em poucas semanas. No caso da NACEX, o reforço para 2025 inclui:
- Aumento da equipa em 30%
- Reforço da frota com 90 novos veículos
- Criação de 60 rotas estruturais adicionais
- Reforço de 26% nos recursos dos centros de distribuição
Isto mostra duas coisas:
- O volume de e‑commerce continua a crescer de forma consistente em Portugal e Espanha.
- Quem não tiver uma operação preparada para escalar de forma inteligente vai falhar prazos, acumular reclamações e perder contratos.
Aqui entra o tema da nossa série: a IA na logística não é luxo, é condição para sobreviver em peak season. Sem previsão de volumes, simulação de cenários e otimização de capacidade, reforçar 30% de equipa pode ser pouco num ponto… e desperdício noutro.
2. Como a IA pode melhorar decisões de reforço operacional
A NACEX responde ao pico com mais pessoas, mais veículos e mais rotas. Faz sentido. Mas o verdadeiro salto de eficiência acontece quando estas decisões deixam de ser apenas reativas e passam a ser data‑driven e suportadas por modelos de IA.
2.1. Previsão de procura com maior granularidade
O objetivo já não é “saber que vai crescer 25%”. É saber onde, quando e em que tipologia de serviço esse crescimento se concentra. Modelos de forecasting baseados em IA conseguem:
- Antecipar volumes por CP7 / zona logística e por dia
- Diferenciar tipos de envio: B2B, B2C, e‑commerce, recolhas em ponto, devoluções
- Incorporar variáveis externas: campanhas dos clientes, metereologia, feriados locais, histórico de reclamações
Com isso, o reforço de 90 veículos pode ser distribuído de forma cirúrgica, em vez de uniforme. E é aqui que a IA paga a sua própria fatura: menos ociosidade, menos falhas de capacidade local.
2.2. Otimização de rotas em tempo real
A NACEX vai criar 60 rotas estruturais adicionais. A forma tradicional seria desenhar essas rotas uma vez e mantê‑las estáticas durante a campanha. Com IA e algoritmos de otimização de rotas, dá para ir mais longe:
- Ajustar rotas diariamente consoante volumes reais
- Reatribuir paragens entre rotas para equilibrar carga
- Integrar restrições de janelas horárias, capacidade do veículo e trânsito
O resultado é simples: mais encomendas entregues por veículo, menos quilómetros vazios, menos horas extra. Para operadores que trabalham com margens apertadas, esta diferença é crítica.
3. NACEX.shop: pontos de conveniência como “IA embutida” na rede
Um dos dados mais interessantes do caso NACEX é a sua rede de pontos de conveniência NACEX.shop, com mais de 4.000 locais em Portugal e Espanha. Em 2025, a empresa:
- Duplicou os envios através desta rede
- Viu as entregas via pontos atingirem 13% do e‑commerce
- Teve um aumento de 91,27% nos envios com opção de recolha
- Triplicou o volume de devoluções
- Para a campanha, prevê +80% de envios geridos via NACEX.shop face à média anual
O próprio diretor‑geral, Manuel Orihuela, é claro: durante campanhas com volumes muito elevados, os pontos de conveniência são “a única forma sustentável” de atender o cliente particular.
Na prática, estes pontos funcionam como um mecanismo físico de otimização, que a IA consegue potenciar ainda mais.
3.1. Por que os pontos de conveniência são tão eficientes
Do lado operacional, os pontos de recolha reduzem:
- Tentativas falhadas de entrega em casa
- Percursos porta‑a‑porta em zonas residenciais dispersas
- Tempo de descarga por envio (entrega em massa num único ponto)
Do lado do cliente, oferecem:
- Flexibilidade de horário (muitas vezes com horários alargados)
- Menos ansiedade com “ficar em casa à espera da transportadora”
- Alternativas mais sustentáveis, cada vez mais valorizadas
Quando a IA entra na equação, estes pontos deixam de ser apenas “mais um canal” e passam a ser nós estratégicos de uma rede otimizada.
3.2. Como a IA torna a rede de pontos ainda mais poderosa
Algumas aplicações práticas para operadores em Portugal:
- Recomendação automática de ponto de recolha na checkout page, com base em histórico do cliente, mobilidade e padrões locais
- Dimensionamento dinâmico de capacidade: prever que pontos vão esgotar capacidade de armazenagem e antecipar reforços ou desvio de volumes
- Orquestração de devoluções: usar IA para escolher o ponto ideal para devolução, reduzindo quilómetros e prazos de recolha
A frase de Orihuela sobre ser a forma sustentável de servir o cliente não é só marketing. Do ponto de vista da cadeia de valor, cada envio convertido de entrega domiciliária para ponto de conveniência reduz custo, emissões e risco de falha.
4. IA na gestão de devoluções: o “lado escondido” da Black Friday
As devoluções triplicaram na rede NACEX.shop. Isto é tudo menos surpreendente: campanhas como Black Friday geram compras por impulso e muita troca de tamanhos, cores, modelos.
Quem olha só para a ida do envio e ignora a devolução está a ver apenas metade da equação. Para que a logística portuguesa se torne realmente eficiente, é preciso encarar a logística inversa como um processo core, altamente otimizado e suportado por IA.
4.1. Onde a IA pode fazer diferença na logística inversa
Algumas frentes claras:
- Previsão de taxa de devolução por SKU: antecipar volumes de retorno e reservar capacidade em plataformas e linhas de triagem
- Classificação automática (via visão computacional) do estado do produto devolvido, para acelerar reintrodução em stock ou reciclagem
- Roteamento inteligente de devoluções: enviar o artigo devolvido não para o armazém “de origem”, mas para o centro onde há maior probabilidade de revenda rápida
Num contexto em que as devoluções já triplicaram e devem continuar a crescer, quem conseguir estruturar esta parte com IA vai reduzir drasticamente:
- Custos de transporte
- Tempo de reposição em stock
- Rupturas artificiais causadas por stock “preso em trânsito”
5. Lições para operadores e retalhistas portugueses
O caso da NACEX é um bom espelho do que está a acontecer em toda a logística portuguesa. A boa notícia? Há um conjunto de passos concretos que qualquer operador ou retalhista pode seguir, mesmo sem ter a dimensão ibérica da NACEX.
5.1. Começar pela previsão e planeamento
Antes de pensar em robôs ou grandes investimentos, faz sentido atacar dois pilares:
- Modelos simples de previsão de procura com base em dados históricos, campanhas planeadas e sazonalidade.
- Simulação de cenários de pico, testando diferentes níveis de reforço de frota, turnos e capacidade de armazém.
Hoje, existem soluções de IA sob a forma de SaaS que permitem fazer isto com investimento controlado. O ganho está em chegar aos próximos picos (Black Friday, Natal, saldos) com um plano suportado em dados, não em “pressentimentos”.
5.2. Hibridar domicílio com pontos de conveniência e lockers
A experiência NACEX.shop mostra o caminho: misturar modelos é mais robusto do que apostar tudo na entrega em casa.
Sugestão prática para operadores e retalhistas:
- Mapear zonas com maior taxa de falha na entrega domiciliária
- Criar parcerias com pontos de conveniência e lockers nessas zonas
- Usar IA para propor essas alternativas durante o checkout, destacando vantagens de prazo e sustentabilidade
5.3. Medir o que realmente interessa
A maior armadilha é medir apenas KPIs clássicos (prazo médio de entrega, % de entregas no dia seguinte) e ignorar outros indicadores que Black Friday expõe:
- Custo por entrega bem‑sucedida, incluindo tentativas falhadas
- Tempo médio de resolução de devoluções
- Emissões de CO₂ por envio, por canal (domicílio vs ponto)
Com IA e dados bem estruturados, estes indicadores passam a estar disponíveis quase em tempo real, o que permite corrigir a operação ainda durante a campanha, e não só no “pós‑mortem” de janeiro.
6. Próximo passo: da Black Friday à operação do dia a dia
A Black Friday é um stress test perfeito para qualquer operador logístico. Se a tua operação aguenta um pico de +25% de atividade em poucas semanas, com aumentos de 80% em envios via pontos e devoluções a triplicar, estás claramente num patamar avançado.
Mas o verdadeiro salto vem quando toda esta inteligência – previsões, otimização de rotas, orquestração de pontos, gestão de devoluções – deixa de ser algo “especial de campanha” e passa a fazer parte da rotina.
Na série “IA na Logística Portuguesa: Eficiência na Cadeia de Valor”, a mensagem é muito clara:
Quem começar agora a estruturar dados, testar modelos simples de IA e desenhar redes mais híbridas (domicílio + pontos + lockers) vai estar dois passos à frente quando chegar a próxima peak season.
Se a Black Friday deste ano já foi desafiante, olha para os números da NACEX como um aviso e uma oportunidade. O momento certo para preparar a próxima campanha não é em novembro de 2026. É agora.
Se a tua empresa está a planear reforços operacionais para o próximo pico de encomendas, começa por uma pergunta direta: onde é que a IA pode ajudar‑te já este trimestre – na previsão, nas rotas ou nas devoluções? A resposta a esta pergunta vale muito mais do que qualquer desconto de Black Friday.