ACESSO RÁPIDO:
ACESSO RÁPIDO:
Os supermercados estão correndo para alavancar uma das armas mais importantes na batalha para manter os consumidores: dados.
De acordo com a Harvard Business Review, empresas que tomam decisões baseadas em dados têm maior chance de sucesso. No entanto, entre todos os setores, somente 5% das empresas de varejo se qualificam como orientadas por dados.
A análise de dados no varejo pode ajudar as empresas a ficarem à frente das tendências dos consumidores, aplicando a análise de clientes no varejo para descobrir, interpretar e agir com informações significativas, incluindo padrões de compradores online e físicos.
85% dos supermercadistas consideram desenvolver novas formas de aumentar as vendas como uma prioridade para o próximo ano.
O setor varejista é muito competitivo, fazendo com que as tomadas de decisões tradicionais, como histórico de vendas e intuição, não sejam suficientes.
Hoje, os grandes varejistas contam com dados atualizados, métricas e fatos sólidos para apoiar suas decisões de negócios.
Para melhorar o desempenho operacional em todos os canais, a análise de dados de varejo pode ajudar varejistas e fornecedores a monitorar a demanda no nível da loja em tempo real, assim, você garante que os itens mais vendidos permaneçam em estoque.
A visibilidade do desempenho promocional pode ajudá-lo a adaptar suas táticas de marketing, previsão e reposição e identificar tendências sazonais, itens populares e oportunidades de venda para aumentar sua receita.
Um exemplo de aplicação de análise de dados no varejo é no controle de estoque. Já existem diversas ferramentas, que por meio da análise de dados, consegue identificar potenciais rupturas que estão ocorrendo na loja, propor a quantidade de compra ideal baseada no estoque atual e demanda esperada. Esses são dois exemplos simples.
É simples, os dados ajudam sua empresa a entender melhor a demanda dos seus clientes. A análise dos dados torna as compras mais relevantes, personalizadas e convenientes, o que aumenta a lealdade do seu consumidor.
Veja dois exemplos aplicados da análise de dados:
A Kroger, gigante de supermercados norte-americana, investiu bilhões na última década para contratar engenheiros das principais universidades e afastar empresas que recrutam talentos com as mesmas especializações, incluindo análise de dados, logística e desenvolvimento de aplicativos.
As inovações recentes desenvolvidas nos laboratórios da Kroger incluem prateleiras com sensores projetados para reconhecer e se comunicar com aplicativos dos clientes.
Os aplicativos contêm dados sobre os hábitos de compra de cada cliente e, em resposta, as prateleiras exibem anúncios em banners personalizados, para produtos como alimentos sem glúten ou não-danificados.
O Wal-Mart, o maior supermercado dos EUA em lojas e vendas, também desenvolveu, mas ainda não implantou, uma tecnologia de reconhecimento facial. Segundo ela, pode ser usada para detectar clientes insatisfeitos e responder às suas necessidades.
Para obter uma visão abrangente dos resultados de negócios, incluindo tendências do consumidor e estratégias de crescimento, sua empresa precisa unificar e integrar todos os seus dados.
Normalmente, as empresas de varejo funcionam em silos. Ou seja, os dados são fragmentados, obtidos em diferentes setores da organização. Isso pode acarretar uma visão fragmentada de estratégias.
A unificação dos dados pode ajudá-lo a tomar melhores e mais rápidas decisões, usando uma fonte única e confiável de informações sobre seus produtos e clientes.
Um plano que oriente a marca em relação aos dados e garanta que eles produzam maiores lucros para os negócios é cada vez mais importante.
96% das empresas enfrentam desafios ao tentar utilizar dados no desenvolvimento de estratégias para impulsionar o crescimento.
Uma boa estratégia orientada a dados deve incluir 4 fases distintas:
Um dos maiores desafios dos dados atualmente é sua estruturação e organização. Isso porque ainda existem diversos sistemas nas lojas que não se comunicam de maneira eficaz. Isso é potencializado quando a empresa tem operação online e não centraliza as informações em uma única estrutura.
Para que essa primeira etapa seja bem-sucedida, é importante a integração de todas as informações relevantes do negócio em uma única base, preferencialmente na nuvem.
Simplesmente coletar dados não é suficiente, você também precisa saber como classificar essas informações.
Depois de estruturada a arquitetura de dados da empresa, de forma organizada e segura, parte-se para a fase de análise.
Nesta fase, as informações relevantes devem ser extraídas dos dados armazenados, gerando insights. Normalmente insights vem de padrões identificados nos mais diversos tipos de dados, sejam padrões de consumo de clientes, padrões de vendas, etc.
Antes de sair analisando todo tipo de dados, é importante definir perguntas que a empresa busque responder por meio dos dados. Essas perguntas ajudarão a orientar os esforços de análises e as buscas por soluções.
Imagine que você possa responder:
As perguntas são infinitas. Dependem do contexto da sua empresa e da sua estratégia, mas sua definição é necessária para dar foco.
Uma vez identificados, padrões e respostas, esses algoritmos passarão a fazer parte dos sistemas e devem ser otimizados, a cada operação, para melhorar e apurar os resultados.
Com uma estrutura de dados pronta, análises sendo realizadas e perguntas respondidas é chegado o momento de agir.
Nesse ponto é importante mencionar que a ciência de dados é estatística, portanto não é determinista, como a matemática. Mas o que isso quer dizer? Significa que as análises são pautadas em probabilidade, ou seja, os resultados vão variar.
Por isso, existe uma dinâmica de testes que é fundamental para o aprendizado dos seus algoritmos. Os resultados das análises vão gerar hipóteses que deverão ser colocadas em teste.
Não se espante. A forma de aprendizado das máquinas é similar a dos humanos, baseada na tentativa e no erro!
Consumidores omnichannel, ou seja, aqueles que compram em vários canais, de lojas físicas a sites de comércio eletrônico compreendem apenas 7% de todos os clientes, mas são responsáveis por cerca de 27% de todas as vendas no varejo.
A recompensa por obter o envolvimento omnichannel do cliente correto é enorme.
As empresas com estratégias eficazes de engajamento com clientes omnichannel mantêm 89% de seus clientes, em comparação com 33% das empresas com engajamento omnichannel mais fraco.
Os dados são a cola que mantém a conversa entre os canais. Os profissionais de marketing precisam dos dados certos para vincular interações com os consumidores em qualquer canal.
A implementação adequada de uma estratégia orientada a dados traz muitos benefícios, para a empresa e para os consumidores.
Para o seu negócio, um uso eficiente dos dados se traduz em reduções nos custos e no tempo necessário para a criação de perfis de clientes, além de ajudar a otimizar processos, com consequente retorno financeiro.
Muitas vezes, os lucros podem ser gerados através da criação de campanhas publicitária, usando perfis obtidos a partir da coleta ou transferência de seus dados.
Em paralelo, os consumidores obtêm benefícios em termos de melhores serviços e produtos, graças a maiores oportunidades de personalizar suas compras e a um aumento na publicidade mais direcionada.
A análise de dados pode ajudá-lo a otimizar seus preços, monitorando estratégias competitivas e descontos.
Para garantir que você tenha o mix de produtos certo, monitore a abrangência e a profundidade dos catálogos dos seus concorrentes.
Monitore os produtos de venda rápida de marcas concorrentes para otimizar as vendas.
O que diferencia sua marca?
Compare itens que você tem em comum com seus concorrentes e os produtos exclusivos que você oferece.
Gostou do artigo? Compartilhe com seus amigos e deixe seu comentário.
Se tem dúvidas ou sugestões, nos envie pelo Fórum Infovarejo!
