Em vez de adivinhar o que os clientes gostam de estoque, layout e serviços especiais, as empresas podem descobrir o que realmente está na mente dos clientes.
Os dados estão se tornando mais importantes em todos os setores, incluindo o varejo. Por que? Porque analisar padrões e tendências é a melhor maneira de tomar decisões críticas que impulsionam o sucesso do negócio. Análise de big data no varejo As configurações podem ajudar os líderes a entender as informações que coletam sobre os hábitos e preferências de compra dos clientes, tendências do setor e outros fatores relevantes.
Dado o uso crescente de big data – ou seja, dados com maior variedade, volume e velocidade (os três Vs) – a análise de qualidade é ainda mais importante. Nas seções abaixo, exploramos a importância dos dados no setor de varejo, como eles são usados especificamente e os aplicativos que podem ajudar.
A importância dos dados no setor de varejo
No centro de cada negócio está uma ampla variedade de decisões sobre estoque, fornecedores, locais, plantas baixas, comércio eletrônico e, claro, clientes. Isso é por que os dados são importantes no varejo—fornece informações críticas necessárias para fundamentar essas decisões, permitindo aos líderes confiar em factos e tendências inegáveis, em vez de apenas em suposições ou intuição. Essas decisões baseadas em dados levam a lucros maiores, custos mais baixos e clientes mais felizes e fiéis.
Um exemplo são os insights dos compradores, coletados por uma alta porcentagem de varejistas e fabricantes de marcas. Em vez de adivinhar o que os clientes gostam de estoque, layout e serviços especiais, as empresas podem descobrir o que realmente está na mente dos clientes e tomar decisões com base nesses insights. Digamos que um varejista acredite que os clientes não gostam de ser incomodados pelos funcionários enquanto fazem compras, e as pesquisas revelam que os clientes desejam ser abordados. Não agir de acordo com esse insight pode levar à impressão de que uma loja oferece um serviço ruim.
Como o Big Data pode ser usado no varejo?
Melhore a CX. Big data no setor de varejo operações é particularmente útil para melhorar a experiência do cliente (CX). Por exemplo, à medida que as empresas coletam informações de transações e interações – inclusive de lojas físicas e compras on-line – elas aprendem mais sobre os hábitos dos clientes e podem fornecer recomendações e serviços direcionados. O vídeo a seguir explica por que o CX é tão importante, especialmente após a pandemia.
Ajuste o marketing. Os mesmos insights usados para criar melhores experiências para clientes individuais podem ser usados para atingir pequenos grupos de clientes em campanhas de marketing. Por exemplo, através da utilização de análise de dados, uma loja de artigos desportivos pode identificar mulheres ciclistas como receptivas a determinadas mensagens. Ele pode criar itens de boletins informativos, postagens em mídias sociais e outros itens para enviar essas mensagens.
Gerenciar estoque. O inventário é outra área que requer a capacidade de equilibrar várias considerações. Não há estoque suficiente significa que os clientes podem levar seus negócios para outro lugar, em vez de esperar por um item. Demais significa que um varejista pode ter um excedente que deve vender com desconto. A análise preditiva pode ser usada para prever as necessidades de estoque.
Aplicações de Big Data no Varejo
Aplicações de big data no varejo incluem uma variedade de soluções. As empresas devem considerar como gerir eficazmente os dados ao longo de todo o processo, incluindo recolha, retenção e análise. Aqui estão algumas ferramentas que podem ajudar.
Sistema PDV. Os varejistas estão muito familiarizados com os sistemas de ponto de venda (POS) para registrar vendas. Mas eles podem ser usados para muito mais. Os sistemas modernos incluem recursos de relatórios que podem ajudar os líderes a entender coisas como contagem de clientes, tamanhos de cestas, tendências de vendas, margens de lucro e muito mais. Essas informações são úteis para planejar estoque, agendar equipe e gerenciar relacionamentos com fornecedores.
Análise de marketing. Os varejistas podem analisar as respostas dos clientes aos esforços de marketing, incluindo mídias sociais, anúncios online e boletins informativos. Por exemplo, as plataformas de newsletter podem calcular métricas úteis como taxas de abertura, tempo médio de engajamento e número de cliques. Essas informações podem informar os profissionais do varejo sobre quais linhas de assunto, tópicos e mensagens as pessoas respondem melhor.
Análise de tráfego de pedestres. O tráfego de pedestres é outra área que pode fornecer dados valiosos que podem ajudar os varejistas a compreender os padrões dos clientes, incluindo o número de clientes em diferentes horários do dia, da semana, do mês e do ano, bem como por quanto tempo eles param em determinados displays. Essas informações são úteis para tomar decisões sobre pessoal e determinar quais produtos continuar vendendo.
Com informações de diversas fontes, as empresas podem combinar relatórios para desenvolver uma imagem sofisticada do que está acontecendo em todos os aspectos de suas operações. Ciência de dados no varejo e a análise de dados permite esses insights valiosos.
O futuro do varejo
Como vimos, a quantidade e a velocidade dos dados aumentaram. Para acompanhar o ritmo, também aumentaram as capacidades dos computadores para processar esses dados. As soluções de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) estão melhorando na mineração de dados para obter insights úteis e continuarão a ficar mais inteligentes. Além de serem capazes de resumir atividades passadas e avaliar o que está acontecendo agora, esses tecnologias estão ajudando as empresas a prever o que está por vir. Estas capacidades estão a ser melhoradas e continuarão a impulsionar o papel da análise preditiva na indústria retalhista.
O que esses insights permitirão que as empresas façam? Por um lado, irá ajudá-los a tornar os seus serviços mais personalizados. Por exemplo, se uma empresa puder prever o que um cliente comprará, poderá oferecer-lhe isso antecipadamente, talvez com um desconto especial. Se uma empresa puder determinar a probabilidade da próxima campanha de marketing de um concorrente, poderá neutralizá-la com a sua própria. O resultado final é que o futuro do retalho se baseia em previsões relevantes e na capacidade de agir de acordo com elas de forma eficaz.
