- 5 de Maio de 2023.
Do uso de redes sociais às atividades virtuais mais básicas, como compras online e aplicativos de bancos digitais, milhares de dados são gerados diariamente. Ou melhor, todos os dias uma enorme quantidade de oportunidades valiosas podem surgir.
Isso porque as empresas podem utilizar essas informações para identificar tendências, padrões e insights sobre seus clientes, mercados e operações de negócios utilizando soluções de Big Data Analytics, Inteligência Artificial e Machine Learning.
Notamos que essa já é uma realidade sólida no mercado, tendo em vista que tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning são prioridades para as empresas e com maior propensão de implementação até 2025, de acordo com estudo do Gartner “Insights for Digital Transformation in Retail”.
Diante desse cenário, o setor varejista não pode ficar para trás. O uso de Big Data no varejo tem se mostrado cada vez mais essencial para identificar padrões de comportamento do consumidor, otimizar a experiência do usuário e aprimorar a personalização de produtos e serviços.
Porém, reforçamos que a utilização de dados deve ser feita com responsabilidade, ética e segurança, respeitando todas as legislações.
Continue por aqui e entenda mais sobre a importância de soluções inovadoras para a indústria de varejo, suas aplicações e exemplos. Você também verá como implementar as tecnologias de forma eficiente.
O que é Big data?
De acordo com o glossário do Gartner:
Big data são ativos de informações de alto volume, alta velocidade e/ou alta variedade que exigem formas inovadoras e econômicas de processamento de informações que permitem insights aprimorados, tomada de decisões e automação de processos.
Ou seja, em termos simples, podemos dizer que Big Data é um conjunto de dados tão grande e complexo que não pode ser processado por ferramentas de análise de dados convencionais.
Para lidar com esse volume de informações, é necessário utilizar tecnologias específicas, como algoritmos de machine learning e inteligência artificial, que são capazes de extrair insights valiosos a partir de dados não estruturados.
No setor de varejista, essa quantidade de dados pode ser ainda mais significativa, devido às várias fontes de informações geradas a cada transação de compra. Com isso, o uso do Big Data no varejo tem se tornado essencial para o sucesso das empresas nesse segmento.
Isso porque as empresas podem usar dessa tecnologia para entender o comportamento do consumidor, antecipar tendências de mercado, otimizar seus processos internos e, assim, obter vantagens competitivas significativas.
De acordo com o relatório “Analytics: The real-world use of big data in retail” do Institute for Business Value (IBM), o uso de Big Data no varejo está focado em:
Nota-se que mais da metade das empresas de varejo que estão trabalhando com Big Data estão concentrando seus esforços em obter resultados que possam melhorar a experiência do cliente.
Isso indica que estão buscando usar a tecnologia para entender melhor as necessidades e preferências dos consumidores, para que possam oferecer produtos e serviços mais personalizados e adequados às suas demandas..
Inclusive, de acordo com o mesmo estudo, quase três em cada quatro empresas de varejo já começaram a desenvolver uma estratégia de Big Data ou estão experimentando e implementando atividades relacionadas.
Entendendo sobre análise de dados na indústria de varejo
A análise de dados na indústria de varejo envolve a coleta, processamento e interpretação de informações para ajudar a entender melhor seus clientes e otimizar a tomada de decisão.
Isso é especialmente importante em um mercado em constante evolução, onde os consumidores estão cada vez mais exigentes e buscam experiências de compra personalizadas.
Dentre as etapas, temos:
- Coleta de dados: coletados de várias fontes, incluindo transações de vendas, interações online, feedback dos clientes e dados de terceiros.
- Processamento de dados: limpeza de dados, a integração de dados de diferentes fontes e a organização em formatos que possam ser analisados.
- Análise de dados: uma vez coletados e processados, os dados podem ser analisados para identificar padrões, tendências e insights.
- Tomada de decisões: com base nas informações coletadas e analisadas, os varejistas podem tomar decisões mais precisas para melhorar a experiência do cliente, prever demanda de produtos, gerenciar estoques e planejar campanhas de marketing.
Chega de tomar decisões no escuro, sem dados concretos e embasamento para tornar as vendas mais precisas e eficientes. Isso porque, de acordo com nosso estudo “Varejo HighTech: Como usar dados a favor”:
Essa estratégia permite que as empresas criem recomendações com base no histórico de compras, resultando em experiências personalizadas e em melhor atendimento. Os conjuntos de dados ajudam, também, na previsão de tendências e na tomada de decisões estratégicas com base na análise de mercado”.
Importância da análise de dados para a experiência do cliente
A experiência do cliente tem um impacto direto no relacionamento que ele mantém com a marca e na imagem que ele forma e transmite dela. Em outras palavras, a percepção que o cliente tem da marca é influenciada pela experiência que ele tem durante suas interações com a empresa.
De acordo com o Relatório de “CX Trends 2023”:
70% dos consumidores gastam mais com empresas que oferecem experiências do cliente fluidas, personalizadas e integradas.
Ou seja, ter uma cultura voltada para experiência do cliente é uma grande vantagem competitiva. Ela é o cerne de toda a venda da sua empresa. Mas como oferecer qualidade quando esse é o assunto? Big Data é a resposta!
Um primeiro passo, pode ser criar o seu próprio data lake, um repositório centralizado projetado para armazenar, processar e proteger grandes quantidades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Depois, você precisa entender quais são os dados relevantes para sua estratégia e que precisam estar atualizados dentro do seu DataLake, para transformá-los em uma visão 360º do seu cliente.
Com os dados atualizados, centralizados e qualificados, é possível avaliar mudanças de comportamento, rever demanda de produtos, gerenciar estoques e planejar campanhas de marketing mais aderentes às necessidades do seu cliente.
A tecnologia Machine Learning ajuda a acompanhar as mudanças de comportamento em tempo real, de forma a tornar a sua análise mais assertiva e consolidada, pronta para uma tomada de decisão focada no consumidor.
- Para entender melhor como a tecnologia pode ajudar no relacionamento com o cliente, acesse nosso artigo “Como processos Data-Driven criam experiências memoráveis no Varejo”
Uso de Big Data para melhorar a experiência do cliente
Quando falamos de Big Data no setor varejista, estamos falando de inovação não só para melhorar os resultados, mas também para otimizar a experiência do cliente.
De acordo com o relatório do Gartner “Insights para a Transformação Digital no Varejo”, as principais prioridades da empresa com uso de tecnologia são:
As empresas estão colocando o cliente no centro de suas decisões. A experiência deixou de ser uma preocupação apenas dos consumidores, mas tornou-se um dos pilares fundamentais para quem quer consolidar e garantir clientes fiéis.
Personalização de produtos e serviços para atender às necessidades dos clientes
Big Data, Inteligência Artificial, Machine Learning e Modelos Preditivos são ferramentas essenciais para qualquer análise em grande escala. Isso porque é possível coletar e analisar dados sobre as preferências e comportamentos de compra dos clientes de forma ágil e muito mais assertiva.
É possível analisar em tempo real sobre as movimentações do cliente, bem como histórico de compras, buscas realizadas, produtos adicionados ao carrinho, transações, entre outras interações. Esses dados podem ser usados para criar perfis individuais de clientes, o que permite a personalização da experiência de compra.
Assim, você pode personalizar a oferta de produtos e serviços para atender às necessidades e expectativas individuais de cada cliente. Isso pode incluir ofertas especiais, recomendações de produtos ou serviços complementares e até mesmo ofertas personalizadas de preços.
Uso de tendências de consumo para prever demanda de produtos
Para identificar as tendências de consumo e prever a demanda de produtos, é possível utilizar técnicas de análise de dados em grande escala, como Big Data e Machine Learning.
Em um primeiro momento, é necessário realizar a coleta de dados sobre as vendas passadas, incluindo informações sobre quais produtos foram vendidos, quantidades, datas, região geográfica, entre outros fatores.
Assim, é possível aplicar modelos estatísticos e algoritmos de Machine Learning para identificar padrões e tendências de consumo.
Por exemplo, é possível identificar quais produtos são mais populares em determinadas épocas do ano ou regiões geográficas, quais produtos estão em alta ou em baixa demanda e quais fatores influenciam a demanda, como o clima ou eventos sazonais.
Com essas informações em mãos, fica fácil prever a demanda futura de produtos específicos e ajustar seus estoques e campanhas de marketing mais assertivas.
Isso permite que eles atendam às necessidades dos clientes de forma mais eficiente e reduzam o risco de excesso de estoque ou falta de produtos. Além disso, essa análise também pode ajudar a identificar novas oportunidades de produtos ou mercados.
Previsão de vendas e estoque para melhor gerenciamento de recursos
Ao analisar dados de vendas, estoques e outros indicadores, o Big Data pode ajudar a prever a demanda de produtos, gerenciar melhor seus estoques e otimizar seus recursos.
Esse processo é realizado a partir da análise de grandes volumes de dados de diversas fontes, como histórico de vendas, dados do comportamento do consumidor, dados de clima, sazonalidade, marketing e outros.
É com base em todas essas informações, que os algoritmos de Machine Learning e Inteligência Artificial conseguem gerar insights valiosos sobre padrões de consumo permitindo uma previsão mais assertiva sobre a operação.
Assim, o gerenciamento de estoques se torna mais eficiente, evitando a falta de produtos em períodos de alta demanda e o excesso de inventário em períodos de baixa demanda.
Isso pode levar a reduções significativas de custos e melhorias na eficiência operacional.
E não para por aí, a previsão de vendas e estoque pode ajudar no planejamento de campanhas de marketing e promoções, a fim de atender às necessidades dos clientes e aumentar as vendas.
Como implementar o Big Data na indústria de varejo
A implementação de Big Data no varejo requer uma abordagem estratégica e um investimento adequado em infraestrutura e pessoal capacitado.
Algumas etapas importantes incluem:
- Definir objetivos claros: isso ajuda a orientar todo o processo e garante que as análises sejam direcionadas para atender às necessidades do negócio.
- Identificar as fontes de dados: é importante identificar quais são as fontes de dados mais relevantes para o negócio e garantir que elas sejam coletadas de forma estruturada e organizada.
- Investir em infraestrutura e tecnologia: O processamento e análise de grandes volumes de dados requerem uma infraestrutura de TI adequada, como servidores de armazenamento, sistemas de gerenciamento de dados e ferramentas de análise de dados.
- Integrar o Big Data com a estratégia de negócio: é importante ter uma visão clara de como as análises de dados serão utilizadas para melhorar o desempenho do negócio e atender às necessidades dos clientes.
- Garantir a privacidade dos dados: é importante garantir que as informações sejam coletadas de forma ética e transparente e que a empresa esteja em conformidade com as regulamentações e leis de proteção de dados.
A implementação de Big Data na indústria de varejo pode trazer muitos benefícios, mas requer planejamento e investimento em tecnologia, como plataformas de Data Science e Analytics.
Com essas medidas, é possível utilizar o poder dos dados para melhorar a experiência do cliente, prever a demanda, gerenciar melhor o estoque e otimizar recursos, levando a um negócio mais eficiente e lucrativo.
Hora de colocar em prática
Agora que você viu tudo sobre tecnologias de Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning e entendeu como elas podem ajudar no varejo, é hora de colocar em prática.
Diferencial competitivo e responsável por impulsionar resultados de muitas empresas, o uso de Big Data no varejo é muito mais do que essencial ou o setor vai ficar para trás.
Então, sua empresa pode sair na frente ao começar investir em tecnologia!
O primeiro passo é conhecer a Zoox Intelligence, a plataforma mais completa de Data Science e Analytics do mercado, uma solução Zoox que pode te ajudar a criar estratégias mais eficientes para aumentar as vendas no varejo.
Nossa plataforma de dados permite que sua empresa capture e analise dados de vendas, estoque, preços e comportamento do cliente em tempo real. Assim, é possível identificar oportunidades de vendas e criar campanhas de marketing personalizadas e mais aderentes às necessidades dos seus clientes.
Além de oferecer insights sobre a concorrência e tendências de mercado, ajudando-o a tomar decisões mais informadas e estratégicas.
Tudo que você aprendeu neste artigo, você pode começar a colocar em prática agora mesmo, basta dar o primeiro passo! Chegou a sua hora de aumentar as vendas e garantir vantagem competitiva com a Zoox. 
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