As novas tecnologias transformaram completamente o varejo. Uma das principais é o Big Data Analytics, que colabora diretamente para melhorar a experiência de compra do consumidor e oferecer um atendimento totalmente personalizado. Ela se baseia na utilização de informações sobre os hábitos dos clientes para melhorar seu serviço.
Com o Big Data Analytics, as lojas conseguem definir o perfil exato do seu cliente, alinhar sua oferta de produtos exatamente com o que ele procura, se antecipar às ações da concorrência e promover melhorias na sua estrutura física. Ele também colabora para a implantação do modelo omnichannel, uma das mudanças mais significativas do novo varejo digital. Para entender de que forma isso acontece, vamos nos aprofundar nos conceitos envolvidos.
O Big Data
Big Data é um termo relativamente novo que define a coleta e armazenamento de grandes volumes de informações. Eles são gerados a cada segundo, à medida que vamos utilizando dispositivos conectados à internet, como smartphones e aparelhos de TV.
Os 5 Vs do Big Data
Para entendermos o funcionamento e a importância do Big Data, é importante conhecer os pilares da sua definição: os 5 Vs criados por especialistas, que definem seu conceito:
• Volume: a enorme quantidade de dados que o Big Data gera.
• Variedade: são os locais onde os dados são armazenados. Quanto mais fontes de dados, maiores as chances de encontrar informações realmente úteis.
• Veracidade: o quanto uma informação é verdadeira.
• Velocidade: o processamento dos dados deve ser ágil para possibilitar a tomada de decisões no menor tempo possível.
• Valor: quantifica se toda a informação gerada foi de fato útil ou não.
O Big Data Analytics
Big Data Analytics é a análise desse grande volume de informações para a descoberta de insights, padrões de comportamento, preferências e outros dados úteis sobre seus clientes que as empresas possam usar para tomar decisões mais acertadas. Atualmente, é correto dizer que todas as grandes empresas do mundo já utilizam o Big Data Analytics para obter insights rápidos e precisos. Essa tendência agora chega no varejo, onde sua aplicação cria diversas novas possibilidades para melhorar a experiência de compra dos consumidores.
Big Data Analytics no varejo: principais aplicações
Cada vez mais comum no mercado varejista, o Big Data Analytics começa a aparecer em diversas aplicações para os mais diversos tipos de segmentos. Tanto que os investimentos nesse tipo de tecnologia são bastante otimistas para o próximo ano. De acordo com a IDC, até 2019, as empresas devem investir cerca de U$ 187 bilhões em projetos de Big Data Analytics no varejo.
Entre os principais tipos de aplicações, o Big Data Analytics contribui diretamente para gerar mais engajamentos nos clientes, aumentar as vendas, tornar os processos mais baratos e ágeis:
Conquista de novos clientes
Com a definição exata do seu perfil de consumidor, as lojas conseguem também fazer uma análise mais aprofundada nos seus prospectos e assim trabalhar melhor suas ofertas e sua comunicação. Não foi apenas a forma de fazer negócios que mudou com a transformação digital, mas também os hábitos e gostos dos consumidores. Utilizando o Big Data Analytics no varejo, é possível entender de que formas eles esperam ser impactados, o que esperam das marcas e a que tipo de comunicação eles estão mais abertos, por exemplo.
Previsão de tendências e demandas
Entender o que seu cliente procura agora é importante; descobrir o que ele vai querer no futuro é uma informação valiosíssima. Com o Big Data Analytics no varejo, é possível antecipar tendências e, assim, adotar as melhores estratégias para atender os consumidores.
A antecipação de demandas também tem um papel fundamental na gestão da loja, pois indica ao empreendedor quais produtos têm mais saída e quais não são tão procurados, permitindo que ele realize uma gestão mais eficiente de estoque e evite o desperdício e a falta de itens, dois dos maiores problemas varejistas.
Otimização de preços
Com a observação do aumento e queda da demanda por determinados produtos, o lojista pode fazer uma precificação inteligente, baseada diretamente na procura. E não são apenas os hábitos do consumidor que podem ser estudados com o Big Data Analytics no varejo: o acompanhamento dos movimentos da concorrência também gera informações importantíssimas. O varejista pode programar promoções baseadas no desempenho do seu concorrente e conquistar novos clientes.
Omnichannel
O omnichannel é a evolução do conceito de multicanal e oferece ao consumidor a mesma experiência de compra independente do canal em que ela é realizada. Com o Big Data Analytics, é possível cruzar dados de cada cliente para definir as melhores formas de integração de canais, uma característica imprescindível do ominchannel.
Cases de Big Data Analytics no varejo
Uma boa forma de entendermos a aplicação do Big Data Analytics no varejo é observando cases de sucesso onde a coleta e a análise inteligente de dados foram utilizadas para melhorar a experiência dos consumidores:
Walmart
Possibilita que os clientes façam as compras por comando de voz, através do smartphone, simplesmente citando os itens que deseja. A base de dados analisa as compras do consumidor para ver as marcas que ele costuma adquirir e prepara o carrinho, facilitando todo o processo.
Nike
Com um aplicativo de corrida integrado às redes sociais que conta o número de passos dados, quilômetros corridos e outros dados e permite o compartilhamento, a Nike criou um meio de coletar dados importantes de seus clientes, que a ajudam para entender melhor seu público e a criar estratégias mais certeiras para eles.
Danone
A Danone usou o Big Data Analytics no varejo para otimizar sua gestão de estoque. Analisando detalhes de rotas, percurso e estocagem, ela conseguiu melhorar a distribuição logística de um dos seus principais produtos e aumentar sua lucratividade.
Cada vez mais fica evidente a grande importância que a análise correta de dados é imprescindível para os segmentos que desejam ter sucesso e o varejo não é uma exceção. As respostas para como atender melhor seus consumidores e se adaptar à transformação digital não vem de nenhum produto inovador, mas sim dos seus próprios clientes.
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