A análise de dados (data analytics) no varejo fornece diversas vantagens competitivas para os empresários e gestores. Utilizá-la na estratégia de negócios é o caminho ideal para conhecer os compradores (shoppers), disponibilizar melhores experiências e ofertas mais relevantes nos pontos de venda (PDVs).
O data analytics rastreia dados acionáveis para o negócio, como o que os compradores buscam mais, quando e onde eles fazem compras, as ofertas que performam melhor, entre outras informações fundamentais para o setor.
Por que os dados são importantes?
O fator principal é que o big data analytics é essencial para aumentar a receita. De acordo com estudo da Capgemini Research Institute, o lucro operacional das empresas orientadas a dados é 30% maior do que o das demais corporações.
De fato, a inteligência de dados melhora o desempenho operacional em todos os canais, pois permite que os varejistas e fornecedores possam monitorar a demanda no nível da loja em tempo real.
A análise de dados no varejo ajuda também a ganhar mais visibilidade das performances de ofertas e a ajustar as estratégias de marketing, reposição de produtos, tendências sazonais e oportunidades de vendas.
Em síntese, eles são importantes porque ajudam a elevar os resultados da empresa e otimizar a operação.
Entretanto, é necessário contar com uma gestão de dados inteligente e integrar diversas áreas por meio da abordagem omnichannel, método que se baseia na convergência de todos os canais utilizados por uma empresa.
Como ter uma gestão de dados omnichannel no varejo?
Consumidores omnichannel, ou seja, aqueles que compram em vários canais, representam 27% das vendas no varejo. Por isso, as empresas devem se atentar ao que acontece em todo seu ecossistema.
Como ponto de partida, os varejistas podem coletar dados de pagamento para obter uma análise do que um cliente compra na loja física e online. Essas informações mostram quais produtos priorizar nos PDVs.
As visitas dos compradores às lojas também geram informações valiosas sobre hábitos de consumo, tempo de vida dos produtos nas prateleiras, a forma de pagamento mais utilizada, marca preferida e muito mais.
Além disso, os profissionais de trade marketing conseguem informações valiosas para o Gerenciamento de Categorias (GC), como sortimento, preço, share de gôndola, aplicação de pdv, estoque, entre outras informações usadas para otimizar a sua execução em loja.
No entanto, não se trata somente de colher informações. Para que os dados se transformem em insights acionáveis, é preciso seguir um ciclo composto por três etapas cruciais. São elas:
- Integrar
A primeira fase consiste em integrar as origens dos dados e extrair o volume existente.
- Gerenciar
Nesta etapa, começa a organização e o tratamento das informações.
- Analisar
Na última fase, onde os dados já foram refinados, começa a análise bem detalhada, com entendimento dos cenários e padrões.
Normalmente, os insights vêm de padrões identificados nos mais diversos tipos de dados, sejam de consumo de clientes, vendas, preços etc. Por isso, antes de começar a análise, é preciso classificar as informações. Veja alguns exemplos:
- O perfil de cliente mais lucrativo de cada loja.
- Os produtos presentes nas vendas de maior valor.
- As vendas de maior rentabilidade.
- Padrão de consumo nas lojas física e virtual.
- Produto que tem maior efeito nas vendas.
- Análise de preços dos produtos.
Esses pontos variam de acordo com o segmento da empresa e a estratégia de venda, mas é importante defini-los para manter o foco na estratégia.
Conclusão
Data analytics aliado a uma estratégia omnichannel permite que os varejistas ofereçam ofertas altamente personalizadas, recomendações de produtos e, consequentemente, atraem os shoppers para a loja.
A análise de dados no varejo é o motor para atrair novos consumidores, ganhar mais competitividade e reduzir custos, além de ser a chave para melhorar os resultados de vendas.
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Com indicadores que podem ser medidos e acompanhados em tempo real, as empresas ganham um plano de canal acionável para maximizar oportunidades.
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