Big data no varejo: estamos preparados para usar essa solução? 0 3074

pessoa analisando gráficos

O uso do Big Data no varejo é recente! Há pouco tempo, grandes conjuntos de dados não podiam ser processados por sistemas que oferecessem um bom custo-benefício para as empresas. Por isso, era necessário dispor de computadores de alta performance e investir pesado em hardware.

O advento do Big Data mudou essa realidade drasticamente. Agora, é possível analisar diversas informações pela nuvem a preços competitivos, e revelar tendências, padrões de consumo e associações, que ajudam empreendimentos a melhorar as suas operações e o relacionamento com os consumidores.

O varejo é um dos mercados que mais tende a se beneficiar com o Big Data. Mas será que ele está preparado para aplicar a solução? A resposta para as suas dúvidas está aqui. Continue a leitura para descobrir!

Quais são as possibilidades do Big Data no varejo?

Todas as organizações podem se beneficiar do Big Data, mas nem todas conseguem utilizá-lo de forma eficiente.

O varejo é uma das áreas de negócios que mais consegue ver resultados ao aplicar tecnologias voltadas para dados, porém, discernir as informações que são úteis para chegar aos resultados antecipados, é o maior desafio.

A Inteligência Artificial, Machine Learning, sistemas de BI e Analytics são os recursos que fazem o Big Data funcionar a favor de um empreendimento. No entanto, sozinhos, eles não são capazes de operar milagres.

É preciso aplicar Data Science, ou ciência de dados, com foco nos objetivos da marca e ter uma estratégia bem definida. Quando isso acontece, o Big Data se abre para um mar de possibilidades, como:

  • obter previsões de vendas precisas para períodos determinados;
  • entender melhor o comportamento, as expectativas e o estilo de vida dos clientes;
  • avaliar como as pessoas se sentem em relação à sua marca;
  • criar promoções customizadas que conduzam mais pessoas às lojas;
  • otimizar o design da loja para que ele ofereça experiências de compra melhores;
  • criar websites que convertam mais e páginas de e-commerce com altas taxas de vendas;
  • compreender o processo de tomada de decisão;
  • melhorar a cadeia de suprimentos e administrar melhor os estoques; e
  • obter uma visão em 360° da jornada do cliente.

Quais os desafios que as empresas enfrentam para adotá-lo?

Chegar aos dados dos clientes é o principal desafio para implementar com sucesso o Big Data — podemos nos referir a ele como o problema do small data.

Vazamentos, mau uso de informações e o desejo por privacidade têm mudado a maneira como os usuários veem os dados que entregam para as empresas. Portanto, a primeira tarefa para quem quer dominar o Big Data é ganhar a confiança do cliente.

Fazer isso é mais fácil quando se investe em opções de segurança. Uma empresa que se dedica a seguir normas de compliance, como da GDPR (lei europeia que regulamenta o uso de dados e a necessidade de comunicar com clareza de como eles são armazenados e utilizados pelo negócio), e consegue passar por essa etapa tem mais chances de evoluir com os insights do Big Data.

Detectar quais outros tipos de informação uma marca precisa ao criar um cluster de Big Data também é importante. Afinal, nem todos os dados utilizados pela empresa são necessariamente dos consumidores.

Há bases de dados públicas, como as do IBGE, pesquisas de mercado feitas por grandes organizações, relatórios climáticos e ambientais, além de tantos outros conjuntos de informações que podem ser combinados para criar relações de causa e efeito.

Para isso, é preciso descobrir quais mais impactam a sua loja para atingir todo o potencial do Big Data no varejo.

Como o varejo utiliza o Big Data?

Para entender o tipo de disrupção que o Big Data traz para o varejo, precisamos olhar para alguns estudos de caso.

Para isso, veja, a seguir, como tecnologia tem ajudado empresas a obterem um ROI maior em suas ações de Marketing e relacionamento melhor com o consumidor:

Obtendo mais conhecimento sobre os clientes

Segundo a consultoria McKinsey, nos próximos cinco anos veremos mais varejistas investirem no Big Data. Com um ROI de 15 a 20%, ele já faz parte das atividades de Marketing, está integrado aos e-commerces, e começa a dar os primeiros passos para melhorar a gestão das lojas.

Na maioria dos casos de uso dentro desses departamentos de varejo, o Big Data é aplicado na forma de Data Discovery. Softwares como o Hadoop navegam por milhares de informações acumuladas por varejistas e fontes externas, para possibilitar que as empresas conheçam tão bem o cliente quanto quem é próximo dele.

Já foram vistas situações em que o Big Data no varejo permitiu às empresas se inteirarem tão bem da vida dos consumidores, que anteciparam informações que eles desconheciam.

Para se ter uma ideia, a empresa americana antecipou uma gravidez apenas acompanhando os produtos que uma cliente adquiria. Assim, utilizando uma lista de 25 itens que são comprados pelas mulheres no período imediatamente anterior à gravidez, como hidratantes feitos com manteiga de cacau, ela não só descobriu essa informação, mas também conseguiu precisar quando a moça teria o bebê.

Essa granularidade dos dados é muito útil para que uma loja envie ofertas específicas para os seus clientes, com o timing certo para motivá-los a comprar mais.

Criando ações de alto impacto

Com o conhecimento sobre o shopper de que as lojas dispõem com Big Data, o desafio de criar campanhas de alto impacto é menor. O chamado Marketing Data-driven é uma maneira mais incisiva de atingir os consumidores e obter resultados.

Imagine uma campanha de e-mail marketing: com as informações adequadas, ela pode converter exatamente aqueles clientes por microsegmentos, com mensagens personalizadas para chamar a atenção.

Segundo o estudo da ClickZ, empresa especializada em estratégias online, o uso de dados aumenta as conversões de clientes, que deixaram de comprar de um varejista, em até 20%.

Otimizando o layout de lojas

A performance do Big Data tem muito a ver com os dados que alimentam os sistemas. Por isso, quanto mais informações uma empresa consegue coletar, maior a possibilidade de aplicá-las em tarefas tão complexas quanto alterações na distribuição de produtos pelas lojas.

Nesse sentido, sensores RFID são grandes parceiros na geração de insights. Utilizados para mapear o movimento dos clientes pelas lojas, eles conseguem dados importantes para otimização do layout dos varejos.

A Watches of Switzerland, localizada em Londres, construiu uma megastore em 2014, direcionada por dados. Composta por três andares e organizada para atender, em cada um deles, uma persona diferente (entusiastas, conhecedores e colecionadores), a loja integra outras tecnologias como displays interativos para ir ao encontro das demandas dos consumidores.

O Big Data no varejo está revolucionando ao redor do mundo com o poder dos dados. A percepção de que a tomada de decisão suportada pela geração de insights traz melhores resultados é evidente. Portanto, é preciso superar seus desafios e customizar suas aplicações para as necessidades de cada empresa.

Conseguiu entender melhor como funciona o Big Data no varejo? Já utiliza a solução no seu negócio? Compartilhe sua experiência conosco.

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Inovações no Varejo: 8 exemplos que estão revolucionando a experiência nas lojas físicas 0 673

O cenário do varejo está em constante evolução e a inovação desempenha um papel crucial nesse processo. Aqui, apresentamos oito exemplos de inovações que estão transformando a experiência de compra no varejo digital e físico.

1. A Ascensão do Comércio Eletrônico: Alto Nível de Personalização

O e-commerce colocou a capacidade de comprar praticamente qualquer coisa na ponta dos dedos dos consumidores. Com apenas alguns cliques, os clientes podem pesquisar e selecionar entre uma variedade infinita de produtos sem sair do conforto de suas casas.

A evolução contínua das inovações do varejo eletrônico permitiu uma personalização cada vez maior da experiência de compra online.

Algoritmos avançados agora podem analisar o histórico de compras dos seus clientes para prever o que eles desejam comprar a seguir. Este nível de personalização leva a recomendações de produtos mais precisos, ofertas direcionadas e uma experiência de compra global mais satisfatória.

2. Automação de Check-out: Mais Conveniência, Menos Filas 

Se há uma coisa que todos os clientes detestam, são longas filas no caixa. A automação do check-out surge como a resposta para este problema.

Com inovações no varejo, como scanners de código de barras automatizados e sistemas de pagamento sem contato, o processo de check-out tornou-se mais rápido e conveniente do que nunca.

Os clientes agora podem simplesmente escanear seus itens, pagar e sair da loja em questão de segundos.

3. O Poder dos Dados: Conheça Seu Cliente Como Nunca Antes

Com a capacidade de rastrear e analisar o comportamento de compra dos consumidores, você pode personalizar suas ofertas para atender às necessidades específicas de cada cliente.

Os dados do cliente podem revelar insights valiosos sobre suas preferências de produto, hábitos de compra e muito mais, permitindo identificar tendências emergentes, otimizar suas estratégias de marketing e fornecer uma experiência de varejo personalizada para cada cliente.

Conheça o Granometrics.io 

O Granometrics.io é uma plataforma exclusiva da Alice Wonders que utiliza múltiplos sensores para mapear a loja física e fornecer insights valiosos para tomada de decisões.

Com ele, você pode obter insights imprescindíveis para otimizar seu PDV e aumentar exponencialmente suas vendas, como:

• Interesse (Tempo de permanência na área de cobertura de cada sensor);
• Impacto (Distância, Melhores Dias, Melhores Horários);
• Volume (Fluxo de passagens na área de cobertura de cada sensor).

Clique aqui e entre em contato conosco para saber mais.

4. Realidade Aumentada e Virtual: Uma Mescla do Digital Com o Físico 

Quando falamos de inovações no varejo, a Realidade Aumentada (AR) e a Realidade Virtual (VR) certamente se destacam. Essas tecnologias têm o potencial de transformar completamente a experiência de compra, trazendo a loja para a casa do cliente.

A VR, por exemplo, pode permitir que os clientes “experimentem” roupas virtualmente antes de comprá-las. A AR, por outro lado, pode permitir que os clientes visualizem como um móvel ou eletrodoméstico ficaria em sua casa antes de fazer a compra.

Isso não apenas enriquece a experiência de compra, mas também ajuda a minimizar as devoluções, um problema persistente no setor de varejo.

Veja, no exemplo abaixo, uma experiência em AR desenvolvida pela Alice Wonders que promoveu um tour digital pelos empreendimentos da Incorporadora Trisul:

5. Inteligência Artificial: O Braço Direito do Varejo

A Inteligência Artificial (IA) é uma das inovações no varejo importantes que está mudando a cara dos pontos de venda..

A IA tem uma ampla gama de aplicações, desde chatbots que fornecem atendimento ao cliente 24/7 até sistemas de recomendação de produtos que utilizam o aprendizado de máquina para personalizar a experiência de compra.

A IA também pode ser usada para prever tendências de vendas, otimizar a gestão de estoque e melhorar a eficiência operacional. Por exemplo, com a IA, você pode analisar dados de vendas em tempo real para identificar quais produtos estão vendendo mais rápido.

6. O Crescimento do Varejo Móvel: Compras ao Alcance da Mão

Com a crescente popularidade dos smartphones, o varejo móvel tornou-se uma parte essencial da experiência de compra.

Os clientes agora esperam ser capazes de fazer compras a qualquer hora, em qualquer lugar, e os aplicativos tornaram isso possível.

Eles oferecem uma infinidade de recursos para melhorar a experiência de compra, desde a capacidade de comprar produtos com um único toque até receber notificações em tempo real sobre ofertas e promoções.

Além disso, muitos aplicativos agora incorporam tecnologias como AR e IA para proporcionar uma experiência de compra ainda mais personalizada e envolvente.

Veja, no exemplo abaixo, uma experiência em dispositivo móvel desenvolvida pela Alice Wonders para o lançamento da Lu, influenciadora digital da Magalu:

7. Internet das Coisas: Conectando o Varejo como Nunca Antes

A Internet das Coisas (IoT) tem o potencial de revolucionar o varejo de maneiras que apenas começamos a entender.

Os dispositivos IoT permitem que você rastreie o comportamento do consumidor em tempo real, gerencie inventários de forma mais eficiente e melhore a eficiência operacional.

Por exemplo, os beacons IoT podem enviar mensagens personalizadas para os smartphones dos clientes quando eles entram em uma loja, melhorando a experiência de compra. As prateleiras inteligentes podem monitorar os níveis de estoque e reabastecer automaticamente quando os níveis ficam baixos.

8. Experiências Personalizadas: Cada Cliente é Único

A personalização em massa é outra inovação importante no varejo. Em vez de oferecer produtos padronizados, você pode personalizar produtos para atender às necessidades e desejos específicos de cada cliente.

Com a ajuda de tecnologias é possível produzir produtos personalizados em grande escala. Isso não apenas melhora a experiência de compra, mas também ajuda a se diferenciar em um mercado cada vez mais competitivo.

Um exemplo de marca que bem representa essa tendência é a Intel. Junto a Alice Wonders, desenvolveu uma Smart Store Interativa que revolucionou o varejo de laptops no Brasil.

Em um totem, os shoppers respondiam suas preferências e necessidades na hora de escolher um notebook. Ao final do questionário, por meio de luzes coloridas, eram direcionados aos modelos das categorias que mais possuíam sinergia com suas escolhas.

Além de toda a coleta de dados que favorecia as recomendações adequadas, a Intel ainda mapeava o comportamento do cliente na loja, acessando insights poderosos como quais modelos foram os mais procurados, qual a média de tempo e distância em cada laptop, quais dias e horas da semana receberam mais movimento (e muito mais!).

Resumo

Em resumo, a inovação no varejo trata-se de entender as necessidades e desejos dos clientes e encontrar maneiras de atendê-los da melhor forma possível.

Com as inovações certas, você pode transformar a experiência de compra, conquistar a lealdade dos seus clientes e garantir o sucesso a longo prazo.

Quer mais dicas de como inovar no varejo?
Confira: 
Experiências Inovadoras para o Varejo: Um Guia Prático e Completo 

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Retail Analytics: 06 benefícios de captar dados de comportamento no PDV 0 545

No mundo atual, data-driven, é imperativo que as empresas coletem dados estratégicos de comportamento no Ponto de Venda (PDV). E para isso usamos o que é chamado de Retail Analytics.

Entender o cliente e seu comportamento não é mais um luxo, mas uma necessidade. 

Com a competição acirrada no mercado, entender as nuances de comportamento do cliente é o que pode diferenciar uma empresa de sucesso de uma que não se destaca.

Soluções digitais no PDV

Uma sala branca redonda com imersão 4D para criação de experiências e que pode gerar dados de Retail Analytics Uma apresentação imersiva 4D, com ventocheiro e som, onde o cliente personaliza cores, estilos e até móveis para um passeio virtual no apartamento. Além de uma experiência única para o cliente, uma poderosa ferramenta de vendas e geração de dados para a incorporadora. Veja mais clicando aqui.

Graças à revolução digital, as empresas agora podem contar com várias soluções para auxiliar na coleta de dados. 

Sensores e experiências tecnológicas, como realidade aumentada e virtual, podem ser utilizados para monitorar e coletar dados sobre o comportamento dos clientes no PDV.

6 Benefícios do Retail Analytics no PDV

Vamos agora explorar um pouco dos benefícios que o Retail Analytics proporciona ao seu negócio.

Compreender o comportamento do consumidor

A coleta de dados no PDV permite aos varejistas entenderem melhor as necessidades, preferências e comportamentos dos clientes. 

Por exemplo, um varejista pode coletar dados sobre quais produtos os clientes passam mais tempo examinando, quais seções da loja são mais visitadas, ou até mesmo quais dias e horários a loja recebe mais tráfego.

Essas informações podem ser extremamente valiosas. 

Se um determinado produto recebe muita atenção, mas não está convertendo em vendas, isso pode indicar um problema com o preço ou a forma como o produto está sendo apresentado. 

Ou, se uma seção da loja é frequentemente ignorada, talvez seja necessário repensar a disposição da loja ou o mix de produtos oferecidos nesta área.

Além disso, se os clientes visitam a loja mais frequentemente em certos dias e horários, você pode ajustar as horas de funcionamento, o pessoal e as promoções para esses horários de pico. 

Portanto, ao coletar e analisar esses dados de comportamento no PDV, os varejistas podem criar estratégias de marketing e vendas mais eficazes.

Estratégias essas que atendem diretamente às necessidades e preferências do cliente. Isso, por sua vez, pode levar a um aumento nas vendas e na satisfação do cliente.

Identificar tendências e oportunidades de mercado

Celular com gráfico de linhas, parte do teclado de um notebook no canto superior esquerdo, e na direita uma lupa em cima de um papel.

Os dados coletados no PDV têm o potencial de fornecer uma visão clara das tendências emergentes e oportunidades de mercado. 

Por exemplo, se um determinado tipo de produto está sendo rapidamente vendido, isso pode indicar uma tendência crescente que a empresa pode capitalizar. 

Imagine que você é um varejista de roupas e percebe que suas calças de cintura alta estão saindo das prateleiras mais rápido do que você consegue reabastecê-las. 

Isso pode indicar uma tendência crescente para esse tipo de calça, sugerindo que você deve talvez aumentar seu estoque e talvez até expandir a gama de estilos ou cores disponíveis.

Ou, talvez, os dados coletados possam mostrar que um determinado segmento de seus clientes, digamos, mulheres entre 18 e 24 anos, está crescendo. Isso pode sinalizar uma oportunidade para alinhar melhor sua gama de produtos e marketing para atender a esse segmento do mercado.

Assim, os dados de comportamento no PDV, que chamamos de Retail Analytics, também podem fornecer insights sobre quais produtos ou serviços não estão indo bem. 

Essa informação pode permitir que os varejistas reconsiderem seu estoque, redirecionem esforços de marketing ou mesmo descontinuem produtos que não estão tendo uma boa performance.

Portanto, o retail analytics não apenas ajuda a entender melhor seus clientes, mas também oferece a oportunidade de identificar tendências e oportunidades emergentes.

Isso permite que você tome decisões estratégicas que impulsionam o crescimento do seu negócio.

Personalizar as experiências em loja

Com os dados coletados no PDV, as experiências de compra podem ser personalizadas ao gosto de cada cliente. 

Por exemplo, um cliente pode frequentemente comprar produtos de cuidado com a pele. Ao perceber essa preferência através dos dados, você pode oferecer recomendações de produtos complementares, como novos hidratantes ou séruns que chegaram ao mercado.

Outra possibilidade de personalização vem através de ofertas personalizadas. 

Suponhamos que os dados mostram que um cliente específico costuma fazer compras maiores no final do mês. 

Com essa informação, você pode enviar a este cliente ofertas especiais ou cupons de desconto nesse período específico para encorajá-lo a continuar com esse comportamento.

Além disso, essa personalização também pode se estender à experiência na loja física. 

Por exemplo, o Retail analytics pode revelar que um cliente prefere comprar roupas de cores neutras. Com base nisso, ao entrar na loja, um assistente de vendas poderia direcioná-lo para uma seção que apresenta uma nova coleção de roupas em tons neutros.

Assim, ao usar os dados coletados no PDV para personalizar a experiência de compra, os varejistas podem não só melhorar a satisfação do cliente, mas também incentivar a lealdade e potencialmente aumentar as vendas.

Técnicas de Visual Merchandising baseado em dados

Entender o perfil e o comportamento do cliente permite que os varejistas criem experiências diferenciadas por meio do Visual Merchandising. 

Isso envolve a forma como os produtos são apresentados na loja, a organização do espaço e a comunicação visual utilizada, tudo isso com o objetivo de atrair, envolver e motivar o cliente a comprar.

Por exemplo, os dados coletados no PDV podem indicar que os clientes tendem a se deslocar para a direita ao entrar na loja. 

Essa informação poderia ser usada para colocar produtos de alto desempenho ou novos lançamentos nessa área de alto tráfego, aumentando assim a sua visibilidade e a probabilidade de venda.

Além disso, os dados de comportamento do cliente podem revelar quais tipos de displays de produto ou configurações de prateleiras são mais atraentes para os clientes. 

Por exemplo, imagine que os dados mostram que os displays de fim de corredor resultam em mais vendas. Você poderia optar por utilizar esses espaços para apresentar promoções especiais ou itens sazonais.

A comunicação visual também pode ser adaptada com base nas preferências dos clientes.

Se os dados mostram que uma determinada faixa etária de clientes é mais atraída por sinalizações coloridas e criativas, você pode implementar esse estilo de sinalização para aumentar o engajamento e a atratividade para esse grupo demográfico.

Melhorar a eficiência operacional

O Retail Analytics pode revelar importantes insights operacionais que podem ajudar a aumentar a eficiência e a produtividade da loja. 

Por exemplo, os dados de tráfego da loja podem mostrar horários de pico de movimentação de clientes. 

Com essa informação em mãos, você pode garantir que haja pessoal suficiente disponível durante esses períodos para atender à demanda e proporcionar um excelente atendimento ao cliente.

Da mesma forma, os dados de vendas de produtos podem ajudar a otimizar a gestão de estoque. 

Se um item específico está sendo vendido rapidamente, os dados podem alertar os varejistas para aumentar a quantidade de estoque desse item, evitando assim a perda de vendas devido à falta de produtos.

Além disso, os dados do PDV também podem identificar possíveis gargalos no processo de vendas. 

Por exemplo, se os dados mostram que os clientes costumam abandonar suas compras durante o checkout, isso pode indicar um problema com a velocidade ou a eficiência do processo de pagamento. 

Nesse caso, você pode buscar soluções para tornar o processo de checkout mais rápido e mais fácil, aumentando assim a satisfação do cliente e reduzindo o abandono de carrinho.

Tomada de decisões mais assertivas

Por fim, ter acesso a informações em tempo real por meio da coleta de dados no PDV pode ser transformador para o processo de tomada de decisões dos varejistas. 

Com os dados à disposição, decisões mais rápidas, precisas e embasadas podem ser tomadas, substituindo a incerteza e a suposição por estratégias confiáveis.

Por exemplo, os dados de vendas em tempo real podem mostrar que um determinado produto está vendendo rapidamente. 

Em resposta a isso, um varejista poderia decidir reabastecer esse item imediatamente. Evitando assim uma possível falta de estoque que poderia levar à perda de vendas.

Da mesma forma, se os dados mostram que uma campanha promocional está tendo um desempenho abaixo do esperado, os varejistas podem tomar a decisão de ajustar a campanha ou até mesmo de encerrá-la, evitando assim o desperdício de recursos em uma estratégia que não está funcionando.

Além disso, as informações de tráfego em tempo real podem ajudar os varejistas a ajustar rapidamente a alocação de funcionários. 

Por exemplo, se os dados mostram que a loja está particularmente movimentada, você pode redirecionar mais funcionários para o salão de vendas para garantir um bom atendimento ao cliente.

Conheça o Granometrics.io!

A plataforma Granometrics.io da Alice Wonders é uma ferramenta exclusiva que utiliza múltiplos sensores para mapear a loja física e fornecer insights valiosos para tomada de decisões. 

Com ela, você pode obter todas as informações necessárias para otimizar seu PDV e melhorar suas vendas.

Cases de Sucesso do Granometrics.io

Novo conceito de Loja de Laptop da IntelLoja da Intel utilizando projeto Alice Wonders.

A Intel usa Granometrics.io para avaliar:

  • Fluxo na Loja;
  • Intenção de compra por modelo de Laptop; 
  • Tempo de interação com cada modelo;
  • Horas de pico, dias da semana e do mês.

Em uma loja considerada de baixo poder aquisitivo, descobrimos que os modelos Gamer são os mais procurados. 

Em outra rede, identificamos um incrível aumento de 200% de fluxo durante a Black Friday. O que pode servir de comparativo para estabelecer se as vendas foram proporcionais à intenção de compra.

E você, marca ou varejista, já conhece o seu público? E a performance da sua loja? Não deixe de entrar em contato conosco e agendar uma demonstração do Granometrics.io. 

Estamos à disposição para ajudá-lo a aprimorar seu PDV e impulsionar suas vendas.

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