Imagine a seguinte cena: você é um comprador do varejo e precisa definir que produtos serão expostos na gôndola de uma determinada categoria, em cada uma de suas lojas, que estão localizadas em bairros e cidades com diferentes perfis de público e volumes de tráfego. O Natal está se aproximando, mas não é possível deixar para abastecer os estoques em cima da hora e, portanto, a compra precisa ser feita com várias semanas de antecedência.
Normalmente a resposta para esse problema é um "chute". Algo como "esperamos crescer 10% neste fim de ano, então vamos comprar 10% a mais de todos os produtos". E, com muita frequência, uma decisão desse tipo transforma-se em um problema maior ainda, com excesso de estoque em muitos itens e grande ruptura justamente nos itens mais demandados.
Por muito tempo, foi assim que o varejo trabalhou. Na falta de uma solução melhor, o jeito era estimar e, no feeling, buscar algumas apostas. Hoje, porém, quem atua dessa forma está sendo engolido pelo e-commerce e pelas empresas do varejo físico que entenderam o que, afinal, significa o mantra "data is the new oil": os dados são o novo combustível do varejo.
Isso significa que é preciso ter uma estratégia definida e implementada de coleta e análise de dados, para que seja possível conhecer os clientes e entregar não somente o que eles esperam hoje, mas o que eles demandarão no futuro próximo. O uso de Big Data e Inteligência Artificial é uma realidade cada vez mais presente nas empresas, que buscam ampliar as vendas e a rentabilidade de suas operações por meio da segmentação analítica e da ativação estratégica do relacionamento omnichannel com seus clientes.
Não importa qual seja o tamanho de sua empresa, ela certamente precisa se comunicar com o cliente em múltiplos pontos de contato (loja física, internet, mídias sociais, WhatsApp e outros). E seu cliente, certamente, deseja ser identificado como único e quer ser reconhecido ao longo de sua jornada de compras, mesmo que passe por vários canais diferentes. Para quem ainda não possui investimentos em Analytics ou CRM, saber por onde começar pode ser bastante complicado. Já para quem possui ferramentas ou serviços em operação, a preocupação está em como otimizar sua arquitetura dos dados e aproveitar ao máximo os insights gerados pelas ferramentas.
Independente do estágio de maturidade em que cada varejista está, para utilizar da melhor forma os dados dos clientes, entender seu comportamento e então chegar a prever demandas futuras é preciso ter alguns pontos em mente:
● Inteligência no relacionamento com os clientes: a coleta de dados é onde tudo começa. Conte com um conjunto de soluções analíticas de gestão do relacionamento que permita identificar o grau de engajamento do cliente (seus objetivos em cada contato com a marca) e seu perfil de consumo (necessidades) de maneira automatizada. Como adicional, os sistemas deverão contribuir para estimular o cliente a migrar para estágios mais profundos de relacionamento com a marca, por meio de ativações periódicas;
● Inteligência promocional: garanta que você tenha à mão relatórios de desempenho e recomendações automatizadas de produtos com maior potencial de direcionamento de clientes para a loja. As ferramentas usadas também devem ser capazes de identificar correlações de produtos ("quem compra A costuma comprar B") para que seja possível realizar ações que aumentem as vendas e as margens das cestas de compras;
● Gestão e medição de campanhas: com ações desenvolvidas online e off-line, em múltiplos canais, é preciso ter ferramentas que realizam a gestão integrada dessas iniciativas, com templates de comunicação e relatórios que permitam a visualização dos resultados de frequência, ticket médio, categorias consumidas e faturamento incremental;
● Ativação omnichannel: é possível alcançar o cliente dentro e fora do PDV, no momento da decisão de compra, com personalização de ofertas e rastreamento do comportamento dos clientes.
Atualmente, processando dados de consumo de mais de 85 milhões de pessoas e acumulando mais de 50 milhões de ativações mobile em todo o país, temos visto que, ao entender o valor do cliente, seu perfil e necessidades de consumo, é possível desenvolver ações que aumentem a cesta de compras, o ticket médio e impulsionem categorias e produtos com margem de contribuição mais elevada. O resultado dessa abordagem científica é um aumento da frequência de compras em até 10% para nossos clientes.
Empresas como Bradesco, Ipiranga, Raia, Drogasil e Cencosud têm utilizado ativamente esse conjunto de soluções para personalizar a jornada de consumo do varejo e entender, predizer e reagir ao comportamento dos consumidores em tempo real e de forma automatizada. Esse tipo de solução não é, porém, exclusividade de grandes empresas: mais importante que o tamanho da companhia é a disposição de utilizar dados de forma estratégica e transformá-los no combustível para o crescimento de suas vendas.