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Empreendendo e Aprendendo

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Como o uso de dados pode aumentar as vendas no varejo tradicional

Nos últimos anos, o uso de dados vem crescendo muito no mundo e em todos os setores da economia. Ainda que seja um assunto nebuloso para a maioria das pessoas, ele já está nodia a dia do varejo e promete ser a principal fonte para desenvolvimento de produtos, estratégias de negócios e gestão de clientes, por exemplo.

O que são dados e informações

Embora estejam conectados, dados e informações são coisas diferentes. Dados, de maneira geral, são elementos que carregam a matéria-prima da informação. Dados representam um ou mais significados. Sozinhos, eles não são capazes de transmitir mensagens claras.

Já as informações são claras, objetivas, fáceis de ler e compreender. Informação é a apuração dos dados coletados.

Imagine que o cliente entre em uma loja física de um supermercado na qual é cadastrado. Ele faz uma compra e informa o CPF no caixa. Automaticamente, os dados entram no cadastro do cliente. Os dados são o que ele comprou, a hora, o endereço da loja.

A partir do histórico de compras desse cliente é possível compreender algumas características: se ele leva uma vida saudável ou não, se ele tem filhos, se ele prefere produtos mais sofisticados ou mais simples.

Com todas essas informações a loja pode enviar para o e-mail cadastrado alguns cupons de desconto de produtos que ele possivelmente goste, além de diversificar o mix de produtos da loja que atenda outros clientes semelhantes. Essas são apenas algumas das possibilidades do uso de dados.

Casos conhecidos de uso de dados no varejo

A loja Traget, uma das maiores varejistas do EUA, tem caso famoso de como o comportamento do consumidor e o uso de dados pode funcionar como estratégia de mercado.

A empresa possui um setor chamado analytics, responsável por analisar e traçar as estratégias. Essa equipe notou que havia certo padrão de consumo no evento de uma gravidez, como por exemplo a compra de loções sem essência, sabonetes sem cheiro específico, além de suplementos alimentares como cálcio, magnésio e zinco. Essa equipe conseguiu definir 25 itens que mulheres grávidas compravam mais. Era possível até estimar a probabilidade de gravidez (de 0 a 100%) e, inclusive, o estágio da gravidez que a mulher se encontrava (em semanas).

Com essas informações disponíveis, a Target enviava cupons de desconto às mamães em potencial e já com personalização do período da gravidez, tendo em vista o modelo preditivo construído.

Parecia o cenário perfeito, até um homem enfurecido entrar em uma unidade da rede próximo a Minneapolis, exigindo explicações sobre o envio de cupons de desconto de produtos relacionados à gravidez para sua filha adolescente. Segundo o pai, a filha, que ainda estava no ensino médio, sequer precisava daqueles produtos e esse tipo de oferta poderia incentivar a gravidez precoce.

O gerente da loja não tinha conhecimento do fato e procurou acalmar o homem. Ele entrou em contato com a administração da Target e apurou que realmente haviam enviado os cupons para a filha da cliente. Ele mesmo se prontificou em pedir desculpas ao cliente em nome da empresa.

No entanto, o mesmo homem ligou para a loja em Minneapolis e pediu desculpas sinceras. Segundo ele, “ocorreram eventos em sua casa envolvendo sua filha que ele desconhecia” e que o nascimento do neto estava previsto para o mês seguinte. Esse caso revela como os dados foram capazes de “prever” uma gravidez apenas com comportamento de compras de uma cliente.

Por isso, a Target mudou de maneira bastante inteligente a estratégia de direcionamento de produtos e descontos. A varejista começou a misturar os produtos que de fato tinham relação com o período de vida do cliente (ex. gravidez) com outros que não tinham nenhum vínculo com aquele momento. No caso das grávidas, a oferta de suplementos alimentares, por exemplo, ficava misturado com um desconto agressivo na compra de um cortador de grama. Com isso, a Target percebeu uma maior intenção de compra dos artigos. Segundo sua equipe de estatísticos, isso poderia ser resultado de o cliente achar que não está sendo espionado, uma vez que os resultados de cupons e descontos estaria sendo feito de forma aleatória.

Se você quer fazer o uso de dados para impulsionar seus negócios, confira aqui 5 dicas para começar:  

1. Conheça suas opções. Antes da criação dessas plataformas de análise, as empresas não tinham muito suporte na hora de descobrir como usar os dados coletados. Parece que agora o Big Data saiu do laboratório de testes e pequenos negócios não precisam mais construir soluções próprias para analisar informações. É importante manter-se atualizado com as últimas tecnologias, fornecedores de software e dados, o que permitirá que você tome uma decisão informada sobre as soluções certas para as suas demandas e para o seu negócio.  

2. Acompanhe os resultados da sua campanha. A sobreposição de dados de clientes com a mídia pode não só ajudar as marcas a comprar publicidade de forma mais eficiente, mas também ajudá-las a avaliar a eficácia da campanha com mais precisão. Essa sobreposição de comportamentos de compra com a exposição da campanha mostra quais canais são mais eficazes, quais níveis de frequência direcionam o comportamento e por quanto tempo eles persistem. Por meio do Google Analytics e de plataformas do Google Adwords, por exemplo, as pequenas empresas podem aprender o que aumenta as vendas, monitorando os padrões de tráfego e as fontes de referências ao site da empresa.    

3. Concentre-se na construção de melhores relacionamentos com os clientes. Publicidade já não significa enviar a mesma mensagem para todos os consumidores. No ambiente de marketing atual, as empresas precisam enviar a mensagem certa para cada pessoa, no momento certo. Com isso, o Big Data se tornou uma ferramenta importantíssima na hora de descobrir qual dos muitos canais de comercialização são melhores para alcançar clientes e nichos específicos. As PMEs que usam serviços de análise de Big Data para observar e aprender com seus clientes por meio de uma variedade de canais estão obtendo ótimos retornos, de maneira mais rápida. Já é possível ver uma integração bem-sucedida nas relações individuais de compra em formatos mobile, online, e-mail e até mesmo no site das companhias.  

4. Comece pelo básico. A ideia de explorar grandes quantidades de dados pode realmente ser cansativa. Por isso, um bom mindset é o de começar pelo básico. Coloque o foco em apenas um problema ou tendência que os dados certos podem resolver. Quer aumentar a fidelidade dos clientes? Saber informações como as preferências de horário de compra, dias da semana, se preferem fazer a compra pelo e-commerce ou na loja física pode ajudar sua companhia a personalizar e-mails para incentivá-los a comprar.  

5. Não pense que dados são úteis apenas para grandes empresas. Em uma pesquisa feita em 2016, 89% das médias empresas que tinham um projeto de Big Data em andamento reportaram melhorias significativas na tomada de decisão. 49% reportaram melhorias nos produtos e na qualidade dos serviços. Isso significa que empresas que focaram na melhoria da qualidade de seus produtos e serviços por meio das ferramentas de análise, tiveram melhores resultados.

Fonte: O Guia Financeiro. Publicado em 18/02/2019.

Fonte: Know Solution. Publicado por Leandro Guimarães.

Fonte: Blog Brasil Comstor.

https://blogbrasil.comstor.com/5-dicas-de-big-data-para-pequenas-e-medias-empresas


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