Devido à sua natureza dinâmica e competitiva, o varejo requer uma gestão de estoques estratégica e eficiente, condição essencial para assegurar desde a disponibilidade de produtos até o crescimento sustentável do negócio. O uso do Business Intelligence (BI) nesse processo é uma iniciativa crescente, uma vez que possibilita análises de dados precisas, facilitando a tomada de decisões.
A ausência de dados reais sobre as operações de entrada e saída de produtos aumenta os riscos de a empresa enfrentar excesso ou falta mercadorias, sendo que ambos os casos acarretam prejuízos. Entender a importância da gestão de estoque com BI é o primeiro passo para evitar esse tipo de problema. Quer saber mais? Neste post, vamos abordar os benefícios dessa ferramenta no varejo. Confira!
Qual a importância do BI no varejo?
O Bussiness Intelligence permite a orientação por dados. Ao disponibilizar dados precisos e bem analisados para o varejo, ele fornece insights valiosos sobre o comportamento dos consumidores, padrões de compra e tendências de mercado. Esse processo é muito mais complexo quando o varejista utiliza apenas dados brutos.
Com base nesse modelo, a empresa pode adaptar suas estratégias rapidamente e responder de maneira mais ágil às transformações, demandas e preferências do seu público-alvo.
Como o BI otimiza a gestão de estoques?
Você sabe o que é gestão de estoque eficiente? Esse conceito se refere à manutenção de níveis ideais de inventário para atender às necessidades dos clientes, minimizando os custos e maximizando a rotatividade de produtos. Veja, abaixo, como o BI contribui para esse resultado.
Analisa a demanda e previsão
A aplicação do BI na gestão de estoque viabiliza a análise detalhada das tendências de venda, bem como dos padrões de consumo, possibilitando a previsão de demanda futura com maior precisão.
Desse modo, há menos chances de investir em uma quantidade excessiva ou insuficiente de produtos, garantindo que o estoque esteja sempre alinhado ao comportamento do mercado.
Monitora em tempo real
Ter uma visão ampla das atividades relacionadas ao seu armazém é crucial para tomar decisões mais acertadas. Nesse sentido, o Bussiness Intelligence ajuda acompanhar o desempenho do estoque em tempo real, identificando produtos com baixa rotatividade ou excesso em inventário.
Caso perceba um desequilíbrio no volume de mercadorias, a empresa de varejo pode fazer ajustes oportunos nas suas estratégias de reabastecimento e liquidação, melhorando sua eficiência operacional.
Fornece relatórios e insights personalizados
Com a adoção do BI você pode ter acesso a relatórios e dashboards personalizados que auxiliam a detectar oportunidades de otimização no gerenciamento de estoque.
Os gestores do negócio conseguem verificar a quantidade de produtos, ciclos de reposição e custos associados, informações que servem de embasamento para direcionar suas ações, como aumentar o investimento de uma determinada categoria de produtos cuja demanda tenha aumentado.
Quais os benefícios do BI no varejo?
Se aplicado corretamente, com as ferramentas ideais, o Business Intelligence não só melhora a gestão de estoque, como também oferece uma visão mais estratégica e abrangente do negócio.
Por meio dele, você pode se aprofundar nas preferências de seus consumidores, o que colabora para a personalização das campanhas de marketing, em que você pode direcionar ofertas e mensagens específicas, aumentando a conversão de vendas.
Além disso, as informações proporcionadas pelo BI sobre a performance da loja e a dinâmica do mercado permitem a identificação de áreas de crescimento e oportunidades de expansão, bem como uma atuação mais proativa para capturar novos mercados.
A gestão de estoque é um dos pilares do varejo, pois garante que os produtos certos estejam disponíveis no momento certo, eliminando desperdícios e potencializando suas vendas.
Ao implementar o BI no setor varejista, você passa a ter mais controle sobre seu inventário e suporte para tomar decisões estratégicas, o que resulta em operações mais eficientes e na satisfação do consumidor final. Para tanto, é necessário integrar suas fontes de dados com uma plataforma de BI e configurar dashboards e relatórios que supram as necessidades específicas da sua empresa.
A orientação por dados é um importante recurso para se manter à frente da concorrência. Leia outros conteúdos do nosso blog e descubra outras oportunidades com o BI!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?