Como usar o Big Data no varejo? Eis a questão. Ainda uma dúvida bastante comum entre boa parte dos empreendedores do setor, é preciso compreender, antes de mais nada, que nesta era da informação sua utilização é fundamental para o sucesso de todo e qualquer tipo de empresa.
Com o avanço da internet somado à consagração dos buscadores (Google) e das redes sociais, não dá para negar que o volume de dados que o mercado consumidor vem gerando a cada segundo é enorme.
E é justamente disso que se trata o Big Data, mais especificamente da análise desse grande conjunto de informações para a consecução de resultados que, em menor medida, seriam praticamente impossíveis de conquistar.
Por essa razão, preparamos este artigo com 4 maneiras de utilizar o Big Data no varejo. Não perca essa leitura!
1. Analisar os dados do negócio
A primeira forma de usar o Big Data no varejo é analisando os dados do negócio. Sob um olhar mais amplo, essa é a sua atribuição principal. Nesse contexto, estamos nos referindo, por exemplo, às tendências do mercado, aos tipos de produtos ou serviços que o seu público está consumindo, o que os seus concorrentes estão fazendo etc.
Em resumo, ao empregá-lo na sua organização, você obterá informações que proporcionarão a melhor compreensão acerca do seu próprio negócio. Simples assim.
2. Melhorar a experiência do cliente
Seja antes, durante ou depois da compra, com a utilização das ferramentas adequadas, você poderá monitorar o comportamento dos seus clientes na internet, sobretudo, no seu site (ou e-commerce) e nas suas redes sociais.
Por meio desse monitoramento, será possível descobrir suas preferências de navegação, seus produtos preferidos e o que eles gostariam de receber como serviço.
Com informações como essas em mãos, você conseguirá desenvolver estratégias para melhorar a experiência do cliente de acordo com as suas próprias necessidades e expectativas, por exemplo.
3. Vender no multicanal
Outra maneira de usar o Big Data no varejo é vendendo no multicanal. E o que isso quer dizer exatamente? É que com o monitoramento de comportamento dos consumidores você saberá não apenas por qual o canal eles preferem ser atendidos, mas também o modo como gostariam de comprar e receber seus produtos e/ou serviços.
4. Prever as demandas
Não menos importante nesse contexto está a previsão de demandas. Considere os aspectos internos que se relacionam à aquisição das matérias-primas e o controle de estoque como um todo. Por contribuir para o mapeamento das tendências e buscas por um determinado bem, o Big Data pode ser uma peça-chave no que se refere à estocagem de produtos: ele permite a obtenção de quantidades precisas e em conformidade com os padrões de consumo atual e futuro.
Para concluir, vale ressaltar o fato de que você só conseguirá alcançar resultados verdadeiramente satisfatórios se utilizar as ferramentas corretas. Aqui vai uma dica valiosa: procure uma empresa especializada em Business Intelligence para auxiliá-lo nessas tarefas.
Esperamos que você tenha gostado deste artigo sobre o Big Data no varejo. Se sim, não deixe de ver a essencial diferença entre inteligência competitiva e inteligência de mercado.
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.
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!
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
[…] mercado é preciso oferecer diferenciais. Por isso, a necessidade de se investir nos processos de inteligência competitiva e de mercado. Em conjunto, elas conseguem gerar uma inteligência efetiva para o negócio, […]