{"id":10625,"date":"2020-08-21T08:05:00","date_gmt":"2020-08-21T11:05:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/?p=10625"},"modified":"2024-03-07T20:11:22","modified_gmt":"2024-03-07T23:11:22","slug":"dados-e-clientes-os-maiores-ativos-do-seu-varejo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cndl.org.br\/varejosa\/dados-e-clientes-os-maiores-ativos-do-seu-varejo\/","title":{"rendered":"Dados e Clientes: os maiores ativos do Varejo"},"content":{"rendered":"\n

Por Fl\u00e1via Pini*<\/em><\/p>\n\n\n\n

H\u00e1 pouco tempo escrevi um artigo sobre “ele”, nada mais nada menos do que o cliente – aquele que faz qualquer neg\u00f3cio vingar ou quebrar. Pois \u00e9! Quanta responsabilidade e protagonismo, por isso a import\u00e2ncia de conhec\u00ea-lo al\u00e9m das m\u00e9tricas triviais.<\/p>\n\n\n\n

O cliente pode dizer muito mais sobre o seu neg\u00f3cio do que voc\u00ea imagina. Por onde ele anda, por quais sites navega, sobre o que se interessa, enfim, tudo isso cria um mundo de oportunidades – seja para desenvolver novos produtos ou at\u00e9 mesmo refinar estrat\u00e9gias de venda, tanto no ambiente f\u00edsico quanto digital. <\/p>\n\n\n\n

Se antes os grandes indicadores de uma loja passavam por GMV (Volume Bruto de Mercadorias) e Faturamento, hoje existem muitos outros KPI’s a serem analisados e que precisam estar combinados com outras vari\u00e1veis para abranger uma an\u00e1lise como um todo. O grande segredo est\u00e1 nas equa\u00e7\u00f5es a serem formadas olhando tamb\u00e9m para comportamento, do b\u00e1sico – n\u00famero de cupons dividido por fluxo = taxa de convers\u00e3o, at\u00e9 entender jornada, j\u00e1 que segundo dados da Nordstorm, 50% das vendas em lojas envolvem intera\u00e7\u00f5es digitais e mais de \u2153 das vendas online envolvem contato com lojas f\u00edsicas – ou seja, a gest\u00e3o n\u00e3o pode ser feita a partir de canais, mas sim a partir de clientes!<\/p>\n\n\n\n

Pois bem. H\u00e1 algum tempo tenho ouvido e lido que os dados s\u00e3o o novo petr\u00f3leo, mas parafraseando Eduardo Terra, Presidente da SBCV no \u00faltimo evento sobre NFR 2020, assim como o petr\u00f3leo precisa ser refinado para atingir seu potencial m\u00e1ximo de precifica\u00e7\u00e3o, o mesmo acontece com as informa\u00e7\u00f5es. Elas v\u00eam sujas, mas quando apuradas e aprimoradas s\u00e3o uma riqueza poderosa e estrat\u00e9gica.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 uma agenda que j\u00e1 entrou oficialmente em pauta com a cria\u00e7\u00e3o de departamentos dedicados, como analytics <\/em>e data science, <\/em>tudo para ter mais compreens\u00e3o, agilidade e assertividade nas tomadas de decis\u00e3o, principalmente quando relacionadas \u00e0 gest\u00e3o operacional, pois impactam diretamente na conex\u00e3o entre cliente e venda. Segundo o Gartner, o custo para recuperar um consumidor \u00e9 20% maior do que para mant\u00ea-lo, ou seja, \u00e9 justamente a experi\u00eancia que traz fideliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Contudo, n\u00e3o \u00e9 simples transformar dados em insights<\/em>, mas se n\u00e3o for assim, eles n\u00e3o servir\u00e3o de absolutamente nada. \u00c9 como se o Waze me informasse apenas que a rua est\u00e1 cheia e deixasse por minha conta a decis\u00e3o do caminho. Al\u00e9m de eu ter que investir tempo numa an\u00e1lise, ainda teria o risco de seguir em uma rota errada ou mais demorada. \u00c9 exatamente isso que precisa ser mudado. O que os dados podem resolver para mim? Quais recomenda\u00e7\u00f5es imediatas eles poderiam me dar todos os dias? Como eles podem me tornar mais produtivo?<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o \u00e9 f\u00e1cil, evidentemente. A come\u00e7ar por como os dados est\u00e3o estruturados. No varejo, principalmente, as informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o fragmentadas e ainda existe o legado anal\u00f3gico. Al\u00e9m disso, h\u00e1 bastante inconsist\u00eancia na base hist\u00f3rica, j\u00e1 que ela at\u00e9 ent\u00e3o n\u00e3o havia sido pensada para ser explorada dessa maneira. A exemplo do segmento de Moda que muda o produto a cada esta\u00e7\u00e3o e tem in\u00fameras diverg\u00eancias no momento de realizar an\u00e1lises comparativas devido a problemas de cataloga\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Ao vermos tantas ofertas de servi\u00e7os baseados em Intelig\u00eancia Artificial, \u00e9 tentador querer traz\u00ea-las para dentro do neg\u00f3cio. Mas, esse novo cen\u00e1rio exige um trabalho pregresso, caso contr\u00e1rio, os resultados nunca ser\u00e3o coerentes com a realidade, muito menos com o futuro. A come\u00e7ar pela coleta dos dados que precisa ser cont\u00ednua e consistente. Construir um data lake <\/em>unificado tamb\u00e9m traz visibilidade e agilidade e, por fim, \u00e9 essencial saber o que se quer – apenas com perguntas certas voc\u00ea ter\u00e1 respostas efetivas. E voltando ao Waze: se voc\u00ea n\u00e3o sabe onde quer chegar, ent\u00e3o n\u00e3o existe rota.<\/p>\n\n\n\n

E para finalizar e consolidar, segundo o relat\u00f3rio Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, publicado em 2018 pela Forrester, as empresas data-driven<\/em> crescem mais de 30% anualmente e devem faturar mais de US$ 1,8 trilh\u00f5es at\u00e9 2021. No mesmo estudo, essas organiza\u00e7\u00f5es s\u00e3o descritas como “obcecadas pelo consumidor”. N\u00e3o podia ser diferente, certo?<\/p>\n\n\n\n

* Fl\u00e1via Pini \u00e9 CEO da FX Retail Analytics<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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