Saber o que o cliente quer, o que ele precisa e quando ele precisa não é mais coisa do futuro. As ferramentas de Data Analytics estão aí justamente para fazer isso, mas por que, então, elas ainda estão no campo dos debates e muito pouco na prática? “É natural que a gente tenha um atraso nesse sentido, em relação a mercados como Estados Unidos e Europa”, afirma Augusto Sales, sócio da KPMG.
A tecnologia de análise de dados caminha tão rápido que ela é capaz de prever a próxima tendência, o próximo “produto-sensação” ou até mesmo o próximo comportamento dos consumidores. “Essas ferramentas são mais usadas em empresas de países desenvolvidos, mas aqui tem gente fazendo isso”, garante Sales. Ele explica que essas ferramentas consideram os dados de navegação das pessoas, a localização, o histórico delas de interação com as marcas e até a concorrência. “O data analytics analisa padrões e faz o que a gente chama de análise de sentimentos e consegue enxergar tendências que estão vindo e que a gente não enxerga ainda”.
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Somente com isso dá para adiantar o quão importante é esse tipo de ferramenta. Então, por que ela não está implantada nas empresas em massa? “Falta um pouco mais de visibilidade de que isso realmente funciona. É uma questão de tempo e de maturidade do nosso mercado. E não acho que vai demorar para a gente ver isso ser aplicado em uma escala maior”, acredita Sales. O futuro, segundo o especialista, pertence à empresa que conseguir inserir essas ferramentas de forma fluida no negócio. “Quem não se adaptar muito a esse mundo, ficará no meio do caminho”, diz.
Esse caminho de transformação, contudo, não é simples. E ele começa com uma estratégia digital bem desenhada. “A partir dela é que vemos ferramenta, mas o mais importante é a estratégia, as pessoas e o sistema”, afirma. Entenda por que é importante ferramentas de análise de dados no seu negócio
1. Predição
As ferramentas de análise de dados ajudam o varejo a ter uma fotografia do comportamento do consumidor e também das transações, mas faz mais do que isso: consegue prever o que ele quer e precisa. “Isso ajuda o varejo a se planejar para a próxima temporada. Antes isso dependia muito da capacidade de percepção do gestor. Agora, com essas ferramentas, é possível varrer esses dados para formar uma análise de sentimentos”, afirma Sales.
Isso é possível não apenas no campo “macro”, mas também individual. Ou seja, a companhia sabe para onde vai o comportamento de uma massa de consumidores, mas também sabe onde está um único consumidor dentro daquela jornada. “É possível prever a próxima compra e, com isso, o varejo ajuda o consumidor nessa tomada de decisão”, diz. As chamadas recomendações já são comuns no mundo virtual, mas caminham, cada vez mais, para o mundo físico. “Depois que você tem os dados, você prevê a demanda e consegue entender os seus consumidores e descobrir o quanto você vai vender de cada produto e onde”, diz
2. Aumento do share of wallet
Esse é um bom motivo para se ter ferramentas de análise de dados. Como elas ajudam a entender o comportamento de compra do consumidor, ela ajuda o varejo a oferecer aquilo que realmente é relevante para ele. Resultado: a marca começa a ganhar a preferência do cliente e, com isso, a companhia aumenta o share of wallet. Ou seja, ele ganha a preferência na carteira do cliente. Se ele tem R$ 1000 para gastar, ele passa a gastar mais com você e menos com a concorrência.
“Essa realidade torna a operação mais assertiva e tem impacto alto nos níveis de estoque e de produção”, afirma. Com esses dados, o monitoramento de estoque e demanda é maior. “Você pode responder mais rápido às mudanças de mercado”, afirma.
3. Preço não é mais desculpa
Outro motivo para investir nessas ferramentas é que elas já não são tão caras assim como eram antes. “O varejo brasileiro não investe tanto na ferramenta mais por falta de conhecimento do que por preço, porque os valores estão caindo”, afirma Salles. “Ainda há receio de fazer algo diferente do que está sendo feito agora. Preço não é mais um argumento. E tem até empresas que só rentabilizam com o resultado, com o sucesso da aplicação”, diz.
4. Personalização ao extremo
Personalizar produtos e serviços eleva a satisfação dos consumidores e seu nível de experiência. E ferramentas de data analytics ajudam exatamente neste ponto. Se você conhece seu consumidor e consegue até prever a demanda, a personalização é o passo seguinte. Segundo Sales, é possível até personalizar preço. “O futuro vai ser isso todo o tempo e para todo mundo. O preço dinâmico será uma realidade e chegará ao ponto de oferecer um preço diferente para cada consumidor. Você teria essa dinâmica em tempo real para tudo. Se eu tenho um estoque alto para um determinado produto, posso baixar o preço para aquela localidade e aquele indivíduo específico”, afirma o especialista da KPMG.
5. Experiência
No fim das contas, com análise de dados é possível ser assertivo na oferta de experiência ao consumidor. “Isso porque você conhece melhor o seu cliente. Só essa informação permite que você desenhe uma oferta mais assertiva de produtos e serviços, antecipando aquilo que ele quer, e oferecendo, ainda, algo exclusivo e personalizado. Chega um momento em que você tem tantos dados que consegue entregar para o consumidor algo que ele ainda nem sabe que vai gostar ou precisar”, afirma. E esse é o futuro.
