E se a Black Friday pudesse se transformar em uma “Smart Friday”? Com descontos reais, frete justo, disponibilidade dos produtos mais buscados, e sugestões personalizadas para o consumidor. Parece um mundo ideal e distante para a Black Friday que temos visto ser feita no Brasil. Porém, se incluirmos a dose certa de análise de dados podemos transformar esse evento em um período mais atrativo para os consumidores e varejistas?
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A Black Friday no Brasil ainda precisa passar por inúmeros ajustes, e um dos problemas que os varejistas enfrentam é o esvaziamento do Natal. Enquanto nos Estados Unidos o comércio em geral aproveita a oportunidade para “descartar” os estoques antigos e receber os novos modelos, coleções e lançamentos antes das festas de final de ano, por aqui não há uma regra clara ou comportamento específico a respeito do que entra em promoção no varejo online e físico. E, diferente dos EUA, os varejistas locais já perceberam que o consumidor brasileiro aproveita a Black Friday para antecipar muitas das compras de final de ano.
Embora ocorra um aumento no consumo durante a Black Friday ou “Black Weekend” como fazem muitos varejistas, a fama do evento segue não sendo das melhores para o consumidor brasileiro. A data até ganhou o apelido popular de ‘Black Fraude’, e frases como ‘tudo pela metade do dobro’ acabaram fazendo a fama da evento no Brasil, já que muitos varejistas não seguem uma política clara de precificação e descontos.
Por aqui, algumas empresas até monitoram os preços dos produtos antes da data sazonal, para mostrar aos consumidores se eles estão sendo enganados pelas lojas e suas respectivas ofertas durante este período “festivo”.
Embora existam inúmeros desafios a serem superados, é preciso ter um ponto de partida para transformá-la em Smart Friday. E a melhor forma de dar início a essa mudança está em olhar com atenção para os dados que existem dentro de casa e que podem nos contar, com maior ou menor grau de detalhe, sobre o comportamento dos consumidores antes, durante e após edições anteriores do referido evento.
Pode parecer que não, mas tudo que já aconteceu em Black Fridays anteriores tem muito a ensinar. É possível enxergar os principais erros, os grandes acertos e aprender com eles.
Olhando para os dados das edições anteriores é possível guiar-se pelos dados para melhorar estoques, precificação e condições de frete, descobrindo onde existem oportunidades de aplicar descontos e oferecer condições que realmente façam sentido para o negócio e para os consumidores, diferenciando o varejista da concorrência.
Do ponto de vista logístico, ao olhar para os dados gerados no passado sobre prazos de entrega, opções e condições de fretes, etc. pode-se ter melhor compreensão sobre regiões estratégicas para vendas de determinados produtos ou categorias. E, ao olhar para esses números, o varejista consegue criar ações que podem, por exemplo, mudar estratégias e modelos de entrega com base no número de clientes por região, concedendo descontos e condições diferenciadas.
Da mesma forma, os dados têm muito a contar sobre os níveis ideais de estoque, tanto sob a perspectiva numérica como de sortimento. As edições anteriores podem mostrar itens buscados pelos consumidores que faltaram ou sobraram nos depósitos e nas lojas, sendo assim possível planejar a demanda de forma sustentável e inteligente.

Dados não estruturados nem sempre têm as melhores respostas

Embora o mindset do mercado esteja em grande parte voltado ao que se refere gerar valor a partir das informações de redes sociais, muitas empresas compram ou criam sistemas e estruturas tecnológicas, processuais e de pessoal para obter esses dados.
Sem saber ao certo o que fazer com eles, nem entender de que forma podem ser estratégicos e, acima de tudo, rentáveis, para os negócios, ao invés de criar ações inteligentes, acabam por bombardear o consumidor com ofertas desnecessárias e repetitivas.
Essas ofertas, muitas vezes, caem no spam ou no lixo eletrônico, e no final das contas não recebem nenhum tipo de atenção real dos consumidores. Por isso, ao contrário do que muitos pensam, nem sempre a análise de dados da internet e redes sociais vão gerar as melhores respostas, principalmente se estiverem sendo feitas em um ambiente isolado do restante da realidade omnicanal dos consumidores atuais.
Analisar dados não estruturados requer que, no final das contas, ele seja tratado, refinado e estruturado (sim, isso mesmo, estruturado!) para fornecer informações e gerar insights realmente estratégicos, e isso demanda mais tempo, conhecimentos específicos e mais tecnologia, sendo que muitas vezes, a resposta está embaixo do nariz: nos dados já estruturados que podem ser extraídos dos sistemas internos.
O problema é que poucas pessoas olham cuidadosamente para os seus mecanismos internos a fim de extrair valor real das informações. Dá para contar nos dedos quantos varejistas são realmente maduros analiticamente, por exemplo, usando como base os resultados das buscas de suas lojas online – um ativo valioso em épocas de alta demanda, como a Black Friday. Só após compreender as mensagens ocultas nos dados internos que a análise de dados e fatores externos como a concorrência, redes sociais, etc. podem fazer sentido para perguntas mais complexas.
Somente quando o mercado compreender essa lógica e colocá-la em prática, a Black Friday brasileira poderá se tornar inteligente o suficiente para oferecer ao consumidor uma experiência verdadeiramente diferenciada de consumo: com ofertas customizadas, preços justos, fretes aceitáveis, tempos de entrega surpreendentes e disponibilidade real de mercadorias no estoque.
Por agora, os varejistas precisam olhar para o passado a fim de planejar e construir um futuro melhor. É neste movimento que as empresas devem se focar para transformar a versão brasileira do evento em Smart Friday, usando os dados para gerar conhecimento que garanta a melhor experiência de compras, e o resultado desse investimento gerará, certamente, um aumento no volume de vendas, margem, satisfação e engajamento dos clientes.
Mauricio Andrade de Paula é Principal Industry Consultant na Think Big Analytics C&LA