Marcelo Sturn
Executivos, analistas do setor e líderes de opinião concordam que vivemos na “era dos dados”. Hoje, as empresas podem coletar e armazenar uma infinidade de informações a um custo marginal. Por isso, a quantidade de dados coletados, de dispositivos eletrônicos e sensores conectados está crescendo a um ritmo incrível.
No setor de varejo, essa explosão de informações vai a um patamar ainda maior com as campanhas de fidelidade, o aumento de transações online, ofertas relâmpagos, scanners de preços, troca de etiquetas nas prateleira eletrônicas e até com os desafios de controle de segurança quando os funcionários são autorizados a usar seus próprios equipamentos (BYOD – Bring your Own Device, em inglês).
Quando se fala em grandes quantidades de dados no retail, muitas pessoas podem pensar também em Inteligência Artificial (IA). E por que não? Já vemos a chegada dessa tecnologia em aplicações de modernos caixas eletrônicos de autoatendimento, na verificação automática de idade, na identificação facial e na confirmação das preferências dos consumidores para direcionamento de produtos e de promoções.
Filas de pagamento podem ser reduzidas com o reconhecimento automático de itens e na apresentação de produtos frescos na tela de checkout. Sem dúvida, essas soluções baseadas em dados tornarão as compras de supermercado cada vez mais convenientes, reduzirão o número de intervenções das equipes de apoio, diminuirão custos e, simultaneamente, irão melhorar a experiência de consumo.
Além disso, ao gerenciar e otimizar as operações diárias dos lojistas, o acesso à base de dados é crucial. Basta pensar em informações operacionais como, por exemplo, vendas por metro quadrado, taxa de retenção de clientes, rotatividade de itens, valor médio da transação, performance por funcionário, quantidade de visitantes por dia ou até mesmo tempo médio de permanência. Existem muitos KPIs (indicadores de performance) que os varejistas precisam acompanhar para manter seus negócios lucrativos e competitivos.
Nessa jornada, a interpretação dos dados é um fator importante para o sucesso. O tempo de coleta de informações ficou no passado dando espaço para um novo momento de análise e de entendimento sobre como um determinado dado pode ajudar na performance dos negócios.
Recomenda-se extrair significado para a imensa quantidade de informações que temos à nossa disposição. No entanto, não é tão fácil interpretá-las de forma a contribuir para o sucesso do varejo, sem antes ter uma estratégia clara e ferramentas inteligentes que tornam a análise assertiva e mais eficiente.
Nessa questão, entendo que temos três grandes desafios. O primeiro está relacionado a silos, locais onde os dados geralmente ficam armazenados. Historicamente, diferentes etapas das jornadas dos clientes coletavam diferentes tipos de informações, que eram armazenadas em bancos de dados separados. Essa situação persiste até hoje.
Por mais surpreendente que possa parecer, dados de clientes ficam com vendas, ações promocionais ficam com marketing em sistemas de CRM, transações ficam em um repositório de POS (pontos de vendas) para uso legal ou fiscal e estoque está centralizado no backoffice. Geralmente, a estrutura digital utilizada no comércio eletrônico é totalmente separada da operação física das empresas.
Com isso, pode-se dizer que a comunicação entre departamento e a integração de dados em uma única estrutura corporativa não acontece em muitas empresas brasileiras.
O segundo desafio refere-se à qualidade. Estruturas separadas com dados isolados tendem a ser armazenadas em diferentes formatos tornando muito difícil a combinação e a comparação das informações. Além disso, os dados nem sempre estão atualizados, consistentes e completos quando salvos em diferentes fontes.
Exemplos práticos disso: campanhas de fidelidade rastreiam os detalhes dos clientes, mas nem sempre têm o último endereço registrado, mesmo tendo clientes com dados atualizados nos sistemas de comércio eletrônico. Assim, ao lado dos silos, a qualidade dos dados representa um grande problema para os varejistas.
O terceiro desafio é a análise. A disponibilidade de tempo é fundamental para poder tornar as informações ‘acionáveis’. É preciso ter recursos suficientes para conseguir analisar e interpretar os dados primeiro. Os varejistas lutam com seus processos complexos e demorados com base em dados desatualizados, o que impacta seriamente a tomada de decisão, ainda mais quando ela precisa acontecer de forma imediata, em tempo real.
Em busca do sucesso empresarial, é necessário utilizar soluções que possibilitem acesso a uma plataforma de análise e visualização de dados robusta o suficiente para que novas estratégias sejam aplicadas com base em fatos, de maneira eficiente e eficaz. Ao eliminar os silos de dados e cruzar informações, as marcas brasileiras conseguirão maior performance e assertividade nos negócios, transformando dados em um valor comercial tangível.
Marcelo Sturn, líder de retail da Diebold Nixdorf Brasil
