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January 31, 2023
Os sistemas de informação do varejo devem funcionar como um elo entre o mundo digital e o físico, um verdadeiro desafio quando ambos estão em constante mudança de maneiras diferentes.
De um lado, os clientes esperam uma rápida e fácil experiência omnichannel personalizada diretamente do conforto de seus sofás. Do outro, suas soluções de TI para o varejo precisam não apenas atender a essas expectativas, mas também garantir a entrega ágil e perfeita dos produtos físicos adquiridos, mesmo que sejam 200 quilos de mármore italiano para uma bancada de cozinha.
Cada produto físico requer matérias-primas, fabricação e, no mínimo, envio ao usuário final. Como esses custos são inevitáveis, lidar com excesso de estoque pode rapidamente se tornar uma despesa significativa.
Por outro lado, como o processo de fabricação geralmente leva mais tempo do que o cliente estaria disposto a esperar, na maioria dos casos ele precisa ser concluído antes mesmo de um pedido ser feito. Isso coloca o varejista em uma posição desafiadora, na qual corre o risco de ter estoque demais ou de menos. Nesse contexto, a previsão precisa de demanda no varejo é essencial para proteger sua margem de lucro.
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Previsão de demanda no varejo e os dados de antigamente
Análise de dados é um tema quente para a tecnologia no varejo. Embora sua evolução nos últimos anos seja impressionante, o conceito central continua o mesmo: utilizar os dados coletados e analisá-los para tomar melhores decisões de negócios. Em sua forma mais simples, a prática tem sido empregada manualmente por empresas de varejo há centenas, senão milhares, de anos, ajudando a aliviar o problema de estimar quanto novo estoque comprar.
Até recentemente, analisar os dados de sua empresa para previsão de demanda no varejo era um processo bastante manual, envolvendo alguém habilidoso no Excel tentando identificar padrões em quem comprava o quê e quando (ou, antes disso, revisando os livros contábeis manualmente!).
Hoje, as soluções de análise de dados para o setor varejista não apenas envolvem cálculos estatísticos, mas também o uso de linguagens de programação como Python, R e SQL, ferramentas de visualização de dados e até algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Com essas ferramentas, a análise de dados integrada pode sintetizar informações de conjuntos de dados maiores e mais complexos do que era possível anteriormente, além de encurtar drasticamente o ciclo de feedback. Assim, as empresas podem rapidamente avaliar o impacto de suas decisões de merchandising e ajustá-las conforme necessário.
Convencidos pelo poder dos dados
Os clientes buscam uma experiência omnichannel personalizada e empresas que se alinhem com seus valores, como sustentabilidade ambiental, segundo o relatório Top Trends in Retail Digital Transformation and Innovation for 2022da Gartner. A integração da análise de dados pode atender a ambas as expectativas dos clientes, ao mesmo tempo que melhora a previsão de estoques graças a uma maior compreensão do comportamento do consumidor.
“Domínios tradicionalmente ‘intocáveis’, como merchandising, estão percebendo que precisam passar por uma mudança tectônica única em direção à construção de uma base sólida nos modelos de hierarquia de comportamento do cliente, em vez de hierarquias de produtos.”
Gartner Top Trends in Retail Digital Transformation and Innovation for 2022
A previsão de demanda no varejo consiste em usar dados para prever a demanda futura de clientes por um produto ou serviço. Analisando grandes volumes de dados, os varejistas podem obter insights valiosos sobre os hábitos de compra de seus clientes e usá-los como base para futuros pedidos de produtos.
Algoritmos de aprendizado de máquina são especialmente eficazes nesse processo, pois podem ser treinados em grandes conjuntos de dados históricos para identificar microtendências ou correlações entre fontes de dados distintas. Eles também têm sido usados de maneira inovadora para reduzir o desperdício, como na aplicação de preços dinâmicos em supermercados com base em datas de vencimento próximas.
Big Data, pouco acesso?
A qualidade e a quantidade de dados disponíveis para análise são os principais fatores que limitam os insights empresariais que a análise de dados pode oferecer. Em geral, as empresas mantêm um conjunto complexo de soluções tecnológicas para o varejo, como e-commerce, sistemas de ponto de venda (POS) e gestão de estoques, que geram e armazenam dados de clientes e produtos.
Com tantas soluções de TI no varejo, é comum que se formem silos que criam barreiras ao acesso pleno às informações disponíveis. Quando isso ocorre, a precisão dos resultados analíticos é prejudicada. Se apenas um aspecto do comportamento de compra do cliente for capturado, correlações importantes podem ser perdidas – ou mal interpretadas –, levando a uma visão distorcida do que motivou as decisões do cliente.
A integração empresarial desempenha um papel essencial na melhoria da análise de dados, garantindo que os dados de todos os sistemas de informação do varejo dentro de uma organização sejam acessíveis, consistentes e confiáveis.
Isso amplia o leque de fontes de onde os dados analíticos podem ser coletados, proporcionando uma visão mais precisa e abrangente dos comportamentos e tendências de compra dos clientes. Além disso, o tempo reduzido de lançamento de novos produtos e serviços proporcionado pela integração empresarial (EI) também beneficia a análise de dados. Fontes externas, como novos canais de mídia social ou pesquisas de mercado, podem ser rapidamente integradas, oferecendo insights atualizados e valiosos.
A Digibee apoia as soluções de tecnologia de varejo
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Sabemos que fechar a loja para atualizações não é uma opção para o varejo. Por isso, oferecemos soluções flexíveis de integração que permitem operar seus sistemas legados em paralelo com a nova plataforma. Assim, garantimos a continuidade operacional do seu negócio e uma experiência sem interrupções para o cliente.
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