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January 31, 2023
Os sistemas de informação no varejo devem encontrar uma maneira de funcionar como um canal entre o mundo digital e o físico, um verdadeiro desafio quando ambos estão em constante mudança de maneiras diferentes.
De um lado, o cliente espera uma experiência omnicanal rápida, fácil e personalizada do conforto do seu sofá, do outro lado, suas soluções de TI no varejo precisam não apenas proporcionar isso, mas também garantir a entrega rápida e sem falhas dos itens físicos comprados, mesmo que sejam 200 quilos de mármore italiano para o balcão da cozinha.
Cada produto físico requer matérias-primas, fabricação e, em seguida, envio para (no mínimo) o usuário final. Como não há como evitar esses custos, acabar com um estoque excessivo pode rapidamente se tornar uma despesa importante.
Mas como esse processo de fabricação também leva mais tempo do que o cliente estaria disposto a esperar, na maioria dos casos, ele precisa ser concluído antes do pedido do cliente, o que significa que o varejista acaba novamente em uma posição desafiadora, correndo o risco de ter muito ou muito pouco em estoque. Dessa forma, uma previsão precisa da demanda no varejo é essencial para preservar o seu resultado financeiro.
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Previsão de Demanda no Varejo & Os Dados Antigos
A análise de dados é um tópico em alta na tecnologia no varejo, e embora a forma como ela se expandiu nos últimos anos seja impressionante, seu conceito básico é exatamente o que o termo implica – usar os dados coletados e analisá-los para tomar decisões comerciais mais acertadas. Em sua forma mais simples, foi empregada manualmente por empresas de varejo por centenas, senão milhares, de anos para ajudar a aliviar o problema de estimar quanto de novo estoque comprar.
Até recentemente, a análise dos dados da sua empresa para previsão de demanda no varejo era um processo bastante manual, com alguém habilidoso em Excel tentando identificar padrões de quem comprou o quê e quando (ou antes disso, olhando manualmente o livro contábil!).
Hoje, as soluções de análise de dados para a indústria do varejo envolvem não apenas matemática estatística, mas também o uso de linguagens de programação como Python, R e SQL, software de visualização de dados e até algoritmos de aprendizado de máquina e IA.
Com essas ferramentas, a análise de dados integrada pode sintetizar informações de conjuntos de dados maiores e mais complexos do que era possível anteriormente e reduzir drasticamente o tempo de resposta, permitindo que as empresas vejam rapidamente os impactos de suas decisões de merchandising e ajustem as estratégias conforme necessário.
Fazendo Negócios com Dados
Os clientes estão buscando uma experiência omnicanal personalizada, e as empresas que se alinham com seus valores centrais, como sustentabilidade ambiental, segundo o relatório da Gartner sobre Principais Tendências na Transformação Digital e Inovação no Varejo de 2022. A integração da análise de dados pode atender a essas expectativas do cliente, ao mesmo tempo em que ajuda na previsão de estoque por meio de sua maior capacidade de entender o comportamento do consumidor.
“Domínios tradicionalmente ‘intocáveis’, como merchandising, estão percebendo que precisam passar por um pivô tectônico único na vida, construindo uma base sólida em modelos de hierarquia de comportamento do cliente, e não mais em hierarquias de produtos.”
Gartner Principais Tendências na Transformação Digital e Inovação no Varejo de 2022
Previsão de demanda no varejo é o processo de usar dados para prever a demanda futura de um produto ou serviço por parte dos clientes. Ao analisar grandes volumes de dados, os varejistas podem obter informações valiosas sobre os hábitos de compra dos seus clientes, que servirão de base para novos pedidos de produtos.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são especialmente habilidosos no desafio da previsão de demanda, pois o modelo pode ser treinado com grandes conjuntos de dados históricos para identificar micro tendências ou correlações entre fontes de dados distintas. Eles têm até sido usados para encontrar maneiras inovadoras de reduzir o desperdício, aplicando preços dinâmicos em supermercados baseados nas datas de validade que se aproximam.
Big Data, Pouco Acesso?
A qualidade e a quantidade de dados disponíveis para análise são os principais fatores limitantes para as percepções de negócios que a análise de dados pode oferecer. A empresa padrão mantém uma gama complicada de soluções tecnológicas no varejo, incluindo e-commerce, POS e gestão de inventário, gerando e armazenando dados de clientes e produtos.
Com tantas soluções de TI no varejo, é fácil que se formem silos que criam barreiras para acessar a totalidade das informações. Onde isso acontece, a precisão dos resultados da análise será prejudicada, pois 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 de compra do cliente.
A integração empresarial é um componente crucial para melhorar a análise de dados, garantindo que os dados de todos os sistemas de informações do varejo dentro de uma organização sejam acessíveis, consistentes e confiáveis.
Isso amplia a gama de fontes de onde a análise de dados pode ser coletada, fornecendo uma visão mais precisa e abrangente dos comportamentos e tendências de compra dos clientes. Uma maior velocidade de lançamento de novos produtos e serviços com EI também facilita a análise de dados, já que fontes externas como novos canais de mídia social ou pesquisas de mercado podem ser rapidamente integradas para incorporar novos insights.
Digibee Apoia suas Soluções Tecnológicas de Varejo
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