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March 14, 2023
Os varejistas estão firmemente a bordo do trem da transformação digital, reinventando a forma como fazem negócios para encantar os consumidores com experiências omnichannel e personalizadas. Foram embora as pilhas de tecnologia monolíticas, substituídas por modelos de arquitetura ágeis e arquiteturas compostáveis que suportam o sucesso dos negócios hoje e no futuro.
No entanto, na pressa de digitalizar, muitos varejistas negligenciam os volumes sem precedentes de dados que essas novas (e existentes) tecnologias geram. Embora muito pensamento seja investido em otimizar a experiência do cliente (CX), estabelecer como gerenciar o armazenamento e a análise de tantos dados muitas vezes acaba sendo uma reflexão posterior.
Neste post, examinamos os diferentes tipos de dados gerados no varejo, as novas tecnologias que aumentam a carga e a importância estratégica de gerenciar dados para um negócio saudável e lucrativo.
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Dados no Varejo e Sua Importância
Os varejistas geram dados em toda a operação, tanto na frente quanto atrás. Cada escolha, clique e interação com o cliente; cada SKU, venda e mudança de estoque gera mais dados que precisam ser gerenciados.
Existem três categorias de dados no varejo, dependendo da fonte:
- Dados estruturados são organizados e geralmente armazenados em um banco de dados, arquivo ou planilha. Exemplos incluem ponto de venda, inventário, hierarquias de produtos, etc.
- Dados não estruturados não são organizados e são salvos em seu formato nativo. Exemplos incluem avaliações de clientes, dados de localização, tweets, imagens, hashtags, etc.
- Dados semi-estruturados que se situam entre ambas as categorias. Não são capturados ou formatados por métodos convencionais. No entanto, pode haver informações associadas aos dados, como marcação de metadados. Exemplos incluem e-mails, XML, arquivos compactados, etc.
Uma vez combinados, o conjunto é referido como Big Data, com ênfase no “grande”.
Considere o maior varejista do mundo: Walmart. A empresa coleta 2,5 petabytes de dados não estruturados de um milhão de clientes a cada hora. Acrescente a isso os dados gerados por 245 milhões de clientes que visitam 10.900 lojas físicas, complementados por 10 sites ativos, e a magnitude do Big Data da empresa é impressionante.
As informações coletadas servem bem ao Walmart. Por exemplo, os sistemas de análise internos analisam quase 100 milhões de palavras-chave todos os dias para otimizar os lances, levando em consideração milhões de produtos e centenas de milhões de clientes de uma variedade de fontes. Somente nessa iniciativa de dados, o Walmart obteve um aumento de 10-15% nas vendas online, gerando $1 bilhão em receita incremental.
Colocando sua Casa de Dados em Ordem
Embora poucas empresas compitam no nível do Walmart, a necessidade de coletar e integrar dados de uma variedade de componentes geradores de dados é uma exigência absoluta para a transformação digital, independentemente do tamanho do varejista.
A integração empresarial é um facilitador crítico para alcançar esses resultados, agilizando a coleta de dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados em toda a operação, contribuindo para um coletivo de Big Data.
Um bom exemplo é Payless, uma cadeia internacional de calçados self-service, com quase 4.500 lojas em 30 países. O varejista implementou a tecnologia de plataforma de integração empresarial como serviço (eiPaaS) para conectar uma nova plataforma de e-commerce à sua infraestrutura de varejo existente.
O resultado é um fluxo contínuo de dados de e para o sistema, apoiando um banco de dados consolidado para melhores análises e insights. Com uma plataforma de e-commerce contemporânea operando perfeitamente, a Payless é capaz de fornecer uma experiência de cliente aprimorada, mesmo durante picos de vendas na Black Friday e outros dias de alto volume.
Com a integração empresarial, os varejistas se beneficiam de um rico repositório de dados sempre atualizados que podem ser analisados continuamente para descobrir insights significativos. Estes incluem:
- Experiências personalizadas para o cliente
- Previsões de tendências e gastos
- Previsão de demanda
- Otimização de preços
- Insights sobre a jornada do cliente
Novas Tecnologias no Varejo = Mais Dados
Mesmo após colocar sua casa de dados em ordem, o trabalho não para. Mais clientes significam mais interações digitais, gerando ainda mais dados. O mais impactante é a adoção de tecnologias emergentes, um facilitador chave para as iniciativas de transformação digital.
Hoje, sites de e-commerce e interações remotas geram a maior parte dos dados no varejo. No entanto, lojas físicas se tornaram geradoras de dados por si mesmas. Aqui estão apenas alguns exemplos de tecnologias inovadoras em lojas físicas que contribuem para o Big Data:
Compras Digitais & Curadas
A loja Nike NYC House of Innovation oferece aos clientes uma experiência imersiva, digitalmente poderosa, incluindo geozonas interativas que são navegadas por meio de códigos QR escaneados em celulares.
(Crédito da foto: Nike)
O espaço inclui a Nike Speed Shop, onde os clientes reservam itens online, depois experimentam e compram na loja. Mercadorias pré-selecionadas são colocadas em armários que os clientes abrem com seu smartphone.
A loja também possui um espaço de personalização onde os compradores personalizam produtos com as cores e características que desejam.
Checkout Automatizado
Todos estão familiarizados (talvez nem tanto empolgados) com os quiosques de autoatendimento. O checkout automatizado está aprimorando a experiência, com visão computacional, aprendizado profundo e tecnologia de fusão de sensores para automatizar pagamento e finalização da compra.
(Crédito da foto: Amazon)
Amazon é um dos pioneiros, onde os clientes entram na loja, selecionam os itens e saem sem filas ou checkout. O pagamento é automatizado pelo app Amazon Go.
Robôs de Análise de Inventário
A adoção de novas tecnologias não se limita às interações com o cliente. O Sam’s Club depende de robôs automatizados com sistemas operacionais de inteligência artificial para analisar as unidades de estantes em suas lojas.
(Crédito da foto: Sam’s Club)
Os dados coletados são usados para verificar a precisão dos preços, confirmar a localização dos produtos em relação ao layout da loja e monitorar os níveis de estoque.
Embora radicalmente diferentes em termos de tecnologia e casos de uso, todos esses modelos inovadores de tecnologia no varejo têm uma coisa em comum: dados. E muitos dados.
Gerenciar tantas fontes de dados diversas tornou-se uma necessidade empresarial, fornecendo às organizações de varejo insights que ajudam a informar decisões importantes, hoje e no futuro.
A tecnologia eiPaaS da Digibee permite uma estratégia de dados resiliente e ágil que cresce facilmente com sua organização, independentemente do tamanho ou escala. Ajudamos nossos clientes a evoluir seus negócios, aproveitando o eiPaaS low-code da Digibee para integrar sistemas modernos com tecnologias existentes, agilizando o fluxo de dados em toda a operação para uma visão única dos negócios.
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