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  • Rafael Pestille

Como o Data Analytics pode ajudar a entender o seu negócio.

Como o Data Analytics pode ajudar a entender o seu negócio? Nesse poste falamos porque acreditamos tanto nisso.




a era de compartilhamento de informações, assunto que ainda gera muita discussão, uma nova necessidade surgiu. Como podemos utilizar esses dados de maneira consciente e responsável para negócios e pessoas?

Com esse intuito surge uma empresa especializada em organizar e apresentar esses dados, ajudando empresas e pessoas na tomada de decisão e tudo isso baseado em comportamento de mercado, pessoas, consumo e geolocalização.


Colaboração Business to Business (B2B)

      A colaboração B2B ou entre negócios é uma prática  marcante no nosso negócio, e vem de forte preocupação em construir relações entre as pessoas que fazem esse negócio acontecer. Utilizar estes dados coletados dentro do seu segmento e cruzamos com dados público no intuito de criar uma vantagem competitiva.

      Por exemplo: Informações e dados internos da empresa podem ser integradas com informações vindas de fontes externas, como uma pesquisa de mercado, com clientes, fornecedores e prestadores de serviço, e a partir daí podem trazer benefícios significativos, como ajudar a corrigir problemas no ponto de venda ou de processo logístico.

Quais dados analisar?

      Saber quais dados devemos levar em consideração na hora de fazer uma análise focada em melhorias de processos é sempre um desafio.  Sobretudo se esta não é uma prática comum na cultura organizacional da sua empresa.

      Por isso vamos ver um exemplo, considerando o ambiente varejo-restaurante e os dados mais relevantes para ambas as atividades:

  • Dados de vendas;

  • Dados causais;

  • Dados de clientes;

  • Dados de recorrência;

  • Dados de preferência

  • Dados de geolocalização

      Eles podem ser usados para definir quais pedidos são mais recorrentes para cada perfil de cliente, balizando decisões de MKT voltada a cada perfil de consumo.

Exemplo II - Setor de serviços

  • Dados de solicitações de atendimento;

  • Dados de variação de tempo de atendimento;

  • Dados de clientes;

  • Dados de perfil de colaborador;

  • Sazonalidade de turn over e absenteísmo 

      Eles podem indicar quais as medidas mais assertivas em relação ao comportamento de cada uma dessas pessoas que compõem a experiência do cliente.

      Experiência do consumidor

      Melhorar a experiência do consumidor consiste em aprimorar também aspectos práticos, como campanhas, promoções, canais de venda, estoque e disponibilidade de produtos.

      Várias oportunidades surgem do uso desses tipos de dados, isoladamente ou em combinação, para a melhoria do processo indústria-varejo.

  • Promoções mais assertivas: quando varejistas e distribuidores são transparentes ao fornecer dados reais de vendas, as marcas podem conseguir um aumento significativo no giro dos seus produtos, ajudando a tomar decisões importantes nos processos de marketing, vendas e até mesmo fabricação de determinado produto. Esta é uma combinação de operações estruturadas que atendem requisitos específicos para uma campanha de promoção bem planejada e executada.

  • Otimização dos canais de vendas: marcas podem compartilhar com parceiros e prestadores de serviços dados observacionais que mostram conformidade com contratos, também podem fornecer dados que informam quais são os seus canais de venda que possuem maior impacto, referente a cada produto.

  • Estoque e disponibilidade de produto: fornecedores podem compartilhar dados sobre a presença e reposição de produtos nas prateleiras, demonstrando o fluxo de produtos na loja. Também pode mostrar como funciona a gestão de estoque dos seus clientes (varejistas). Da mesma forma, um monitoramento mais próximo dos dados de vendas por qualquer uma das partes pode ajudar a melhorar os estoques, reposição de produtos corretos, com mais  rapidez e foco nos produtos com maior procura.

      Campanhas e ações promocionais mais eficientes

      Uma coisa é certa, quando parceiros se ajudam e colaboram para uma cadeia de operações sustentável, todos os envolvidos crescem e se beneficiam desta prática.

      No caso das ações promocionais de campanhas de marketing para produtos não poderia ser diferente.

      Vamos imaginar o seguinte cenário: Uma marca deseja realizar o lançamento de um novo produto no mercado, mas não tem certeza se precisa investir numa campanha publicitária de alcance nacional  ou se é melhor investir aos poucos, em campanhas regionais.

      Para tomar a decisão, a marca decide analisar dados de demanda pelos seus produtos, tanto nas regiões que ela possui muitos pontos de vendas, quanto nas regiões que possuem poucas lojas oferecendo o seu produto.

      Após analisar os dados, chega-se à conclusão de que há muita procura pela categoria do produto que a marca deseja lançar na região norte, mas poucas lojas para atender a demanda.

      Levando a marca a investir parte da sua verba na aquisição de novos canais de vendas e realizando campanhas regionais, focando em lançamento de produtos onde há maior procura, evitando desperdiçar esforços em regiões que a sua campanha poderia não alcançar o resultado esperado.

      Uma estratégia comumente chamada de Geomarketing.

      Aqui, a colaboração de dados entre a indústria, empresas de distribuição, varejistas e outros prestadores de serviço, funcionou como um norte para a tomada de decisões estratégicas importantes.

Análise de dados

      Tanto varejistas quanto indústrias podem se beneficiar da análise de dados para obter ou aprimorar a previsibilidade dos seus resultados. Esta é uma oportunidade que estas empresas possuem para eliminar a falta de estoque, aumentar as vendas e minimizar devoluções de produtos.

      Além dos negócios envolvidos na cadeia de suprimentos, outro player que pode se beneficiar da colaboração e análise de dados é o consumidor. Para isso, além de contar com ferramentas e tecnologias que facilitem a coleta e análise, é importante reforçar também a cultura colaborativa, aplicando métodos que transformem as organizações em empresas Data Driven.

      Por isso, a colaboração de dados entre varejistas e fabricantes requer confiança mútua, assegurada por parcerias sólidas e cuidados com a segurança das informações e, sobretudo, uma visão voltada para a inovação visando as mudanças no comportamento do consumidor, jornada de compra e dinâmicas de mercado.


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