Descubra como aplicar a ciência de dados no setor varejista

Os avanços tecnológicos da última década têm transformado a maneira como o varejo funciona, tanto no que se refere à experiência do consumidor quanto à eficiência operacional das empresas. Por meio de diversos canais e ferramentas, os varejistas vêm conseguindo se adaptar às novas necessidades do mercado, tornando suas marcas mais competitivas e qualificadas.

A utilização de tecnologias como Inteligência Artificial (IA), big data, internet das coisas e realidade aumentada tem permitido que as empresas do setor se tornem mais ágeis e aumentem a capacidade e o alcance de suas operações, atingindo níveis de excelência na personalização e oferta de produtos e serviços sob medida para cada cliente. De acordo com a pesquisa The New Digital Divide: Retailers, Shoppers, and the Digital Influence Factor, realizada pela Deloitte, 65% dos consumidores acreditam que a tecnologia pode melhorar a experiência de compra; e 52% afirmam que a tecnologia pode ajudá-los a tomar decisões de compra mais informadas.

Já o estudo Reworking the Revolution: Are you ready to compete as intelligent technology meets human ingenuity to create the future workforce?, desenvolvido pela Accenture, mostrou que a Inteligência Artificial vem fazendo o varejo economizar bilhões de dólares e se tornar mais eficiente, ao utilizar a IA para prever a demanda, otimizar a cadeia de suprimentos e personalizar a experiência do consumidor. 

Esse aprimoramento contínuo é, muito em parte, favorecido pela quantidade exponencial de dados gerados pelas empresas e pelos consumidores. A partir da coleta de informações em tempo real e em grande volume, é possível identificar padrões, prever tendências e otimizar processos, o que pode ajudar empresas a melhorar a eficiência operacional e a tomar decisões estratégicas e embasadas.

Continue a leitura e entenda a relação da ciência de dados com a transformação digital no varejo!

O que é ciência de dados? 

A ciência de dados é uma área do conhecimento que utiliza técnicas estatísticas, matemáticas e de computação para analisar grandes volumes de dados e gerar insights. Sendo uma área multidisciplinar, a ciência de dados envolve a coleta, o armazenamento e o processamento de dados, bem como a aplicação de técnicas analíticas para identificar padrões e relações entre as informações.

O objetivo da ciência de dados é extrair insights úteis a partir de grandes conjuntos de informações, que possam ser utilizados para melhorar a tomada de decisões e a eficiência operacional das empresas. Assim, com a crescente quantidade de dados gerados diariamente, a ciência de dados vem se tornando uma ferramenta cada vez mais relevante para negócios de todos os setores.

Como aplicá-la no varejo?

Quando aplicada ao varejo, a ciência de dados permite uma melhor compreensão do comportamento do consumidor, a identificação de tendências e padrões de compra e, consequentemente, a melhoria da eficiência operacional e da satisfação do cliente. Além disso, a ciência de dados pode ser utilizada para otimizar a cadeia de suprimentos, reduzir custos e aumentar a lucratividade.

A pesquisa The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World, da consultoria McKinsey, mostra que empresas que utilizam análise de dados de forma estratégica têm um desempenho financeiro superior às demais organizações – alcançando um aumento médio de 6% na receita e uma vantagem de 8% na margem operacional.

Essa vantagem competitiva pode ser facilmente entendida a partir de um exemplo prático: com o uso de algoritmos de recomendação em plataformas de e-commerce, que analisam o histórico de compras e o comportamento do cliente, as marcas conseguem sugerir produtos que possam interessá-lo, aumentando as chances de efetivação da compra.

Confira a seguir excelentes formas de aplicar a ciência de dados em seu negócio:

Preços dinâmicos

Os preços dinâmicos são uma estratégia de precificação que consiste em ajustar os valores de produtos e serviços de acordo com a oferta e a demanda em tempo real. Ou seja, em vez de definir um preço fixo, as empresas podem utilizar algoritmos de precificação baseados em ciência de dados para ajustar os valores automaticamente, de acordo com fatores como concorrência, sazonalidade, comportamento do consumidor e outras variáveis relevantes. Além disso, a ciência de dados permite criar modelos de previsão que ajudam a antecipar mudanças no mercado e ajustar os preços de forma mais precisa e eficiente. Esses modelos podem ser alimentados com dados históricos e em tempo real, possibilitando uma análise mais precisa da demanda e da oferta. Com isso, é possível ter parâmetros atualizados e ajustar os preços de forma dinâmica, otimizando as margens de lucro e garantindo a competitividade.

Interação digital

A interação digital, ou digital engagement, refere-se ao engajamento dos clientes com uma empresa ou marca por meio de canais digitais, como websites, aplicativos, mídias sociais, e-mail e mensagens de texto. A ciência de dados pode ser usada para analisar o comportamento dos clientes em relação a esses canais e fornecer insights sobre como melhorar a experiência do usuário. Por exemplo, ao analisar as interações de um cliente com um site de e-commerce, a ciência de dados pode ajudar a identificar padrões em seu comportamento, como o tipo de produto que ele está procurando, o momento em que ele costuma fazer compras e a duração de sua sessão no site.  A análise de dados também pode ser usada para identificar falhas em um canal digital específico, como problemas de navegação no site ou atrasos na entrega de e-mails. Com esses insights, a empresa pode fazer melhorias no canal, garantindo que os clientes tenham uma experiência mais positiva.

Personalização

A personalização é uma das áreas mais promissoras para a aplicação da ciência de dados no varejo. Com a volumosa quantidade de dados gerados pelos consumidores, é possível obter insights valiosos sobre suas preferências, comportamentos e histórico de compras, permitindo que as empresas personalizem as ofertas de produtos e serviços de acordo com as necessidades e desejos de cada cliente. Assim, é possível desenvolver algoritmos de recomendação que identificam os produtos mais relevantes para cada cliente e podem ser aplicados em vários canais de vendas, incluindo sites de comércio eletrônico, aplicativos móveis e lojas físicas. Além disso, a personalização também pode ser utilizada na comunicação com o cliente, por meio de campanhas de marketing direcionadas – uma vez que, com a análise de dados, é possível segmentar os clientes em grupos com características semelhantes e criar mensagens de marketing específicas, aumentando a eficácia da comunicação e melhorando a experiência do cliente.

Market Basket Analysis (MBA)

A Market Basket Analysis, ou, Análise de Cesto de Compras, é uma técnica de data mining utilizada para ter-se um melhor entendimento do padrão de compras dos consumidores, a fim de alavancar as vendas. A análise consiste na realização de associação entre todos os produtos presentes em cada compra, sendo capaz de responder questões como: O consumidor que compra o produto A também compra o B? Qual a combinação de produtos mais frequente, ou seja, que sempre são comprados juntos? Veja algumas aplicações viáveis com a MBA:

• Definição de layout: dado que o consumidor que compra A também compra B: deixar o A perto do B ou deixar um longe do outro.
• Aumentar as vendas: vender os 2 produtos de forma casada; incluir um produto com pouca saída no combo.
• Estoque: ter sempre os itens mais vendidos disponíveis.

Text Mining

O Text Mining é um processo de exploração e análises de grandes quantidades de dados textuais, dados não estruturados, com a combinação de machine learning, estatística e linguística é possível transformar estes dados em informações relevantes para o negócio, identificando padrões e tendências. Podemos aplicar o text mining em diferentes canais de interação com o cliente: transcrições de call center, online reviews, pesquisas com clientes, entre outros; assim conseguimos entender o comportamento dos clientes em relação a estes canais e fornecer soluções para melhorar a experiência deles e entender se há oportunidades de melhoria no canal ou produto garantindo que os consumidores tenham uma experiência mais positiva.

Modelos de segmentação

Toda empresa quer a satisfação e fidelização dos seus clientes, para que assim ela consiga vender mais, mais vezes, por mais tempo e para cada vez mais clientes. Uma das maneiras mais efetivas para alcançar tudo isso é: construir estratégias personalizadas de acordo com os diferentes perfis de clientes da carteira. Conhecendo as características de cada grupo de clientes é possível oferecer a eles ofertas customizadas a fim de alcançar resultados mais efetivos. E é aí que entram em ação os modelos de segmentação, seja para identificar o grupo de clientes mais propensos a adquirir um novo produto, seja para encontrar diferentes perfis de clientes para criar ofertas e/ou atendimentos personalizados e até mesmo para identificar grupos mais propensos ao churn. Estes modelos permitem que as empresas personalizem suas ofertas de produtos e serviços de acordo com as necessidades e desejos de cada cliente. Ofertas específicas, comunicação adequada e até mesmo um atendimento personalizado, em outras palavras, é uma forma de não dar tiro no escuro otimizando o ROI da companhia.

Tenha ofertas personalizadas com a Credsystem

A credsystem é uma empresa orientada pela cultura data driven e, utilizando tecnologia e inovação para alavancar as vendas de nossos clientes, é reconhecida no mercado como a empresa que entrega as melhores soluções para os varejistas.

Nossa área especializada em Advanced Analytics – um potente recurso de análise de dados que utiliza Machine Learning e Inteligência Artificial para encontrar oportunidades e gerar insights – atua em parceria com o setor de Business Intelligence, proporcionando o conhecimento de dados de múltiplas fontes de forma dinâmica e assertiva, e orientando os negócios de forma estratégica.

Além disso, para segmentar públicos específicos dentro da sua base de clientes, contamos com o apoio da nossa área de CRM e Marketing, que trabalha ativamente para compreender o comportamento de compra do consumidor e orientar todas as ações comerciais e de marketing para a sua marca.

E, para completar, firmamos as melhores parcerias do mercado, tanto em consultoria e provedor de dados externos como em ferramentas estatísticas (DataBricks e PowerBI).

Com a nossa inteligência de dados, você cria ofertas e promoções personalizadas e entrega a mensagem certa para cada perfil de consumidor.

A melhor experiência digital você também encontra aqui! Com aplicativos sob medida, seus clientes têm o controle dos cartões de crédito na palma da mão e podem acessar o limite, as faturas ou carnês; bem como realizar pagamentos e gerar cartões digitais para utilizar no ambiente online.

Além disso, todas as dúvidas podem ser resolvidas pelo atendimento da Cleo, a assistente virtual da credsystem, que está disponível em nosso aplicativo, no WhatsApp, no site e no Facebook!

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