As empresas enfrentam uma competição acirrada em virtude do número de prestadores de serviços disponíveis e da alta exigência dos consumidores, que demandam processos rápidos, qualidade nos produtos e preços baixos.
Consequentemente, é necessário encontrar formas de melhorar a experiência do cliente, para favorecer a sua confiança na marca. Ao acompanhar alguns exemplos de Big Data, é possível perceber como a tecnologia é útil para qualquer modelo de negócio.
Os dados gerados fornecem informações relevantes sobre os hábitos de consumo dos clientes e as suas preferências na hora de receber um atendimento. Acompanhe o artigo e saiba como usar o Big Data empresarial. E, de quebra, descubra como o varejo tem usado!
Conceito de Big Data
Esse é um termo utilizado para tratar de um volume de dados gerados pelas organizações, que podem ser estruturados ou não. O Big Data é formado por 5 pilares: volume, velocidade, variedade, valor e veracidade.
Quando a empresa usa as ferramentas certas para fazer análises, consegue obter informações relevantes para tomar decisões mais adequadas para o crescimento do negócio.
Isso significa que a tecnologia é capaz de criar e captar dados com agilidade, além de separar as informações mais relevantes e de valor.
O aumento da competitividade e as mudanças no perfil dos consumidores exigem que a companhia utilize as informações que tem para identificar tendências e sair à frente de seus concorrentes.
Muitas respostas obtidas pela análise de dados contribuem para a redução de custos, a economia de tempo e o desenvolvimento de novos produtos e ofertas.
7 exemplos de Big Data que podem ser adotados pela empresa
Organizações conhecidas pelos usuários já utilizam a tecnologia para melhorar a experiência de compra dos clientes e ampliar as vendas. Confira, a seguir, os principais exemplos de Big Data já utilizados!
- Previsão de demandas e tendências;
- Estratégias de marketing e fidelização dos clientes;
- Otimização do e-commerce;
- Mudanças no layout da loja;
- Personalização da oferta;
- Redução de custos;
- Aumento das vendas.
1. Previsão de demandas e tendências
O Big Data pode servir para fazer previsões, como gerar informações sobre os cancelamentos dos clientes. O objetivo, nesse caso, é identificar as principais causas e encontrar maneiras de reduzir esses índices.
Para tanto, é possível desenvolver ferramentas com modelos preditivos, fazendo o registro dos históricos de transações dos consumidores e utilizando variáveis para verificar potenciais cancelamentos do serviço.
Essa é uma forma de gestão encontrada para prever as tendências dos clientes e utilizar opções para reverter a saída deles da empresa. Outros exemplos de Big Data que analisam a previsão de demanda são os aplicativos relacionados à rotina dos usuários.
O Google Now, por exemplo, assistente pessoal inteligente disponível nos smartphones do sistema Android, consegue aprender a rotina do proprietário e sugerir o meio de transporte disponível.
Já aplicativos de viagem utilizam o Big Data para mostrar o melhor caminho para chegar a um determinado endereço, pois ele é capaz de fazer uma análise do trânsito naquele momento.
A partir desses dados e dos feedbacks dos demais usuários, ele direciona para o trajeto mais rápido disponível, considerando a velocidade da via e do tráfego.
2. Estratégias de marketing e fidelização dos clientes
Os dados coletados pelas ferramentas que utilizam Big Data são determinantes para avaliar a interação dos consumidores com a empresa.
A tecnologia é capaz de coletar dados pessoais dos clientes, como nome, idade e gênero, e fazer uma conexão deles com o perfil de compra, as preferências e a frequência das visitas.
Por exemplo: se uma mulher está grávida, a ferramenta faz essa identificação pelo padrão de compra na loja (roupas, adereços, fraldas) e a comparação com a sua idade.
Assim, a equipe de marketing consegue desenvolver estratégias para fazê-la retornar mais vezes para aproveitar promoções específicas, enviando ofertas para o e-mail e as mídias sociais. Essa é uma das estratégias que podem ser aplicadas para obter a fidelização de clientes.
O Big Data também permite integrar as informações do cliente com as suas mídias sociais para identificar o comportamento e o sentimento dele em relação à marca.
Essa aplicabilidade gera insights valiosos para o time de marketing desenvolver campanhas específicas para atrair e reter os consumidores com o perfil do estabelecimento.
3. Otimização do e-commerce
As grandes redes de lojas virtuais do Brasil e do mundo já utilizam o Big Data para ampliar as oportunidades de vendas e direcionar alguns produtos baseados no perfil de busca do consumidor.
Isso pode ser observado quando a empresa mostra informações como “o que os outros também compraram”, “esses materiais também podem interessar”.
A Amazon, por exemplo, sugere opções conforme as preferências de compra do cliente e os itens visualizados. Dessa maneira, a corporação consegue ampliar o tempo de permanência do consumidor no site e aumentar as oportunidades de vendas.
Outra otimização para grandes empresas de comércio eletrônico é o uso de Big Data para reduzir os carrinhos abandonados. A tecnologia pode registrar quais itens foram selecionados pelo consumidor e medir quais fatores levam ao abandono dos carrinhos.
Assim, é possível identificar quanto tempo um cliente gasta na página antes de sair, se ele ou ela mudou de abas várias vezes, e se eles estão no processo de comparação de produtos.
Ao entender estas razões, as empresas podem desenvolver estratégias para reduzir a taxa de abandono e incentivar as vendas.
4. Mudanças no layout da loja
Os dados de sensores e do código de barras podem ser usados para rastrear o tráfego de visitantes na loja e os hábitos de compra a cada período do mês.
Dessa maneira, a loja consegue criar promoções mais atrativas para os períodos de menor volume de vendas, além de otimizar os seus espaços para chamar a atenção do consumidor.
Um supermercado, por exemplo, utiliza essas informações para realizar ofertas mais expressivas nos períodos em que o cliente não tem muito dinheiro disponível.
Ele também expõe placas maiores para identificar os preços diferenciados e estimular a compra por impulso. A ferramenta ainda contribui para verificar quais são os produtos que não têm bom índice de vendas e que podem ser retirados das prateleiras.
A Macy’s, grande varejista de moda nos Estados Unidos, usa a tecnologia para verificar a rotatividade dos produtos em suas unidades.
Essa análise reduz o tempo utilizado nas operações logísticas e evita que muitas mercadorias fiquem paradas no estoque, pois as informações auxiliam a equipe na promoção de vendas.
5. Personalização da oferta
Big Data permite a você oferecer uma experiência única e personalizada para cada cliente. Este recurso já é utilizado no setor bancário para clientes que abrem contas online ou programas de fidelidade que identificam o perfil de compra dos clientes.
A análise dessas informações ajuda as empresas a sugerir opções de acordo com suas necessidades, costumes, preferências e até mesmo a localização geográfica.
Além disso, o Big Data também ajuda na segmentação de clientes. Conforme você identifica preferências e padrões de comportamento, as empresas podem investir mais na atração de diferentes tipos de clientes de acordo com seus perfis.
Em resumo: é possível personalizar sugestões para algo e, assim, estimular o engajamento. É por isso que a personalização da oferta também é bem forte no campo do entretenimento. A Netflix é um exemplo de empresa que sabe usar o Big Data a favor do usuário.
Com base nos filmes e nas séries vistas por ele e na sua avaliação (curtiu ou não curtiu), a plataforma faz novas indicações de conteúdos similares. Assim, o consumidor não precisa perder muito tempo para procurar programas que sejam de seu interesse.
6. Redução de custos
Os custos também são menores quando se usa Big Data. Isso se dá porque o cálculo de preços dos gastos pode ser realizado em tempo real.
Sendo assim, essa tecnologia consegue indicar onde a empresa pode economizar e ajuda a identificar melhorias no uso dos recursos financeiros.
Além disso, é possível ter um melhor entendimento da demanda dos clientes para serem feitas estratégias de precificação ainda mais assertivas. Mas os tipos de economias podem acontecer em qualquer nicho em se otimizar as atividades.
A United Parcel Service, por exemplo, usa o Big Data para otimizar as suas operações logísticas. A frota da empresa conta com telemetria e rastreamento por satélite para coletar dados.
Eles são interpretados e usados para evitar a ociosidade dos veículos e também para realizar o agendamento preventivo das frotas. Essa é uma maneira de reduzir custos e aperfeiçoar as atividades empresariais.
7. Aumento das vendas
Para fechar os exemplos de uso do big data, não poderíamos deixar de falar do aumento das vendas, que é o grande objetivo do varejo.
Com a tecnologia, é possível coletar e analisar os dados para entender melhor o que o cliente deseja — e o que é possível fazer — para oferecer soluções adequadas.
Um hotel pode ampliar ou reduzir o seu número de reservas de acordo com a previsão do tempo, as condições do trânsito e outros fatores que influenciam o turismo.
O Red Roof Inn conseguiu utilizar os dados do Big Data a seu favor, por exemplo. A rede de hotéis acompanha os cancelamentos de voos e a gravidade do clima e identifica um potencial de clientes que precisam de um lugar para dormir entre uma ponte aérea e outra.
Dessa forma, ela realiza anúncios em plataformas mobile para atrair os viajantes e facilitar a reserva de um hotel mais próximo.
Exemplos de empresas que utilizam big data
Apesar de já termos citados alguns exemplos de empresas que utilizam Big Data quando falamos sobre as formas de explorar essa tecnologia, vamos também falar especificamente de negócios que viraram cases.
Desde a Nasa até o Grupo Pão de Açúcar, há muitas organizações de sucesso que têm aproveitado os dados a seu favor. Veja a seguir!
Nasa
Grande exemplo de uso do Big Data, a Nasa aplica a tecnologia para monitorar seus veículos espaciais. Isso é feito por meio de um dos mais complexos sistemas de computação do mundo, com uma enorme capacidade de processamento de dados.
A companhia conta com inúmeros programas para pesquisas de mudanças climáticas, modelagem e simulação e até relacionadas à atmosfera do sol.
Tudo isso se deve aos dados de satélite recolhidos e analisados por sistemas inteligentes, que conseguem dar uma visão muito mais ampla das viagens espaciais.
Nike
A Nike consegue monitorar o comportamento esportivo dos seus consumidores por meio do Big Data. Mas de que forma?
Por meio dos aplicativos e dispositivos vestíveis, conhecidos como wearables. Eles fazem com que seja possível coletar informações sobre a distância percorrida, velocidades, locais preferidos para treino, entre outros.
Esses dispositivos também são conectados às redes sociais, o que faz com que esses dados sejam compartilhados entre amigos e pessoas que gostam de correr. E tudo isso gera mais informações valiosas para a Nike aprimorar seus produtos.
McDonald’s
O McDonald’s utiliza Big Data para descobrir qual é o lanche preferido dos seus clientes. Para isso, a empresa consolidou dados dos clientes a partir de todas as fontes mais relevantes.
Isso envolve desde a própria loja e as pesquisas de mercado até geolocalização e transações de aplicativos móveis.
Todos esses dados gerados a partir dessas fontes vão entregar informações valiosas, como quando e onde os clientes consomem seus lanches, com que frequência, se usam o drive thru ou não, entre outros.
Starbucks
A franquia da Starbucks aproveita muito do Big Data para poder crescer a sua rede, principalmente a partir de análises demográficas, que facilitam traçar estratégias para novas filiais.
A principal fonte de coleta de dados é através do Starbucks Rewards. Esse é um cartão fidelidade da cafeteria onde os clientes podem ganhar algumas coisas, entre elas, bebidas grátis.
Criando melhores ofertas, mais pessoas se tornam membros da Starbucks Rewards e mais dados são gerados. E tudo isso permite ampliar a visão sobre as suas decisões de negócio em informações cruciais.
Danone
Outra empresa que investe em Big Data é a Danone. Um dos motivos que a levou a incorporar essa tecnologia foi devido a um próprio produto seu: quando lançou o iogurte grego no mercado.
Por ter uma validade curta, coletar dados sobre o consumo ajuda a varejista a entender melhor o comportamento de seus consumidores. Isso fez com que ela fizesse entregas mais sincronizadas nas redes de varejo para reduzir o número de produtos vencidos.
Tudo isso foi possível ao identificar, por meio de dados, o tempo e a chegada dos produtos nas prateleiras. Com isso, a rede conseguiu que esses itens fossem colocados à venda perto do fim da validade.
Grupo Pão de Açúcar
Para fechar os cases, trazemos um exemplo nacional: o Grupo Pão de Açúcar. São duas formas principais que a rede usa o Big Data: personalização e logística.
O primeiro tipo de dado é coletado a partir de programas de recompensas para os clientes da rede de varejo. Isso faz com que o negócio consiga identificar os produtos preferidos de seus consumidores e adequá-los nas ofertas.
Por outro lado, de forma parecida com a Danone, o Big Data também entrega dados valiosos para o estoque da empresa. Isso faz com que se reduza gastos com desperdício e transporte de itens em larga escala que não são consumidos.
Tecnologias TOTVS para o Varejo
Investir em ferramentas de integração dos canais de venda e cruzamento de informações é fundamental para ter sucesso com o seu varejo. Claro, de forma aliada ao uso dos dados.
As tecnologias TOTVS voltadas ao setor varejista permitem que o seu negócio ofereça um serviço que atenda às expectativas do seu cliente, integrando todos os seus canais de vendas, sejam físicos ou online.
Por meio de comunicação conectada, você consegue ter um ambiente operacional que integre diversos dados da sua operação e a torne muito mais precisa.
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Conclusão
Com esses exemplos de Big Data, é possível notar que a tecnologia tem muitas aplicabilidades para as empresas, especialmente no varejo. Nasa, Starbucks, Danone e Pão de Açúcar são apenas alguns exemplos de como isso tem sido bom para os negócios.
Mas saber aproveitar esses dados de forma inteligente é a melhor maneira de obter insights para ampliar a rentabilidade do negócio.
Agora que você já entende tudo sobre Big Data, que tal ler também sobre tecnologia e varejo também?
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