7 exemplos de Big Data aplicados no varejo para aderir já

As empresas enfrentam uma competição cada vez mais acirrada em virtude do número de prestadores de serviços disponíveis e a 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 na sua empresa!

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 utiliza 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:

1. Previsão de demandas e tendências

Uma companhia norte-americana de serviços de cartão de crédito utiliza o Big Data para gerar informações sobre os cancelamentos dos clientes. O objetivo é identificar as principais causas e encontrar maneiras de reduzir esses índices.

Para tanto, a empresa desenvolveu ferramentas com modelos preditivos. Elas fazem o registro dos históricos de transações dos consumidores e utiliza mais de 115 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, assistente pessoal inteligente disponível nos smartphones do sistema Android, consegue aprender a rotina do proprietário e sugerir o meio de transporte disponível, assim como restaurantes e opções de entretenimento que se adequam mais ao seu perfil de consumo.

Já o Waze utiliza 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.

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

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

A United Parcel Service 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 da empresa.

7. Aumento das vendas

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. 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.

Com esses exemplos de Big Data, é possível notar que a tecnologia tem muitas aplicabilidades para as empresas, especialmente no Varejo. Saber aproveitar esses dados de forma inteligente é a melhor maneira de obter insights para ampliar a rentabilidade do negócio.

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