Big Data e as oportunidades para o varejo

A análise de dados não estruturados é cada vez mais importante para aproximar as companhias de seus clientes. Mas será que as empresas realmente sabem como aplicar essas informações?

Conhecer o comportamento do cliente para oferecer cada vez mais um atendimento personalizado, seja na loja física, na internet, via mobile ou ainda nas redes sociaisé uma das grandes buscas do varejo. E com a diversidade de canais para atingir o consumidor e o número ainda maior de dados não estruturados disponíveis, o desafio está em como analisá-los corretamente para, a partir daí, traçar e aplicar a melhor estratégia.

A pesquisa The Data Stormrealizada pelo The Economist Intelligence Unit em parceria com a Wipro, constatou que as empresas têm notado um retorno positivo no investimento com base na análise desses dados – 78% dos entrevistados. No entanto, uma das maiores barreiras que o setor ainda encontra é a de descobrir como tornar essas informações são relevantes para seu negócio.

O primeiro passo para essas empresas é sempre conhecer a rotina de compra do consumidor, cada vez mais hiperconectado. A busca por certo produto pode ocorrer entre visitas às lojas físicas ou sites e resultar num abandono de carrinho, por exemplo. Nesse momento, a marca precisa estar atenta ao que o cliente procura e saber como alcança-lo e engajá-lo.

Nesse cenário, elencamos os principais pontos em que o uso do big data pode e deve ser aplicado para otimizar os negócios e alavancar o relacionamento com o consumidor.

Marketing – o Big Data permite às empresas criarem campanhas segmentadas e personalizadas, justamente porque com a análise dos dados será possível conhecer o comportamento do consumidor, descobrir qual produto ou serviço ele procura e alcançá-lo com as ofertas certas, no momento correto e através do melhor canal.

Estratégia – a análise dos dados corretos possibilita que o varejo otimize a sua estratégia, mostrando, por exemplo, onde aplicar ou não determinado investimento. Imagine que em uma rede de lojas, uma das filiais passa a receber muitos clientes de certa região; estudando o comportamento desses consumidores será possível descobrir porque eles não frequentam a loja mais próxima, se é que há uma filial mais próxima. E isso pode ocasionar a abertura de uma nova loja onde antes não existia.

Fidelidade – com a personalização do conteúdo ofertado o consumidor passa a ver que a empresa realmente o conhece, e isso vai trazê-lo cada vez mais para perto da marca, mantendo-o interessado e engajado com o que a companhia tem a oferecer. Segundo 52% dos executivos que participaram da pesquisa, o Big Data alavancou o setor de vendas da empresa.

Multicanalidade – as informações analisadas vão mostrar exatamente onde o consumidor está e por qual canal ele prefere ser atendido, ou ainda, se ele costuma consultar certo produto via internet e depois adquiri-lo somente na loja. O ideal é que a empresa tenha uma visão 360º desse cliente, e que todos os canais onde a marca está presente possuam, de maneira integrada, os dados dele, a fim de fornecer conteúdo personalizado e segmentado. Segundo a pesquisa The Data Storm, 54% dos executivos afirmaram que o uso do big data trouxe ganhos consideráveis para a venda multicanal.

Utilizar os dados do consumidor para buscar melhores resultados é um grande desafio do setor varejista, e é importante frisar que, acima de tudo isso, a vontade do cliente impera. Portanto, ao conseguir a permissão de incluir o consumidor em seu mailing de contatos, deixe sempre clara a liberdade que ele tem de sair dessa lista.

O desafio pode parecer até difícil no começo, levando em consideração o número de dados e o fato de que a empresa deve saber exatamente quais são as informações relevantes para sua estratégia, mas basta compreender que quanto melhores as informações, mais efetivas serão as campanhas, gerando mais conversões e, consequentemente, mais retornos de compra.

Por Sameer Satpute  – Chefe de Vendas e Operações para a Wipro LATAM

Fonte: cio.com.br/tecnologia/2014 – 21/08/14

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