O poder do Analytics no Retalho: Uma abordagem centrada no cliente e nos dados

Face a um contexto de mudança constante, as empresas de retalho enfrentam novos desafios e novas exigências. Entre as principais razões para a evolução necessária neste setor encontram-se as novas formas de concorrência digital, a quantidade de informação consumida pelos clientes e a rápida inovação de produtos.

Independentemente dos novos desafios, o princípio e o paradigma de base para o negócio permanecem imutáveis: quem conseguir oferecer o produto certo, no lugar certo, no momento e preço certos, sairá vencedor. Assim sendo, como pode o analytics ajudar a prever todas estas variáveis?

Com o decorrer dos anos, o analytics assumiu uma posição de destaque na estratégia de cada retalhista. Uma das chaves para alcançar o sucesso no retalho passa por ser mais data-centric, por extrair conclusões acionáveis a partir de dados e por tomar decisões mais informadas, caminhando para uma maior satisfação do cliente e um crescimento e rentabilidade sustentáveis.

Estando a matéria prima, os dados, totalmente integrados nas operações do quotidiano, e sendo o mindset analítico já de si indispensável, surge o desafio para os retalhistas: como trabalhar enormes quantidades de dados, que crescem a cada segundo, retirando insights reveladores e disruptivos?

A capacidade analítica pode ajudar os retalhistas a lidar com os pontos mais desafiantes e frágeis identificados ao longo das suas cadeias de abastecimento. O primeiro passo para esta abordagem centrada em dados consiste em mapear e quantificar todas as etapas operacionais da cadeia, com o intuito compreender o que acontece e porquê. Para isto é essencial dispor de uma estrutura de base de dados fiável e de um conjunto abrangente de reports e de ferramentas de business intelligence. É imprescindível garantir estas premissas que se apresentam como condição necessária para avançar para abordagens mais complexas, como a simulação, o forecasting, o machine learning, a inteligência artificial e a otimização matemática.

Esta nova abordagem pode ser aplicada em todas as etapas da cadeia de abastecimento, transformando-se num ativo crítico para supervisionar e melhorar o “cost-to-serve”, isto é, o custo real de fornecer um produto a um cliente, desde a aquisição até à entrega capilar, englobando todas as etapas operacionais.

Assim sendo, podemos dividir a abordagem analítica no retalho em quatro domínios:

Gestão de categorias e merchandising

O analytics desempenha um papel fundamental na otimização da gama de produtos. Ao atender à relação entre o catálogo e os perfis dos clientes, torna-se possível a obtenção de insights críticos: qual é a melhor combinação para lidar com o número infinito de produtos, espaço limitado nas prateleiras, diferentes perfis de lojas e com a complexidade da cadeia de abastecimento?

Por um lado, ao identificar quais as características – como marca ou origem – que são relevantes para os clientes, torna-se possível estimar a procura futura para cada produto. Isto permite não só gerir o ciclo de vida dos produtos, como também assegurar a maior rentabilidade para cada categoria. Adicionalmente, é possível aproveitar as oportunidades de cross-selling que surgem a partir de um posicionamento estratégico dos produtos.

Através de um melhor mix de produtos e de uma ligação estratégica entre as necessidades dos clientes e o portefólio em loja, é igualmente possível simplificar a cadeia de abastecimento e enriquecer os departamentos de aprovisionamento com insights valiosos.

Para além do redesenho do processo de gestão de gama, surge também a oportunidade de captar maior valor a partir das estratégias de preço. A identificação do preço “certo” continua a ser uma tarefa intimidante, já que preços demasiado altos podem reduzir a quota de mercado e comprometer a fidelização do cliente. Por outro lado, preços demasiado baixos podem reduzir a margem. Esta decisão deve ser tomada ao nível mais granular disponível, incluindo lojas, segmentos e canais de venda e deve considerar as condicionantes estratégicas de cada marca.

Paralelamente, é possível acrescentar uma segunda camada de complexidade e alavancar esta informação para a criação de estratégias dinâmicas de pricing e definição de iniciativas promocionais.

Marketing

Os clientes assumem cada vez mais o controlo de como, quando e onde querem interagir. Apelar aos valores dos clientes, reter a sua confiança e reforçar os seus ideais tornou-se crucial. Isto conduz a uma mudança de paradigma: de uma abordagem intuitiva e centrada no produto para uma abordagem fundamentada e centrada nos dados dos clientes.

O analytics no marketing encontra-se no centro das estratégias de muitos retalhistas. Mediante a rápida combinação de todos os dados significativos dos clientes – como sistemas de gestão, cartões de fidelização, sistemas de pontos de venda (POS) e dados provenientes das redes sociais – é possível construir um processo de interação que permite manter um perfil detalhado do cliente, que evolui em tempo real. O que compram os clientes e qual o impacto das iniciativas de marketing?

Uma análise detalhada à resposta dos clientes aos incentivos de marketing permite retirar conclusões no sentido de otimizar o desenho de campanhas, garantindo que vão de encontro ao interesse do público alvo. Os métodos de advanced analytics são utilizados para conceber melhores campanhas de marketing, centrando-se em mensagens/ofertas detalhadas dirigidas aos diferentes perfis de clientes. Este modelo personalizado, o qual permite otimizar os gastos e os recursos do marketing, também controla a mensagem – o quando, como e o porquê da sua exibição – promovendo assim a otimização do desempenho multicanal.

Quanto à modelização de marketing, é essencial prever o valor do ciclo de vida do cliente para determinar os clientes mais rentáveis ao longo do tempo e, assim, tomar as medidas necessárias para aumentar a retenção dos mesmos. Ao promover esta avaliação do envolvimento do cliente e ao prever o customer-churn, é possível converter a informação em decisões inteligentes e construir modelo completo de planeamento de campanhas. Qual deverá ser a campanha a enviar a cada cliente? Quais são os artigos que devem aparecer na página principal para gerar vendas?

Shopper Intelligence & Store Operation

O mindset mudou, tanto no online como em loja, em virtude das novas capacidades analíticas e inovações digitais.

Todos os movimentos, físicos e digitais, são mapeados, armazenados e processados com analytics rumo a uma melhor tomada de decisão sustentada em informação recolhida por sensores conectados a pessoas, lugares, processos e produtos. São vários os pontos de interação com o cliente que podem fornecer dados: redes sociais, websites de e-commerce, cartões de pagamento, sistemas de pontos de venda avançados e soluções relacionadas com o fluxo de pessoas em loja. Dispondo de toda esta informação, não só é possível compreender o passado, como também é possível prever quando e para onde o cliente irá a seguir! Atualmente, podemos acompanhar o comportamento do cliente através dos diferentes canais, combinando dados online e offline, ao invés de armazenar e de analisar esta informação separadamente em silos. Qual é o percurso do cliente dentro da loja? Quais são as zonas mais visitadas? Toda esta informação permite a melhoria de todos os processos relacionados com o desenho e conceção da loja, seja ela física ou virtual. Juntamente com a gama certa de produtos, é possível construir uma estrutura baseada em dados para tirar o máximo partido de todas as áreas de contacto com os nossos clientes, maximizando o valor acrescentado à sua jornada.

Todos estes dados podem ser integrados, permitindo ultrapassar outro pesadelo retalhista: a gestão do inventário. O analytics preditivo permite saber a quantidade certa de stock disponível para evitar a rutura sem criar uma acumulação interminável de artigos obsoletos e de baixa rotação. Os modelos analíticos sugerem quais os produtos a encomendar e em que quantidade, concentrando-se na eliminação do desperdício de espaço, de custos gerais e na supressão da incerteza, reduzindo ao mesmo tempo o número de compras baseadas em métodos naïves – assumem a réplica do passado complementada com sugestões puramente intuitivas. A área que lida com produtos frescos é particularmente crítica, dada a deterioração inerente ao produto. Neste caso, é possível introduzir requisitos para produtos perecíveis para melhorar o desempenho do inventário, através da implementação de modelos específicos de reabastecimento e de métodos de previsão.

O analytics preditivo pode ajudar os retalhistas a manterem-se a par das preferências dos clientes e a descobrirem de forma eficiente as tendências de vendas emergentes, enquanto reduzem os custos de inventário. Para tal, é necessário assegurar que o stock certo está na loja certa, aumentando assim as vendas ao invés de aumentar os custos afundados.

Eficiência da Cadeia de Abastecimento

A agilidade da cadeia de abastecimento é crítica, dado as lojas dependerem dela para garantir que o produto é entregue a tempo e com a máxima eficiência. A gestão do inventário, a redução dos custos de transporte e o aumento da colaboração com os fornecedores podem ser potenciados com recurso aos métodos analíticos.

Relativamente ao armazenamento, por exemplo, são utilizados modelos matemáticos e de simulação para determinar a melhor distribuição dos produtos em todo o armazém, bem como o método de armazenamento ideal que minimize o número de movimentos. A análise de variabilidade é aplicada para compreender as variações de produtividade, captando as diferenças entre o desempenho real e o esperado. O desenvolvimento das equipas e o planeamento da capacidade são tópicos chave: como podemos assegurar um melhor dimensionamento das equipas e um sistema de recompensas justo? Tudo isto se torna mais simples e transparente quando tem por base os dados reais e fidedignos recolhidos no terreno.

No que diz respeito aos transportes, revela-se fundamental ter um algoritmo de roteamento que se adapte às necessidades e às particularidades da empresa. Ao dispor de algoritmos analíticos para apoiar o dimensionamento da frota, otimiza-se também todo o processo de gestão e seleção de tarifas de transporte. A visibilidade em tempo real das operações e dos custos de transporte são fundamentais para uma cadeia de abastecimento controlada e eficiente.

Desde a simulação de operações até à conceção de redes – definição do melhor local para abrir uma nova loja ou instalar um novo armazém – os métodos analíticos avançados desempenham um papel vital na eficiência da cadeia de abastecimento.

Mais uma vez, está tudo interligado. O analytics pode também ajudar os retalhistas a estudar determinadas variáveis críticas de uma forma integrada, como o número de unidades por caixa/embalagem. Como podemos melhorar este parâmetro e negociar em conformidade com os fornecedores em toda a cadeia de abastecimento, desde o armazenamento até à loja, incluindo o transporte?

O futuro do analytics no retalho engloba dois desafios importantes: a capacidade analítica e a inovação digital. Assistimos a um presente e prevemos um futuro onde:

• Novos modelos são testados todos os dias, potenciando variadíssimas aplicações da modelação preditiva, advanced analytics e ainda self-service analytics – tornando a análise de dados um processo democrático para todos os utilizadores.
• A inovação digital torna o mundo dos dados maior e melhor: cloud analytics,big data, arquiteturas híbridas, naïves, real-time in memory

Contudo, embora os computadores e os algoritmos sejam ferramentas poderosas para enfrentar os desafios atuais do retalho, é fundamental reconhecer o valor dos insights humanos. O verdadeiro valor dos métodos analíticos reside na forma como as competências técnicas ajudam a alavancar o conhecimento operacional.

Uma implementação holística das capacidades analíticas ao longo da cadeia de abastecimento é vital para promover sinergias entre os dados e a experiência, fortalecendo assim um mindset orientado à informação/dados, o que constitui a melhor ferramenta para enfrentar um futuro imprevisível.

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