Anteriormente, os retalhistas tomavam decisões sobre que artigos vender, onde vendê-los, quanto stock manter e quando alterar os preços com base na sua experiência e intuição. Embora muitos retalhistas se orgulhem dos seus instintos, confiar apenas neles já não é suficiente, especialmente com margens de lucro apertadas. As preferências dos consumidores mudam rapidamente e os varejistas não conseguem acompanhar com precisão todos os fatores do mercado.
Data analítica o software pode ajudar os varejistas a tomar decisões melhores e mais lucrativas, aprimorando ou corrigindo suas suposições fundamentadas. Quer saber mais sobre isso? Este guia para iniciantes mostrará às empresas tudo o que elas precisam saber sobre análise de varejo e suas melhores práticas.
Conteúdo
Análise de varejo: o que é e quais são os benefícios para as empresas?
Os 4 tipos de análise de dados de varejo
Cinco práticas recomendadas para ajudar as empresas a aproveitar ao máximo as análises de varejo
Tipos de ferramentas que os varejistas podem usar para análise de varejo
Considerações finais
Análise de varejo: o que é e quais são os benefícios para as empresas?
A análise de varejo usa software para coletar e analisar dados de lojas físicas, lojas online e catálogos para ajudar os varejistas a compreender o comportamento do cliente e as tendências de compras. Essas informações podem melhorar as decisões sobre preços, estoque, marketing, colocação de produtos e operações da loja usando algoritmos preditivos em dados internos da empresa (como históricos de compras dos clientes) e de fontes externas (como previsões meteorológicas).
A análise de varejo também pode medir a fidelidade do cliente, detectar padrões de compra, prever a demanda e melhorar o layout das lojas. Por exemplo, ajuda os retalhistas a colocar nas prateleiras artigos frequentemente comprados em conjunto e a oferecer descontos personalizados a clientes regulares, levando a compras maiores e a mais visitas.
Benefícios de usar análises de varejo para negócios
Redução de rupturas e descontos
Ao compreender as tendências da procura, os retalhistas podem estocar a quantidade certa de produtos. Por exemplo, a análise pode mostrar a rapidez com que a procura de produtos eletrónicos de consumo cai rapidamente influenciada pelas redes sociais, ajudando os retalhistas a evitar stocks excessivos e grandes descontos.
Aprimorando a personalização
A análise ajuda os varejistas a entender o que seus clientes gostam, permitindo-lhes capturar mais vendas. Por exemplo, um varejista de livros pode usar o histórico de compras para notificar os clientes interessados na história americana sobre um novo livro do historiador Ron Chernow disponível para encomenda.
Otimizando decisões de preços
A análise de dados pode ajudar os varejistas a definir os melhores preços, considerando fatores como carrinhos de compras abandonados, preços dos concorrentes e custos dos produtos. Isso garante que os preços não sejam nem muito altos nem muito baixos, maximizando os lucros.
Melhorando a alocação de produtos
A análise pode orientar os varejistas sobre para onde enviar os produtos, reduzindo custos desnecessários de transporte. Por exemplo, um varejista de roupas esportivas pode aproveitar a análise para ver que mesmo uma ligeira queda de temperatura aumenta as vendas de camisetas térmicas, para que possa enviar mais para áreas mais frias.
Os 4 tipos de análise de dados de varejo
Análise descritiva
A análise descritiva analisa o desempenho passado para responder a perguntas básicas como “quantos”, “quando”, “onde” e “o quê”. É a base de ferramentas e painéis de business intelligence que mostram relatórios frequentes sobre vendas e estoque.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico ajuda a encontrar as causas dos problemas que afetam o desempenho. A combinação de dados de diversas fontes, como feedback de clientes, resultados financeiros e métricas operacionais, proporciona aos varejistas uma compreensão mais profunda de seus problemas.
Análise preditiva
A análise preditiva prevê eventos futuros analisando o clima, as tendências econômicas, os problemas da cadeia de suprimentos e a concorrência. Muitas vezes envolve cenários “e se”, como prever quão eficaz será a oferta de um desconto de 10% em relação a um desconto de 15% ou estimar quando o estoque acabará em diferentes condições.
Análise prescritiva
A análise prescritiva usa IA e big data para recomendar ações com base nos resultados previstos. Por exemplo, pode sugerir ofertas para agentes de atendimento ao cliente, como upsell com base no histórico de compras ou vendas cruzadas para atender às dúvidas de novos clientes.
Cinco práticas recomendadas para ajudar as empresas a aproveitar ao máximo as análises de varejo
1. Confie nos dados do cliente
Os clientes compartilham muitas informações sobre o que desejam e precisam. Os melhores varejistas usam esses dados para identificar tendências e compreender melhor seus clientes. Eles combinam dados de programas de fidelidade, comércio eletrônico, sistemas POS e outras fontes, incluindo dados adquiridos de corretores.
Normalmente, os especialistas dividem os dados dos clientes em informações demográficas, transacionais, comportamentais e psicográficas. Os varejistas começam coletando dados demográficos básicos e depois expandem para outros tipos. Eles distinguem entre “clientes” (pessoas que compraram deles) e “consumidores” (clientes potenciais). Os dados do consumidor ajudam na “modelagem semelhante” – por exemplo, se Mark for um grande cliente, o varejista procura mais pessoas como Mark e as direciona com ofertas especiais.
2. Use ferramentas de visualização
Tabelas, gráficos e dashboards, elementos comuns em software de BI, são cruciais para a compreensão dos dados e a tomada de decisões inteligentes. Eles são muito mais eficazes do que apenas observar linhas e colunas de dados. Essas ferramentas também permitem que os usuários empresariais acessem análises diretamente, sem esperar que a TI crie relatórios e execute consultas.
3. Observe diferentes fontes de dados
Observar diferentes fontes de dados, como números de vendas, dados antigos de clientes e níveis de estoque, ajuda as lojas a entender melhor seus negócios. Por que? Esses números geralmente estão conectados de alguma forma. Por exemplo, as lojas podem vincular os dados da loja aos detalhes do produto para determinar o melhor layout da loja para converter visitantes em compradores.
A verificação dos níveis de estoque garante que haja produtos suficientes para corresponder ao layout da loja. As lojas também devem ter em mente que diferentes ferramentas podem definir os dados de diversas maneiras, o que pode levar a erros se não forem corrigidos. Este é um bom motivo para usar uma plataforma para todos os dados de varejo, em vez de escolher a melhor ferramenta para cada trabalho.
4. Acompanhe números importantes
Observar números importantes ajuda as lojas a ver como estão seu desempenho e a encontrar maneiras de melhorar. As lojas de maior sucesso analisam esses números todas as semanas, comparando-os com os da semana anterior. Isso começa observando o que aconteceu (como certos itens vendendo menos) e depois descobrindo por que isso aconteceu (como ficar sem estoque).
5. Concentre-se nos objetivos principais
Nem tudo deve ser medido. Os retalhistas têm muitas ferramentas e dados novos, mas devem escolher sabiamente ou correm o risco de sobrecarregar os decisores. Em vez disso, devem primeiro encontrar áreas-chave que possam melhorar rapidamente o negócio. Segundo a McKinsey, as melhores análises resolvem um problema específico e levam a resultados claros.
Tipos de ferramentas que os varejistas podem usar para análise de varejo
A análise de varejo usa dados coletados de lojas e sites por meio de diversas ferramentas, incluindo as seguintes:
1. Sistemas de ponto de venda (POS)
Esses sistemas rastreiam e gerenciam as transações dos clientes. Eles fornecem dados sobre o que os clientes compram e podem criar relatórios sobre vendas e tendências.
2. Software de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM)
Este software gerencia vendas, marketing, atendimento ao cliente e processos online. Os varejistas o utilizam para rastrear interações com os clientes, manter informações sobre os clientes e encontrar novas oportunidades de vendas e marketing.
3. Ferramentas de inteligência de negócios (BI)
As ferramentas de BI combinam dados de diferentes fontes para rastrear indicadores-chave de desempenho, como fidelidade do cliente, giro de estoque e taxas de vendas. Eles podem gerar relatórios para executivos e outros tomadores de decisão.
4. Sistemas de gerenciamento de estoque
Este software rastreia os níveis de estoque em lojas e armazéns, prevê a demanda e ajuda a decidir onde armazenar itens para reduzir custos e atender às necessidades dos clientes.
5. Análise preditiva
Este tipo de análise usa dados anteriores para prever tendências e comportamentos futuros. Os principais tipos de análise de varejo são descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos. Isso ajuda a identificar oportunidades de crescimento e novos grupos de clientes.
Considerações finais
A análise de varejo é uma parte essencial de qualquer negócio que realiza vendas. Ajuda a acompanhar o negócio e fazer previsões futuras para evitar rupturas de estoque e outras situações prejudiciais. Embora confiar na intuição fosse a norma, a análise de varejo está lentamente (mas seguramente) eliminando isso. Os dados em 2024 não são os mesmos de 20 ou 10 anos atrás, por isso os varejistas devem evoluir se quiserem lidar com todos os dados recebidos e enviados.
