Big Data no varejo: usando a tecnologia a seu favor

big data no varejo

De navegação em redes sociais e check-ins a preços de lojas concorrentes coletados em terminais de supermercado, hoje em dia, praticamente todos os hábitos e informações disponíveis em nossas vidas podem virar dados. No entanto, a mera armazenagem desse grande volume de informações tende a ser confusa, desordenada, sem estruturação ou alinhamento lógico entre elas.

O Big Data no varejo é uma forma de organizar todos estes dados para que eles tenham uma função inteligente, respondendo e servindo a um objetivo que o varejista pretende atender para tornar seu negócio mais estratégico e relevante.

Se inteligência, do latim intelligentia / intelligere, significa “escolher entre”, é exatamente isso que o Big Data no varejo faz: escolhe dentre um emaranhado de informações aquelas que mais fazem sentido para o negócio. Os dados podem ser analisados, ordenados e servirem a um propósito da empresa, inclusive para aumentar vendas, ticket médio e a aquisição e retenção de clientes.

Alguns exemplos de aplicação de Big Data no varejo são:

  • Obter insights sobre concorrentes e o próprio negócio;
  • Conhecer formas de melhorar a linha de produtos oferecidos;
  • Atender melhor os clientes;
  • Tornar a marca mais relevante;
  • Conhecer tendências de consumo e gerar mais resultados.

 

Como posso utilizar o Big Data no varejo?

Soluções em inteligência de mercado e em marketing de performance podem fornecer insights estratégicos, por meio de Big Data, para melhorar seu posicionamento e resultados em vendas.

A geolocalização do Facebook Ads, por exemplo, permite impactar pessoas próximas à sua loja com ações de marketing. Estas ações podem ser totalmente focadas, com filtros por sexo, idade, escolaridade, interesses e localização.

Imagine, por exemplo, que uma varejista localizada no bairro Bela Vista, em São Paulo, tenha uma linha de roupas para mulheres jovens com a temática de Cultura Pop e os produtos possuem um ticket médio alto.

Usando o big data nas campanhas do Facebook Ads, é possível fazer uma campanha 100% focada nesse perfil de consumidora. A loja pode segmentar a estratégia apenas para mulheres, com idade de 15 a 30 anos, ensino médio ou superior, renda familiar acima de R$5 mil, interesse por cinema, música, séries e etc, além de uma área geográfica de até 15 km do bairro Bela Vista.

Certamente o investimento será muito mais certeiro, impactando as pessoas certas e completamente dentro do perfil de interesse pelo produto que a loja oferece.

Outra maneira de utilizar o Big Data no varejo é para que a loja se posicione melhor que as concorrentes, otimizando seu preço, estratégias de posicionamento de marca e mercado, entre outros.

A inteligência de preço gerada por soluções como a InfoPrice permite que os varejistas conheçam o preço que seus concorrentes e ajustem as próprias ofertas para serem mais competitivas.

Como exemplo, podemos imaginar um varejista com preços populares que identifique que suas ofertas estão mais altas que os concorrentes. Se ele sabe que possui margem de negociação pode ajustar os preços para vender mais barato e ser mais competitivo. Do contrário, pode optar por mudar o direcionamento de mercado para atingir outro público.

Outra situação possível é o varejista identificar que sua oferta possui um preço muito mais barato que outros concorrentes da mesma região que a dele. Dessa forma, ele pode optar por aumentar o valor de suas ofertas para recuperar uma parte do gap existente entre os valores que ele e os competidores praticam.

As possibilidades são inúmeras já que envolvem um conjunto de dados de mercado, perfis, localização e etc. Quando cruzadas elas podem ajudar o negócio a melhorar a jornada de compra do consumidor, sua experiência de compra, atração e fidelização do público, posicionamento por preço e campanhas de marketing.

 

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