Considere a última vez que você tomou uma decisão importante para sua loja de varejo. Você fez alguma suposição educada? Se for esse o caso, você não deveria ter. Mesmo que sua intuição esteja correta, é uma forma arriscada de administrar uma empresa. A maioria dos varejistas não. O setor global de análise de varejo, avaliado em US$ 8.64 bilhões, auxilia os varejistas fornecendo os dados de que precisam para tomar melhores decisões. O uso de dados para gerenciar um negócio de varejo lucrativo elimina as suposições de tudo, desde determinar onde localizar sua próxima loja até priorizar o reabastecimento de estoque. Não sabe por onde começar? Este artigo discute os tipos de análise de varejo que você deve consultar ao tomar decisões, juntamente com ferramentas e exemplos para demonstrar cada estatística em ação.
O que é análise de dados de varejo?
A análise de dados de varejo é o ato de coletar e analisar dados de varejo (como vendas, estoque, preços e assim por diante) para identificar tendências, prever resultados e tomar decisões de negócios melhores e mais lucrativas.
Quando feita corretamente, a análise de dados permite que os varejistas obtenham uma visão mais ampla do desempenho de suas lojas, produtos, clientes e fornecedores — e usem essa compreensão para aumentar a lucratividade.
Quase todos os comerciantes usam análise de dados de alguma forma, mesmo que seja apenas examinando números de vendas no Excel.
No entanto, há uma diferença significativa entre um analista que usa o Excel para examinar planilhas e empregar uma IA específica para avaliar bilhões de pontos de dados simultaneamente.
Para apreciar essa distinção, você deve primeiro entender as quatro categorias de análise de dados de varejo.
Tipos de análise de dados de varejo
Existem quatro tipos básicos de análise de dados de varejo: análise descritiva, que reflete e explica o desempenho passado; análise de diagnóstico, que identifica a causa principal de um determinado problema; análise preditiva, que estima resultados futuros; e análises prescritivas, que sugerem os próximos passos. Cada uma das quatro técnicas é discutida em maiores detalhes abaixo.
#1.Análise Descritiva
A análise descritiva serve como base para tipos mais sofisticados de análise, como os listados abaixo. Ele responde a perguntas fundamentais como "quantos, quando, onde e o quê" - a substância das ferramentas básicas de inteligência de negócios e painéis que fornecem vendas semanais e estatísticas de estoque.
#2. Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico auxilia as empresas de varejo na identificação e análise de problemas que podem estar impedindo o desempenho. Os varejistas podem obter uma compreensão mais completa das principais causas dos problemas que enfrentam, mesclando dados de várias fontes, como feedback do consumidor, desempenho financeiro e análise operacional.
#3. Análise preditiva
A análise preditiva ajuda os comerciantes a prever ocorrências futuras com base em uma variedade de fatores, como clima, tendências econômicas, interrupções na cadeia de suprimentos e novos desafios competitivos. Essa estratégia frequentemente assume a forma de uma análise hipotética, que permite ao varejista mapear o que aconteceria se oferecesse um desconto de 10% versus um desconto de 15% em um produto, ou antecipar quando ficaria sem estoque com base em um conjunto particular de ações alternativas.
#4. Análise Prescritiva
A análise prescritiva é a aplicação de IA e big data para obter resultados de análise preditiva e prescrever ações. Por exemplo, a análise prescritiva pode fornecer aos agentes de suporte ao cliente ofertas sugeridas que eles podem repassar aos consumidores em tempo real, como um upsell baseado no histórico de compras anteriores ou uma venda cruzada para responder a uma nova consulta do cliente.
Exemplos de aplicativos de análise de dados de varejo
Uma das razões mais importantes para utilizar a análise de dados para orientar a tomada de decisões é garantir que suas conclusões sejam baseadas na verdade real (números frios e concretos), em vez da perspectiva da realidade de alguém.
A análise também pode ajudá-lo a entender sua empresa com muito mais detalhes do que você poderia.
Na prática, uma loja pode utilizar a análise de dados para:
- Entenda o valor do pedido típico e a quantidade de produtos vendidos.
- Determine quais produtos vendem mais, quais vendem menos e tudo mais.
- Determine seus clientes mais valiosos.
- Descubra sua demanda real, bem como as vendas perdidas anteriores.
- Determine as melhores quantidades de pedido propostas e faça recomendações sobre quantidades e alocações de compra.
- Determine o melhor preço para um produto específico em cada área.
Esses (e outros) insights podem ajudá-lo a entender melhor as métricas da sua empresa e desenvolver estratégias que o levarão aonde você deseja chegar.
A análise de dados deve se tornar um componente vital de sua empresa à medida que ela cresce, a fim de melhorar a tomada de decisões e desenvolver táticas de varejo eficazes.
Não é nenhuma surpresa, portanto, que o setor de soluções de análise de varejo seja grande e esteja crescendo. Analisaremos alguns desses aplicativos, como eles funcionam e quais benefícios você pode obter ao utilizá-los.
#1. Inteligência de Negócios
Muitas empresas usam ferramentas de Business Intelligence para gerenciar e organizar adequadamente seus dados. As ferramentas de BI são um exemplo de análise descritiva porque ajudam a organizar e visualizar seus dados.
Muitas lojas realizam business intelligence (BI) básico utilizando recursos nativos do sistema ERP (Enterprise Resource Planning) ou importando dados diretamente para o Microsoft Excel.
Varejistas um pouco mais sofisticados empregarão software de BI, como:
- Microsoft Power BI
- Quadro
- SAP
- QlikViewName
- Spark por Apache
Esses aplicativos fornecem acesso a muitas fontes de dados, visuais atraentes e alguma manipulação de dados.
O BI mais complexo geralmente inclui cientistas de dados que usam linguagens de programação (como Python) que fornecem liberdade adicional para processamento, visualização e modelagem de dados.
Embora úteis, muitos dos exemplos acima requerem uma quantidade significativa de intervenção humana e são demorados para gerenciar. Isso é especialmente verdadeiro para varejistas de médio a grande porte com centenas ou milhares de pontos de venda (e dezenas de milhares a centenas de milhares de mercadorias). É por isso que muitos varejistas empregam analistas designados para cada departamento para compilar relatórios.
As ferramentas analíticas avançadas, como o Retalon, normalmente podem automatizar a maioria dos procedimentos manuais e repetitivos associados aos métodos padrão de BI devido à sua sofisticação.
#2. Previsão de vendas
A previsão de vendas é outro uso comum da análise de dados no varejo.
Descrito de forma simples, a previsão de vendas é o ato de analisar dados de vendas anteriores, identificar tendências e projetá-las no futuro para estimar as vendas.
Isso auxilia os comerciantes em tudo, desde compras de estoque e gerenciamento de orçamento OTB até a definição de metas financeiras de alto nível para a organização.
A previsão de vendas, como o nome indica, é de natureza preditiva – e é o tipo mais básico de análise preditiva empregada pelos varejistas.
Existem inúmeras técnicas para prever as vendas porque as empresas têm procurado fazê-lo há séculos:
- Usando os números de vendas do ano passado para prever as vendas para o ano atual
- Pesquisas, observações e outras formas de pesquisa de mercado
- Estimativas de especialistas
- Modelos estatísticos do Excel
- Software especializado
Muitas lojas desenvolveram sua própria solução interna para prever vendas futuras, normalmente integrando dezenas (se não centenas) de planilhas do Excel, recursos de ERP, software especializado e equipes de analistas.
Embora a previsão de vendas seja a base de muitos processos de planejamento de varejo, é possivelmente a área mais importante da análise de dados que precisa ser aprimorada. Isso se deve ao fato de que a previsão de vendas está frequentemente errada e não leva em conta as complexidades do setor de varejo.
Por exemplo, se um comerciante esgotou um produto no ano passado, as metodologias convencionais de previsão de vendas diriam a ele para repetir o erro – mesmo que ele pudesse vender significativamente mais.
Como resultado, a maioria das previsões de vendas caiu em desuso, com análises preditivas mais complexas tomando seu lugar.
#3. Previsão de demanda
Como dito anteriormente, a previsão de demanda é um tipo muito mais avançado de análise preditiva que os comerciantes empregam.
A previsão de demanda, em vez de tentar estimar as vendas usando apenas dados históricos de vendas, emprega uma gama muito maior de dados para calcular a demanda de cada produto, em cada loja, em intervalos de tempo precisos. A previsão de demanda é, portanto, muito mais precisa do que a previsão de vendas típica.
Mais informações sobre previsão de vendas versus previsão de demanda podem ser encontradas aqui.
Em resumo, as principais vantagens dessa forma de análise de varejo são as seguintes:
- Previsão mais precisa do status futuro do negócio
- Fazendo simulações ou cenários “e se”
- Capacidade de adaptação em tempo real quando as condições mudam no solo
- Unificação de funções críticas de varejo (por exemplo, promoções e gerenciamento de estoque)
Como é habitual, existem vários métodos para prever a demanda. Os varejistas podem utilizar o seguinte, em ordem decrescente de sofisticação:
- Planilhas Excel contendo modelos estatísticos
- Análise geral e software de modelagem estatística
- Software de análise de varejo com inteligência artificial
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Embora as duas primeiras alternativas sejam adequadas para empresas menores, elas se tornam difíceis (se não impossíveis) de empregar com grandes conjuntos de dados (como os encontrados em varejistas de médio a grande porte).
Isso se deve ao fato de que a previsão de demanda usa dados de fontes diferentes dos dados de vendas.
- Histórico de preços
- Inventário anterior
- O alcance e a riqueza do sortimento
- Grupos e famílias de produtos
- Sazonalidade
- Inconsistência na cadeia de suprimentos
- Atividade dos concorrentes
- Preferências do consumidor
- Etc.
Imagine compilar, analisar e modelar manualmente todos esses dados para bilhões de combinações distintas de loja/SKU.
Encontrar um fornecedor de software de análise preditiva de varejo com um histórico comprovado de lidar com varejistas em sua vertical é o melhor método para os varejistas empregarem a previsão de demanda.
Utilizar um software customizado como este oferece inúmeras vantagens para as lojas.
Por exemplo, você pode experimentar diferentes variáveis, como preço do produto, abertura de novas lojas, lançamentos de novos produtos (e outros) para ver o efeito que eles têm em seus KPIs de resultados – e então modificar seu estoque, preços ou estratégia de marketing de acordo.
#4. Análise de varejo avançada unificada
Este é o tipo de análise mais potente, com o melhor ROI quando usado adequadamente.
A análise avançada unificada, que se enquadra no quarto tipo de análise (análise prescritiva), se esforça para combinar os benefícios da inteligência de negócios, diagnósticos sólidos e previsões de demanda precisas com automação inteligente que propõe as atividades mais lucrativas em toda a empresa.
O software de análise unificada decente fará o seguinte:
- Automatize relatórios e visualização de dados.
- Preveja a demanda de cada produto em cada loja em determinados momentos.
- Permita simulações flexíveis e cenários “e se” para lançamentos de novos produtos, inaugurações de lojas e outras situações semelhantes.
- Milhares (se não milhões) de microotimizações em seleção, alocação, precificação e assim por diante são recomendadas automaticamente.
- Todas as modificações e atualizações devem ser reconciliadas em todos os departamentos e fontes de dados.
Essa forma de análise só pode ser fornecida por fornecedores de software especializados em análises avançadas de varejo devido à sua complexidade e especialidade.
Ele não apenas automatiza centenas de processos repetitivos (compilação de relatórios, consolidação de dados entre departamentos, avaliação e assim por diante), mas também otimiza em uma granularidade que os analistas humanos simplesmente não conseguem igualar.
Esse tipo de análise de dados avançada é fornecida por uma variedade de soluções, incluindo a plataforma de análise de varejo da Retalon, que usa previsão de demanda altamente precisa e IA avançada para fornecer centenas, milhares ou até milhões de melhorias granulares que aprimoram os resultados.
Além disso, esse tipo de software é altamente adaptável e pode ser configurado para aceitar certas sugestões automaticamente, ao mesmo tempo em que requer permissão humana de outras pessoas para maior controle.
Quando é hora de atualizar sua análise de varejo?
Qualquer empresa de varejo de médio a grande porte que deseja ter sucesso a longo prazo deve usar algum tipo de análise de dados. Isso ocorre porque insights corretos devem ser obtidos de forma proativa para fornecer o produto apropriado, no local certo, na hora certa e na quantidade certa.
Mesmo se você já estiver usando análises, provavelmente desejará atualizar mais cedo ou mais tarde para se manter à frente da concorrência.
Normalmente, à medida que sua empresa cresce, o volume de dados e a complexidade das decisões envolvidas também aumentam.
Mas e se você tiver muitos dados e não tiver ideia do que fazer com eles?
Para determinar se é hora de modernizar suas ferramentas de análise de dados, comece fazendo as seguintes perguntas:
- Até onde devo me aprofundar nos dados? As soluções das minhas dificuldades são óbvias?
- É comum eu encontrar exceções e ter que revisar manualmente minhas previsões?
- Minhas ferramentas de análise em diferentes funções de varejo são responsáveis umas pelas outras?
- É possível que eu esteja cometendo os mesmos erros ano após ano?
- Ainda tenho preocupações com a distorção de estoque, como perda de vendas, excesso de estoque e falta de estoque?
- Tenho muitas remarcações no final da temporada?
- Existe uma boa abordagem para lidar com novos produtos que não têm histórico de vendas?
As respostas a essas perguntas o ajudarão a determinar se você deve melhorar sua abordagem analítica.
No entanto, evite a armadilha muito comum de paralisia da análise de varejo.
Os varejistas que investem em análises avançadas estão roubando participação de mercado daqueles que ainda estão indecisos. À medida que nos aproximamos da era digital do comércio, poderosas análises de dados e IA de varejo não são mais um “desejo”, mas uma “necessidade”.
As vantagens da análise de varejo
A análise de varejo é uma coleção de ferramentas usadas pelos varejistas para aumentar as vendas, minimizar as despesas gerais e trabalhistas e melhorar os lucros. A análise de varejo pode ajudar a atingir esses objetivos de várias maneiras, incluindo:
#1. Reduzindo a falta de estoque e a necessidade de descontos
A análise de varejo ajuda os usuários a entender as tendências de demanda para que tenham produtos suficientes em mãos, mas não tanto que precisem recorrer a descontos severos para se livrar do estoque excedente. O uso de análises para determinar a rapidez com que um produto é consumido é uma prática comum.
#2. Melhorando a personalização:
A análise permite que os comerciantes entendam melhor as preferências de seus consumidores e, como resultado, capturem mais demanda do que os concorrentes. Um varejista de livros, por exemplo, pode usar o histórico de compras para notificar os consumidores que manifestaram interesse na história americana quando um novo livro do historiador Ron Chernow estiver disponível para pré-encomenda.
#3. Melhorando as decisões de preços
Ao sintetizar uma série de indicadores, como carrinhos de compras abandonados, informações sobre preços da concorrência e custo dos produtos vendidos, a análise de dados pode ajudar as empresas a definir os preços ideais para seus produtos. Os varejistas podem maximizar os lucros não cobrando preços mais altos do que o mercado suportará ou mais baixos do que os clientes estão dispostos a pagar.
#4. Melhorando as alocações de produtos
A análise pode ajudar os varejistas a determinar como alocar produtos em regiões geográficas, instalações de distribuição e vitrines, eliminando assim custos desnecessários de transporte. Por exemplo, uma loja de roupas esportivas pode utilizar análises para ver como uma variação de dois graus na temperatura afeta as vendas de camisetas térmicas e alocar mais desses itens para uma instalação de distribuição mais próxima de locais com temperaturas mais baixas durante um determinado inverno.
Software de análise de varejo
A análise de varejo é baseada em dados coletados de várias maneiras, incluindo locais de lojas físicas e sites. Algumas das ferramentas utilizadas foram as seguintes:
- Sistemas de ponto de venda (POS) são usados pelas lojas para rastrear e gerenciar as transações dos consumidores. Os sistemas POS coletam dados sobre as compras dos consumidores e podem fornecer relatórios de tendências de vendas e clientes.
- Software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM): Os aplicativos dessa categoria gerenciam processos de vendas, marketing, atendimento ao cliente e comércio eletrônico. Os varejistas usam esses programas para observar as interações com os clientes, salvar dados sobre consumidores específicos e descobrir possíveis vendas, marketing e possibilidades de atendimento ao cliente com base nesses dados.
- Ferramentas de Inteligência de Negócios: Os varejistas utilizam ferramentas de inteligência de negócios (BI) para sintetizar informações coletadas de enormes quantidades e diversos conjuntos de dados, principalmente para rastrear as principais métricas de desempenho, como fidelidade do cliente, giro de estoque, taxa de vendas e dias disponíveis. Essas ferramentas tornam simples para os varejistas compilar relatórios e enviá-los aos CEOs e outros tomadores de decisão.
- Sistemas de gerenciamento de estoque: Este software é usado por varejistas para rastrear itens em estoque, monitorar os níveis de estoque em armazéns e instalações de distribuição e prever a demanda. Ele também ajuda os comerciantes a determinar os melhores locais para armazenar itens específicos, a fim de reduzir os custos de transporte e garantir que os produtos estejam disponíveis para atender à demanda do cliente.
- Análise preditiva: Esse tipo de análise prevê tendências e comportamentos futuros usando dados de transações, interações e outros eventos anteriores. Os quatro tipos mais comuns de análise de varejo são descritivo, diagnóstico, preditivo e prescritivo (conforme descrito acima), que são usados para descobrir novos segmentos de clientes e perspectivas de crescimento.
Melhores práticas em práticas de análise de varejo
#1. Faça uso extensivo dos dados do cliente.
Os clientes fornecem muitas informações explícitas e implícitas sobre seus desejos e intenções, e os principais profissionais de análise de varejo usam esses dados para detectar tendências e entender melhor esses clientes. Os principais varejistas combinam dados de clientes de seus próprios programas de fidelidade com dados de comércio eletrônico, sistemas de ponto de venda e outras fontes, bem como dados obtidos de corretores.
Os dados do cliente são frequentemente classificados por especialistas como uma mistura de pontos demográficos, transacionais, comportamentais e até mesmo psicográficos. Coletar, agregar e capitalizar vários tipos de dados de clientes geralmente segue um caminho lógico, começando com a ampla faixa demográfica. Os varejistas também distinguem entre “clientes” (aqueles que já fizeram negócios com eles) e “consumidores” (aqueles que podem ser bons clientes em potencial). Os dados do consumidor podem ajudar a informar a “modelagem parecida” – por exemplo, se um varejista reconhece Mark como um cliente maravilhoso, ele procurará mais pessoas com características semelhantes e as direcionará com ofertas especiais.
#2. Faça uso de ferramentas de visualização.
Ferramentas de visualização em software de BI, como tabelas, gráficos e painéis, são essenciais para interpretar dados e tomar decisões fundamentadas. Eles são muito mais eficazes do que simplesmente olhar para linhas e colunas de dados para obter conhecimento. As ferramentas de visualização de BI também fornecem aos usuários de negócios acesso a análises, em vez de forçá-los a esperar que a TI prepare relatórios e realize consultas.
#3. Examine várias fontes de dados
Várias fontes de dados, como dados de vendas, dados históricos de clientes e dados de inventário, podem ajudar os comerciantes a adquirir uma compreensão mais detalhada de seus negócios, especialmente porque os KPIs estão frequentemente interconectados. Varejistas, por exemplo, podem usar a análise de atributo de mercadoria em conjunto com a análise na loja para descobrir como otimizar o layout de uma loja física para converter compradores em clientes pagantes. A análise de estoque pode ajudar os varejistas a garantir que tenham produtos suficientes disponíveis para dar suporte ao layout de merchandising. (Os varejistas também devem estar cientes de que diferentes aplicativos podem ter diferentes definições de tipos de dados, o que, se não corrigido, pode levar a análises incorretas; este é um argumento a favor do uso de uma única plataforma para análises de varejo em vez de adotar os chamados melhores aplicações de raça.)
#4. Monitorar KPIs
O acompanhamento dos principais indicadores de desempenho auxilia os comerciantes na medição de seu desempenho e na identificação de oportunidades de desenvolvimento. Os comerciantes mais bem-sucedidos usam resumos semanais de KPI (também conhecidos como Balanced Scorecards) para comparar as métricas mais recentes com as da semana anterior. Isso geralmente começa com uma revisão do que aconteceu (por exemplo, as vendas despencaram de certos itens), seguida por uma investigação mais aprofundada sobre o motivo (por exemplo, falta de estoque).
#5. Priorize seus objetivos.
Não é necessário medir tudo o que pode ser medido. Os varejistas têm acesso a novas ferramentas analíticas e a um mar de dados, mas devem ter cuidado com o que medem ou correm o risco de afogar os tomadores de decisão em recomendações. Os varejistas devem começar identificando oportunidades de alta prioridade com efeito comercial imediato. De acordo com a McKinsey, as melhores análises lidam com um problema de negócios específico e criam uma consequência mensurável.
De acordo com Mark Lawrence, especialista em análise de varejo, todas as cinco práticas recomendadas listadas acima estão interconectadas. Seu conselho: comece com uma meta, depois dois ou três objetivos subjacentes. Ele se refere aos KPIs que informam o desenvolvimento nesse nível como KPIs “principais”. Se um objetivo é “aproximar-se do cliente”, os KPIs podem ser “aumentar o valor da vida útil do cliente em 20%”, “alcançar 15% de conversão ano a ano do consumidor” e “otimizar os níveis de estoque para apoiar o foco no cliente Objetivos." As ferramentas de visualização permitem que os líderes de negócios acompanhem o progresso para atingir esses objetivos e estimulem ações corretivas, como novas promoções e mudanças no sortimento de produtos.
O futuro da análise de varejo
O futuro do varejo é incerto, mas o estado atual do varejo não. Os usuários e aplicativos usarão análises incessantemente, muitas vezes sem intenção, de forma semelhante à forma como os smartphones empregam constantemente o rastreamento de localização para satisfazer as necessidades dos usuários.
A análise de varejo se tornará mais integrada aos processos diários dos usuários de negócios, em vez de ser usada apenas para produzir ou revisar relatórios semanais. Mais pessoas serão expostas aos frutos da IA em suas atividades diárias de negócios, mesmo que não tenham consciência disso. A análise de dados baseada em IA não será mais divulgada.
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Referências
