Como os problemas de Big Data são resolvidos no setor de varejo

• Funcionários do T-ROC
• 20 fevereiro de 2023
• 9 minutos de leitura

O setor de varejo é uma das maiores e mais importantes partes do mercado global, respondendo por trilhões de dólares em receita todos os anos. Consequentemente, o setor de varejo também está entre os primeiros afetados por tecnologias de negócios inovadoras. Nos últimos anos, Grande análise de dados revolucionaram a maneira como os varejistas operam.

Ao aproveitar o poder da ciência de dados, os varejistas podem obter informações valiosas para otimizar a estratégia de preços, gerenciamento da cadeia de suprimentos, segmentação de clientes e muito mais. Mas, por mais transformadora que a análise de big data possa ser, ela também traz desafios únicos.

Se você está se perguntando como os problemas de big data são resolvidos no setor de varejo, continue lendo.

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Problemas de big data no setor de varejo

Big data é a coleta e interpretação de grandes quantidades de dados complexos usando soluções tecnológicas modernas. Big data não envolve apenas uma enorme quantidade de informações, mas também conjuntos de dados confusos e elaborados que não poderiam ser facilmente analisados ​​por meio de análises tradicionais de marketing de varejo.

Big data pode ser incrivelmente útil, mas existem algumas armadilhas comuns que os varejistas podem encontrar ao usar esses conjuntos de dados grandes e complexos.

Precisão dos dados

A qualidade e a precisão dos dados são de importância crucial para o sucesso do varejo. Os varejistas geralmente enfrentam problemas quando dados de má qualidade são coletados usando os métodos errados. Por exemplo, uma pesquisa com menos de cem entrevistados não fornecerá a validade estatística e os insights profundos de que os varejistas precisam para tomar decisões informadas sobre a satisfação do cliente.

A melhor abordagem para coletar dados precisos é investir em uma solução de software líder ou fazer parceria com uma empresa de análise de varejo respeitável. Ao coletar informações de várias fontes de dados, como dados de CRM e logística da cadeia de suprimentos, os varejistas podem evitar tirar conclusões falsas de dados ruins.

Conformidade regulatória

A privacidade do cliente é de extrema importância no espaço de varejo online. Pode ser particularmente desafiador cumprir os padrões de privacidade no mercado internacional, com regulamentos como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) estabelecendo diretrizes para a proteção e coleta de dados de clientes na União Europeia.

Manter-se atualizado com as últimas mudanças na conformidade regulatória pode ser um problema para os varejistas quando se trata de coletar dados legalmente. Além disso, há também o desafio de armazenar adequadamente os dados do cliente para evitar que sejam compartilhados com outras partes.

Os varejistas podem ficar a par de todos os requisitos de privacidade e conformidade com a ajuda de uma forte política da empresa e treinamento regular da equipe em relação aos dados do cliente, entre outras soluções.

Confiança do cliente

Alguns dos mais valiosos dados de varejo não podem necessariamente ser colhidos apenas analisando o histórico de compras e a estratégia de preços. Muitas vezes, os melhores dados devem ser divulgados pelos próprios clientes.

Portanto, um dos maiores desafios que os varejistas enfrentam é criar confiança suficiente com os clientes existentes para que eles estejam dispostos a compartilhar suas informações e opiniões pessoais.

Existem algumas maneiras simples pelas quais os varejistas podem coletar dados valiosos do cliente, como oferecer um desconto ou prêmio em troca de preenchimento de uma pesquisa ou compartilhamento de informações de contato. Mas, na verdade, é um processo de longo prazo que envolve branding e publicidade focados, bem como uma estratégia de coleta de dados segura e direta.

Tecnologia apropriada

A análise de big data depende de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina e automação, para fornecer insights precisos. O problema é que no ambiente tecnológico acelerado de hoje, as tecnologias mais recentes podem rapidamente se tornar irrelevantes.

Os varejistas devem se manter atualizados com as mais novas tecnologias de ciência de dados para se manterem competitivos. Sem as soluções de tecnologia apropriadas, as empresas do setor de varejo podem perder dados valiosos.

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SAIBA MAIS

Como abordar a análise de big data

Está claro que existem alguns desafios no uso de big data para negócios de varejo. Mas todo problema potencial apresentado pelo big data também tem uma solução. Existem várias etapas que os varejistas podem seguir para garantir que a análise de big data seja tratada adequadamente.

• Definir metas – Antes mesmo do menor fragmento de dados ser coletado, os varejistas devem saber exatamente o que desejam obter com a obtenção desses dados. Talvez tenha havido uma queda inexplicável na satisfação do cliente. Nesse caso, o objetivo seria entender por que os clientes estão insatisfeitos e o que o varejista pode fazer para melhorar o atendimento ao cliente.
• Determinar métricas – Uma vez definidas as metas, os varejistas precisam determinar a maneira correta de medir os dados. Dependendo do objetivo, os varejistas podem analisar dados quantitativos, como números de vendas, ou dados qualitativos, como satisfação do cliente.
• Coletar dados – Os varejistas coletam dados de fontes quantitativas e qualitativas para os insights mais profundos. A análise de big data pode dar sentido a montanhas de dados não estruturados de e-mails, conversas de bate-papo, análises de produtos e muito mais.
• Analisar dados – Os dados estruturados podem ser analisados ​​usando ferramentas tradicionais de análise de dados como o Excel, enquanto os dados não estruturados podem ser analisados ​​por meio de métodos como análise de texto, análise preditiva e análise inferencial.
• Interpretar resultados – Finalmente, os dados podem ser resumidos usando ferramentas de visualização para ajudar os varejistas a identificar padrões e tendências.

Compreendendo dados não estruturados para melhorar o gerenciamento da cadeia de suprimentos

Indiscutivelmente, a maior vantagem de usar a análise de big data é a capacidade de criar conjuntos de dados significativos a partir de grandes quantidades de dados não estruturados. A organização de dados de varejo não estruturados não é apenas útil para obter informações sobre os clientes, mas também é uma ótima maneira de os varejistas melhorarem o gerenciamento da cadeia de suprimentos.

A análise da cadeia de suprimentos envolve um amplo conjunto de dados agregados de várias fontes, como aquisição, estoque, armazenamento e atendimento. Mas a maioria desses dados não é estruturada e é difícil de organizar. Com a solução apropriada de análise de big data, os varejistas podem melhorar o gerenciamento de estoque e outros aspectos de sua cadeia de suprimentos:

• Previsão de demanda de produtos e atrasos na cadeia de suprimentos
• Realização de manutenção preditiva
• Usando sensores da Internet das Coisas (IoT) para monitorar o fluxo de trabalho do armazém
• Acompanhamento de remessas em tempo real

Benefícios do Big Data Analytics no Varejo

Além do gerenciamento da cadeia de suprimentos, a análise de big data oferece uma infinidade de benefícios para os varejistas, como:

• Prevendo os hábitos de compra do cliente – A análise de big data pode ajudar a descobrir as atitudes do cliente e prever quais produtos eles têm maior probabilidade de comprar.
• Personalizando esforços de marketing – Ao analisar a demografia e o comportamento do cliente, os varejistas podem segmentar os clientes e adaptar as campanhas de marketing para atrair seus gostos e preferências de nicho.
• Detecção e prevenção de fraudes – A análise de transações, hábitos de navegação e outros tipos de dados históricos podem ajudar a revelar comportamentos suspeitos e evitar possíveis fraudes.
• Previsão com precisão – A demanda por produtos de varejo pode mudar em um instante. Os dados analíticos permitem insights do mercado de varejo em tempo real para que as ofertas de produtos possam ser ajustadas rapidamente.

Implementando Governança de Dados

Muitos problemas de big data no setor de varejo são causados ​​pela falta de governança de dados. Ao gerenciar com eficiência os dados de varejo para garantir sua precisão, consistência e segurança geral dos dados, os varejistas podem garantir que as decisões apropriadas sejam tomadas e que os dados sejam protegidos contra acesso não autorizado.

Garantir a precisão e a consistência dos dados

Nem todos os dados são criados iguais – na verdade, alguns deles podem ser muito ruins. Uma política de gerenciamento de qualidade de dados reduz o risco de tirar conclusões falsas de dados incorretos, fornecendo aos varejistas maior consistência e precisão. Ao implementar uma estratégia de gerenciamento de qualidade de dados, os varejistas podem identificar erros, corrigir discrepâncias e garantir que todos os dados estejam atualizados.

Perguntas Frequentes:

Como o big data pode ajudar os varejistas?

O big data pode ajudar os varejistas ao fornecer insights profundos sobre as operações, resultando em experiências de compras personalizadas para os clientes, previsões precisas das últimas tendências do varejo e melhorias no gerenciamento da cadeia de suprimentos, entre outros benefícios.

Como os desafios do big data podem ser resolvidos?

Os desafios de big data podem ser resolvidos pela maioria dos varejistas por meio do uso de dados precisos e tecnologia de análise de dados apropriada, juntamente com conformidade regulamentar consistente e esforços para manter a confiança do cliente.

Como o big data mudou o setor de varejo?

O big data mudou o setor de varejo, dando aos varejistas a capacidade de otimizar preços, agilizar o envio e aumentar a fidelidade do cliente sem depender de tecnologias de análise de marketing desatualizadas.

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