Como melhorar a qualidade dos dados de varejo

• Funcionários do T-ROC
• 6 de março de 2023
• 10 minutos de leitura

Todo varejista moderno depende de dados para informar suas decisões de negócios. Seja analisando a demografia do cliente, prevendo mudanças na demanda do mercado ou posicionando produtos com o preço mais competitivo, os ativos de dados são indispensáveis ​​no setor de varejo.

Graças aos avanços na tecnologia empresarial, a coleta de dados está mais fácil do que nunca. No entanto, nem todos os dados são necessariamente dados bons. Quando se trata de coletar os melhores dados, não é apenas uma questão de quantidade de dados; é uma questão de qualidade dos dados.

É por isso que é essencial que os varejistas entendam como melhorar a qualidade dos dados de varejo em seus processos comerciais diários.

Gerenciando a qualidade de dados para um negócio de varejo próspero

Dados de qualidade são dados úteis. Ele fornece insights acionáveis ​​e melhora significativamente os processos de negócios, como remessa e logística, bem como as transações diárias dos clientes. Geralmente, a qualidade dos dados é determinada por algumas métricas importantes –

• plenitude – Os dados estão totalmente disponíveis e não há entradas ausentes ou campos vazios
• Precisão – Os dados refletem com precisão a veracidade das informações fornecidas
• Consistência – Correspondências de dados em vários sistemas, canais e/ou bancos de dados
• oportunidade – Os dados estão disponíveis e prontos quando são necessários
• Validade – Os dados fornecidos em um formato específico são verdadeiros e verificáveis
• Singularidade – Os dados aparecem apenas uma vez em um banco de dados sem duplicação

Juntas, essas dimensões são a base da qualidade dos dados. Praticamente qualquer tipo de negócio pode se beneficiar da melhoria de seus esforços de gerenciamento de qualidade de dados – especialmente no espaço de varejo.

Não é segredo que o setor de varejo é incrivelmente competitivo. Da cerveja artesanal aos tapetes, existem inúmeras empresas de varejo competindo por clientes em seu nicho a qualquer momento. E com as lojas online dissolvendo as barreiras geográficas, a concorrência só se tornou mais acirrada.

Mas, ao aproveitar o poder dos dados de qualidade, os varejistas podem obter uma vantagem competitiva para se diferenciar dos rivais no mercado. O impacto da organização, análise e gerenciamento de dados adequados oferece aos varejistas a vantagem de que precisam para aumentar o valor de seus negócios e superar outras marcas.

Por que o gerenciamento de qualidade de dados é crítico para varejistas?

Simplificando, o gerenciamento de qualidade de dados é fundamental para os varejistas porque tomar decisões com base em dados de má qualidade pode resultar em perda de tempo, esforço e receita. Por outro lado, dados de boa qualidade levam a uma tomada de decisão informada que otimiza o ROI enquanto encanta os clientes e impulsiona a fidelidade à marca.

Vamos considerar algumas das maneiras específicas pelas quais o gerenciamento de dados de qualidade pode impactar os negócios de varejo.

Planejamento de sortimento

As categorias específicas de produtos e variedade de produtos dentro de cada categoria disponíveis em uma loja de varejo específica devem refletir as preferências e comportamentos de compra dos clientes na área.

Com uma boa análise de qualidade de dados, os varejistas podem avaliar os hábitos dos clientes e a demanda do mercado para prever mudanças no mercado e ajustar seus esforços de planejamento de sortimento de acordo. Uma forte estratégia de qualidade de dados pode até ajudar a garantir que o estoque seja mantido em níveis ideais com base nos dados de compra do cliente.

Recomendações de produtos

As recomendações de produtos são uma ótima maneira de convencer os clientes a fazer uma compra. Usando técnicas de mineração de dados como a análise de cesta de compras, os varejistas podem fornecer as recomendações de produtos mais precisas para os visitantes da loja e clientes existentes. Os cientistas de dados podem determinar as recomendações de produtos mais precisas analisando dados de clientes de várias fontes, como:

• Itens frequentemente comprados juntos
• Produtos que executam uma função semelhante
• Itens comprados recentemente por clientes no mesmo grupo demográfico
• Produtos vistos recentemente por um visitante específico do site

As recomendações de produtos sob medida são normalmente associadas a compras on-line, mas as lojas físicas também podem aproveitar os dados de qualidade para impulsionar as vendas em determinados locais.

Preços competitivos

Ao analisar dados de preços atualizados, as marcas podem estabelecer o preço mais adequado para seus produtos. Apesar das ofertas de produtos superiores, alguns varejistas podem perder clientes para preços atraentes estabelecidos por concorrentes no mesmo nicho. Mas com a garantia de qualidade de dados estelar, os varejistas podem ficar à frente da concorrência e reter clientes, definindo os preços mais competitivos para os produtos certos no momento certo.

Relações com o consumidor

A qualidade dos dados pode revelar insights surpreendentes sobre quem são os clientes, em que estão interessados ​​e por que compram em determinados varejistas em detrimento de outros. Ao entender as necessidades de seus clientes, as marcas podem personalizar sua experiência de varejo para dados demográficos específicos do cliente.

Conformidade Regulamentar

Classificar e organizar adequadamente os dados é crucial para a conformidade regulatória. Na verdade, o Regulamento Geral de Proteção de Dados da Europa (GDPR) exige que as empresas corrijam dados imprecisos ou incompletos em seus bancos de dados.

Os varejistas podem garantir melhorias de qualidade de dados em seus bancos de dados implementando esforços dedicados de melhoria de qualidade de dados para tornar os bancos de dados o mais precisos e completos possível. Ao realizar verificações regulares de qualidade de dados, os varejistas podem reduzir significativamente os riscos operacionais decorrentes do não cumprimento dos padrões de conformidade regulatória.

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SAIBA MAIS

Dicas para melhorar a qualidade dos dados de varejo

A má qualidade dos dados pode prejudicar o relacionamento com os clientes, comprometer a reputação da marca e fazer com que as receitas de vendas despenquem. A boa notícia é que os varejistas que sofrem com dados incorretos podem tomar medidas proativas para melhorar a qualidade dos dados e a eficiência operacional.

Existem quatro áreas principais de problemas de qualidade de dados que os varejistas devem avaliar.

Experiência e dinâmica de loja

Os dados do cliente são um dos ativos mais importantes para qualquer organização de varejo. O que significa que os bancos de dados cheios de informações incompletas ou imprecisas dos clientes devem ser corrigidos para que os varejistas se destaquem. Verificar e corrigir os dados dos clientes é crucial, assim como o gerenciamento de entradas duplicadas.

Os clientes podem ser solicitados a fornecer informações pessoais em vários pontos de sua jornada de compra, desde remessa e cobrança até pesquisas de satisfação do cliente. Mas todos esses pontos de dados podem resultar em duplicatas indesejadas das mesmas informações do cliente. Com a ajuda de um algoritmo avançado de correspondência de dados, os registros podem ser comparados para identificar discrepâncias e combinar dados com clientes relevantes.

Da mesma forma, os clientes podem nem sempre ser totalmente verdadeiros quando enviam suas informações pessoais, ou suas informações pessoais podem estar desatualizadas devido a uma mudança de endereço ou estado civil. Informações de clientes não verificadas ou desatualizadas podem levar a vendas e esforços de marketing desperdiçados, pois promoções e até remessas podem ser enviadas para destinatários errados.

A melhor abordagem para resolver este problema é dividir os dados do cliente em subconjuntos menores e realizar uma análise de verificação, em vez de tentar verificar todos os dados do cliente de uma só vez.

Produto

Acompanhar a qualidade dos dados do produto pode fazer uma enorme diferença na capacidade de venda de um varejista. Dados de produtos de alta qualidade podem ajudar os varejistas a fornecer as melhores recomendações de produtos aos clientes e otimizar a colocação dos produtos nas prateleiras das lojas, entre outros benefícios.

Assim como a qualidade dos dados dos clientes, a qualidade dos dados do produto geralmente é afetada por informações duplicadas. A tecnologia de correspondência de produtos trabalha para resolver esse problema comparando ofertas de produtos e mesclando informações de produtos idênticos.

A taxonomia do produto, ou a forma como os produtos são classificados e organizados, também é importante considerar. Quanto melhor os produtos estiverem organizados nas prateleiras das lojas ou online, mais fácil será localizá-los e acessá-los. Com a ajuda de ferramentas de categorização de produtos de autoatendimento, os varejistas podem analisar montanhas de dados de produtos e classificá-los em uma taxonomia lógica.

Localização

À medida que o comércio eletrônico continua a aumentar sua participação no espaço de varejo, a boa qualidade dos dados de localização ajuda os varejistas a garantir que todas as remessas e entregas sejam enviadas para os endereços relevantes. Mas mesmo esses ativos de dados são propensos a imprecisões devido a problemas comuns, como informações ausentes ou endereços não verificados.

Informações de endereço não formatadas ou não estruturadas são um problema comum para os varejistas. As informações podem ser inseridas de forma inconsistente com os padrões gerais de qualidade de dados do conjunto de dados ou abranger vários campos que não são relevantes.

Usando a tecnologia de padronização de endereços, os varejistas podem comparar o formato dos endereços com um banco de dados de endereços estabelecido, como o Serviço Postal dos Estados Unidos (USPS). Isso garante que todos os endereços sejam inseridos nos bancos de dados em um formato padronizado sem desvios.

Vendas

Os dados de vendas são fundamentais para tomar as decisões mais críticas para um negócio de varejo. A qualidade dos dados de vendas pode fornecer informações profundas sobre praticamente todos os aspectos das transações de vendas e orientar os varejistas na tomada de decisões relacionadas a:

• Produtos mais vendidos
• Lojas de varejo com melhor desempenho
• Lucros e receitas anuais
• Retenção e fidelização de clientes

Um dos principais problemas que os varejistas enfrentam com a qualidade dos dados de vendas é a falta de integridade referencial – o que significa que os registros de dados de vendas não são fiéis aos de referência. Um ID de produto incorreto ou desatualizado pode comprometer a precisão de um banco de dados de vendas, dificultando a criação correta de relatórios, o envio de produtos e a recomendação de produtos aos clientes.

Aplicar restrições de relacionamento em modelos de dados de vendas é crucial para superar esse problema de qualidade de dados. Problemas de integridade referencial também podem ser identificados usando fórmulas de pesquisa inteligentes para verificar a existência de todos os dados de vendas relevantes. A nomeação de um administrador de dados para impor políticas sobre uso e segurança de dados pode ajudar a garantir que os métodos adequados sejam usados ​​para gerenciar dados de vendas e garantir a integridade referencial.

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Perguntas Frequentes:

Como melhorar a qualidade dos dados?

As organizações podem melhorar a qualidade dos dados aproveitando as tecnologias de gerenciamento de qualidade de dados corporativos, implementando procedimentos de governança de dados e outras técnicas para garantir que os dados sejam precisos e completos.

Como você corrige a baixa qualidade dos dados?

Você pode consertar pobres qualidade dos dados de varejo, examinando bancos de dados relacionados a vendas, localização, produtos e clientes e implementando tecnologias de gerenciamento de dados e políticas de governança de dados.

Como você mantém a alta qualidade dos dados?

Você pode manter a alta qualidade dos dados de várias maneiras, como estabelecer diretrizes de governança de dados, investir em treinamento formal e aproveitar as mais recentes tecnologias de gerenciamento de dados de ponta.

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