A era da informação no varejo: dados, dados em todos os lugares

Uma estratégia de dados de varejo é fundamental para o sucesso do seu negócio. Saiba como a integração corporativa equilibra o campo de jogo para todos os varejistas de todos os tamanhos.

14 de março de 2023

Os varejistas estão firmemente a bordo do trem da transformação digital, reinventando a forma como fazem negócios para encantar os consumidores com experiências omnicanal e personalizadas. Longe vão as pilhas de tecnologia monolíticas, substituídas por tecnologias ágeis e modelos de arquitetura combináveis que apoiam o sucesso do negócio hoje e no futuro.

No entanto, na pressa de digitalizar, muitos varejistas ignoram os volumes sem precedentes de dados gerados por essas novas (e existentes) tecnologias. Embora muita reflexão seja investida na otimização da experiência do cliente (CX), estabelecer como gerenciar o armazenamento e a análise de tantos dados costuma ser uma reflexão tardia.

Nesta postagem do blog, examinamos os diferentes tipos de dados gerados no varejo, as novas tecnologias que aumentam a carga e a importância estratégica do gerenciamento de dados para um negócio saudável e lucrativo. 

Dados de varejo e por que são importantes

Os varejistas geram dados em toda a operação, frente e verso. Cada escolha, clique e interação com o cliente; cada SKU, venda e mudança no estoque gera mais dados que devem ser gerenciados.

Existem três categorias de dados de varejo, dependendo da fonte:

  • Dados estruturados é organizado e geralmente armazenado em um banco de dados, arquivo ou planilha. Exemplos incluem ponto de venda, estoque, hierarquias de produtos, etc.
  • Dados não estruturados não é organizado e é salvo em seu formato nativo. Os exemplos incluem comentários de clientes, dados de localização, tweets, fotos, hashtags, etc. 
  • dados semiestruturados abrange ambas as categorias. Não é capturado ou formatado usando métodos convencionais. No entanto, pode haver informações associadas aos dados, como marcação de metadados. Exemplos incluem e-mails, XML, arquivos compactados, etc.

Uma vez combinados, o coletivo é referido como Big Data, com ênfase no “big”. 

Considere o maior varejista do mundo: Walmart. A empresa coleta 2.5 petabytes de dados não estruturados de um milhão de clientes a cada hora. Adicione a isso os dados gerados por 245 milhões de clientes que visitam 10,900 lojas físicas, complementados com 10 sites ativos, e o escopo do Big Data da empresa é impressionante.

As informações coletadas servem bem ao Walmart. Por exemplo, os sistemas internos de análise analisam cerca de 100 milhões de palavras-chave todos os dias para otimizar os lances, considerando milhões de produtos e centenas de milhões de clientes de várias fontes. Somente com essa iniciativa de dados única, o Walmart produziu um aumento de 10 a 15% nas vendas on-line para US$ 1 bilhão em receita incremental.

Colocando sua casa de dados em ordem

Embora poucas empresas concorram no nível de um Walmart, a necessidade de coletar e integrar dados de uma variedade de componentes geradores de dados é um requisito absoluto para a transformação digital, independentemente do tamanho do varejista.  

A integração corporativa é um facilitador crítico para alcançar esses resultados, simplificando a coleta de dados estruturados, não estruturados e semiestruturados em toda a operação para contribuir com um coletivo de Big Data.

Um bom exemplo é Payless, rede internacional de varejo de calçados self-service, com quase 4,500 lojas em 30 países. O varejista implementou a tecnologia de plataforma de integração empresarial como serviço (eiPaaS) para conectar uma nova plataforma de comércio eletrônico à sua infraestrutura de varejo existente. 

O resultado é um fluxo contínuo de dados de e para o sistema, apoiando um banco de dados consolidado para melhores análises e insights. Com uma plataforma de comércio eletrônico contemporânea funcionando em todos os cilindros, Payless é capaz de fornecer uma experiência aprimorada ao cliente, mesmo durante picos de vendas na Black Friday e em outros dias de alto volume. 

Com a integração empresarial, os varejistas se beneficiam de um rico armazenamento de dados sempre verdes que podem analisar continuamente para descobrir insights significativos. Esses incluem:

  • Experiências personalizadas do cliente
  • Previsões de tendências e gastos
  • Previsão de demanda
  • Otimização de preços
  • Insights da jornada do cliente

Nova tecnologia de varejo = mais dados

Mesmo depois que seu data house está em ordem, o trabalho não para. Mais clientes significam mais interações digitais, gerando ainda mais dados. O mais impactante é a adoção de tecnologias nascentes, um facilitador essencial para iniciativas de transformação digital. 

Hoje, sites de comércio eletrônico e interações remotas geram a maior parcela de dados de varejo. No entanto, as lojas físicas tornaram-se geradoras de dados por si mesmas. Aqui estão apenas alguns exemplos de tecnologias inovadoras em lojas entrando no domínio do varejo que contribuem para o Big Data:

Compras digitais e com curadoria

A loja Nike NYC House of Innovation oferece aos compradores uma experiência imersiva e digital, incluindo geozonas interativas que são navegadas por meio da leitura de códigos QR por meio de telefones celulares. 

(Crédito da foto: Nike)

A loja Nike NYC House of Innovation oferece aos compradores uma experiência imersiva e digital, incluindo geozonas interativas que são navegadas por meio da leitura de códigos QR por meio de telefones celulares. 

O espaço inclui uma Nike Speed ​​Shop, onde os clientes reservam itens online, experimentam e compram na loja. A mercadoria pré-selecionada é colocada em armários que os clientes abrem com o smartphone.

A loja conta ainda com um espaço de customização onde o consumidor personaliza os produtos com as cores e características que desejar.

Check-out automatizado

Todo mundo está familiarizado (embora talvez não encantado) com os quiosques de autoatendimento. O checkout automatizado está melhorando o jogo, com visão computacional, aprendizado profundo e tecnologia de fusão de sensores para automatizar o pagamento e o check-out. 

(Crédito da foto: Amazon)

A Amazon é uma pioneira estabelecida, onde os clientes entram em uma loja, selecionam itens e saem sem fazer fila ou fazer check-out. O pagamento é automatizado através do aplicativo Amazon Go.

Robôs de Análise de Inventário

A adoção de novas tecnologias não se limita às interações com os clientes. Sam's Club depende de automação robótica motorizada com sistemas operacionais de inteligência artificial para analisar estantes em suas lojas. 

(Crédito da foto: Sam’s Club)

Varejo-Sams-Club-powered-robótica

Os dados coletados são usados ​​para verificar a precisão dos preços, confirmar a localização dos produtos em relação à planta baixa e monitorar os níveis de estoque. 

A adoção de novas tecnologias não se limita às interações com os clientes. Sam's Club depende de automação robótica motorizada com sistemas operacionais de inteligência artificial para analisar estantes em suas lojas. 

Os dados coletados são usados ​​para verificar a precisão dos preços, confirmar a localização dos produtos em relação à planta baixa e monitorar os níveis de estoque. 

Embora radicalmente diferentes em termos de tecnologia e casos de uso, todos esses modelos inovadores de tecnologia de varejo têm uma coisa em comum: dados. E muito disso. 

O gerenciamento de tantas fontes de dados diversas tornou-se um imperativo comercial, fornecendo às organizações de varejo insights que ajudam a tomar decisões importantes, hoje e no futuro.

A tecnologia Digibee eiPaaS permite uma estratégia de dados resiliente e ágil que cresce facilmente com sua organização, independentemente do tamanho ou escala. Ajudamos nossos clientes a evoluir seus negócios, aproveitando os recursos da Digibee low-code eiPaaS para integrar sistemas modernos com tecnologias existentes, agilizando o fluxo de dados em toda a operação para uma visão única do negócio.

Se você estiver interessado em saber como o Digibee pode ajudar sua organização de varejo, teremos prazer em mostrar como. Reserve a sua escolha de uma chamada de descoberta (15 minutos), demonstração personalizada (30 minutos) ou um mergulho profundo (60 minutos) para saber mais.

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