* Por Flávia Pini
Há pouco tempo escrevi um artigo sobre “ele”, nada mais nada menos do que o cliente – aquele que faz qualquer negócio vingar ou quebrar. Pois é! Quanta responsabilidade e protagonismo, por isso a importância de conhecê-lo além das métricas triviais.
O cliente pode dizer muito mais sobre o seu negócio do que você imagina. Por onde ele anda, por quais sites navega, sobre o que se interessa, enfim, tudo isso cria um mundo de oportunidades – seja para desenvolver novos produtos ou até mesmo refinar estratégias de venda, tanto no ambiente físico quanto digital.
Se antes os grandes indicadores de uma loja passavam por GMV (Volume Bruto de Mercadorias) e Faturamento, hoje existem muitos outros KPI’s a serem analisados e que precisam estar combinados com outras variáveis para abranger uma análise como um todo. O grande segredo está nas equações a serem formadas olhando também para comportamento, do básico – número de cupons dividido por fluxo = taxa de conversão, até entender jornada, já que segundo dados da Nordstorm, 50% das vendas em lojas envolvem interações digitais e mais de ⅓ das vendas online envolvem contato com lojas físicas – ou seja, a gestão não pode ser feita a partir de canais, mas sim a partir de clientes!
Pois bem. Há algum tempo tenho ouvido e lido que os dados são o novo petróleo, mas parafraseando Eduardo Terra, Presidente da SBCV no último evento sobre NFR 2020, assim como o petróleo precisa ser refinado para atingir seu potencial máximo de precificação, o mesmo acontece com as informações. Elas vêm sujas, mas quando apuradas e aprimoradas são uma riqueza poderosa e estratégica.
É uma agenda que já entrou oficialmente em pauta com a criação de departamentos dedicados, como analytics e data science, tudo para ter mais compreensão, agilidade e assertividade nas tomadas de decisão, principalmente quando relacionadas à gestão operacional, pois impactam diretamente na conexão entre cliente e venda. Segundo o Gartner, o custo para recuperar um consumidor é 20% maior do que para mantê-lo, ou seja, é justamente a experiência que traz fidelização.
Contudo, não é simples transformar dados em insights, mas se não for assim, eles não servirão de absolutamente nada. É como se o Waze me informasse apenas que a rua está cheia e deixasse por minha conta a decisão do caminho. Além de eu ter que investir tempo numa análise, ainda teria o risco de seguir em uma rota errada ou mais demorada. É exatamente isso que precisa ser mudado. O que os dados podem resolver para mim? Quais recomendações imediatas eles poderiam me dar todos os dias? Como eles podem me tornar mais produtivo?
Não é fácil, evidentemente. A começar por como os dados estão estruturados. No varejo, principalmente, as informações estão fragmentadas e ainda existe o legado analógico. Além disso, há bastante inconsistência na base histórica, já que ela até então não havia sido pensada para ser explorada dessa maneira. A exemplo do segmento de Moda que muda o produto a cada estação e tem inúmeras divergências no momento de realizar análises comparativas devido a problemas de catalogação.
Ao vermos tantas ofertas de serviços baseados em Inteligência Artificial, é tentador querer trazê-las para dentro do negócio. Mas, esse novo cenário exige um trabalho pregresso, caso contrário, os resultados nunca serão coerentes com a realidade, muito menos com o futuro. A começar pela coleta dos dados que precisa ser contínua e consistente. Construir um data lake unificado também traz visibilidade e agilidade e, por fim, é essencial saber o que se quer – apenas com perguntas certas você terá respostas efetivas. E voltando ao Waze: se você não sabe onde quer chegar, então não existe rota.
E para finalizar e consolidar, segundo o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, publicado em 2018 pela Forrester, as empresas data-driven crescem mais de 30% anualmente e devem faturar mais de US$ 1,8 trilhões até 2021. No mesmo estudo, essas organizações são descritas como “obcecadas pelo consumidor”. Não podia ser diferente, certo?
Flávia Pini é CEO da FX Retail Analytics.
