6 Formas de Usar Analítica no Retalho!

As tecnologias para Big Data podem ser usadas com dados provenientes de cabines de prova, ou para tomar decisões sobre funcionários.

O setor do retalho nem sempre consegue lidar com a imensidão de dados que pode recolher, sendo incapaz de processar a informação gerada pelas transações ou sistemas de CRM de maneira eficaz na consecução de um objetivo.

A solução passa por usar essa informação para a otimização de negócios. Mas há seis áreas chave de atuação.

Sobre a rede de fornecedores

Os dados podem ajudar os retalhistas a obterem a visibilidade geral da rede de lojas, algo que permite otimizar os esforços no controlo de qualidade, explica Jim Hayden, vice-presidente de soluções da Savi.

Através de sensores podem ser obtidos dados de rastreio, localização de produtos e circulação na rede de retalho em tempo real.

A partir das cabines de prova

Vários retalhistas, como a Neiman Marcus e a Nordstrom, realizaram experiências com espelhos “inteligentes” em cabines de prova para obter dados sobre hábitos de compra e assim realizar recomendações.

Esses mesmos dados podem permitir obter informações sobre a reação de clientes aos produtos.

Assim os retalhistas podem, por exemplo, saber que t-shirt é normalmente escolhida para ser usada com determinadas calças de ganga.

Para tomar opções sobre funcionários

Através dos dados nos pontos de venda e dispositivos móveis, os retalhistas obtêm mais informações sobre os seus empregados.

Os sistemas de medição estabelecem número de clientes atendidos, tempo médio de resposta e frequência de vendas, os dados são disponibilizados por região, loja ou secção.

No espaço de venda

A riqueza e disseminação dos dados permite obter uma visão imediata do que está a ser vendido e do que fica na prateleira das lojas, e assim adequar os preços e ofertas.

Atraem-se clientes, são obtidas informações sobre a procura e podem realizar-se transações mais eficientes.

Para criar uma oferta personalizada

Ainda que a maior parte dos dados sejam generalistas, existe a possibilidade de obter informações sobre determinados tipos de cliente.

E através da inteligência preditiva, aproveitar a ciência para personalizar conteúdos para esse tipo de consumidor, incluídos aqueles que não são habituais, e assim melhorar a experiência de aquisição global dos clientes.

Pontos de venda

Os dados dos pontos de venda são vitais. É a mais importante fonte de informação que permite compreender o passado, controlar o presente e determinar o futuro.

Os chefes de loja sabem assim que ações devem tomar, desde mudanças nas vendas, resolução de problemas na loja como, por exemplo, que formação devem dar aos empregados.

Fonte: Computer World

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