Experiência do utilizador no retalho depende da utilização de dados

Atualmente, apenas 10% dos retalhistas estão a utilizar ferramentas de analítica avançada

Experiência do utilizador no retalho depende da utilização de dados

A sociedade está imersa num processo de digitalização que gera cada vez mais dados. De acordo com o Statista, passou de 2 zettabytes em 2010 para 64 zettabytes em 2020, e as previsões indicam que, até 2025, o volume de dados gerados a nível mundial ultrapassará os 180 zettabytes, o que implica um aumento anual de quase 40% em cinco anos, confirmando que a importância do Big Data continuará a crescer e que todas as empresas, independentemente do seu setor e atividade, terão de enfrentar a sua transformação digital.

Apesar disto, a análise de big data ainda tem uma presença baixa entre as empresas do setor do retalho. Nos anos anteriores à pandemia, foi alcançada a maior percentagem de empresas do setor que adotaram a análise de big data (10%), segundo dados do INE, números que permanecem muito semelhantes hoje em dia. Assim, Keepler Data Tech destcou as principais vantagens da utilização de dados no setor do retalho:

  • Experiência do utilizador. A exploração apropriada dos dados pode oferecer uma melhor experiência ao cliente, uma vez que é possível conhecer melhor os clientes e, portanto, segmentar o público-alvo e gerar mensagens melhor direcionadas. A partir desta informação, podem ser determinados padrões de consumo e preferências por tipologia de utilizador, permitindo oferecer experiências de compra mais personalizadas. A inteligência artificial está a ajudar a compreender e a conhecer melhor os consumidores, capturá-los, fidelizá-los e oferecer-lhes experiências mais adaptadas aos seus gostos, o que otimiza os recursos ao longo do Customer Journey;
  • Otimização de processos. Os dados também são responsáveis por ajudar a melhorar a eficiência interna dos processos. Já não é necessário ter grandes volumes dos seus próprios dados ou dados históricos para poder propor soluções que, aproveitando as capacidades de machine learning e com apenas uma série de dados e padrões de anomalias atuais, lhe permitam otimizar tarefas e processos;
  • Geolocalização & big data. A geolocalização, em combinação com a big data, melhora a tomada de decisões, tais como onde seria melhor abrir uma nova loja ou que horários de abertura são mais produtivos; também identifica que tipo de compra é mais comum numa determinada área ou como as pessoas entram e saem do estabelecimento, o que permite adequar a oferta ao comportamento de compra dos clientes; e é também muito útil no campo da logística, otimizando as viagens para tornar o percurso mais eficiente e reduzir custos desnecessários;
  • Previsão da procura. Um dos desafios mais procurados no retalho é a capacidade de melhorar a precisão da previsão da procura, o que tem um impacto direto na capacidade de armazenamento, fornecimento e distribuição, poupando custos e maximizando a rentabilidade. Num ambiente de constante incerteza, a antecipação da procura pode ser um fator de diferenciação entre o sucesso e o fracasso.

É um fato que as empresas que sabem como traduzir os seus dados em informação valiosa são aquelas que tomam melhores decisões. As organizações já não duvidam da necessidade de gerar estratégias baseadas em dados, razão pela qual a análise descritiva é uma transformação necessária; e a análise prescritiva torna-se um elemento diferencial para enfrentar o futuro do setor", salienta Pedro Matos, responsável de negócio de Keepler Data Tech em Portugal.

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