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Como usar a tecnologia para prever o que o cliente quer e vender mais

Atualizado em: 21/01/2019

 

 

Antecipar-se aos fatos para gerir uma operação mais eficiente e obter mais lucros é um dos trunfos de um grande negócio, em qualquer setor da economia. Isso pode ser conseguido por meio da análise preditiva, recurso capaz de inter-relacionar grandes volumes de dados a partir do uso de machine learning.

Para que a análise preditiva possa ser aplicada, em qualquer tamanho de empresa, é preciso que sejam usados dados reais, correspondentes a realidade. Também é necessário montar corretamente a função matemática dos conjuntos (o que é chamado de Modelo Preditivo) e contar com um profissional capaz de interpretar essas informações e indicar um plano de ações.

Alguns dos benefícios desse tipo de estratégia para o varejo são:

Contratações sazonais: muitos setores trabalham baseados em períodos de alta nas vendas, em que precisam reforçar suas equipes. Ao estudar os dados do que aconteceu nos anos anteriores, é possível ter mais precisão na quantidade de pessoas a contratar. Nesse caso é importante, também, associar essas informações às previsões econômicas e a partir de então traçar uma estratégia de captação de RH.

Reposição de estoque: a análise preditiva também pode indicar a melhor maneira de distribuir os investimentos em determinados produtos. É possível verificar o momento mais adequado de “queimar” estoques, mudar a política de precificação, alterar as quantidades ou mesmo o perfil dos produtos.

Venda cruzada (Cross-sell): é possível descobrir o potencial de determinados produtos para serem vendidos juntos, o que possibilita traçar uma estratégia de vitrine e promoção. Com base nessas informações é possível, ainda, trabalhar a abordagem da equipe para aumentar as vendas.

Vendas personalizadas: por meio da análise preditiva é possível agrupar tipos de clientes e enviar campanhas personalizadas de produtos por e-mail ou WhatsApp. Essa ação também aumenta a taxa de abertura das suas comunicações, pois o consumidor receberá apenas o que o interessa.

Fornecedores: com base em informações de mercadorias com defeito, atraso de produção, problema com notas fiscais, é possível avaliar quais fornecedores estão aquém do seu modelo de negócio e, com isso, tomar uma ação – seja corretiva ou rompimento de contrato.

Fraudes: os sistemas baseados em análise preditiva conseguem identificar os padrões de fraude nos programas de pagamento, acionando os mecanismos de proteção.

Marketing: campanhas de marketing baseadas em análise preditiva podem ser avaliadas antes de sua implementação. É possível analisar a possível aderência do público, avaliar o período de seu lançamento, qual o período em que faz sentido mantê-la no ar e em quais meios de comunicação.

 

Dados sem contexto são apenas números em planilhas. É preciso utilizá-los a favor do negócio, transformando-os em informação. Implementar um sistema baseado em análise preditiva é um investimento útil, que poupa recursos, traz otimização à operação e aumenta o potencial de lucratividade. Mais que isso, é preciso enxergar a análise preditiva como apoio a um trabalho de atenção com o consumidor e uma forma de valorizar o tempo e investimentos do negócio.

Por incrível que pareça, esse tipo de tecnologia não está disponível somente para grandes empresas. Diversas startups têm desenvolvido soluções que também atendem às necessidades de pequenos e médios varejistas, com modelos de negócios em que cobram fees mensais acessíveis para a maioria das empresas. Cada vez mais, o investimento deixa de ser um empecilho para a modernização de seu negócio.