Data science, ou a ciência dos dados, é uma ferramenta poderosa para entender e melhorar o desempenho de um negócio. É uma forma de estatística aplicada que incorpora elementos de ciências da computação e matemática para extrair insights de dados quantitativos e qualitativos. No varejo, ela pode ajudar a obter percepções sobre o comportamento dos clientes, otimizar preços e promoções, e identificar novas oportunidades de crescimento.
Ao aproveitar o poder da ciência dos dados, os varejistas podem ganhar uma vantagem competitiva em um mercado em constante evolução.
Este texto fornecerá uma visão geral do data science no varejo e oferecerá dicas para utilizá-lo de forma inteligente. Traremos para você a importância da coleta de dados, os vários tipos de análises disponíveis e as melhores práticas para a implantação da ciência de dados em organizações varejistas.
Ao final, você terá uma melhor compreensão de como obter o máximo do data science e seu potencial para transformar seus negócios no varejo.
Introdução à ciência dos dados no varejo
Os varejistas estão sob maior pressão para aproveitar os dados e obter vantagem competitiva, melhorando a experiência do cliente. Os diferentes tipos de dados podem ser usados em análises de varejo para impulsionar a eficiência operacional.
Desse modo, é possível gerar uma variedade de dados de múltiplas fontes, incluindo sensores de loja, click-streams de sites, programas de fidelização de clientes e mídias sociais. E estas fontes estão crescendo exponencialmente, à medida que os varejistas coletam mais informações e usam ferramentas analíticas mais sofisticadas.
A ciência dos dados é um campo de estudo interdisciplinar que utiliza algoritmos para transformar dados brutos em informações úteis. E ela está desempenhando um papel cada vez mais importante nos negócios de varejo, tornando a tomada de decisões comerciais melhores e mais rápidas.
A importância da coleta de dados
Como tudo em um negócio, a coleta de dados deve começar pela estratégia. É importante ter uma definição clara dos dados que são necessários para a tomada de decisões. Essa estratégia deve estar de acordo com os objetivos comerciais e refletir quaisquer exigências regulamentares.
Há várias fontes de dados que podem ser usadas para análise do varejo. Os varejistas podem começar com fontes de dados internas, tais como programas de fidelidade de clientes, sensores de loja, sistemas de inventário e bancos de dados de produtos.
Como também, podem usar fontes de dados externas, tais como mídias sociais, dados públicos e estatísticas governamentais, como também, através de fornecedores terceirizados, empresas de pesquisa, por exemplo.
As fontes de dados devem ser monitoradas continuamente para obter precisão e completude. A qualidade das informações é importante para o processo de análise, e os varejistas precisam limpar e padronizar esses dados para torná-los úteis.
1 – Tipos de análise
Há várias técnicas que podem ser utilizadas para analisar seus dados. Aqui, vamos discutir algumas das mais comuns, incluindo:
Mineração de regras de associação
Esta técnica é utilizada para identificar as relações entre os itens de um conjunto de dados. Isto pode ajudar o a identificar produtos que devem ser oferecidos juntos como um pacote ou itens que devem ser combinados ou reposicionados na loja.
Clustering
É utilizada para agrupar clientes ou produtos em segmentos similares. Pode ser usada para criar segmentos de consumidores ou fazer recomendações de produtos com base no comportamento do cliente.
Visualização
Técnica mais comum para apresentar dados e encontrar insights. A Visualização pode ser utilizada para encontrar problemas potenciais nos dados e criar percepções para resolver os desafios comerciais.
2 – Melhores práticas para implementar a ciência dos dados
É preciso garantir que os dados sejam facilmente acessíveis e possam ser integrados em toda a organização. Precisa-se, para isso, desenvolver um plano de governança de informações para definir suas fontes de dados, sistemas de armazenamento e direitos de acesso.
Assim sendo, é importante que se tenha um profissional capacitado na equipe, no caso, um cientista de dados, para ajudar a navegar no processo de implementação. Há várias considerações e peculiaridades que deve-se ficar atento na hora de implementar o data science em organizações de varejo.
É preciso definir claramente os requisitos de dados e decidir a melhor maneira de coletar as informações. Assim como, decidir como esses dados serão armazenados e quem terá acesso aos mesmos.
Para obter o máximo do data science, as ferramentas corretas são essenciais para que lhes permita armazenar, limpar, integrar e analisar os dados.
3 – Identificando oportunidades de crescimento com o Data Science
Usar técnicas de mineração de dados para identificar padrões nas informações é uma saída. Neste caso, utiliza-se a Mineração de Regras de Associação para identificar as relações entre os itens de um conjunto de dados.
Também é possível usar o Agrupamento para unir clientes ou produtos em segmentos similares. Já a Visualização pode encontrar problemas potenciais nos dados e criar insights para resolver desafios comerciais.
Dessa maneira, através do Data Science será possível a identificação de: oportunidades de crescimento, novas categorias de produtos, assim como reposicionar itens existentes e criar segmentos de clientes.
Os dados coletados nos sensores das lojas, em programas de fidelidade de clientes e vendas de produtos podem apontar novos segmentos de consumidores, além do melhor momento para campanhas publicitárias e de marketing e a criação de promoções adaptadas a segmentos específicos de clientes.
4 – Otimização de preços e promoções
Com o data science é possível otimizar os preços e as promoções. Com isso, os varejistas podem usar as percepções do cliente para identificar a sensibilidade ao preço e criar uma estratégia de promoção para aumentar a demanda.
Outro ponto, é utilizar os dados para encontrar oportunidades promocionais que impulsionam as vendas, identificando os produtos certos para marcar e criar promoções, além de verificar os conhecimentos do cliente para identificar os itens certos para essa estratégia.
5 – Alavancando a IA e a aprendizagem de máquinas
A IA e o aprendizado de máquinas podem criar perfis de clientes, identificar o sentimento do consumidor e compreender o comportamento de compra de cada um. Os dados coletados, com o uso de algoritmos avançados e tecnologia de aprendizado de máquina, podem criar perfis mais precisos e identificar novos segmentos de mercado.
E dessa forma, usar as percepções do cliente para rastrear o sentimento e entender o comportamento de compra do consumidor. Tudo isso através da análise de grandes conjuntos de dados e da localização de percepções significativas.
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