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QUAIS SÃO OS CAMINHOS PARA GARANTIR FIDELIZAÇÃO DO SHOPPER COM A INTEGRAÇÃO E INTELIGÊNCIA DAS ÁREAS

Atualizado: 24 de Jun de 2019



Fernando Gibotti é CEO do GS Ciência de Consumo (empresas especializadas em ciência do consumo); doutor em Computação Aplicada pelo INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais; mestre em Engenharia Urbana pelo PPGE da UFSCar; especialista em Geospatial Technology pela Universidade Jaime I – Castellón, Espanha, em Geospatial Infraestructure pela University of Munster – Munster, Germany; graduado em ciência da computação e técnico em contabilidade; Coordenador do grupo de estudo (Northweast) de varejo para baixa renda; consultor na área de TI em empresas de grande e médio porte e na área de Tecnologia da Informação Espacial para o PNUD – Programada das Nações Unidas (ONU) para o desenvolvimento; projetista e desenvolvedor de ontologias para o projeto ACE-GIS (Adaptable and Composable E-commerce and Geographic Information Services).


A participação da GS Ciência de Consumo é extremamente relevante no Supply Insights para trazer para discussão o entendimento da importância do processo de previsão de vendas por categoria, reunindo dados de comportamento de shopper por um período (frequência, tique médio e conquista de novos clientes) de cada categoria. A previsão de demanda integrada à curva de consumo de cada cluster de shopper dentro do CRM juntamente com análise de potencial por loja será crucial para melhoria da acuracidade das previsões de vendas de campanhas e ofertas, além de otimizar positivamente o abastecimento das lojas.


1) O mercado varejista vem se profissionalizando cada vez mais com a oferta de sistemas e ferramentas de gestão. Na sua opinião, os profissionais que hoje atuam nas

áreas comercial e de inteligência já estão se requalificando para atender uma demanda

crescente de gestão orientada a dados?


RESPOSTA: Os profissionais estão buscando a qualificação. Percebemos uma movimentação do mercado na aquisição de plataformas e também na estruturação de times orientados a dados. Mas, ainda existe um enorme déficit destes profissionais capazes de utilizar informações e insights para a real potencialização do negócio. Uma outra questão é a enxurrada de ofertas de tecnologias/dados baseados em modismos que, muitas vezes, confundem estes profissionais, que acabam investindo seu tempo indevidamente em questões que não geram resultados concretos e não duram muito tempo no mercado. Um bom exemplo são as plataformas de compra coletiva, por exemplo, que cresceram vendendo conceitos de big data, geofence e marketplace. Mas, como o foco da estratégia era em margem de descontos e não nos produtos em si, com o tempo ela acabou não se sustentando.


2) Com avaliação histórica de pouca melhoria sobre os indicadores de ruptura e de

excessos de estoque em muitas redes varejistas, a visão de sell-in ainda permanece no

mindset na relação entre indústria e varejo, sempre evidenciadas como compras por

oportunidade. Você acredita que nos próximos anos, essa visão seja alterada pela visão

de sell-out, sincronizando melhor previsão de demanda com a gestão de ofertas e

campanhas promocionais, com maior acuracidade da previsão?


RESPOSTA: As visões de sell-in e sell-out são categoricamente análises descritivas que olham dados históricos (passado) para prever o futuro. Atualmente, existem metodologias que embasam análises preditivas com acuracidade superior a 90%. Dessa forma, utilizando-se de análises preditivas baseadas em modelos de comportamento de consumo para conhecimento do Potencial de Venda de uma determinada categoria ou SKU, combinadas com indicadores mais precisos de ruptura, será possível ter previsões de demanda mais assertivas e melhores técnicas de atendimento ao ressuprimento. Essa visão otimiza a cadeia de produção, distribuição e vendas. Ao unir sell-in e sell-out com este potencial, as oportunidades para personalização de ofertas e gestão promocional serão elevadas significativamente, revolucionando de maneira muito positiva os indicadores de faturamento para indústria e varejo.


3) Com a possibilidade de aumentar a capacidade analítica da equipe de gestão

comercial, é possível reduzirmos as rupturas e sobras de ofertas em campanhas

personalizadas e garantir maior previsibilidade do abastecimento de lojas?


RESPOSTA: O que garantirá maior previsibilidade do abastecimento de lojas é a combinação de maior capacidade analítica da equipe de gestão comercial com modelos preditivos de Potencial de Vendas. A união das pessoas, com metodologias e tecnologias adequadas serão os maiores aliados tanto da indústria quanto do varejo. O uso justo de dados também assume papel muito importante nesse contexto, pautando as melhores práticas do mercado.


4) Estamos vivenciando um boom de aplicativos no canal alimentar (CPG) e

farmacêutico como forma de digitalizar as ofertas e melhorar a mensuração dos

resultados. Muitas redes não estão integrando a previsão de demanda com curva de

consumo gerada por esse canal de vendas (aplicativo). Além da inteligência analítica,

quais são os investimentos e atividades que as redes precisam focar para garantir uma

gestão mais integrada?


RESPOSTA: Para garantir esta integração é necessário não criar partidos dentro das

empresas. Ou seja, a gestão deverá considerar todos os canais com os quais a empresa

atinge seus Shoppers. A jornada fluida, omnichannel e sem atritos, é uma tendência. Mas, se a construção desta jornada não estiver conectada a demais tecnologias e áreas da empresa, os resultados podem não ser os esperados. O mapeamento dos canais digitais com algoritmos básicos e a integração entre as plataformas de gestão, são iniciativas que apoiam esse ciclo de previsibilidade de consumo.


5) Algumas redes varejistas estão modificando seu mindset e reprogramando sua

inteligência comercial, redirecionando seu foco comercial de produto (SKU) para

shopper (jornada). Quais são os benefícios já colhidos por essas redes em receita e

consequentemente previsão de demanda?


RESPOSTA: O consumo ocorre a partir das necessidades, dos desejos e dos pensamentos do shopper. Então, quando as redes colocam o shopper no centro de tudo, diversos indicadores passam a ficar em evidência. Visão que não acontece quando o foco é somente no SKU. Quando utilizamos previsões de demanda baseadas em modelos descritivos e preditivos comportamentais, com informações que estão desde sempre disponíveis dentro do PDV, é possível criar estratégias de ativação mais velozes e ofertas super direcionadas, influenciando comportamentos de compra (retenção ou ampliação), com incremento direto no faturamento.


6) O sucesso de uma campanha de ofertas depende diretamente de uma boa previsão

de vendas por parte da área comercial das redes. Hoje, a leitura da demanda por

categoria é bem construída pela área comercial das redes? O que pode ser melhorado

na construção previsão quando mudamos a visão com o foco no omnishopper?


RESPOSTA: Atualmente, parte significativa das redes utilizam previsão de demanda baseada em sell-out. A tendência urgente é redirecionar esta visão, ou seja, olhar não só o que aconteceu no passado, mas também as previsões para o futuro. É fundamental unir o descritivo, o preditivo e o prescritivo, com foco não só em SKU, mas também no Potencial do PDV e no Shopper. Escolher fornecedores, plataformas e parceiros comerciais adequados, que entregam dados e direcionamentos relevantes, bem como investir esforços em projetos que integrem as visões do varejo e a da indústria torna as tomadas de decisão poderosas e eficientes, impactando direta e positivamente no faturamento.

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