A utilização do Big Data é uma forma abrangente e inteligente de pensar no tratamento de dados para abordagem comercial. E as aplicações desses conceitos têm se mostrado especialmente úteis com resultados para empresas varejistas, sejam elas físicas ou virtuais.
Na era digital em que estamos vivendo, praticamente quase todas as ações tomadas pelo consumidor principalmente no ambiente da internet em relação a um site ou pesquisas de produtos deixam rastros (clickstream )— e isto não se restringe somente ao varejo online ou e-commerce.
Essas informações estão disponíveis para estruturação e consequente utilização com fins comerciais, no caso do varejo, para aumentar vendas, ticket médio, aquisição e retenção de clientes.
Para exemplificar de forma simples e familiar para a maioria das pessoas de como o Big Data já é usado em larga escala pelo varejo veja esta situação:
Você pesquisa por um determinado produto em um e-commerce, verifica opções, compara preços e, por fim, deixa o site.
Então, começam a surgir, como num passe de mágica, inúmeros anúncios sobre aqueles produtos específicos em páginas onde quer que você navegue: Em buscas do Google, seu webmail, dentro do seu Facebook e em sites dos mais variados tipos.
Retargeting
Essa forma de anúncio se chama retargeting, e seu funcionamento é baseado na utilização do Big Data.
Através de tecnologias adequadas, a navegação dos usuários é registrada de forma anônima, criando um enorme banco de dados associando IPs de máquinas conectadas à web aos produtos visualizados através delas.
Aqui começa uma observação nossa sobre a realidade que vivemos. Seu IP, endereço de seu computador é desprovido de privacidade, pois é capturado no momento em que você acessa a um site qualquer, veja bem, qualquer, lhe deixando exposto a operações as mais variadas. É um dos casos de Internet das Coisas (IOT).
Mas voltando à questão do retargeting.
Dessa forma, ao visitarem sites pertencentes à rede de retargeting, esses usuários são expostos em tempo real a anúncios 100% aderentes aos interesses que foram expressamente demonstrados por eles através da pesquisa. Para isto é importante que os sites coletem os dados do que alguém olhou, pesquisou, demonstrou interesse, seja lá o que for.
Existem inclusive iniciativas de filtragem destes processos, para evitar que se alguém olhou digamos sem querer, uma publicação racista, passe a receber indicações de outros produtos ou de publicações do gênero.
A Amazon anunciou que revisará seu site depois que uma emissora britânica de televisão, constatou que o algoritmo da gigante do comércio online sugeria automaticamente outros ingredientes para a fabricação de bombas quando algum ingrediente era comprado separadamente, mesmo que a intenção nada tivesse a ver com bombas.
O Facebook contratou mais seres humanos para revisar seus anúncios. A medida foi uma reação de que suas próprias ferramentas de segmentação foram utilizadas para direcionar publicidade a consumidores de caráter racista, como escrevemos acima, ajudando a disseminar redes de ódio mundo afora.
Independente desta situações a serem controladas, esse é um exemplo simples e muito prático da utilização do Big Data no varejo, sendo que esta é a hora de iniciarmos a pensar em ações comerciais de forma diferente, e principalmente com verticalizações.
Mas as possibilidades são as mais diversificadas e algumas marcas já estão em estágios bastante avançados nesse sentido. Vejamos alguns exemplos.
A marca investe pesado no Big Data para, entre outros objetivos, escolher quais produtos promover a determinados consumidores em canais específicos e identificados.
Para isso, eles coletam o Big Data das suas páginas da web, estatísticas das suas vendas em lojas físicas, além de seus perfis em redes sociais, como o Facebook (onde tem milhões de likes), e Twitter (mais de meio milhão de seguidores).
A marca elegeu o Big Data como uma das suas prioridades em termos de marketing.
Para explorar ao máximo o seu potencial, criou uma espécie de laboratório que se utiliza do Big Data para gerar insights comerciais a partir das tendências do comportamento de compra do seu público.
Experimentos nesse sentido são conduzidos constantemente, provendo a área de marketing de informações valiosas para priorizar e segmentar suas ações.
Comércio em lojas físicas
Um exemplo muito interessante é como até mesmo as lojas físicas podem tirar proveito do Big Data para incrementar suas vendas: utilizando sinais de Wi-Fi, esta empresa conduziu um experimento focado em monitorar o comportamento do consumidor dentro de suas unidades em uma cidade específica.
Apesar de algumas controvérsias, a experiência gerou para esta marca valiosos insights sobre tendências de compra de seus consumidores, dando a eles o embasamento necessário para melhorias no seu serviço de atendimento ao cliente e estratégias de marketing.
O que você está esperando para dar aos dados a importância que os mesmos merecem e que podem trazer novas iniciativas e resultados comerciais ao seu negócio?
Aulas Bônus: KPI's para arquitetura de dados:
O autor Felipe Nery Machado é consultor da IDAti
A IDAti é empresa de Consultoria e Treinamento especializada em Reestruturação Comercial (Marketing e Vendas integrados) de Porto Alegre, RS, com atuação nacional.
www.idati.com.br/consultoria
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