O e-commerce explodiu quando o mundo entrou em quarentena. Um estudo da Digital Commerce 360 constatou que no primeiro semestre de 2020 os consumidores gastaram 347 bilhões de dólares online com varejistas americanas — um aumento de 30,1% durante o mesmo período em 2019.
No Brasil, mesmo após 20 meses do início da pandemia, o e-commerce permanece aquecido. A mais recente Sondagem do Consumidor, realizada pela FGV, constatou que quase 60% dos entrevistados passaram a comprar mais por meios eletrônicos desde o início da pandemia. Dentro deste contexto, os varejistas foram forçados a implementar a transformação digital em velocidade recorde, antecipando os planos originais que poderiam levar alguns anos.
Não foram apenas as empresas de comércio eletrônico que precisaram mudar. Os empresários proprietários de lojas físicas notaram a necessidade de tecnologias avançadas para se diferenciar dos concorrentes e oferecer serviços de valor agregado capazes de manter a satisfação e fidelidade dos clientes.
Essas tecnologias incluem dispositivos e sensores de Internet das coisas (IoT) e outras ferramentas de computação de bordo. Neste caso, permitem que os varejistas ofereçam recursos modernos na loja, como:
- prateleiras inteligentes com displays de preços dinâmicos;
- recursos de realidade aumentada ou virtual, ou beacons inteligentes;
- dispositivos que detectam onde os clientes estão e alertam sobre alguma ação pré-determinada para o local.
O que são dados não estruturados e o que eles têm a ver com o e-commerce?
Os dados estruturados são facilmente organizados, como inventários e tabelas de bancos de dados. Já os dados não estruturados não possuem padrões, alinhamentos e, como o próprio nome já diz, não possuem estruturas definidas. É o que vemos nas redes sociais, por exemplo, com enorme volume de textos, áudios, imagens e stickers.
Segundo a IDC, 80% dos dados corporativos serão desestruturados até 2025. A questão é que eles são difíceis de organizar, gerenciar e pesquisar — como ocorre com transcrições de call centers, menções de hashtag ou resenhas online de clientes, por exemplo. E isso dificulta ainda mais o processo de análise.
Se não for possível analisar os dados não estruturados, eles se tornam inúteis para a empresa. Portanto, a análise abre um novo mundo de possibilidades para agilizar as operações; criar fluxos de receita; obter uma visão profunda das tendências e preferências dos clientes; otimizar os processos de supply chain e os preços dos produtos, e muito mais. Veja abaixo algumas situações em que os dados podem transformar as operações no varejo:
- Entender por que um produto ou serviço não está vendendo bem, analisando as resenhas dos clientes e identificando palavras-chave que dão pistas sobre o possível problema.
- Descobrir o que os clientes realmente pensam sobre a marca, para ser capaz de resolver os problemas de forma rápida e eficaz antes que tomem grandes proporções.
- Potencializar a tomada de decisão mais rápida em toda a empresa. Isso ocorre por meio de uma compreensão mais profunda do comportamento do cliente e dos desafios enfrentados por cada departamento.
- Identificar as iniciativas de marketing de maior e menor sucesso, para que o investimento seja aplicado somente no que realmente funciona.
- Impulsionar a aquisição e a fidelidade dos clientes usando insights para proporcionar experiências ultrapersonalizadas quando e onde elas são mais importantes.
- Identificar clientes de alto valor e capitalizar seus comportamentos, alcançando-os da maneira mais eficaz.
- Otimizar supply chain e as operações identificando gargalos e falhas de processo, e rastreando o movimento de produtos dentro das lojas e em trânsito.
- Detectar e prevenir fraudes, como o uso de cartões de crédito roubados ou o reembolso na loja para a devolução de itens que foram roubados, não comprados.
- Tornar os preços competitivos e dinâmicos por meio de dados em tempo real sobre produtos similares em sites de concorrentes, por exemplo.
- Prever a demanda e o volume de vendas com maior precisão, apesar das grandes flutuações sazonais e das constantes mudanças nas preferências dos clientes.
A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) revolucionaram a análise de dados. Estas tecnologias podem analisar informações de muitas fontes diferentes e integrá-los para encontrar correlações que nenhum operador humano poderia descobrir. Muitas vezes são insights surpreendentes sobre os processos, pessoas e sistemas de uma organização.
Seja virtual ou físico, o varejo moderno agora é o único varejo possível
O potencial para transformar uma empresa varejista depende de escolher a tecnologia certa para desbloquear o valor dos dados não estruturados. A infraestrutura legada não consegue fornecer isso devido ao excesso de silos e à separação do armazenamento em arquivos e objetos. Dados não estruturados podem ser arquivos ou objetos, e tudo isso precisa ser gerenciado e analisado em conjunto.
Com a solução certa de armazenamento de dados, é possível atender aos clientes com excelência mesmo durante picos de demanda mais intensos. E, por consequência, atingir cada um deles em um nível mais personalizado para uma experiência aprimorada que garanta o seu retorno. O varejo moderno, seja virtual ou físico, requer uma plataforma de armazenamento que torne simples e eficiente armazenar, acessar, gerenciar e analisar grandes quantidades de dados não estruturados. Tudo em prol de garantir uma experiência única para o consumidor e, claro, a competitividade no mercado.