Técnicas de análise de dados no varejo: Melhores aplicativos e ferramentas

As diferentes técnicas de análise de dados no varejo fornecem informações essenciais para tomar decisões de gerenciamento mais acertadas, sobre os aspectos mais críticos do negócio de varejo. De acordo com o estudo da McKinsey “Big Data, Analytics, and the Future of Marketing & Sales”, as empresas que utilizam análises avançadas observaram uma melhoria de 15 a 20% no ROI de marketing. Os especialistas preveem que o tamanho do mercado de análise de dados de varejo crescerá a um CAGR de 4,23% no período de 2024 a 2029..  

Este artigo explorará as vantagens fundamentais e os tipos de análise de dados no varejo, as práticas recomendadas e as soluções especializadas de modernização de dados para varejistas que desejam prosperar no mercado atual.

Principais conclusões

BI revela insights para decisões rápidas e ajusta mix.

• Dashboards por loja e categoria. 

• KPIs de ruptura e GMROI visíveis. 

• Mapear aging para agir antes. 

• Identificar oportunidades de cross merchandising. 

• Ajustar planogramas com dados reais.

Vamos nos aprofundar um pouco mais sobre o que é a análise para o varejo e por que ela é tão importante para as empresas de varejo.

A análise de varejo é um processo de coleta e estudo de dados para identificar tendências, prever resultados, identificar pontos fracos, tomar melhores decisões de negócios e aumentar os lucros. Quase todos os varejistas executam algum tipo de análise, mesmo que sejam apenas informações de vendas no Excel.

Entretanto, um efeito completamente diferente é observado quando se usa um software especialmente criado com base em inteligência artificial para analisar simultaneamente big data de diferentes fontes. Na verdade, 80% dos executivos de varejo esperam que suas empresas usem soluções de automação inteligente até 2025, de acordo com a Analytics Insight.

A análise faz com que lidar com muitos problemas típicos seja muito fácil. Ela permite a tomada de decisões orientada por dados ao identificar padrões de clientes, prever a demanda, otimizar layouts de lojas, reduzir custos operacionais etc. Por exemplo, os produtos comprados com frequência juntos podem ser colocados nas prateleiras juntos, ou descontos personalizados são disponibilizados para clientes regulares, aumentando o tamanho médio da cesta e as visitas mais frequentes.

No que diz respeito aos principais benefícios do uso da análise de negócios de varejo, devemos observar o seguinte:

A análise de dados ajuda no setor de gerenciamento de estoque. Por meio de dados, os varejistas podem identificar tendências de demanda para manter a disponibilidade de produtos em um nível ideal, evitando o aparecimento de estoques excessivos ou, ao contrário, prateleiras vazias.

O Analytics ajuda os varejistas a entender o comportamento e as preferências dos clientes para oferecer melhores ofertas do que os concorrentes. Por exemplo, a Starbucks oferece aos clientes ofertas personalizadas, analisando os dados dos clientes por meio de seu programa de fidelidade e aplicativo móvel. Essa análise aumentou significativamente o envolvimento do cliente e as vendas por visita.

A análise de varejo ajuda a otimizar os preços com base nas informações coletadas, levando em conta vários fatores, como carrinhos de compras abandonados, preços da concorrência e o custo dos produtos vendidos. Dessa forma, os varejistas podem maximizar os lucros, evitando definir preços muito altos ou muito baixos.

O Analytics também pode ajudar os varejistas a decidir como distribuir produtos para diferentes regiões, centros de distribuição e lojas. Muitos varejistas já personalizaram a alocação de espaço de acordo com a demanda do cliente local, mas nem todos ainda conseguiram a seleção automatizada de SKUs e planogramas específicos para cada loja.

Para exemplificar, a rede polonesa de lojas de conveniência Zabka pode escolher a seleção adequada de SKUs para o local mais próximo de cada endereço no país e identificar o volume de vendas e a margem que isso gerará - isso permitiu que a rede apresentasse um forte crescimento nos últimos anos.

Há quatro tipos de análise de varejo: análise descritiva, análise de diagnóstico, análise preditiva e análise prescritiva. Vamos examinar cada um deles.

Os relatórios descritivos respondem a perguntas como “Quantos, quando, onde e o quê?”. - as perguntas mais fundamentais e comuns. Os relatórios sobre vendas, níveis de estoque e outras métricas básicas são gerados com base em dados brutos de varejo de várias fontes, como terminais POS, sistemas de estoque, sistemas ERP etc. Antes, esses dados eram coletados manualmente no Excel, mas, atualmente, esse processo é bastante simplificado graças às soluções de análise de varejo.

A análise de diagnóstico ajuda a identificar problemas de desempenho, estudando o feedback do cliente, os indicadores financeiros e as métricas operacionais. Esses relatórios respondem à pergunta “por que” para resolver problemas comerciais específicos. As soluções analíticas usam algoritmos e aprendizado de máquina para detalhar os insights dos dados de varejo coletados, encontrar correlações entre pontos de dados e identificar possíveis problemas ou anomalias.

A análise preditiva de varejo responde à pergunta adicional “o que vem a seguir”. Essa análise é usada para prever tendências futuras usando dados de análises descritivas e de diagnóstico. A análise preditiva de varejo decodifica as correlações entre a demanda de produtos, os preços de mercado e o estoque para tomar decisões de gerenciamento informadas.

A análise prescritiva é o tipo mais avançado de análise. Ela informa ao senhor “o que” está acontecendo, “por que” aconteceu e “o que acontecerá em seguida”, combinando inteligência artificial e big data para transformar os resultados da análise em recomendações valiosas.

Para ter um bom desempenho e fornecer recomendações sólidas, um sistema de análise prescritiva deve não apenas prever, mas também saber quais ações levarão ao melhor resultado possível no futuro.

As empresas usam a análise em uma variedade de casos. Independentemente da área de uso, sua principal tarefa é ajudar os varejistas a aumentar as vendas e a satisfação do cliente.

A análise de estoque de varejo avalia os níveis de estoque e otimiza as estratégias de armazenamento e distribuição. Ele ajuda a rastrear os principais indicadores de desempenho do estoque e a detectar todas as áreas problemáticas. Por exemplo, o software de análise de varejo detectará se há um desequilíbrio entre um excedente em uma loja e uma falta de estoque do mesmo produto em outras.

A rede de supermercados Daily aumentou as vendas em 23% por meio do gerenciamento centralizado de estoque e do uso do módulo de análise de IA LEAFIO. Antes, o Daily tinha que calcular os indicadores de estoque manualmente, o que levava a uma identificação tardia de problemas, como falta de produtos ou perda de vendas. No entanto, depois de implementar o módulo de otimização de estoque e BI da LEAFIO, a taxa de rotatividade de estoque da cadeia melhorou em 16%, de 30 para 24 dias, e a disponibilidade média aumentou em 8%.

A análise de mercadorias leva os varejistas a fazer alterações no layout e a tomar decisões de rotação de sortimento com base em dados. Por exemplo, ao usar a análise de mercadorias, o senhor pode descobrir que a apresentação de itens sazonais perto da entrada da loja levou a um aumento de 20% nas vendas.

Com a LEAFIO AI Retail Platform, você pode criar planogramas com base em dados analíticos sobre vendas e análise ABC, classificando-os por categoria, marca, fornecedor etc. Ele também gera 8 relatórios para que você possa analisar facilmente a eficácia de suas soluções de merchandising.

O Walmart e outros grandes varejistas do mundo usam a análise preditiva para gerenciar a logística em grandes redes de lojas. Essa abordagem permitiu que suas operações de loja reduzissem o excesso de estoque e a falta de estoque e minimizassem os custos de transporte.

Os relatórios de business intelligence (BI) do varejo verificam a “saúde” de sua empresa, mostrando indicadores-chave de desempenho específicos. As ferramentas de Business Intelligence ajudam os varejistas a estruturar e visualizar os dados, como o giro de estoque e a taxa de vendas. Por exemplo, o LEAFIO AI Retail BI Software usa indicadores essenciais de varejo para gerar mais de 40 relatórios de análises detalhadas, incluindo motivos de vendas perdidas, fornecedores e promoções.

Previsões sólidas de demanda lhe dão uma ideia melhor do que o senhor precisará. Os modelos de análise de aprendizado de máquina preveem a demanda futura do cliente com base em dados históricos de vendas e no comportamento do consumidor. A previsão de demanda baseada em big data permite que os varejistas otimizem os custos, usem os recursos de forma eficiente e melhorem sistematicamente a satisfação do cliente.

Para ter uma visão mais clara, o software de planejamento de demanda alimentado por IA da LEAFIO permite que você calcule a demanda futura de cada produto. O sistema considera fatores internos (tráfego, vendas atuais, promoções) e fatores externos (clima, região, estação, etc.) para criar a previsão mais precisa e evitar a perda de vendas.

Analisar dados históricos de vendas para identificar tendências e usá-los para prever vendas futuras. A análise de vendas gerencia a compra de estoque, o gerenciamento do orçamento, a definição de metas financeiras para a empresa e muito mais. Os varejistas usam a análise preditiva para prever as vendas para o próximo dia, trimestre ou ano. Entender quais produtos venderão melhor permite otimizar a logística e melhorar as operações de varejo em todos os estágios, aumentando as vendas em uma média de 10%.

Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a coletar e processar corretamente o insight de dados de varejo e utilizar todo o seu potencial.

Nem todas as informações foram criadas com a mesma utilidade. A escolha dos dados corretos é essencial para evitar “ruído” em sua análise e distorção dos resultados. Vários conjuntos de dados padrão são comumente usados para análises e relatórios no varejometro

Quadros, gráficos e dashboards são ferramentas de visualização que tornam os dados mais acessíveis e fáceis de entender e ajudam o senhor a identificar os principais insights comerciais. Afinal de contas, quando um varejista vê colunas enormes com muitos números, é difícil tomar uma decisão informada rapidamente. Se um software especializado de análise de dados puder visualizar imediatamente os resultados da análise de varejo, isso melhorará significativamente os processos comerciais.

Por exemplo, a LEAFIO AI Platform tem uma solução LEAFIO Shelf Efficiency com análise visual que ajuda você a ver as zonas quentes e frias na área de vendas de acordo com as vendas ABC, o lucro, o preço de custo, etc.

Use técnicas de análise de dados no varejo de diferentes fontes internas e externas para obter insights detalhados e valiosos sobre seus negócios. Por exemplo, correlacione a análise na loja com a análise de atributos de mercadorias e a análise de inventário. O uso de uma plataforma unificada, como a LEAFIO AI, ajudará o senhor a evitar discrepâncias, pois ela coleta e analisa dados de várias fontes ao mesmo tempo.

Os principais KPIs devem ser medidos regularmente para acompanhar seus negócios e identificar áreas de melhoria. Use resumos semanais dos principais indicadores de desempenho, incluindo a revisão de métricas recentes e a identificação de tendências para entender, por exemplo, o que está por trás de mudanças nas vendas ou quedas de disponibilidade.

É fácil perder de vista o panorama geral quando o senhor está inundado de dados. É importante priorizar e medir o que realmente precisa ser medido para atingir metas comerciais específicas, como:

• AumentaR o tamanho da cesta;
• Fazer vendas em novos pontos de venda;
• Aumentar a fidelidade do cliente;
• Otimizar as estratégias de preços;
• Melhorar o desempenho da equipe de vendas.

A solução LEAFIO Retail Business Intelligence Software é um poderoso impulsionador da produtividade do gerenciamento de estoque. Como um software de análise de varejo de primeira linha, ele ajuda você a identificar com precisão o dinheiro investido nas operações da loja e a estimar quando ele retornará como lucro. Ele oferece aos varejistas uma interface simples e intuitiva que facilita a visualização das áreas problemáticas e ajuda a identificar as causas básicas dos problemas.

O LEAFIO Retail BI Analytics é uma ferramenta de diagnóstico altamente avançada que aproveita as principais métricas de varejo com mais de 40 relatórios abrangentes e indicadores essenciais de varejo, incluindo:

• O relatório LFL te ajuda a ver a dinâmica e as tendências em comparação com períodos anteriores (anos, meses, semanas). Ele fornecerá dados sobre as principais métricas: estoque, vendas, excedente, vendas perdidas, rotatividade etc.
  
• A análise por SKU é um relatório que complementa a análise LFL com dados mais detalhados sobre cada SKU e seu local de armazenamento em todos os níveis da cadeia de suprimentos para avaliar rapidamente a situação de todos os itens e seu saldo em todas as lojas de varejo.
  
• Os motivos de vendas perdidas são um relatório que permite determinar a causa das perdas em todos os níveis (produto, categoria, gerente ou fornecedor).
  
• O relatório de fornecedores permite que o varejista verifique a qualidade da cooperação com um fornecedor específico com as informações mais importantes: o que foi pedido, o que foi feito ou não, em que termos, qual a participação do fornecedor nas compras e vendas etc.
  
• O relatório de promoções fornece informações completas sobre promoções concluídas por tipo e período. O relatório permite que o senhor avalie a eficácia das atividades promocionais em termos de vendas, disponibilidade de SKU durante a promoção, saldos pós-promoção, etc.
  
• O relatório ABC(D) & XYZ fornece uma análise aprofundada do gerenciamento de produtos. A análise ABC(D) monitora as mudanças na dinâmica de vendas de uma SKU, categorizando-a na categoria de produto relevante. Enquanto isso, a XYZ também agrupa os produtos de acordo com a variabilidade das vendas.
  

Nos próximos anos, os varejistas usarão todo o poder da análise avançada para obter uma vantagem competitiva e aumentar seu sucesso.

O Analytics no setor de varejo está se tornando mais difundido e acessível aos usuários corporativos. Além disso, ela não se limitará mais à visualização de relatórios semanais repletos de colunas enormes de números e se tornará mais visualizada, fácil de usar e integrada às operações comerciais diárias.

Ninguém pode prever qual será a próxima crise global, mas a análise pode ajudá-lo a tomar decisões orientadas por dados com mais rapidez e a responder às mudanças no ambiente econômico.