BLACK FRIDAY

MAIS INTELIGÊNCIA PARA A BLACK FRIDAY

Acontagem regressiva para a Black Friday já começou. A data se tornou uma das mais importantes no calendário do varejo e, por isso mesmo, não há tempo a perder. É preciso preparar tudo com o máximo de antecedência possível: estoques, logística, promoções etc. Para o commerce aproveitar todo o potencial de vendas da Black Friday, é necessário proporcionar ao cliente uma oferta altamente competitiva, atraente e acompanhada de uma experiência de compra excelente. Um desafio que a cada ano se torna mais complexo.

O uso da tecnologia é imprescindível na preparação para uma grande data como a Black Friday. Vale a pena ter como aliada a inteligência de dados, que usa a análise preditiva, com ferramentas de Big Data e inteligência artificial aplicadas à bases de dados do varejo, para ajudar a antecipar as tendências de consumo nos mais diferentes segmentos de negócio.

Desse modo, a partir das informações geradas nas plataformas de análise, você pode desenhar estratégias mais assertivas, e com antecedência, para datas como a Black Friday e tomar as medidas operacionais adequadas para aproveitar o período ao máximo. A previsão de demanda por produtos ou categorias de produtos, por exemplo, permite negociar com mais precisão os volumes necessários para atender aos pedidos dos clientes, reduzindo o risco de rupturas ou de excesso de estoques, além de evitar perda de vendas e reduzir o custo do capital imobilizado.

Assim, o varejista garante que terá em oferta os produtos que o seu consumidor realmen-

BENTO RIBEIRO

Diretor da Infra.Data na Infracommerce

te procura e que terão potencial de alavancar as vendas, aumentando sua taxa de conversão durante a promoção e obtendo maior retorno sobre o valor investido.

Ao adequar melhor os volumes e comprar com antecedência, a empresa também pode reduzir os custos ou obter melhor negociação em suas compras. Isso tem um efeito positivo no fluxo de caixa do negócio, nos meses que antecedem à grande promoção de novembro.

O planejamento antecipado de suas operações de logística interna e de transporte garante que os clientes sejam atendidos no prazo. Afinal, o Big Data permite saber quais são os itens e categorias que serão mais vendidos, qual é o perfil da demanda e pode antecipar quais serão as necessidades logísticas para atendê-las. Mais uma vez, a palavra-chave aqui é otimização. Ou seja, a análise de dados permite que você prepare a estrutura para enfrentar a Black Friday sem gargalos operacionais ou ociosidade de recursos, tornando a operação mais eficiente, mais enxuta e mais rentável em novembro.

O conhecimento proporcionado pela análise de comportamento do consumidor também permitirá que o e-commerce direcione melhor os recursos para a divulgação das ofertas. Mais do que isso: conhecendo melhor o perfil do cliente, também será possível criar mensagens mais adequadas para o público-alvo. Com isso, a empresa aumentará o retorno sobre o investimento em marketing para a Black Friday. A análise de dados permite também criar recomendações personalizadas para os clientes, ofertas com combinações complementares de produtos, promoções voltadas para grupos de clientes com perfis similares ou, ainda, ofertas ancoradas no tíquete médio dos consumidores (ex.: o consumidor que gasta um tíquete médio de R$ 200 pode ter mais inclinação a comprar produtos nessa faixa de preço).

E, claro, a análise preditiva também pode ser aplicada à precificação. Afinal, o preço é a grande estrela da Black Friday. Nesse caso, estamos falando da análise do histórico de vendas cruzadas com a projeção de demanda, comportamento de clientes e preços praticados pela concorrência, para obter uma estratégia de vendas mais robusta, sem sacrificar demais as margens.

Como se vê, a análise preditiva é primordial e traz uma série de vantagens competitivas para o varejista na Black Friday. Vantagens tão importantes que deveriam ser aproveitadas, por que não, o ano todo.

Bento Ribeiro tem mais de 20 anos de experiência e alto grau de conhecimento técnico em experiência do usuário e algoritmos de machine learning. É diretor da unidade de negócio Infra.Data, foi sócio e CEO de empresas como TEVEC e Lawsoft S.A. Tem formação em Administração de Empresas pela PUC-SP e especializações em instituições internacionais, como a Universidade de Virgínia, a Universidade de Minnesota e o Global Business Center, da Universidade Estadual de Cleveland.