Para ajud\u00e1-lo, no post de hoje responderemos \u00e0s seguintes perguntas:<\/p>\n
- \n
- o que \u00e9 marketing de varejo?<\/li>\n
- como ele funciona?<\/li>\n
- quais s\u00e3o os seus objetivos?<\/li>\n
- Big Data: como pode auxili\u00e1-lo?<\/li>\n
- quais s\u00e3o os tipos de an\u00e1lise de dados?<\/li>\n
- como alavancar as vendas com Big Data?<\/li>\n<\/ul>\n
Vamos l\u00e1?<\/p>\n
O que \u00e9 marketing de varejo?<\/h2>\n
De forma simples, podemos dizer que \u00e9 uma gama de atividades que s\u00e3o feitas por varejistas para:<\/p>\n
- \n
- vender mais;<\/li>\n
- promover os produtos da sua loja;<\/li>\n
- entender os clientes;<\/li>\n
- e tomar decis\u00f5es antes dos concorrentes.<\/li>\n<\/ul>\n
Como funciona?<\/h2>\n
O marketing de varejo utiliza os princ\u00edpios comuns do chamado Mix de Marketing<\/a>, como produto, pre\u00e7o, local e promo\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Produto<\/h3>\n
Essa vari\u00e1vel engloba todo o mix de produtos<\/a> que uma loja possa oferecer e faz com que essa loja tenha uma personalidade pr\u00f3pria.<\/p>\n
\u00c9 necess\u00e1rio tomar decis\u00f5es quanto \u00e0 amplitude (n\u00famero de linhas de produtos) e \u00e0 profundidade (n\u00famero de itens por linha).<\/p>\n
Lojas que s\u00e3o conhecidas pela sua amplitude s\u00e3o aquelas em que voc\u00ea pode encontrar “qualquer coisa”, enquanto as que s\u00e3o por sua profundidade agradam as pessoas por seus produtos especializados.<\/p>\n
Pre\u00e7o<\/h3>\n
N\u00e3o s\u00f3 consideramos o pre\u00e7o individual nessa vari\u00e1vel, mas a pol\u00edtica adotada pela empresa.<\/p>\n
As formas de identificar uma loja est\u00e1 pelo tipo de pre\u00e7o. Algumas s\u00e3o conhecidas pelos seus pre\u00e7os mais “em conta” enquanto outra s\u00e3o “careiras”.<\/p>\n
Ponto<\/h3>\n
Essa vari\u00e1vel \u00e9 muito importante para o fracasso ou para o sucesso de qualquer empresa de varejo.<\/p>\n
Deve-se levar em considera\u00e7\u00e3o tanto a macrolocaliza\u00e7\u00e3o (cidade ou bairro) quanto a microlocaliza\u00e7\u00e3o (rua, casa ou pr\u00e9dio) em que a loja ser\u00e1 localizada.<\/p>\n
Tal decis\u00e3o definir\u00e1 tanto o p\u00fablico (perfil) que ser\u00e1 atingido quanto a quantidade de clientes em potenciais que poder\u00e3o acessar a loja.<\/p>\n
Apresenta\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
Al\u00e9m de escolher um bom ponto, \u00e9 necess\u00e1rio apresent\u00e1-lo de maneira coerente com o tipo de loja.<\/p>\n
O que deve ser pensado aqui \u00e9 a decora\u00e7\u00e3o, o layout (como as mercadorias ser\u00e3o distribu\u00eddas), o uso de m\u00fasica e tudo o que pode criar um ambiente agrad\u00e1vel para o usu\u00e1rio.<\/p>\n
Comunica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n
Ap\u00f3s todo o trabalho, \u00e9 necess\u00e1rio deix\u00e1-la conhecida no mercado, n\u00e3o \u00e9 mesmo? Para isso, a comunica\u00e7\u00e3o \u00e9 muito bem-vinda. Seja com a utiliza\u00e7\u00e3o de propaganda, concursos e promo\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Deve-se lembrar que o objetivo n\u00e3o \u00e9 simplesmente vender, mas se preocupar em fornecer uma experi\u00eancia agrad\u00e1vel do usu\u00e1rio.<\/p>\n
Assim, ap\u00f3s a compra, o seu cliente desejar\u00e1 voltar.<\/p>\n
![\"Marketing](\"https:\/\/mlgzkyrbq6eh.i.optimole.com\/cb:AiM1.588\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/Marketing-de-Conteudo-e-Dados.png\")
<\/a><\/p>\nAtendimento pessoal<\/h3>\n
Diferentemente de outros modelos de venda, normalmente, o varejo \u00e9 caracterizado pelas vendas pessoais.<\/p>\n
Assim, o vendedor sempre est\u00e1 em contato com os clientes. Ent\u00e3o, \u00e9 importante que ele seja atencioso e gentil durante e depois das compras.<\/p>\n
Os clientes se baseiam em algumas ou em todas essas vari\u00e1veis para comparar e escolher a sua loja favorita<\/u><\/a>, ainda que n\u00e3o seja totalmente consciente.<\/p>\n
Quais s\u00e3o os objetivos do marketing de varejo?<\/h2>\n
O principal objetivo do marketing de varejo \u00e9 melhorar cada um desses processos e entender as tend\u00eancias do mercado e de consumo.<\/p>\n
Para que tudo isso seja vantajoso, \u00e9 necess\u00e1rio ser r\u00e1pido e se antecipar em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 concorr\u00eancia.<\/p>\n
Agora que j\u00e1 entendemos o que \u00e9 o marketing de varejo, vejamos como o Big Data tem ajudado essas estrat\u00e9gias:<\/p>\n
Big Data: Como pode auxili\u00e1-lo?<\/h2>\n
Quando falamos em Big Data, estamos nos referindo ao grande volume de dados (sejam estruturados ou n\u00e3o) que podem impactar todos os neg\u00f3cios cotidianos.<\/p>\n
Por\u00e9m, o que mais importa n\u00e3o \u00e9 a quantidade, mas o que cada corpora\u00e7\u00e3o faz com que os dados.<\/p>\n
Sendo assim, eles podem ser analisados para obter ideias que auxiliem a tomada de decis\u00f5es importantes e estrat\u00e9gicas para o sucesso do neg\u00f3cio.<\/p>\n
Quais s\u00e3o os tipos de an\u00e1lise de dados?<\/h2>\n
An\u00e1lise preditiva<\/h3>\n
Talvez seja o tipo de an\u00e1lise de dados mais conhecida no Big Data. Tendo identificado padr\u00f5es antigos em sua base de dados, a an\u00e1lise visa mapear possibilidades para o futuro naquele campo de atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
\u00c9 conhecida por tentar prever o futuro, utilizando t\u00e9cnicas de minera\u00e7\u00e3o de dados estat\u00edsticos e hist\u00f3ricos para conhecer as tend\u00eancias futuras.<\/p>\n
A partir disso, cada decis\u00e3o tomada deixa de ser decidida pela intui\u00e7\u00e3o e passa a ser mais s\u00f3lida e segura.<\/p>\n
An\u00e1lise prescritiva<\/h3>\n
Confundida com a an\u00e1lise preditiva, a prescritiva possui objetivos diferentes, visto que trabalha com as consequ\u00eancias de cada a\u00e7\u00e3o que possivelmente ocorrer\u00e1 no futuro.<\/p>\n
A import\u00e2ncia desse m\u00e9todo pode ser percebida na \u00e1rea da sa\u00fade. Os planos de sa\u00fade podem, a partir dos padr\u00f5es identificados, entender quais ser\u00e3o os impactos para eles e tra\u00e7ar as melhores op\u00e7\u00f5es para gerir os neg\u00f3cios.<\/p>\n
An\u00e1lise descritiva<\/h3>\n
A an\u00e1lise descritiva consegue compreender dados em tempo real.<\/p>\n
A minera\u00e7\u00e3o de dados, nesse sentido, pode analisar as informa\u00e7\u00f5es de algu\u00e9m que deseja algum tipo de cr\u00e9dito, compreendendo todos os riscos envolvidos na libera\u00e7\u00e3o. A partir disso, ent\u00e3o, demonstram qual deve ser a taxa de juros utilizada.<\/p>\n
Assim, a forma descritiva demonstra os significados presentes sem necessidade de prever o que acontecer\u00e1 no futuro.<\/p>\n
An\u00e1lise diagn\u00f3stica<\/h3>\n
Como o nome pode mostrar, esse tipo busca compreender as causas (quem, quando, como, por que e onde) de determinado evento.<\/p>\n
Uma equipe de marketing<\/a> pode prever, com esse meio, todo alcance e impacto que acontecer\u00e1 ap\u00f3s a realiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Os dados por si s\u00f3 n\u00e3o significam nada. Quem analisa pode e deve utiliz\u00e1-los para ajudar a empresa a cumprir os seus objetivos.<\/p>\n
Como alavancar as vendas com Big Data?<\/h2>\n
Utilizar a imensid\u00e3o de dados dispon\u00edveis para buscar otimizar os resultados \u00e9 um grande desafio. Nesse sentido, escolhemos alguns pontos em que utilizar o Big Data pode auxiliar sua empresa. Veja:<\/p>\n
An\u00e1lise do comportamento do consumidor durante a compra<\/h3>\n
A internet est\u00e1 sendo muito \u00fatil para a capacita\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, o que faz com que o Big Data possa se mover.<\/p>\n
Estudo realizado por Forbes Insight and Turn demonstrou que 65% das empresas usaram a web para coletar dados de seus clientes.<\/p>\n
Assim, esse tipo de m\u00eddia se tornou a maior forma de armazenamento de dados, que antes estava nas m\u00e3os de call centers<\/a>.<\/p>\n
Em 2012, o Massachusetts Institute of Technology<\/u><\/a> foi capaz de calcular quantas pessoas estavam em um grande centro de compras americanos em um determinado momento da Black Friday.<\/p>\n
Tudo isso a partir de cruzamento de dados de geolocaliza\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel nos dispositivos m\u00f3veis.<\/p>\n
Com isso, pode-se compreender o comportamento do consumidor.<\/p>\n
![\"pesquisas](\"https:\/\/mlgzkyrbq6eh.i.optimole.com\/cb:AiM1.588\/w:auto\/h:auto\/q:mauto\/f:best\/https:\/\/pingback.com\/br\/resources\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/pesquisas-de-marketing-2.png\")
<\/a><\/p>\nSegmenta\u00e7\u00e3o mais eficiente do mercado<\/h3>\n
Ningu\u00e9m duvida que o princ\u00edpio do varejo \u00e9 a venda. E, em tempos de crise, todos os funcion\u00e1rios de uma empresa est\u00e3o juntos para conseguir atrair a aten\u00e7\u00e3o e o desejo dos consumidores.<\/p>\n
As t\u00e1ticas s\u00e3o v\u00e1rias, desde contato direto at\u00e9 grandes sald\u00f5es. Entretanto, quando o poder de compra \u00e9 curto, nenhuma \u00e9 mais eficiente do que o pleno conhecimento do cliente.<\/p>\n
Assim, pode-se saber quais s\u00e3o seus principais desejos e necessidades.<\/p>\n
Um bom exemplo \u00e9 a Netpoints, empresa brasileira que trabalha com programa de fidelidade focada no varejo.<\/p>\n
A partir do Big Data, a empresa pode analisar e entender quais s\u00e3o as ofertas espec\u00edficas que devem ser feitas para promover os produtos de acordo com o interesse e perfil de consumo.<\/p>\n
Quando o assunto \u00e9 a melhor idade, o perfil apresentava predomin\u00e2ncia de mulheres (64%), que normalmente faziam compras pela manh\u00e3. Eles conseguiram entender que a compra de queijo para esse p\u00fablico era mais alta.<\/p>\n
A partir disso<\/u><\/a>, a Netpoints promoveu algumas a\u00e7\u00f5es para aumentar a frequ\u00eancia e ticket m\u00e9dio desse perfil.<\/p>\n
Ofereceram, por exemplo, degusta\u00e7\u00f5es e cursos sobre queijos e exerc\u00edcios com professores no estacionamento de lojas parceiras antes que abrissem.<\/p>\n
A estrat\u00e9gia demonstrou-se eficiente e aumentou o faturamento em 15,6%.<\/p>\n
Previs\u00e3o de demandas<\/h3>\n
Empresas que trabalhem com desenvolvimento de softwares podem coletar os dados de uso dos clientes (caso seja autorizado) e as men\u00e7\u00f5es ao tema em redes sociais para identificar demandas quanto \u00e0 falhas em aplica\u00e7\u00f5es, insatisfa\u00e7\u00f5es e, principalmente, novas funcionalidades que podem corresponder \u00e0s necessidades dos clientes.<\/p>\n
A Amazon, a partir da an\u00e1lise preditiva, identifica quais produtos alguma pessoa comprou e calcula quanto tempo em m\u00e9dia tendem a acabar. Assim, envia novos produtos aos compradores que n\u00e3o v\u00e3o ter tido nem o trabalho de pedi-los.<\/p>\n
Desenvolvimento de produtos que atendem a necessidade exata de um p\u00fablico<\/h3>\n
Com a utiliza\u00e7\u00e3o das ferramentas de Big Data, as empresas podem entender e desenvolver novos produtos.<\/p>\n
A coleta de ideias extra\u00eddas pela minera\u00e7\u00e3o de dados gera maior conhecimento acerca dos usu\u00e1rios, das suas prefer\u00eancias, das suas personalidades e dos seus desejos.<\/p>\n
Al\u00e9m disso, os dados podem ser utilizados para entender o que os usu\u00e1rios pensam de determinadas marcas.<\/p>\n
A partir de todos esses dados, pode-se explorar os pontos mais fortes e fracos dos produtos e das empresas para desenvolver produtos que sejam solu\u00e7\u00f5es para eles.<\/p>\n
A Nike<\/u><\/a>, em parceria com um aplicativo, come\u00e7ou a coletar dados sobre batimentos card\u00edacos, velocidade e dist\u00e2ncia percorrida em treinos.<\/p>\n
Assim, foi poss\u00edvel entender quais eram os principais problemas de seus clientes e indicaram promo\u00e7\u00f5es e demonstraram como poderiam melhorar o desempenho em cada uma de suas corridas.<\/p>\n
An\u00e1lise da concorr\u00eancia<\/h3>\n
Como vimos, os dados podem ser utilizados para entender a concorr\u00eancia.<\/p>\n
Al\u00e9m da compreens\u00e3o dos pontos fracos e fortes, \u00e9 poss\u00edvel:<\/p>\n
- \n
- analisar qual \u00e9 o poss\u00edvel futuro dela;<\/li>\n
- como tomar decis\u00f5es melhores e mais lucrativas;<\/li>\n
- criar promo\u00e7\u00f5es espec\u00edficas;<\/li>\n
- aumentar estoques de produtos que sejam mais procurados.<\/li>\n<\/ul>\n
Assim, o seu neg\u00f3cio estar\u00e1 em sintonia n\u00e3o apenas com suas pr\u00f3prias causas, mas analisando o mercado como um todo.<\/p>\n
A rede Walmart, por exemplo, adquire mais de 2,5 petabytes de dados por hora <\/u><\/a>a partir de captura de informa\u00e7\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
A partir disso, ela consegue controlar bem seu estoque.<\/p>\n
Diminuir a sa\u00edda do cliente<\/h3>\n
Os clientes que desejam cancelar seus servi\u00e7os ou devolver produtos podem indicar os motivos que os levam a querer deixar a empresa.<\/p>\n
A partir disso, \u00e9 poss\u00edvel identificar pequenos sinais que podem significar uma demandada em massa no futuro e, assim, evitar perder consumidores.<\/p>\n