Os padrões e comportamentos de compra no varejo mudaram significativamente. Hoje, a geração do milênio está visitando menos as lojas físicas e comprando mais nos canais online, buscando por experiências mais personalizadas, colaborativas e híbridas. Isso tem trazido um desafio adicional ao varejo que, para compreender a jornada completa do consumidor, precisa avaliar os diversos canais físicos e digitais, as tendências e os insights preditivos sobre como o cliente age no momento da compra. Para isso, o varejo vem recorrendo ao Big Data, usando técnicas de Analytics e Business Inteligence (BI). Um processo não linear de vendas exige enxergar da mesma forma canais internos e externos de relacionamento, sejam estes online, off-line ou por meio de aplicativos móveis, trazendo a necessidade de trabalhar com muitos dados. Porém, essa tarefa é complexa, não só pela grande quantidade, mas também pela variedade e velocidade de mudança destes dados e padrões. Sendo, assim, o varejo tem lidado com centenas de dados complexos em múltiplos canais, e muitos deles não possuem informações precisas sobre os padrões de compra dos clientes. Utilizando as novas tecnologias, através da captação e análise de dados sobre os hábitos dos clientes, o varejo consegue definir o perfil exato do consumidor, alinhar sua oferta de produtos com o que ele procura, se antecipar às ações da concorrência e promover melhorias na sua estrutura física, oferecendo uma experiência realmente Omnichannel. As novas tecnologias têm trazido resultados concretos para o varejo A adoção de soluções de análise de dados tem aumentando à medida que o varejo vem obtendo resultados concretos com o uso das novas plataformas e tecnologias: Uso intensivo de Machine Learning: o Machine Learning tem sido utilizado para melhorar as experiências de compra com um todo. Um exemplo dessa adoção é a tecnologia “Just Walk Out” da Amazon. Na loja de conveniência Amazon Go, os clientes escaneiam seus telefones na entrada por meio do aplicativo, pegam os itens que desejam e saem, sem precisar enfrentar fila ou fazer checkout. O valor da conta é cobrado automaticamente. Isso é possível através da visão computacional com câmeras instaladas e de sensores de peso nas prateleiras que monitoram o movimento dos itens. Microssegmentação dos usuários: A microssegmentação é a divisão dos usuários em interesses específicos, oferecendo conteúdos que façam mais sentido para cada Lead. Através da microssegmentação, é possível desenvolver e avaliar cenários hipotéticos para diferentes produtos e grupos. É importante para compreender qual o principal interesse de quem está sendo analisado, sendo possível identificar os grupos ideais com maior probabilidade de compra e engajamento. Utilização de modelos de atribuição para gerenciamento de gastos omnichannel: as soluções de integração de dados omnichannel permitem que as empresas ampliem o número de vendas e o reconhecimento da marca, expandindo seus negócios. O varejo tem usado modelos de atribuição para determinar a eficácia de seus canais de marketing e de cada ponto de contato com o cliente durante o processo de conversão, a fim de otimizar seus investimentos. Com os modelos de atribuição, é possível escolher o valor do crédito que cada clique recebe pelas conversões, proporcionando uma melhor compreensão do desempenho dos anúncios. Análise de dados avançada por meio do IoT: a Internet das Coisas vem auxiliando o varejo a melhorar a eficácia dos processos, rastreando itens ao longo de toda a cadeia de suprimentos, gerenciando inventários e utilizando o marketing de proximidade, a partir de tecnologias de aproximação por beacons (rastreadores de movimento através de dispositivos móveis na loja física, por exemplo, que coletam informações sobre os padrões de movimentação do cliente e fornecem informações preditivas sobre produtos e promoções), dispositivos Wi-Fi e etiquetas RFID (identificação por radiofrequência é um método de identificação automática através de sinais de rádio, recuperando e armazenando dados remotamente). Preço dinâmico para aumentar as vendas: o Big Data Analytics permite a criação de modelos dinâmicos de precificação, aumentando ou diminuindo os preços de produtos com base em situações de mercado e nas mudanças de preço em tempo real de seus concorrentes. Gerenciamento da variedade de dados para melhor experiência do cliente: além das transações históricas, o Big Data permite que os varejistas agora tenham disponíveis uma possibilidade de dados relacionados a fatores externos, como clima, eventos locais e demografia, e a análise preditiva de acessos para melhorar as operações e a experiência do cliente, a fim de retê-lo. O Analytics possibilita uma maior assertividade nas ofertas O Analytics também possibilita a oferta do melhor produto para cada cliente. A gestão do Big Data no formato de uma curadoria digital já disponibiliza diversas análises para conseguir alinhar o produto às necessidades de cada cliente. Uma parte importante da revolução digital no varejo provavelmente será um refinamento dramático das tecnologias que adaptam as recomendações e, em seguida, mapeiam a Internet em busca do melhor negócio para o consumidor. Um dos formatos da curadoria digital são os Market Mappers (mapeadores de mercado), que têm como objetivo analisar os dados e encontrar combinações ideais de produtos com o menor preço. O Google Shopping, por exemplo, é um dos mais conhecidos mapeadores de mercado. O algoritmo de inteligência artificial do Google pesquisa o melhor produto através do design, da cor e do tamanho, e o Google Shopping envia o cliente para a loja online apropriada, comparando os preços de diferentes fornecedores. Futuramente, esses mecanismos levarão em conta não apenas o preço dos produtos, mas também a entrega e outros custos para sugerir as melhores ofertas. Um passo além do mapeamento de mercado é adequar as ofertas para cada tipo de comprador, por meio dos Digital Personal Shoppers (compradores pessoais digitais). Atualmente, já existem alguns serviços de gerenciamento de guarda-roupas que fazem isso, por exemplo, através do uso conjunto da inteligência artificial e interação humana. A Thread, um serviço de compra de roupas masculinas, por exemplo, cria diferentes modelos de estilo com roupas de diversas marcas. Os clientes indicam quais modelos eles gostam e fornecem informações sobre si mesmos e suas preferências. A partir disso, um estilista humano usa os dados coletados para projetar