O que é análise de varejo? O guia definitivo

Michael Hickins | Estrategista de conteúdo | 17 de março de 2023

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Os varejistas costumavam confiar principalmente em seus instintos e palpites, aprimorados ao longo de anos de experiência, para tomar decisões sobre quais itens vender, quais locais provavelmente atrairão a maior demanda, quanto estoque armazenar e quando ajustar os preços. E, embora os varejistas muitas vezes se orgulhem de sua perspicácia, os instintos não são mais suficientes, especialmente em um setor com margens de lucro estreitas. Os consumidores são muito inconstantes e as condições de mercado são inúmeras para que os humanos contabilizem com precisão todas essas variáveis. O software de análise de dados pode ajudar a tornar a tomada de decisões mais precisa e lucrativa para os varejistas ampliando e, em alguns casos, corrigindo aqueles palpites bem fundamentados.

O que é análise de varejo?

Os varejistas usam análise de dados para melhorar o gerenciamento de estoque, os esforços de marketing, os preços e as alocações de produtos.

A análise de varejo envolve o uso de software para coletar e analisar dados de pontos de vendas físicos, online e de catálogo para fornecer aos varejistas informações sobre o comportamento do cliente e as tendências de compras. Ela também pode ser utilizada para informar e melhorar as decisões sobre preços, estoque, marketing, merchandising e operações da loja aplicando algoritmos preditivos a dados de fontes internas (como históricos de compras do cliente) e repositórios externos (como previsões meteorológicas). Além disso, a análise de varejo pode medir a fidelidade do cliente, identificar padrões de compra, prever demanda e otimizar layouts de loja para que, por exemplo, os varejistas possam colocar nas prateleiras da loja itens que geralmente são comprados juntos ou oferecer descontos personalizados para compradores frequentes que resultarão em tamanhos médios de cesta mais altos e visitas mais frequentes.

Principais conclusões

  • A análise de varejo utiliza dados empíricos e ciência para tomar decisões sobre o que tradicionalmente tem sido um campo liderado pela intuição.
  • A análise ajuda os varejistas a definir níveis de estoque, alocar pessoal, definir preços em níveis que envolverão os compradores, ao mesmo tempo em que oferece à empresa margens de lucro suficientes e conquista participação de mercado.
  • A análise de varejo usa uma infinidade de origens de dados, incluindo sistemas de ponto de venda (PDV), feeds de vídeo na loja e sistemas que rastreiam a compra individual do cliente e os históricos de serviços.
  • As ferramentas de análise de varejo às vezes usam IA e machine learning para ajudar a prever tendências, sugerir próximas ofertas e fornecer a base para decisões de preços e alocação de estoque. Visualizações fortes tornam essas ferramentas mais fáceis de usar do que planilhas ou outros relatórios de business intelligence de texto simples.

Explicação de análise de varejo

A análise de varejo é a ciência de coletar, analisar e gerar relatórios sobre dados relacionados às operações de um varejista. Ela complementa a arte do varejo.

A análise de varejo pode se aplicar à análise do comportamento do cliente, acompanhamento de níveis de estoque, medição da eficácia das campanhas de marketing e muito mais. Por exemplo, ao analisar dados de diversas fontes, como históricos de compras de clientes, logs de call center e sistemas de PDV, os varejistas podem obter informações valiosas sobre os hábitos e as preferências de seus clientes para que possam ajustar suas ofertas de produtos, preços, políticas de retorno e até mesmo seus layouts de loja física e online de acordo. A análise também ajuda os varejistas a tomar melhores decisões sobre quais promoções devem ser executadas e em quais estratégias de marketing devem focar, bem como quando aumentar ou diminuir o número de funcionários. Por fim, a análise de dados ajuda os varejistas a aumentar as vendas, reduzir custos e melhorar a satisfação e a fidelidade do cliente.

Por que a análise de varejo é tão importante?

Resumindo, a análise de varejo elimina as suposições de muitos tipos de decisões. Os funcionários experientes geralmente são uma fonte de sabedoria, mas, à medida que a geração baby boomer deixa a força de trabalho, os funcionários menos experientes terão menos insights para compartilhar. E até mesmo os executivos de varejo mais experientes devem percorrer uma infinidade de pontos de dados internos e externos sobre fatores que incluem greves trabalhistas, tendências de mercadorias e previsões meteorológicas. A análise ajuda os varejistas a sintetizar esses dados e a tomar medidas para antecipar eventos futuros.

O varejo é um negócio altamente competitivo, complicado pela novidade relativa do comércio online, e as margens de lucro de varejo sempre foram finas, deixando pouca margem para erro. Mesmo pequenos ajustes na seleção de produtos e no gerenciamento de estoque podem reduzir consideravelmente a falta de estoque ou, no outro extremo do mesmo espectro, a necessidade de grandes descontos. Esses ajustes, por sua vez, podem ter um enorme impacto nos resultados. Por exemplo, os varejistas de moda podem usar a análise de dados para decidir quais estilos e tamanhos pedir para diferentes locais e em quais quantidades, com base nas tendências demográficas e de compras em cada local.

Benefícios da análise de varejo

A análise de varejo é um conjunto de ferramentas que os varejistas usam para ajudá-los a aumentar a receita, reduzir custos indiretos e de mão de obra e melhorar suas margens. Algumas das maneiras pelas quais a análise de varejo pode atingir essas metas são:

  • Reduzindo as saídas de estoque e a necessidade de descontos: A análise de varejo ajuda os usuários a entender as tendências de demanda para que possam ter produtos suficientes em mãos, mas não tanto que recorram a grandes descontos para se livrar do excesso de estoque. Por exemplo, a análise pode ajudar a determinar a rapidez com que a demanda por itens de moda cai, impulsionada pela popularidade dos influenciadores digitais.
  • Melhorando a personalização: A análise ajuda os varejistas a entender as preferências de seus clientes e, assim, captar mais demanda do que seus concorrentes. Por exemplo, usando o histórico de compras, um varejista de livros pode alertar clientes que mostraram interesse na história americana quando um novo livro do historiador Ron Chernow ficar disponível para encomenda.
  • Melhorando as decisões de preços: A análise de dados pode ajudar os varejistas a definir os preços ideais para suas mercadorias sintetizando uma variedade de fatores, incluindo carrinhos de compras abandonados, informações de preços competitivos e o custo das mercadorias vendidas. Assim, os varejistas podem maximizar os lucros evitando que os preços sejam mais elevados do que o mercado, ou mais baixos do que o que os clientes estariam dispostos a pagar.
  • Melhorando alocações de produtos: A análise pode ajudar os varejistas a decidir como alocar produtos em diferentes regiões geográficas, centros de distribuição e lojas, reduzindo custos de transporte desnecessários. Por exemplo, um varejista de roupas esportivas pode usar análises para ver que mesmo uma diferença de dois graus na temperatura afeta as vendas de camisas térmicas e pode alocar mais desses itens para um centro de distribuição mais próximo das áreas projetadas para ter temperaturas mais frias em um determinado inverno.

Tipos de análise de dados de varejo

Há quatro tipos principais de análise de dados de varejo: análise descritiva, que reflete e explica o desempenho passado, análise diagnóstica para determinar a causa de um determinado problema, análise preditiva para projetar resultados futuros e análise prescritiva para recomendar as próximas etapas. Veja a seguir mais detalhes sobre cada uma das quatro abordagens.

Análise descritiva

A análise descritiva é a base para tipos mais sofisticados de análise, incluindo as que seguem nesta lista. Ela aborda questões fundamentais de “quantos, quando, onde e o que”, o material das ferramentas e painéis básicos de business intelligence que fornecem relatórios semanais sobre níveis de vendas e estoque.

Análise diagnóstica

A análise diagnóstica ajuda as organizações de varejo a identificar e analisar problemas que podem estar prejudicando seu desempenho. Ao combinar dados de várias fontes, como feedback do cliente, desempenho financeiro e métricas operacionais, os varejistas compreendem mais amplamente as causas principais dos problemas que eles enfrentam.

Análise avançada preditiva

A análise preditiva ajuda os varejistas a antecipar eventos futuros com base em diversas variáveis, incluindo clima, tendências econômicas, interrupções na cadeia de suprimentos e novas pressões competitivas. Isso pode muitas vezes assumir a forma de uma análise hipotética, que, por exemplo, permitiria que um vendedor visse o que aconteceria se oferecesse um desconto de 10% em vez de 15% para um produto ou estimasse quando ficaria sem estoque com base em um determinado conjunto de ações possíveis.

Análise prescritiva

A análise prescritiva é onde IA e big data são combinados para tomar esses resultados de análise preditiva e recomendar ações. A análise prescritiva pode, por exemplo, fornecer aos agentes de atendimento ao cliente ofertas sugeridas que eles podem repassar aos clientes imediatamente, seja uma venda adicional baseada no histórico de compras anterior ou uma venda cruzada para atender a uma nova consulta do cliente.

Como a análise de varejo é usada?

As empresas utilizam a análise de varejo para explicar o desempenho operacional e financeiro passado, diagnosticar o que pode ter acontecido, sugerir abordagens alternativas que teriam sido mais produtivas, prever a demanda e oferecer sugestões, às vezes em tempo real, que os associados da loja, os agentes de atendimento ao cliente e outros podem usar para fazer vendas cruzadas, adicionais ou melhorar a experiência do cliente. Em todos os casos, as ferramentas se destinam a ajudar os varejistas a aumentar as vendas, os lucros e a satisfação do cliente.

  • As ferramentas de análise na loja utilizam dados gerados de sistemas de PDV e câmeras de vídeo na loja para ajudar os varejistas a analisar os padrões de compras dos clientes para que eles possam colocar os produtos de forma mais eficaz nos corredores, garantir níveis de estoque apropriados e reduzir o roubo. As imagens de vídeo, por exemplo, podem mostrar se os clientes estão andando mais devagar para olhar para uma determinada exposição, enquanto os dados do sistema de PDV podem mostrar a eficácia do merchandising para os clientes que usam cartões de fidelidade.
  • A análise de clientes utiliza dados de sistemas com os quais os clientes interagem, incluindo sistemas de PDV, sites, logs de telefone e chats de atendimento ao cliente. A análise desses dados ajuda os varejistas a determinar quais e onde determinados itens são mais populares, por que determinados itens estão sendo devolvidos ou trocados ou quais promoções ou sugestões são mais eficazes com os clientes. Por exemplo, ela pode ajudar a determinar qual idioma de marketing é mais eficaz por telefone, em vez de chats, para promover um novo item.
  • A análise de estoque, conforme o nome sugere, avalia os níveis de estoque de mercadorias que um varejista oferece. É usada para prescrever estratégias de armazenagem e distribuição mais eficientes, como quando um centro de distribuição é preferível a um armazém mais local e quando repor itens com base nos níveis de estoque e na demanda projetada. A análise de estoque pode, por exemplo, reduzir os custos de mão de obra e envio associados ao armazenamento de estoque de segurança em excesso.
  • A análise de mercadoria ajuda os varejistas a determinar se eles estão exibindo seus produtos de forma eficaz, principalmente em lojas físicas, com o objetivo de atrair os consumidores para fazer uma compra usando ofertas ou sortimentos atrativos. A análise de mercadoria também ajuda os varejistas a ajustar os preços para aumentar as margens de lucro dos produtos.
  • A análise da Web rastreia a presença digital dos consumidores à medida que eles permanecem em determinadas partes de uma página da Web ou clicam de uma página para outra. Ela os segue da fonte que os levou ao site até o momento em que eles saíram. Esse tipo de análise ajuda os varejistas online a decidirem como e onde exibir suas mercadorias no site, os preços cobrados e as promoções de marketing que devem fazer.
  • Os relatórios de Business Intelligence (BI), geralmente apresentados na forma de painéis, são predefinidos para mostrar determinados indicadores-chave de desempenho, como giros de estoque e taxa de venda direta. Eles são usados principalmente para compartilhar tendências de primeira linha com colegas e gerência sênior.
  • A previsão de demanda prevê a demanda de itens específicos vendidos online com base no caminho seguido pelos clientes para visualizar esses itens, colocá-los no carrinho de compras, tirá-los do carrinho ou abandonar o carrinho totalmente. Embora essas ações não sejam contadas como vendas, elas podem extrapolar a demanda futura.
  • A previsão de vendas ajuda os varejistas a prever vendas futuras com base nos valores de vendas reais e outros fatores. Usada em conjunto com a previsão de demanda, ela pode prever qual será a demanda total de um item nos canais e pode ajudar os varejistas a garantir que tenham o estoque necessário para atender a essa demanda.
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Confira uma demonstração de como os varejistas podem oferecer experiências de varejo mais inteligentes em escala com inteligência artificial

Ferramentas de análise de varejo

A análise de varejo conta com dados capturados através de vários meios, tanto em lojas físicas quanto em sites. Estas são algumas das ferramentas utilizadas:

  1. Sistemas de ponto de venda: São os sistemas que os varejistas usam para rastrear e gerenciar transações de clientes. Os sistemas de PDV fornecem dados sobre compras de clientes e podem gerar relatórios sobre vendas e tendências de clientes.
  2. Software Customer Relationship Management (CRM ): Essa categoria de software inclui aplicações que gerenciam processos de vendas, marketing, atendimento ao cliente e ecommerce. Os varejistas usam essas aplicações para rastrear interações com clientes, reter dados sobre eles e identificar oportunidades potenciais de vendas, marketing e atendimento com base nessas informações.
  3. Ferramentas de Business intelligence: Os varejistas usam ferramentas de BI para sintetizar informações obtidas de grandes volumes e diferentes conjuntos de dados, principalmente para rastrear indicadores-chave de desempenho, como fidelidade do cliente, giros de estoque, taxa de venda direta e dias disponíveis. Os varejistas podem gerar relatórios facilmente a partir dessas ferramentas e distribuí-los para executivos e outros tomadores de decisão.
  4. Sistemas de gerenciamento de estoque: Os varejistas usam esse software para rastrear itens em estoque, monitorar níveis de estoque em depósitos e centros de distribuição e criar previsões de demanda. Ele também ajuda os varejistas a identificar locais ideais para armazenar determinados itens para minimizar as despesas de transporte e garantir que as mercadorias estejam disponíveis para atender à demanda dos clientes.
  5. Análise preditiva: Esse tipo de análise usa dados de transações anteriores, comunicações e outras ações para prever tendências e comportamentos futuros. Os quatro tipos mais comuns de análise de varejo são a descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva (definidas acima), usadas para identificar oportunidades de crescimento e novos segmentos de clientes.

5 melhores práticas de análise de varejo

1. Confie fortemente nos dados do cliente

Os clientes fornecem muitas informações explícitas e implícitas sobre seus desejos e intenções, e os melhores profissionais de análise de varejo utilizam esses dados para identificar tendências e entender melhor esses clientes. Os principais varejistas combinam dados de clientes de seus próprios programas de fidelidade com dados coletados de ecommerce, sistemas de PDV e outras fontes.

Os especialistas geralmente categorizam dados de clientes como uma combinação de pontos demográficos, transacionais, comportamentais e até mesmo psicográficos. A coleta, a consolidação e a capitalização dessas variedades de dados de clientes geralmente seguem uma progressão, começando pela ampla variedade demográfica. Os varejistas também fazem a distinção entre “clientes” (pessoas que já fizeram negócios com eles) e “consumidores” (que incluem aqueles que podem constituir bons clintes potenciais). Os dados do consumidor podem ajudar a informar “modelagem semelhante” - por exemplo, um varejista identifica Mark como um ótimo cliente, então procura mais pessoas com atributos semelhantes e as direciona com ofertas especiais.

2. Utilize ferramentas de visualização

Ferramentas de visualização como gráficos e painéis, comuns no software do BI, são essenciais para entender os dados e tomar decisões informadas. Elas são uma maneira muito mais eficaz de entender as informações do que simplesmente observar linhas e colunas de dados. As ferramentas de visualização de BI também colocam a análise nas mãos dos usuários corporativos, em vez de forçá-los a esperar que a TI gere relatórios e execute consultas.

3. Analise várias fontes de dados

Analisar várias fontes de dados, incluindo dados de vendas, dados históricos do cliente e dados de estoque, pode ajudar os varejistas a obter uma visão mais nivelada do negócio, especialmente porque as métricas geralmente são interdependentes. Por exemplo, os varejistas podem correlacionar a análise na loja com a análise de atributo de mercadoria para determinar como otimizar o layout de uma loja física para ajudar a transformar os compradores em clientes pagantes. A análise de estoque pode ajudar a garantir que o varejista tenha mercadorias em estoque suficientes para oferecer suporte ao layout de merchandising. (Os varejistas também devem ter em mente que diferentes aplicações podem ter definições diferentes para tipos de dados, o que pode levar a análises incorretas se não forem corrigidas. Esse é um argumento a favor do uso de uma única plataforma para análise de varejo, em vez de adotar as chamadas aplicações de melhor qualidade.)

4. Rastreie KPIs

O rastreamento de indicadores-chave de desempenho ajuda os varejistas a avaliar seu desempenho e identificar áreas para melhoria. A maioria dos varejistas bem-sucedidos adotou resumos semanais de KPIs (conhecidos como scorecard balanceado), comparando as métricas mais recentes com as da semana anterior. Isso geralmente começa com uma revisão do que aconteceu (por exemplo, as vendas caíram para determinados itens), seguida de uma análise mais profunda do porquê isso aconteceu (por exemplo, por causa de falta de estoque).

5. Priorize seus objetivos

Nem tudo o que pode ser medido deve ser medido. Novas ferramentas de análise e um oceano de dados estão disponíveis para os varejistas, mas eles precisam ser criteriosos sobre o que medem ou correm o risco de encher os tomadores de decisão de recomendações. Os varejistas devem começar identificando oportunidades de alta prioridade que possam ter um impacto imediato nos negócios. A melhor análise resolve um problema de negócios específico e alcança um resultado mensurável, de acordo com McKinsey.

Mark Lawrence, especialista em análise de varejo, sugere que todas as cinco melhores práticas acima estejam interligadas. Sua recomendação: Comece com um objetivo, depois talvez dois ou três objetivos subjacentes. Os KPIs que informam o progresso nesse nível são KPIs “líderes”, diz ele. Se um objetivo for “se aproximar do cliente”, diz ele, os KPIs podem ser “aumentar o valor da vida útil do cliente em 20%”, “alcançar conversão anual de 15% do consumidor” e “otimizar os níveis de estoque para oferecer suporte aos objetivos centrados no cliente”. As ferramentas de visualização permitem que os líderes de negócios analisem o progresso para atingir esses objetivos e estimulem ações corretivas, como novas promoções e alterações em sortimentos de produtos.

O futuro da análise de varejo

Nos próximos anos, a análise de varejo se tornará mais difundida, menos visível e, certamente, menos discutida. Os usuários e aplicações aproveitarão a análise continuamente, muitas vezes sem saber, não muito diferente de como os smartphones usam constantemente o rastreamento de localização para atender rapidamente às necessidades dos usuários.

Para usuários corporativos, a análise de varejo se tornará menos sobre a produção ou revisão de relatórios semanais e se tornará mais incorporada aos fluxos de trabalho diários. Mais pessoas terão acesso aos frutos da IA em suas atividades de negócios regulares, mesmo sem saber disso. As análises de dados baseadas em IA serão normalizadas, não mais propagandeadas.

Gere mais receita aproveitando o software de análise de varejo

Ao escolher ferramentas de análise de varejo, considere aquelas que podem ingerir e correlacionar dados de uma variedade de fontes internas e externas, use a IA para produzir insights detalhados e escalar para crescer com seu negócio. O pacote integrado de serviços em nuvem do Oracle Retail inclui ferramentas de análise para merchandising, planejamento e gerenciamento de estoque e envolvimento do cliente nos canais e pode ser totalmente implementado em apenas alguns meses.

Perguntas frequentes sobre análise de varejo

Quais são os exemplos de análise?
Os varejistas usam análises por vários motivos: prever a demanda, orientar os gerentes a comprar e alocar estoque suficiente para atender a essa demanda, ajudar a entender o comportamento dos clientes, otimizar os preços e tomar decisões sobre pessoal.

Quais tipos de dados são usados na análise de varejo?
A análise de varejo usa uma variedade de dados de fontes internas e externas, incluindo históricos de compras de clientes, registros de call center, navegação em sites de comércio eletrônico, sistemas de PDV, vídeos na loja e dados demográficos de clientes.

Quais tipos de decisões a análise de varejo ajuda os varejistas a tomar?
A análise de varejo ajuda a acabar com a adivinhação no varejo ao fornecer aos executivos do setor orientações sobre quanto pedir de um determinado item, onde armazená-lo, quanto cobrar e que tipos de produtos tendem a ser comprados em conjunto.

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