Marketing de varejo: o que é e como o Big Data vem transformando o setor?

Muitas empresas não sabem o que é marketing de varejo nem como ele pode ajudar a entender e melhorar seus números.

Outras também não sabem qual a definição de Big Data e como essa estratégia auxilia no entendimento presente e futuro do mercado.

Para ajudá-lo, no post de hoje responderemos às seguintes perguntas:

• o que é marketing de varejo?
• como ele funciona?
• quais são os seus objetivos?
• Big Data: como pode auxiliá-lo?
• quais são os tipos de análise de dados?
• como alavancar as vendas com Big Data?

Vamos lá?

O que é marketing de varejo?

De forma simples, podemos dizer que é uma gama de atividades que são feitas por varejistas para:

• vender mais;
• promover os produtos da sua loja;
• entender os clientes;
• e tomar decisões antes dos concorrentes.

Como funciona?

O marketing de varejo utiliza os princípios comuns do chamado Mix de Marketing, como produto, preço, local e promoção.

Produto

Essa variável engloba todo o mix de produtos que uma loja possa oferecer e faz com que essa loja tenha uma personalidade própria.

É necessário tomar decisões quanto à amplitude (número de linhas de produtos) e à profundidade (número de itens por linha).

Lojas que são conhecidas pela sua amplitude são aquelas em que você pode encontrar “qualquer coisa”, enquanto as que são por sua profundidade agradam as pessoas por seus produtos especializados.

Preço

Não só consideramos o preço individual nessa variável, mas a política adotada pela empresa.

As formas de identificar uma loja está pelo tipo de preço. Algumas são conhecidas pelos seus preços mais “em conta” enquanto outra são “careiras”.

Ponto

Essa variável é muito importante para o fracasso ou para o sucesso de qualquer empresa de varejo.

Deve-se levar em consideração tanto a macrolocalização (cidade ou bairro) quanto a microlocalização (rua, casa ou prédio) em que a loja será localizada.

Tal decisão definirá tanto o público (perfil) que será atingido quanto a quantidade de clientes em potenciais que poderão acessar a loja.

Apresentação

Além de escolher um bom ponto, é necessário apresentá-lo de maneira coerente com o tipo de loja.

O que deve ser pensado aqui é a decoração, o layout (como as mercadorias serão distribuídas), o uso de música e tudo o que pode criar um ambiente agradável para o usuário.

Comunicação

Após todo o trabalho, é necessário deixá-la conhecida no mercado, não é mesmo? Para isso, a comunicação é muito bem-vinda. Seja com a utilização de propaganda, concursos e promoções.

Deve-se lembrar que o objetivo não é simplesmente vender, mas se preocupar em fornecer uma experiência agradável do usuário.

Assim, após a compra, o seu cliente desejará voltar.

Atendimento pessoal

Diferentemente de outros modelos de venda, normalmente, o varejo é caracterizado pelas vendas pessoais.

Assim, o vendedor sempre está em contato com os clientes. Então, é importante que ele seja atencioso e gentil durante e depois das compras.

Os clientes se baseiam em algumas ou em todas essas variáveis para comparar e escolher a sua loja favorita, ainda que não seja totalmente consciente.

Quais são os objetivos do marketing de varejo?

O principal objetivo do marketing de varejo é melhorar cada um desses processos e entender as tendências do mercado e de consumo.

Para que tudo isso seja vantajoso, é necessário ser rápido e se antecipar em relação à concorrência.

Agora que já entendemos o que é o marketing de varejo, vejamos como o Big Data tem ajudado essas estratégias:

Big Data: Como pode auxiliá-lo?

Quando falamos em Big Data, estamos nos referindo ao grande volume de dados (sejam estruturados ou não) que podem impactar todos os negócios cotidianos.

Porém, o que mais importa não é a quantidade, mas o que cada corporação faz com que os dados.

Sendo assim, eles podem ser analisados para obter ideias que auxiliem a tomada de decisões importantes e estratégicas para o sucesso do negócio.

Quais são os tipos de análise de dados?

Análise preditiva

Talvez seja o tipo de análise de dados mais conhecida no Big Data. Tendo identificado padrões antigos em sua base de dados, a análise visa mapear possibilidades para o futuro naquele campo de atuação.

É conhecida por tentar prever o futuro, utilizando técnicas de mineração de dados estatísticos e históricos para conhecer as tendências futuras.

A partir disso, cada decisão tomada deixa de ser decidida pela intuição e passa a ser mais sólida e segura.

Análise prescritiva

Confundida com a análise preditiva, a prescritiva possui objetivos diferentes, visto que trabalha com as consequências de cada ação que possivelmente ocorrerá no futuro.

A importância desse método pode ser percebida na área da saúde. Os planos de saúde podem, a partir dos padrões identificados, entender quais serão os impactos para eles e traçar as melhores opções para gerir os negócios.

Análise descritiva

A análise descritiva consegue compreender dados em tempo real.

A mineração de dados, nesse sentido, pode analisar as informações de alguém que deseja algum tipo de crédito, compreendendo todos os riscos envolvidos na liberação. A partir disso, então, demonstram qual deve ser a taxa de juros utilizada.

Assim, a forma descritiva demonstra os significados presentes sem necessidade de prever o que acontecerá no futuro.

Análise diagnóstica

Como o nome pode mostrar, esse tipo busca compreender as causas (quem, quando, como, por que e onde) de determinado evento.

Uma equipe de marketing pode prever, com esse meio, todo alcance e impacto que acontecerá após a realização.

Os dados por si só não significam nada. Quem analisa pode e deve utilizá-los para ajudar a empresa a cumprir os seus objetivos.

Como alavancar as vendas com Big Data?

Utilizar a imensidão de dados disponíveis para buscar otimizar os resultados é um grande desafio. Nesse sentido, escolhemos alguns pontos em que utilizar o Big Data pode auxiliar sua empresa. Veja:

Análise do comportamento do consumidor durante a compra

A internet está sendo muito útil para a capacitação de informações, o que faz com que o Big Data possa se mover.

Estudo realizado por Forbes Insight and Turn demonstrou que 65% das empresas usaram a web para coletar dados de seus clientes.

Assim, esse tipo de mídia se tornou a maior forma de armazenamento de dados, que antes estava nas mãos de call centers.

Em 2012, o Massachusetts Institute of Technology foi capaz de calcular quantas pessoas estavam em um grande centro de compras americanos em um determinado momento da Black Friday.

Tudo isso a partir de cruzamento de dados de geolocalização disponível nos dispositivos móveis.

Com isso, pode-se compreender o comportamento do consumidor.

Segmentação mais eficiente do mercado

Ninguém duvida que o princípio do varejo é a venda. E, em tempos de crise, todos os funcionários de uma empresa estão juntos para conseguir atrair a atenção e o desejo dos consumidores.

As táticas são várias, desde contato direto até grandes saldões. Entretanto, quando o poder de compra é curto, nenhuma é mais eficiente do que o pleno conhecimento do cliente.

Assim, pode-se saber quais são seus principais desejos e necessidades.

Um bom exemplo é a Netpoints, empresa brasileira que trabalha com programa de fidelidade focada no varejo.

A partir do Big Data, a empresa pode analisar e entender quais são as ofertas específicas que devem ser feitas para promover os produtos de acordo com o interesse e perfil de consumo.

Quando o assunto é a melhor idade, o perfil apresentava predominância de mulheres (64%), que normalmente faziam compras pela manhã. Eles conseguiram entender que a compra de queijo para esse público era mais alta.

A partir disso, a Netpoints promoveu algumas ações para aumentar a frequência e ticket médio desse perfil.

Ofereceram, por exemplo, degustações e cursos sobre queijos e exercícios com professores no estacionamento de lojas parceiras antes que abrissem.

A estratégia demonstrou-se eficiente e aumentou o faturamento em 15,6%.

Previsão de demandas

Empresas que trabalhem com desenvolvimento de softwares podem coletar os dados de uso dos clientes (caso seja autorizado) e as menções ao tema em redes sociais para identificar demandas quanto à falhas em aplicações, insatisfações e, principalmente, novas funcionalidades que podem corresponder às necessidades dos clientes.

A Amazon, a partir da análise preditiva, identifica quais produtos alguma pessoa comprou e calcula quanto tempo em média tendem a acabar. Assim, envia novos produtos aos compradores que não vão ter tido nem o trabalho de pedi-los.

Desenvolvimento de produtos que atendem a necessidade exata de um público

Com a utilização das ferramentas de Big Data, as empresas podem entender e desenvolver novos produtos.

A coleta de ideias extraídas pela mineração de dados gera maior conhecimento acerca dos usuários, das suas preferências, das suas personalidades e dos seus desejos.

Além disso, os dados podem ser utilizados para entender o que os usuários pensam de determinadas marcas.

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 soluções para eles.

A Nike, em parceria com um aplicativo, começou a coletar dados sobre batimentos cardíacos, velocidade e distância percorrida em treinos.

Assim, foi possível entender quais eram os principais problemas de seus clientes e indicaram promoções e demonstraram como poderiam melhorar o desempenho em cada uma de suas corridas.

Análise da concorrência

Como vimos, os dados podem ser utilizados para entender a concorrência.

Além da compreensão dos pontos fracos e fortes, é possível:

• analisar qual é o possível futuro dela;
• como tomar decisões melhores e mais lucrativas;
• criar promoções específicas;
• aumentar estoques de produtos que sejam mais procurados.

Assim, o seu negócio estará em sintonia não apenas com suas próprias causas, mas analisando o mercado como um todo.

A rede Walmart, por exemplo, adquire mais de 2,5 petabytes de dados por hora a partir de captura de informações de transações.

A partir disso, ela consegue controlar bem seu estoque.

Diminuir a saída do cliente

Os clientes que desejam cancelar seus serviços ou devolver produtos podem indicar os motivos que os levam a querer deixar a empresa.

A partir disso, é possível identificar pequenos sinais que podem significar uma demandada em massa no futuro e, assim, evitar perder consumidores.

A Nissan, por exemplo, utiliza Big Data para entender quais são os processos que mais levam as pessoas a irem até as concessionárias procurando por reparos.

Após isso, atua de forma preventiva e se antecipa às necessidades mais frequentes de seus clientes.

O marketing de varejo é muito útil para pequenas, médias e grandes empresas. Com essas estratégias — utilizando Big Data, inclusive — você pode antecipar tendências e se aproximar do seu cliente.

Você está interessado em saber mais sobre Big Data? Então leia “Big Data: por que toda estratégia de marketing precisa desse aliado“.