Insights Value Bridge | Desafios do Varejo: cultura de análise de dados

Não existe dúvida que os últimos anos promoveram uma mudança significativa no varejo. A digitalização transformou o jeito que os consumidores descobrem, avaliam, compram e usam os produtos e serviços. Estarão disponíveis quantidades crescentes de produtos e serviços, muitos dos quais personalizados para suas necessidades individuais e desejos. Os consumidores continuarão a demandar preço e qualidade juntamente com alternativas de conveniência.

Porque as organizações precisam mudar?

Dados recentes mostram que as mudanças não são mais necessárias somente por uma questão de posicionamento. Mudar é uma questão de sobrevivencia!

Segundo o estudo Turbulence Ahead for Large Organizations, Innosight, 2016, o tempo de permanência médio de uma empresa no índice S&P 500 era de 33 anos em 1965. Esse tempo caiu para 20 anos em 1990 e a expectativa é que gire em torno de 14 anos em 2026.

Figura 1 – Média de anos que uma empresa permanece no S&P 500. Fonte: consultoria Innosight

 No Brasil a situação não é diferente. E ainda mais complicada considerando um mercado que há anos está estagnado e com perda do poder de compra das classes B, C e D o que torna mais intensa a briga pelos consumidores que ainda apresentam alguma intenção de compra. Dados da Confederação Nacional do Comércio (CNC) mostram que no primeiro trimestre de 2019 houve uma redução do número de lojas, contrariando as expectativas de recuperação da economia e recuperação do setor. Junta-se ao efeito da estagnação econômica o crescimento do ecommerce que tem atingido taxas acima de 2 dígitos em várias empresas, mostrando uma mudança no perfil de consumo.

Figura 2 – estatística de abertura e fechamento de lojas no Brasil (Fonte CNC, publicado em 27 de maio de 2019 no jornal O Estado de S.Paulo)

 

Como enfrentar a crise?

Junto com a crise vem as oportunidades! Cada loja que fecha as portas disponibiliza para mercado um pequeno contingente de clientes que terá de ser atendido de uma forma ou de outra. Quem conhecer melhor esses clientes e estiver melhor organizado para atender suas demandas terá maior chance de trazê-los para sua base.

O relatório Shaping the Future of Retail for Consumer Industries do World Economic Forum de 2017 fez um extenso estudo e listou alguns temas que sugerem ser trabalhados pelas empresas de varejo para fazer frente a essa realidade:

1. Busque entender profundamente seus consumidores e estabeleça conexões: as medidas tradicionais de custo, qualidade, escolha e conveniência ainda serão importantes, mas a experiência de compra terá papel fundamental

2. Adote as novas tecnologias que “mudem o jogo”: a tecnologia será o diferencial na transformação das indústrias. Faça uma avaliação realista dos custos e benefícios pensando no valor para os consumidores

3. Destrave os modelos de negócio no mundo físico e digital:  projeta-se que a penetração do e-commerce subira dos atuais 10% aproximadamente para mais de 40% do total de transações em 2026.

4. Redefina e construa as competências-chave para o futuro:  três competências são consideradas fundamentais para o varejo do futuro: mentalidade de parcerias; entrega de última milha; e análise de dados avançada

Ainda que cada um dos itens acima mereça uma discussão mais detalhada, vamos focar neste post no detalhamento da construção da competência de análise de dados avançada que consideramos umas das mais importantes visto que permite aprofundar o entendimento sobre o comportamento dos clientes e com isso fazer uma oferta de produtos e serviços mais adequada a sua expectativa.

Em nossos projetos temos feito intensas discussões sobre a construção de um ambiente favorável para a análise de dados e tomada de decisão baseada em fatos. Normalmente as empresas brasileiras encontram-se no nível que denominamos DATA CURIOUS, conforme modelo de maturidade abaixo (adaptado de The Evolution of the Data-Driven Company; Christopher S Penn | Nov 28, 2016).

 

 Figura 3 – níveis de maturidade em análise de dados (adaptado de Christopher S Penn)

 

A busca por níveis mais elevados de maturidade do processo de análise de dados é uma meta que na nossa opinião deve fazer parte dos objetivos estratégicos de qualquer empresa de varejo que queira estar à frente dos seus concorrentes. É um desafio que se não for superado terá impacto relevante na sustentabilidade do negócio.

Abaixo destacamos 3 barreiras que temos encontrado nas organizações que tem buscado implementar uma cultura de análise de dados e exploramos algumas estratégias para superá-las:

1.Medo do desconhecido

Muitos executivos tiveram experiência em um ambiente de negócios diferente e não dominam a terminologia do Data Analytics, recheada de termos em inglês e muitas vezes confusos para quem é leigo no assunto. Além disso, muitos executivos baseiam seu sucesso no conhecimento profundo dos clientes, construído ao longo dos anos e não acreditam que exista uma grande mudança em curso. Alguns destes até acreditam que perderão importância se a informação de clientes vier de algum lugar que não seja deles próprios, criando uma barreira para as novas informações trazidas pelas análises mais aprofundadas de dados.

O remédio para essa dificuldade é a realização de treinamentos de entendimento da nomenclatura envolvendo a análise de dados para os níveis de liderança, assim como o esclarecimento de que as informações serão trazidas para complementar o conhecimento dos executivos. O foco do programa deve ser o do enriquecimento de informações sobre o negócio e comportamento dos clientes e é importante destacar que estas informações só terão sentido se forem compreendidas e utilizadas pelos executivos que deverão valida-las dentro do ambiente específico do negócio.

2.Ausência de um plano de implantação para a construção da competência de análise de dados

Temos visto muitas iniciativas de análise de dados, entretanto sem a estruturação de mais longo prazo. Essas iniciativas ficam localizadas e não tem o alcance necessário para promover grandes mudanças. A construção dessa competência requer um planejamento que tenha início, meio e fim e que seja acompanhada até que seja incorporada na cultura da organização.

3.Ausência de vinculação com os desafios do negócio

A construção da competência de análise de dados deve ser um projeto do CEO e não do CIO! Cabe ao CEO o patrocínio do projeto e o acompanhamento da evolução da construção dessa competência. Essa é uma diferença muito importante pois ainda que a tecnologia seja fundamental para permitir a coleta e disponibilização dos dados, o objetivo principal dessa competência é trazer insights sobre problemas reais do negócio e o emprego da tecnologia é apenas uma parte do desafio.  Recomenda-se ainda que o “gerente do projeto” seja alguém de uma área de negócio que possa já nas etapas iniciais de implantação elencar alguns problemas reais para que sejam abordados pelas equipes de análise de dados como forma de mostrar o seu potencial e motivar outras áreas de negócio a apoiarem a iniciativa.

 

Como dissemos inicialmente, o consumidor tem cada vez mais informações a sua disposição para tomar sua decisão de compra. No mesmo sentido as empresas tem cada vez mais informações acerca de seus clientes para saber quais são os fatores mais importantes que influenciam na sua decisão de compra. Muitas respostas que as empresas de varejo procuram já estão disponíveis nas suas próprias bases de dados. Basta estruturar os caminhos para buscá-las!

Quer conversar mais sobre a construção de uma cultura de análise de dados conosco? Convide-nos para um café. Teremos muito prazer em poder discutir um pouco sobre como aperfeiçoar a Cultura de Desempenho na sua empresa.

 

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