Inteligência de dados: Potencialize seus resultados em datas sazonais

Descubra como as datas sazonais impactam nas decisões de compra dos consumidores e a importância da inteligência de dados para o sucesso de vendas

As análises de inteligência de dados aprimoram a estratégia e o planejamento para as datas sazonais, como Natal, Ano Novo e Páscoa. É por isso que essas datas representam picos de vendas no calendário comercial, proporcionando mais oportunidades à indústria.

A sazonalidade exige entender o consumo e o mercado para gerar insights significativos. Assim, é possível orientar decisões mais certeiras e influenciar a decisão do consumidor no PDV.

Portanto, usar a inteligência de dados pode definir o sucesso (ou o fracasso) da campanha sazonal. Você já usa este ativo no seu planejamento? Se ainda não, entenda mais sobre essa ferramenta neste post e como ela apoia a indústria.

Entenda o que é inteligência de dados

A inteligência de dados define a capacidade de extrair, analisar e interpretar dados coletados na operação. Assim, essas informações se transformam em insumos para a tomada das melhores decisões, encontrar gargalos e cumprir metas e objetivos.

Na indústria, os dados coletados geram insights relacionados ao desempenho de produtos em cada loja, ao comportamento do consumidor e às tendências de mercado, por exemplo.

Para transformar a análise de dados em inteligência é preciso aplicar técnicas analíticas avançadas, como machine learning, mineração de dados, análises preditivas e até o processamento de linguagem natural.

Etapas para aplicar a inteligência de dados

É fato que transformar dados em inteligência competitiva é importante para se destacar no mercado, especialmente no contexto das datas sazonais quando há tantas opções ao consumidor. Para isso, a indústria precisa seguir algumas etapas para extrair o máximo potencial dessas informações.

Abaixo, listamos alguns passos principais:

1. Coleta de dados: primeiro é preciso reunir dados relevantes de diversas fontes e consolidá-los em um único lugar;
2. Filtragem de dados: agora é hora da limpeza, organização e estruturação das informações, para torná-los adequados à análise;
3. Análise de dados: os modelos estatísticos e matemáticos entram em ação a identificação de padrões, tendências e correlações entre os dados, por exemplo;
4. Visualização de dados: o uso de tabelas, gráficos e outras visualizações ajudam a apresentar os dados analisados para compreender os insights.
5. Insights acionáveis: agora é hora de colocar a inteligência com base na análise de dados em prática e orientar decisões e estratégias.

Para saber mais sobre análises de big data, confira esse post.

Inteligência de dados e o comportamento do consumidor

Agora que você já conhece as etapas para aplicar a inteligência de dados no negócio, chegou o momento de entender os impactos de usar esse ativo na estratégia e no planejamento para as datas sazonais.

Os períodos do ano, como Natal e Dias das Mães, por exemplo, motivam a decisão de compra já que os consumidores estão mais dispostos a gastar. Por isso, entender como se comportam é importante para criar estratégias personalizadas.

É neste ponto que a inteligência de dados desempenha um papel essencial. Isso porque ela ajuda a encontrar padrões de comportamento, o melhor mix de produtos em determinada loja e até os itens mais adequados para um público-alvo específico.

Análise para monitorar tendências de consumo

Com o mapeamento do comportamento do consumidor, ainda é possível encontrar tendências de consumo. Isso pode ser feito com a análise de dados históricos de vendas e até mesmo por meio das mudanças de mercado.

Durante as datas sazonais, como Natal e Páscoa, a inteligência de dados revela picos de interesse em categorias específicas, como panettone e ovo de Páscoa. Além disso, há também uma tendência de itens que “pegam carona” no período.

Na indústria de bens de consumo, por exemplo, isso fica evidente em itens não sazonais, como leite condensado, refrigerantes e bolachas. Ao identificar esse tipo de tendência, fica mais simples de saber o quê priorizar.

A grande demanda nesse período ocorre devido à utilização em sobremesas, preparadas para reuniões de família e amigos. Com inteligência de dados, o planejamento para evitar a falta de itens de alto giro, sazonais ou não, fica mais eficiente.

Otimização para campanhas sazonais futuras

A inteligência de dados também é um ativo para a melhoria contínua de processos, em campanhas sazonais futuras. Assim, as análises ajudam a mensurar o crescimento ou a redução de indicadores para encontrar aprendizados valiosos.

O foco na estratégia orientada a dados possibilita ser mais proativo em ações, principalmente quando é necessário mudar a rota. Um exemplo prático da aplicação dos dados são ações de estoque e vendas baseadas em sell-out.

Com isso, a indústria consegue montar modelos de regressão analítica para prever demandas e sazonalidades futuras. Isso ajuda a planejar ações mais estratégicas no ponto de venda, evitando ruptura de estoque ou itens parados.

No entanto, para a inteligência de dados funcionar, é preciso focar na colaboração entre fornecedor e varejo. Saiba mais sobre este tema, clicando aqui.

Melhora no fluxo da cadeia de suprimentos

Além de otimizar as próximas campanhas, a relação estratégica entre fornecedores e varejos também permite a troca de informações de estoque e vendas para ter uma cadeia de suprimentos mais conectada e eficiente.

Essa transformação significa que a gestão da cadeia de suprimentos evoluiu de uma função meramente operacional para desempenhar um papel estratégico dentro das empresas.

Agora, além de processos de produção, armazenamento e logísticos, por exemplo, essa gestão adquiriu uma perspectiva mais abrangente à visão global do negócio.

Com a inteligência de dados, ela não se limita mais apenas a garantir a eficiência operacional, mas atua como uma facilitadora de insights estratégicos.

Além disso, o maior controle e visibilidade de todas as etapas da cadeia promove uma operação síncrona entre os elos e ainda possibilita gerar insights que ajudem a identificar gargalos e ineficiências.

Neste contexto, a inteligência de dados serve para tomar ações corretivas, evitando estoques parados e otimizando recursos que, de outra forma, seriam direcionados somente aos esforços operacionais.

Tecnologia para impulsionar as datas sazonais

A aplicação da inteligência de dados está diretamente ligada à utilização da tecnologia. Sem ela, torna-se mais difícil monitorar, analisar dados e transformá-los em insights acionáveis para orientar as estratégias sazonais.

Por fim, contar com uma tecnologia para isso significa que, diante das mudanças do mercado e consumidor, a indústria vai estar sempre preparada para suportar as variações de demanda nessas datas tão importantes.

E você, como planeja sua estratégia para as datas sazonais? A Neogrid apoia cada etapa desse planejamento e garante mais lucratividade nessas datas. Fale com um especialista e veja como podemos te ajudar a vender mais.