No mundo atual, data-driven, é imperativo que as empresas coletem dados estratégicos de comportamento no Ponto de Venda (PDV). E para isso usamos o que é chamado de Retail Analytics.

Entender o cliente e seu comportamento não é mais um luxo, mas uma necessidade. 

Com a competição acirrada no mercado, entender as nuances de comportamento do cliente é o que pode diferenciar uma empresa de sucesso de uma que não se destaca.

Soluções digitais no PDV

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Graças à revolução digital, as empresas agora podem contar com várias soluções para auxiliar na coleta de dados. 

Sensores e experiências tecnológicas, como realidade aumentada e virtual, podem ser utilizados para monitorar e coletar dados sobre o comportamento dos clientes no PDV.

6 Benefícios do Retail Analytics no PDV

Vamos agora explorar um pouco dos benefícios que o Retail Analytics proporciona ao seu negócio.

Compreender o comportamento do consumidor

A coleta de dados no PDV permite aos varejistas entenderem melhor as necessidades, preferências e comportamentos dos clientes. 

Por exemplo, um varejista pode coletar dados sobre quais produtos os clientes passam mais tempo examinando, quais seções da loja são mais visitadas, ou até mesmo quais dias e horários a loja recebe mais tráfego.

Essas informações podem ser extremamente valiosas. 

Se um determinado produto recebe muita atenção, mas não está convertendo em vendas, isso pode indicar um problema com o preço ou a forma como o produto está sendo apresentado. 

Ou, se uma seção da loja é frequentemente ignorada, talvez seja necessário repensar a disposição da loja ou o mix de produtos oferecidos nesta área.

Além disso, se os clientes visitam a loja mais frequentemente em certos dias e horários, você pode ajustar as horas de funcionamento, o pessoal e as promoções para esses horários de pico. 

Portanto, ao coletar e analisar esses dados de comportamento no PDV, os varejistas podem criar estratégias de marketing e vendas mais eficazes.

Estratégias essas que atendem diretamente às necessidades e preferências do cliente. Isso, por sua vez, pode levar a um aumento nas vendas e na satisfação do cliente.

Identificar tendências e oportunidades de mercado

Os dados coletados no PDV têm o potencial de fornecer uma visão clara das tendências emergentes e oportunidades de mercado. 

Por exemplo, se um determinado tipo de produto está sendo rapidamente vendido, isso pode indicar uma tendência crescente que a empresa pode capitalizar. 

Imagine que você é um varejista de roupas e percebe que suas calças de cintura alta estão saindo das prateleiras mais rápido do que você consegue reabastecê-las. 

Isso pode indicar uma tendência crescente para esse tipo de calça, sugerindo que você deve talvez aumentar seu estoque e talvez até expandir a gama de estilos ou cores disponíveis.

Ou, talvez, os dados coletados possam mostrar que um determinado segmento de seus clientes, digamos, mulheres entre 18 e 24 anos, está crescendo. Isso pode sinalizar uma oportunidade para alinhar melhor sua gama de produtos e marketing para atender a esse segmento do mercado.

Assim, os dados de comportamento no PDV, que chamamos de Retail Analytics, também podem fornecer insights sobre quais produtos ou serviços não estão indo bem. 

Essa informação pode permitir que os varejistas reconsiderem seu estoque, redirecionem esforços de marketing ou mesmo descontinuem produtos que não estão tendo uma boa performance.

Portanto, o retail analytics não apenas ajuda a entender melhor seus clientes, mas também oferece a oportunidade de identificar tendências e oportunidades emergentes.

Isso permite que você tome decisões estratégicas que impulsionam o crescimento do seu negócio.

Personalizar as experiências em loja

Com os dados coletados no PDV, as experiências de compra podem ser personalizadas ao gosto de cada cliente. 

Por exemplo, um cliente pode frequentemente comprar produtos de cuidado com a pele. Ao perceber essa preferência através dos dados, você pode oferecer recomendações de produtos complementares, como novos hidratantes ou séruns que chegaram ao mercado.

Outra possibilidade de personalização vem através de ofertas personalizadas. 

Suponhamos que os dados mostram que um cliente específico costuma fazer compras maiores no final do mês. 

Com essa informação, você pode enviar a este cliente ofertas especiais ou cupons de desconto nesse período específico para encorajá-lo a continuar com esse comportamento.

Além disso, essa personalização também pode se estender à experiência na loja física. 

Por exemplo, o Retail analytics pode revelar que um cliente prefere comprar roupas de cores neutras. Com base nisso, ao entrar na loja, um assistente de vendas poderia direcioná-lo para uma seção que apresenta uma nova coleção de roupas em tons neutros.

Assim, ao usar os dados coletados no PDV para personalizar a experiência de compra, os varejistas podem não só melhorar a satisfação do cliente, mas também incentivar a lealdade e potencialmente aumentar as vendas.

Técnicas de Visual Merchandising baseado em dados

Entender o perfil e o comportamento do cliente permite que os varejistas criem experiências diferenciadas por meio do Visual Merchandising. 

Isso envolve a forma como os produtos são apresentados na loja, a organização do espaço e a comunicação visual utilizada, tudo isso com o objetivo de atrair, envolver e motivar o cliente a comprar.

Por exemplo, os dados coletados no PDV podem indicar que os clientes tendem a se deslocar para a direita ao entrar na loja. 

Essa informação poderia ser usada para colocar produtos de alto desempenho ou novos lançamentos nessa área de alto tráfego, aumentando assim a sua visibilidade e a probabilidade de venda.

Além disso, os dados de comportamento do cliente podem revelar quais tipos de displays de produto ou configurações de prateleiras são mais atraentes para os clientes. 

Por exemplo, imagine que os dados mostram que os displays de fim de corredor resultam em mais vendas. Você poderia optar por utilizar esses espaços para apresentar promoções especiais ou itens sazonais.

A comunicação visual também pode ser adaptada com base nas preferências dos clientes.

Se os dados mostram que uma determinada faixa etária de clientes é mais atraída por sinalizações coloridas e criativas, você pode implementar esse estilo de sinalização para aumentar o engajamento e a atratividade para esse grupo demográfico.

Melhorar a eficiência operacional

O Retail Analytics pode revelar importantes insights operacionais que podem ajudar a aumentar a eficiência e a produtividade da loja. 

Por exemplo, os dados de tráfego da loja podem mostrar horários de pico de movimentação de clientes. 

Com essa informação em mãos, você pode garantir que haja pessoal suficiente disponível durante esses períodos para atender à demanda e proporcionar um excelente atendimento ao cliente.

Da mesma forma, os dados de vendas de produtos podem ajudar a otimizar a gestão de estoque. 

Se um item específico está sendo vendido rapidamente, os dados podem alertar os varejistas para aumentar a quantidade de estoque desse item, evitando assim a perda de vendas devido à falta de produtos.

Além disso, os dados do PDV também podem identificar possíveis gargalos no processo de vendas. 

Por exemplo, se os dados mostram que os clientes costumam abandonar suas compras durante o checkout, isso pode indicar um problema com a velocidade ou a eficiência do processo de pagamento. 

Nesse caso, você pode buscar soluções para tornar o processo de checkout mais rápido e mais fácil, aumentando assim a satisfação do cliente e reduzindo o abandono de carrinho.

Tomada de decisões mais assertivas

Por fim, ter acesso a informações em tempo real por meio da coleta de dados no PDV pode ser transformador para o processo de tomada de decisões dos varejistas. 

Com os dados à disposição, decisões mais rápidas, precisas e embasadas podem ser tomadas, substituindo a incerteza e a suposição por estratégias confiáveis.

Por exemplo, os dados de vendas em tempo real podem mostrar que um determinado produto está vendendo rapidamente. 

Em resposta a isso, um varejista poderia decidir reabastecer esse item imediatamente. Evitando assim uma possível falta de estoque que poderia levar à perda de vendas.

Da mesma forma, se os dados mostram que uma campanha promocional está tendo um desempenho abaixo do esperado, os varejistas podem tomar a decisão de ajustar a campanha ou até mesmo de encerrá-la, evitando assim o desperdício de recursos em uma estratégia que não está funcionando.

Além disso, as informações de tráfego em tempo real podem ajudar os varejistas a ajustar rapidamente a alocação de funcionários. 

Por exemplo, se os dados mostram que a loja está particularmente movimentada, você pode redirecionar mais funcionários para o salão de vendas para garantir um bom atendimento ao cliente.

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Com ela, você pode obter todas as informações necessárias para otimizar seu PDV e melhorar suas vendas.

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Loja da Intel utilizando projeto Alice Wonders.

A Intel usa Granometrics.io para avaliar:

• Fluxo na Loja;
• Intenção de compra por modelo de Laptop; 
• Tempo de interação com cada modelo;
• Horas de pico, dias da semana e do mês.

Em uma loja considerada de baixo poder aquisitivo, descobrimos que os modelos Gamer são os mais procurados. 

Em outra rede, identificamos um incrível aumento de 200% de fluxo durante a Black Friday. O que pode servir de comparativo para estabelecer se as vendas foram proporcionais à intenção de compra.

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