Passados mais de 25 anos desde que a transformação digital começou, chegamos até o momento onde estamos vivendo na Era dos Dados. 

E, curiosamente, impressiona a quantidade de negócios que afirmam ainda não estarem preparados para a nova Data Age: nada menos do que 86% das organizações consultadas em um estudo fazem parte desse grupo.

Em contrapartida, os mesmos entrevistados afirmaram que “Os dados são extremamente ou muito valiosos para a sua organização em termos de sucesso global (81%), inovação (75%) e cibersegurança (78%).”

Em outras palavras: muito interesse e reconhecimento, mas uma menor adesão a essa tecnologia. 

Só que, especialmente quando falamos de grandes mercados de atacado e varejo, a relevância dos dados é ainda maior. Afinal, seu negócio precisa ter uma percepção em tempo real que permita tomar decisões também em tempo real.

Nesse sentido, mais do que nunca, é preciso entender como o Big Data Analytics está transformando os mercados de atacado e varejo e aproveitar as oportunidades que essa tecnologia oferece. 

A indústria e o Big Data Analytics

Especialmente quando observamos a indústria atacadista, encontramos um ambiente caracterizado por:

• grandes volumes de transações;
• extensas cadeias de suprimento;
• logística complexa.

Nesse contexto, a gestão e análise de dados costuma ser uma tarefa desafiadora. 

Entretanto, com o advento do Big Data Analytics, os atacadistas agora têm condições de extrair insights valiosos de seus dados e usar isso para elevar o patamar de suas operações. 

Até mesmo o relacionamento com os clientes está subindo de nível em função da análise dos dados dos usuários. O histórico de compras, por exemplo, pode ser usado para melhorar as recomendações de produtos. 

Agora, vejamos com mais profundidade algumas outras formas como o Big Data Analytics está mudando o jogo em grandes indústrias.

#01 Supply Chain 

Provavelmente, a gestão da cadeia de suprimentos seja uma das áreas onde a análise de dados tem apresentado mais impacto no setor atacadista.

Por meio do Big Data Analytics, os atacadistas agora podem otimizar sua logística com mais assertividade, fazer a análise de informações sobre os níveis de inventário, padrões de consumo e tempo de produção.

Estamos falando de melhorar a previsão de demanda, de reduzir os custos relacionados com o inventário e da garantia de entrega de produtos no prazo. 

Por exemplo, atacadistas que investiram em Big Data Analytics podem ter mais precisão sobre os padrões de compra no atacado. Como? Por meio da análise de dados dos consumidores, que refletem a sazonalidade dos produtos. 

Na prática, isso ajuda a ajustar os níveis do estoque, a reduzir o desperdício e a manter o fluxo de caixa sempre positivo. 

Mais ainda, os atacadistas podem se apoiar na análise de dados e acompanhar envios e entregas. E, como tudo é em tempo real, qualquer desvio é ajustado rapidamente. 

#02 Conhecimento de clientes

Outra maneira do Big Data Analytics contribuir para os atacadistas é melhorar a percepção dos clientes. 

Suas vendas B2B agora podem estar baseadas em dados dos clientes, já que os atacadistas têm uma melhor compreensão das necessidades e preferências das empresas que compram com eles. 

Informações sobre histórico de compras, padrões de consumo e dados demográficos ajudam a alimentar as análises. 

Com estas informações, suas campanhas de marketing podem ser melhor direcionadas e recomendações específicas por negócio entram no radar das suas possibilidades. 

Um caso prático? Digamos que um atacadista fornece produtos de beleza. Com o Big Data Analytics, é possível entrar no detalhe dos dados dos clientes e saber o que se consome mais, dependendo da demografia. 

Isso serve diretamente como combustível para que campanhas de marketing direcionadas apontem a segmentos específicos, o que resulta em mais vendas e fidelidade da clientela. 

#03 Preços

Até aqui, você percebeu que pode otimizar sua cadeia de suprimentos e a percepção do público consumidor. 

Que tal ir além e contar com a ajuda do Big Data Analytics também na hora de precificar seus produtos?

Seu atacado ou varejo pode empregar a tecnologia Big Data Analytics para analisar dados sobre os preços praticados pela concorrência, entender melhor o comportamento dos clientes e prever tendências de mercado. 

Tudo isso faz parte do cálculo que a análise de dados considera na hora de definir o nível ótimo da precificação, equilibrando rentabilidade e competitividade. 

Os atacadistas ainda podem usar a análise de dados para realizar um ajuste dinâmico de preços. Com isso, sua organização tem como se adaptar às mudanças do mercado, mesmo a curtíssimo prazo.

#04 Gestão de Risco

Por último, e não menos importante, queremos falar sobre como a análise de dados está mudando a forma como atacadistas e varejistas lidam com a gestão do risco. 

Em negociações entre empresas, a análise de dados sobre a solvência de uma organização está à disposição e sempre é checada. 

Mas isso também pode ser cruzado com históricos de pagamentos e tendências de mercado para mitigar potenciais riscos. 

Com mais conhecimento, você tem menos exposição a fraudes, faz avaliações de risco de crédito coerentes com a realidade e garante o pagamento antecipado de faturas. 

Grandes indústrias fornecedoras de alimentos, por exemplo, também podem se apoiar no Big Data Analytics para analisar o mercado consumidor, entender a previsão de demanda e cruzar informações com o histórico das empresas que compram seus produtos. 

Conclusões

O mercado de atacado e de varejo são componentes essenciais da economia brasileira. 

A circulação de mercadorias é uma parte fundamental da cadeia de abastecimento, e a análise de dados tem um papel-chave a cumprir nesse contexto. 

Para fabricar um produto, é preciso ter a melhor noção possível sobre as condições do mercado e dos varejistas certos, na hora e lugar certos. 

O fato é: os avanços da economia e da tecnologia estão abrindo novas portas e ambas as indústrias do varejo como do atacado precisam mudar. 

É hora de sermos mais eficientes, com menos esforços, e sem que isso leve muito tempo. 

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