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O poder da análise de dados no sucesso do varejo é um fato. Prova disso é estudo recente da Harvard Business Review, publicação que avalia as empresas mais bem sucedidas do mercado: segundo ela, os negócios que tomam decisões fundamentadas em dados têm chance maior de sucesso. No varejo, entretanto, segundo o mesmo relatório, apenas 5% dos negócios podem ser qualificados como “orientadas por dados”. Então por onde começar? O que é a análise de dados?

A análise de dados é um método que busca utilizar informações e números de diferentes áreas do negócio em insights capazes de auxiliar na tomada de decisão do empreendedor e garantir resultados mais assertivos e também uma maior rentabilidade. Você sabia que empresas orientadas pelos dados têm lucro médio 30% maior do que as demais? Foi o que comprovou uma pesquisa realizada pelo Capgemini Research Institute¹, considerado um dos líderes globais em serviços de tecnologia, consultoria e transformação digital.

O mesmo relatório aponta também que trata-se de um investimento certeiro para se tornar referência no setor, isso porque apenas 16% das organizações de bens de consumo e varejo são especialistas em excelência no uso da análise de dados, as chamadas “data masters”. Os dados podem ser colhidos tanto no ambiente físico quanto no virtual e, com o advento do mundo online, o volume deles se multiplicou, especialmente por conta de conexões mais estáveis, graças à popularização do 5G e também pela maior quantidade de usuários conectados.

“A geração de dados é fundamental para o sucesso das organizações de varejo e produtos de consumo. À medida que a intensidade competitiva aumenta dentro e fora do setor, as empresas precisam promover uma cultura que lhes permita obter insights e agir rapidamente”, destacou o head global do instituto de pesquisas Tim Bridges, Global Head of Consumer Goods and Retail da Capgemini.

O desafio consiste, então, em transformar um conjunto volumoso e desestruturado de dados em oportunidades práticas. Os indicadores que podem ser analisados são variados: alguns deles podem ser extraídos de lojas físicas, como fluxo de consumidores por dia da semana, tempo de fila de caixa e desempenho de vitrine, e outros, do e-commerce, a exemplo: percentual de desistência de compra, dados demográficos para descobrir de onde vem a maior parte do seu público. Sabendo disso, é importante entender qual dos quatro principais tipos de análise de dados é mais útil para o seu negócio no momento atual dele.

Análise de dados: conheça os quatro principais tipos

Análise preditiva: com esse tipo de mensuração, você usa dados recolhidos no passado para antecipar eventos futuros através da percepção de determinados padrões. Exemplificando: um novo concorrente se mostra como uma possibilidade no mercado e você se percebe apreensivo quanto a esse cenário. Com a análise preditiva, não é possível ter a certeza se a entrada vai ou não acontecer, mas é possível se estruturar para ambos os cenários, baseando-se em situações anteriores em contextos parecidos para perceber uma tendência.

Análise descritiva: nesse tipo de análise, são os dados em tempo real que são levados em conta. Nela, o principal objetivo é encontrar respostas seguras e práticas para o dia a dia do negócio. Aqui, as mensurações ajudam a embasar decisões atuais e não voltadas para o futuro. Um exemplo: ao mensurar o tráfego do site de sua marca, você consegue avaliar o comportamento desses leads e oferecer oportunidades personalizadas aos consumidores.

Análise prescritiva: apesar de ser confundida com a preditiva com facilidade, ela tem objetivo diferente. Enquanto a análise preditiva visa responder ‘o que vai acontecer?’, a análise prescritiva responde à dúvida: ‘como fazer isso acontecer?’. Ela pode ser utilizada, por exemplo, para associar os elementos na criação da persona da sua marca ou ainda entender quais são as estratégias de marketing mais eficazes.

Análise diagnóstica: esse tipo de análise de dados é desenvolvido com o propósito de entender de que modo determinados acontecimentos se apresentaram. Uma aplicação dela pode ser na identificação do comportamento do consumidor em diferentes estágios do funil de venda. Com esse diagnóstico, é possível desenvolver, por exemplo, conteúdos que estejam de acordo com as expectativas de determinada parcela do público.

Conheça ferramentas disponíveis para análise de dados

Depois de entender quais são os principais tipos de análise de dados, é fundamental conhecer as principais ferramentas disponíveis no mercado, desde aquelas mais tradicionais às mais inovadoras. A primeira delas é uma das mais populares e difundidas: o Excel. Essa ferramenta do pacote Office foi criada em 1987 e, desde então, tornou-se quase uma unanimidade para acessar e armazenar os dados através da criação de planilhas eletrônicas, por possuir recursos como ferramentas de cálculo e uma interface intuitiva e prática.

Outra ferramenta relevante é o Microsoft Power Bi, desenvolvido para garantir a criação de dashboards e relatórios com interface mais avançada, ele pode garantir que determinadas funções possam ser automatizadas, otimizando o tempo da equipe. Comparável ao PowerBi, há ainda o Google Data Studio: como diferencial, ele é 100% gratuito, online e cloud-based, isto é, acessível em diferentes dispositivos e horários. Em contraponto, oferece personalização mais limitada.

As linguagens de programação também podem ser ferramentas importantes na análise de dados e aqui destacamos duas em especial: Python e a linguagem R. A primeira é mais recente no mercado: pensada para ser mais simples e de fácil assimilação. Já a linguagem R foi desenvolvida na década de 1990 e tem como destaque uma melhor qualidade de plotagens e a inclusão de fórmulas e símbolos matemáticos.

Por tudo que foi apresentado, fica ainda mais evidente a importância da análise de dados no cenário atual do varejo: elaborar objetivos e metas, sejam eles cotidianos ou a longo prazo, sem tomar como base métricas e informações reais podem gerar projeções erradas e oferecer desvantagem frente à concorrência. No varejo, ela pode ser considerada uma verdadeira força impulsora para ganhar competitividade, alcançar novos clientes e diminuir custos.

1 - Fonte: Pesquisa “A Era do Insight: Como as companhias de produtos de consumo e varejistas podem acelerar a captura de valor dos dados”, de 2021