Análise e Discussão Big Data Blogueiro Convidado

Surpresa! Os inúmeros preços coletados na concorrência, se bem analisados, dizem muito mais do que você imagina

0

Quando se fala em Big Data Analytics e Varejo, logo nos vem à mente a visão 360 graus do cliente, combinando dados de mídias sociais e dados móveis com informações do programa de fidelidade e hábitos de compra.

Mas existem outras inúmeras possibilidades para o uso de Big Data Analytics no Varejo, tais como: acompanhar o sentimento do cliente perante uma marca, melhorar o layout da loja, gerenciar melhor os pedidos e a disponibilidade em gôndola, aumentar a rentabilidade do “Call Center” ou telemarketing e otimizar a manutenção dos equipamentos. Isso sem falar na melhoria da administração das filas, da gestão de risco/perda, da otimização de pessoal por turno, da eficiência e desempenho do trabalho das equipes de gestão, entre outras.

Todas essas possibilidades (e mais algumas) serão exploradas, em artigos publicados no blog, a partir de agora.

Análise da concorrência

O artigo em curso trata do uso inteligente das pesquisas de preços e análise das ofertas da concorrência como forma de identificar padrões, antever movimentos e, sem dúvida, auxiliar na melhoria das negociações com os fornecedores.

Alguns varejistas pesquisam preços da concorrência esporadicamente. Outros o fazem de forma sistemática. Uns ainda usam formulários em papel, indo fisicamente às lojas para obter os preços. Mas outros varejistas, mais atentos às transformações tecnológicas, usam aplicativos ou simulam códigos de barra para coletar os preços no dispositivo obrigatório de consulta da concorrência (desde que esse esteja funcionando).

Estes dois últimos métodos (uso de aplicativo ou simulação de códigos de barra) são exemplos claros do potencial de coleta de um grande número de dados e de seu uso quase instantâneo, premissas de Big Data. De nada adianta obter os preços do concorrente e só pensar em usá-los na semana seguinte.

Normalmente, as informações coletadas são usadas para confrontar preços, identificar se o concorrente já repassou para o consumidor o aumento ou a redução da tabela da indústria. Em alguns varejistas as informações também são usadas para a criação do indicador de competitividade que indica quantos itens do seu portfólio estão mais caros ou mais baratos do que a concorrência.


Leia também: Mineração de dados: fique à frente dos concorrentes


Uso estratégico dos dados

As informações de preço, depois de coletadas, processadas rapidamente e corretamente analisadas, podem servir para algo muito mais estratégico.

O primeiro insight que uma análise detalhada pode oferecer refere-se à identificação das estratégias comercial e de divulgação dos produtos pela concorrência.

Imagine você que, ao coletar os preços dos itens do vizinho, o mesmo aplicativo permita também tirar fotos dos tabloides válidos. Imediatamente, e através de algoritmos, a foto é transformada em informação contendo o produto, sua localização no folheto e, consequentemente, seu preço. A partir de um histórico, associado a predições, pode-se até identificar tendências ou ainda prever quais produtos e preços da promoção seguinte do seu concorrente. Não acredita?

Suponha que nesta análise seja detectada a seguinte frequência:

  • a) sempre na 1ª semana do mês o concorrente oferece as cervejas das marcas A e B, em formatos ou embalagens de 330ml ou 600ml;
  • b) sempre na 2ª semana do mês o concorrente aumenta a oferta de produtos de limpeza, aumentando seu espaço no folheto;
  • c) sempre na 3ª semana do mês o concorrente apresenta itens de mercearia do fornecedor Z, com preços subsidiados ou ofertas do tipo “leve X e pague Y”;
  • d) sempre na 4ª semana do mês o concorrente usa uma marca de arroz como “Boi de Piranha”, nunca acima de R$ 8,00.

Enfim, existem inúmeras possibilidades que permitem saber em quais categorias de produto os concorrentes investem ou com quais produtos-chave eles gostam de trabalhar. Aí fica a critério do varejista minar ou criar estratégias de combate à concorrência de forma inteligente.

Outras duas hipóteses que a análise da grande massa de dados de preços da concorrência pode apresentar tem a ver com as compras. Erros, substituição de produtos, dificuldades de abastecimento ou até mesmo problemas de negociação com fornecedores podem ser percebidos.

Por exemplo, se há uma divulgação constante de um produto e/ou preços muito convidativos (abaixo do mercado) durante certo tempo, pode-se inferir que o concorrente tem muito estoque deste item ou precisa substituí-lo por outro, seja por inovação ou por necessidade da indústria.

De forma oposta, quando a presença do item na gôndola for menor do que anteriormente observado ou mesmo inexistente, somado ao preço (muitas vezes maior), pode-se inferir problemas de abastecimento ou, em última instância, rompimento da relação de um fornecedor com o varejista. Para que o insight seja preciso é importante, neste caso, complementar a informação de preços com a indicação de presença do item na gôndola.

Fazer a análise para alguns itens, por exemplo os top 50 de vendas da sua empresa, já é complicado. Imagine fazer para todos os itens da concorrência. Só mesmo com a ajuda de Big Data Analytics isso é possível.


Leia também: Big Data e Black Friday: dados ajudam a sua empresa a viralizar vendas


Insumos para negociações

Imagine agora que a categoria da qual estes itens, com preços mais altos e presença irregular em gôndola da concorrência, não apresenta alternativas. Ou seja, que a categoria seja formada por poucos itens de qualidade, com custo-benefício atrativo, grande presença em lares e pertencentes a 2 ou 3 fornecedores na sua região. Será que o varejista atento não poderia beneficiar-se deste cenário?

Resposta: pode (e deve). O varejista, por exemplo, pode enviar ofertas a clientes propagandeando estes itens em falta na concorrência. Pode, ainda, acordar vantagens com o fornecedor com falta de itens na concorrência, para que este não perca participação na região. Outra alternativa seria obter mais contrapartidas de outro fornecedor ávido por abocanhar uma maior parcela do mercado.

Todas as possibilidades de negociação com os fornecedores devem fazer parte da cartilha da área comercial. Podem ser usadas quando for identificada a estratégia de parcerias do varejista concorrente a partir da coleta, tratamento e contextualização dos dados de preço e folheto.

Mais espaço nos encartes para o fornecedor Z ou mais descontos na compra de itens do fornecedor B podem indicar negociações, subsídios ou verbas maiores destes parceiros com o varejista concorrente. Será que chamá-los para uma rodada de negociações imediatamente após perceber o cenário não poderia trazer os mesmos benefícios? O varejista poderia barrar a vantagem competitiva do oponente e aumentar as perspectivas de venda e rentabilidade do seu varejo.

O que a precificação nos conta

Por fim, dentre algumas outras possibilidades, vale considerar uma última vantagem da análise de dados de preço da concorrência: a identificação da estratégia de precificação de itens com validade próxima.

Alguns varejistas utilizam-se de preços com finais “inusitados” como 7, 8 ou 4 para indicar que o item está com prazo de validade curto. Antes de ter a certeza é preciso comprovar na gôndola quando um número destes aparecer na coleta. Quando o item está próximo da validade é sinal de problemas, seja na compra, no abastecimento, na execução de loja ou na própria precificação anterior.

Viu como se pode obter muito mais do que uma simples verificação do preço da concorrência?

Diante do exposto vale a reflexão. Se um varejista não tem por hábito coletar o preço na concorrência porque não sabe o que fazer com uma grande massa de dados, acredite: não só vale a pena, como pode-se extrair mais do que se imagina. Se um varejista já coleta, mas não havia percebido seu valor, vale repensar o uso destinado às informações da concorrência. Se um varejista só usa a informação coletada dias depois de obtê-la, saiba que velocidade faz toda a diferença. Não acredita? Teste e tire a prova.

Sobre o autor:

Leonardo Pellegrino é executivo de varejo e consultor de empresas com passagem por GPA (Pão de Açúcar), Dia% Group, Lojas Marisa, Grupo Multiformato e Ernest & Young. Economista e mestre em ciência da informação pela UFMG. Especialista em gestão e uso competitivo da informação. Participante ativo em projetos de inovação que unem varejo e Big Data Analytics.

 

Related Post