Análise e Discussão Big Data Cases

Starbucks: café rico em Big Data

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Pouca gente sabe, mas a expansão mundial da grande marca Starbucks vai muito além do bom café e produtos deliciosos.

Nos próximos parágrafos você vai entender porque Big Data Analytics é um dos principais ingredientes deste caso de sucesso. Já pediu seu Frappuccino? 

Cafeteria no lugar certo

Desde seu surgimento, no início da década de 70 em Seattle (EUA), a Starbucks sabe muito bem que as novas tecnologias são capazes de potencializar vendas e fidelizar clientes. Por isso, ela tem usado Big Data Analytics para guiar o processo de abertura de suas cafeterias, enfrentando a onda do e-commerce e, principalmente, aperfeiçoando a relação entre suas lojas, sua marca e seu público-alvo.

Por meio de um sistema chamado Atlas, a gigante americana dos cafés gera poderosas análises demográficas para guiar planos de mercado e estratégias de aplicações de novas lojas, tudo feito de acordo com a demanda de cada região. Sim, geoprocessamento e geomarketing são temas que se relacionam ao processo de análise de grande volume de dados.

Geoprocessamento trata-se do trabalho de transformação de informações georeferenciadas em dados precisos e úteis para a gestão de um negócio. Já o geomarketing é uma técnica de obtenção e uso de conteúdos mais detalhados, além dos que podem ser extraídos de mapas gratuitos, para o desenvolvimento de estratégias de marketing. São dados sociodemográficos que possibilitam previsões de lucro e decisões de investimento com mais agilidade e menos riscos.

E o que estes processos de geomarketing e geoprocessamento têm a ver com a Starbucks? Ao analisar volumes gigantescos de informações, a grande rede de cafeterias percebeu que um espaço decorado e aparentemente bem localizado nem sempre representa, de fato, a escolha geográfica ideal para abrir uma de suas lojas. Apenas com informações sobre as pessoas que ali circulam, as áreas de negócios, o tráfego de veículos e a disponibilidade de transporte público em mãos, a rede de cafeterias define se irá ou não abrir uma nova cafeteria.

Parece complicado, certo? Mas tudo acontece de maneira bem mais simples do que se imagina quando essa avalanche de dados é coletada, processada e disponibilizada para análise a partir de uma solução inteligente de Big Data.

Um café de propriedade

Indo além dos mapas, a própria rede da Starbucks já produz uma quantidade gigantesca de dados, e é claro que a companhia busca sempre aproveitar esses números de forma inteligente. São mais de 87.000 combinações de consumo possíveis em todo o mundo; quase 21.000 lojas em 62 países; cerca de 160.000 mil funcionários ao redor do globo; e quase 4 bilhões de xícaras de café servidas por ano.

Tudo isso se transformou em insumo para um extenso programa de fidelidade, que possui mais de 6 milhões de clientes registrados – dos quais 3 milhões já foram minuciosamente identificados e possuem todas as transações automaticamente registradas. Esse nível de automatismo e a extensão das táticas de retenção de clientes tornaram possível o cruzamento de diversas estatísticas que ligam o consumidor aos produtos que ele mais compra, suas lojas de preferência e até mesmo horários de consumo favoritos.

A compreensão do comportamento de compra desses consumidores tem gerado insights inimagináveis para o time de marketing, que agora consegue estender a fidelização do cliente com recursos como descontos específicos, entregues diretamente nos dispositivos móveis dos clientes; publicidade segmentada por horários de preferência; novos itens de menu de acordo com determinada região, como vinho e cerveja, e até mesmo novas ideias de produtos.

Isso tudo sem esquecer que esses dados ainda são utilizados para a otimização do serviços das próprias lojas que servem como pontos de coleta de informação: antes da implementação de soluções de Big Data Analytics, os gerentes das lojas chegavam a fornecer periodicamente 300 relatórios diferentes para seus administradores a fim de avaliar e melhorar suas lojas. Graças a todos os dados coletados e processados automaticamente, as pilhas infinitas de papéis foram reduzidas a 11 indicadores-chave de desempenho, da limpeza à satisfação com os baristas da loja, que podem ser baixados virtualmente a qualquer momento pelos próprios gerentes.

De grão em grão, de dados em dados

Mais de três décadas de trajetória mostraram à Starbucks que Big Data possui diversos usos além do plano de abertura de novas lojas. A análise de seus cientistas de dados permite que a empresa processe e identifique padrões de compra do consumidor ao mesmo tempo em que analisa a concorrência, gerando a interpretação dos contextos que podem, ou não, favorecer a marca.

E a Starbucks não é a única, já falamos por aqui sobre como Big Data Analytics é um dos segredos para o sucesso de diversos empreendimentos disruptivos como Spotify, Netflix, Tinder e a vanguardista Airbnb. Seja para grandes marcas e produtos conhecidos mundialmente ou até mesmo para pequenas empresas, a dica é a mesma: Big Data Analytics é a saída para uma gestão inteligente de negócios!

E você, conhece outros casos do mundo corporativo que envolvem Big Data no planejamento estratégico de uma marca?

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