Tomada de decisão baseada em dados: 3 maneiras de impulsionar a resiliência do varejo

Se os varejistas aprenderam alguma coisa com os feriados, é que a tomada de decisões baseada em dados deve ser uma prioridade para atingir suas metas para 2023 e além.

Os números apontam para um futuro imprevisível.

Por um lado, a Federação Nacional do Varejo esperava que as vendas no varejo do feriado de 2022 crescessem entre 6% e 8% em relação a 2021, o que quebraria recordes se essa previsão se mantiver assim que todos os números forem computados.

Além disso, o mercado de trabalho nos EUA continua forte e as restrições do COVID-19 diminuíram.

Por outro lado, os indicadores econômicos apontam cada vez mais para uma recessão, os saldos dos cartões de crédito estão subindo e a turbulência geopolítica continua.

Apesar desse ambiente desafiador, os varejistas que adotam uma nova abordagem para os dados podem aumentar a fidelidade do cliente e seus resultados.

Tomada de decisão baseada em dados: conectando as peças do quebra-cabeça

A pandemia destacou uma verdade fria para os varejistas:

Os processos de back-office geralmente ditam o CX.
As interrupções na cadeia de suprimentos levam a remessas atrasadas.
A escassez de estoque leva a pedidos não atendidos.
E os problemas de pessoal causam grandes tempos de espera nos call centers.

Todas essas situações colocam uma questão crucial: quais clientes merecem prioridade?

Infelizmente, nenhum dos sistemas que gerenciam os processos de back-office fornecem informações sobre o contexto do cliente. Quem são os clientes lucrativos versus aqueles que devolvem muitos de seus pedidos? Quem são os influenciadores sociais? Quem são os riscos de churn?

Os sistemas de engajamento front-end completam o quadro:

• Os sistemas de marketing mostram a promoção que atraiu o comprador
• Soluções de e-commerce mostram quem fez pedidos online
• O gerenciamento da experiência revela o sentimento do cliente por meio de dados de pesquisa
• Os registros de serviço mostram quem tem mais probabilidade de ligar para atualizações de pedidos.

Quando todos esses dados são armazenados em sistemas separados, é difícil entendê-los. Mas se for reunido em uma visão unificada, os varejistas podem tomar decisões informadas e baseadas em dados que levam a maiores lucros, uso mais eficiente de recursos e reputação de marca elevada.

Em uma entrevista sobre estratégia de dados de varejo, Brad Blackmon, vice-presidente executivo do Publicis Groupe, disse: “Estamos neste momento perfeito agora, onde a tecnologia e os dados estão em um nível em que as decisões em tempo real podem acontecer”.

Estratégia de dados de varejo: todos juntos agora

Para criar uma visão unificada do cliente que permite decisões de negócios em tempo real, as principais empresas estão desenvolvendo modelos de dados centralizados. Esses modelos unificados os ajudam a expor dados de clientes a processos e aplicativos em toda a empresa.

Uma pesquisa de 2022 da HBR Analytic Services , em associação com a SAP, perguntou a mais de 180 empresas – incluindo muitos varejistas – sobre suas estratégias de dados.

Quase 4 em cada 5 entrevistados disseram que implementaram um modelo de dados centralizado, estavam em processo de implementação ou tinham planos de fazê-lo.

Uma saída importante de um modelo de dados centralizado é uma pontuação precisa do valor do tempo de vida para os clientes (CLTV). Essa métrica ajuda os varejistas a tomar decisões que impactam positivamente os resultados.

“As marcas podem usar os dados de forma inteligente para vendas cruzadas e vendas adicionais quando surgir a oportunidade”, disse Blackmon. “Eles também podem usá-lo para se concentrar menos nos consumidores que podem não ser tão valiosos e, em vez disso, recompensar os clientes fiéis”.

Os 3 principais exemplos de casos de uso de varejo orientados por dados

Aqui estão três exemplos de como uma visão unificada do cliente com base em um modelo de dados centralizado pode beneficiar uma estratégia de varejo:

1. Reduzindo os pontos problemáticos nos processos de devolução
2. Unificando dados corporativos e de clientes para reduzir e eliminar a rotatividade
3. Melhorar o serviço e o sentimento do cliente

1. Reduzindo a dor de retorno

A devolução em série, também conhecida como “colchete”, é o ato de comprar várias versões de um item e devolver a maioria delas. Um estudo descobriu que 63% dos compradores admitiram o bracketing, acima dos 55% em 2019.

A prática claramente prejudica a receita do varejo. A desembalagem, o processamento e a inspeção dos itens devolvidos consomem muito tempo e recursos. Eles também ocupam um espaço valioso em centros de atendimento; e se essas instalações atingirem a capacidade máxima, o varejista não poderá trazer novo estoque.

Com um entendimento completo dos perfis dos clientes, as marcas podem segmentar os bracketers em campanhas limitadas a promoções na loja. Eles também podem atingir os clientes mais lucrativos com promoções e negócios on-line para fortalecer sua lealdade.

2. Interromper o churn antes de começar

Pedidos atrasados ​​e entregas perdidas causam estragos na fidelidade do cliente.

Em uma pesquisa recente, mais de 35% dos consumidores disseram que trocam de varejistas após uma experiência de entrega negativa e escrevem uma crítica negativa ou postagem em mídia social.

Com uma visão clara dos dados da cadeia de suprimentos e do status do pedido como parte de um perfil de cliente unificado, os varejistas podem identificar os clientes de alto CLTV com pedidos atrasados ​​e tomar medidas proativas.

Por exemplo, eles podem oferecer a esses clientes um cupom de desconto para seus próximos pedidos. Eles também podem priorizar esses clientes quando ligam para uma central de atendimento, de modo que os longos tempos de espera não aumentam sua frustração.

3. Aumentar as taxas de recuperação de clientes

Não é segredo que os consumidores reclamam mais e tratam mal os trabalhadores do varejo durante as férias. Com uma melhor compreensão dos dados do cliente, no entanto, as marcas podem priorizar as reclamações e se concentrar em clientes lucrativos.

Com uma visão atualizada dos dados do histórico de compras dos clientes, por exemplo, as marcas podem ver quem continuou comprando bens ou serviços após suas reclamações. Se um cliente de alto valor interrompeu o engajamento desde a reclamação, a marca pode empurrá-lo para uma campanha cross-channel para recuperação.

Além disso, pode ativar um ticket em um call center para que um agente possa acompanhar o status da reclamação.

Gerenciamento de dados para resiliência no varejo

Para muitos varejistas, os dados isolados são um problema. Isso os impede de identificar clientes de alto valor em momentos críticos de compra e tomar medidas para fortalecer sua lealdade.

A tomada de decisão baseada em dados no varejo pode melhorar a experiência e o sentimento do cliente, ao mesmo tempo em que fortalece os resultados.

Ao priorizar a tomada de decisões baseada em dados, os varejistas podem resolver esse desafio, melhorar a experiência do cliente, operar com mais eficiência e dar passos positivos em direção às suas metas financeiras.