You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.

Go to chinese website
Logo - Keyrus
Logo - Keyrus
  • Playbook
  • Serviços
  • Insights
  • Parceiros
  • Carreiras
  • Sobre nós
    Propósito
    Inovação & Tecnologias
    Compromisso da Keyrus
    Ética & Compliance
    Investidores
    Equipas de gestão
    Marcas
    Onde estamos

Publicação no blog

O trunfo que os retailers de sucesso estão a trazer na manga

Os setores de retalho e de bens de consumo processados (CPG) têm enfrentado desafios sem precedentes devido à pandemia da COVID-19 e à recessão económica global. Uma das ferramentas mais poderosas que os retailers tem recorrido para manter e aumentar a sua base de clientes - e receitas - são os dados. 

Graças aos dados tem melhorado o customer experience de modo a atrair novos clientes e recompensar a fidelidade, optimizar as cadeias de fornecimento para aumentar os lucros e reduzir os custos, e abrir novos modelos de receitas. Contudo, os retalhistas e o setor de CPG enfrentam frequentemente obstáculos na extracção de valor dos seus dados, incluindo a má qualidade dos dados, a latência no processamento de condutas de dados e a pesada partilha de dados. 

A plataforma de dados Snowflake pode ajudar as empresas a ultrapassar estes desafios, proporcionando desempenho, flexibilidade, velocidade e segurança. Eis como as empresas podem desbloquear o valor dos dados de retalho com Snowflake. 

Segundo um estudo recente, uma empresa de média dimensão da Fortune 1000 poderia conseguir um aumento de receitas de mais de 2 bilhões de dólares por ano aumentando a usabilidade dos seus dados em apenas 10%.

A Experiência do Consumidor ou o Customer Experience

À medida que os consumidores se tornam mais exigentes, os retalhistas podem recorrer aos dados para compreender e entregar o que o mercado quer. As equipas de marketing e de produtos podem analisar os dados de comportamento dos clientes a partir dos fluxos de comércio electrónico e pontos de venda (POS) para criar produtos personalizados e melhorar as campanhas de marketing. 

Os gestores de contas podem aproveitar dados e informações de fidelidade para transformar estratégias de compromisso, criando melhores programas para reter e recompensar os clientes. Além disso, as plataformas sociais e digitais permitem um feedback imediato dos consumidores em massa para melhor detectar e prever a procura. 

No entanto, conhecimentos rápidos e accionáveis requerem a capacidade de processar grandes quantidades de dados de forma rápida e fácil. Por exemplo, uma exploração mineira eficiente, integração e análise dos dados das redes sociais e meteorológicos pode permitir a um retalhista alimentar aumentar a oferta e comercialização de alimentos quentes numa área afectada por uma tempestade de Inverno. 

O tempo necessário para recolher informação é fundamental para proporcionar uma melhor experiência ao cliente. No entanto, muitas empresas continuam a depender de sistemas legados lentos que exacerbam os problemas criados pelos silos de dados, fornecem experiências de utilizador pobres e inconsistentes, e não se adaptam facilmente a volumes maiores de dados ou a mais utilizadores. 

Conhece as 5 Maneiras que o setor retail tem seguido para tirar o máximo partido dos dados

1. Personalizar as mensagens 

Os dados permitem aos marqueteiros proporcionar experiências personalizadas ao cliente que conduzem a uma maior conversão e fidelidade à marca. Numa sondagem Harris de 2019, 63% dos consumidores afirmaram esperar que a personalização seja um padrão de serviço.

2. Personalizar a variedade de produtos

Os retailers que aproveitam os seus dados para impulsionar os sortidos de lojas verão margens mais elevadas, menos marcações, menos problemas de inventário, e maior satisfação geral do cliente com as suas lojas. 

3. Optimizar o inventário 

Os dados podem fornecer conhecimentos que ajudam os retalhistas a optimizar a sua cadeia de fornecimento, mas muitos analistas de dados continuam a utilizar o Excel e a analisar dados limitados e desactualizados para tomarem decisões chave.  

4. Testar e aprender 

A abundância de dados disponíveis, o aumento do investimento em análises e o crescimento da personalização permitiram aos retalhistas testar novos produtos, ideias e sortimentos mais profunda e rotineiramente do que nunca. 

5. Optimizar os preços para acrescentar o seu valor 

Os retalhistas e os seus parceiros CPG podem conduzir a uma maior rentabilidade mantendo as vendas e oferecendo aos seus consumidores o valor que procuram. 

A optimização do Supply Chain

Os clientes esperam que os produtos e serviços estejam disponíveis a pedido, mesmo em caso de falha do processo. Ao mesmo tempo, o excesso de stock significa ter produtos não vendidos, o que significa perda de receitas. Atingir o equilíbrio certo entre os dois requer uma gestão avançada da cadeia de abastecimento. Os dados podem criar uma cadeia de fornecimento optimizada e resiliente. 

Os retalhistas e fornecedores podem extrair dados de transacções, trocas de dados, meios de comunicação social e dispositivos IoT para informação detalhada a ser utilizada no planeamento de inventários, previsão da procura e gestão de perturbações. A obtenção desta informação requer que retalhistas e fornecedores troquem dados tais como o histórico de transacções, comportamento dos consumidores e níveis de inventário. 

Mas para serem valiosos, os dados devem ser partilháveis, transmitidos com segurança e disponíveis em tempo real. Os fornecedores precisam de receber informação dos retalhistas para deslocar o stock do armazém ou aumentar o volume de encomendas, conforme necessário. Os fornecedores podem utilizar os dados para desenvolver análises e construir melhores relações com os retalhistas. Mas os sistemas herdados díspares dificultam a transferência de dados com facilidade e segurança, forçando muitas vezes as empresas a recorrer a processos lentos e inseguros como o FTP. 

A Monetização dos Dados

Os grandes retalhistas têm grandes quantidades de dados em bruto que podem ser valiosos tanto a nível interno como externo. Isto inclui dados anónimos de clientes, dados de transacções e dados de pontos de venda. As equipas de análise de fornecedores podem utilizar esta informação para obter uma vantagem na previsão da procura e no planeamento promocional. Outras empresas não competitivas, tais como empresas de dados, podem utilizá-la para obter informações de mercado. Mesmo dentro da organização, os dados podem ser aproveitados para aumentar a rentabilidade. 

“De acordo com um estudo da Grand View Research, a dimensão global do mercado de monetização de dados deverá atingir 7,34 BILHÕES de dólares até 2027, registando uma taxa de crescimento anual composta de 24,1% de 2020 a 2027.” 

Contudo, o processo de monetização de dados pode ser complicado. Há questões de privacidade, que são sempre uma prioridade quando se trata de partilhar dados de clientes. A partilha de informação sensível pode arruinar a reputação de uma marca e expor a empresa a processos judiciais e multas regulamentares. 

E o maior obstáculo é a má qualidade dos dados, o que pode afectar o valor da informação. Os dados recebidos podem ser confusos e repletos de inconsistências e valores em falta. As empresas podem ter de passar um tempo precioso a ingerir, limpar e organizar os dados. Os sistemas legados são frequentemente incapazes de ajudar as empresas a resolver tais problemas. 

A plataforma Snowflake torna Possível a Criação de Empresas Data Driven 

As características e capacidades do Snowflake permitem aos retalhistas gerar mais valor a partir dos seus dados. 

Possibilita aos retalhistas proporcionar Experiências de Omnichannel sem costura 

A Snowflake decompõe silos e mantém os dados num único local, melhorando a sua integridade e qualidade ao mesmo tempo que permite às empresas obter uma visão das preferências dos consumidores, melhorar as suas operações comerciais e proporcionar experiências personalizadas aos clientes. 

Ao processar rapidamente informação de fontes díspares e ao proporcionar um desempenho escalável, o Floco de Neve acelera o tempo de visão, o que é crucial para que as campanhas de marketing e fidelidade sejam relevantes e bem sucedidas. 

Facilita a optimização da cadeia de abastecimento 

O Snowflake ajuda a permitir o intercâmbio seguro, sem descontinuidades e governado de dados sensíveis à escala para que os retalhistas, fornecedores, parceiros e terceiros possam colaborar e trocar dados. As organizações podem dar aos utilizadores internos e externos acesso a conjuntos de dados actualizados e prontos para consulta, sem terem de mover, copiar ou transferir esses dados. Podem também utilizar o Snowflake Data Marketplace para combinar conjuntos de dados públicos com os seus próprios dados, a fim de obter conhecimentos mais profundos e tomar melhores decisões com base em dados. 

Ajuda as Empresas a Rentabilizarem os seus Dados 

O Snowflake Data Marketplace permite às empresas distribuir de forma transparente e segura as suas ofertas de dados por múltiplas regiões e fornecedores de nuvens, mantendo simultaneamente o controlo sobre os dados. 

Ao permitir às empresas publicarem facilmente os seus conjuntos de dados, oferecerem serviços de dados personalizados e criarem novos produtos de dados de formas nunca antes possíveis, o Snowflake oferece oportunidades para as empresas criarem novos fluxos de receitas ao juntarem-se ao Snowflake Data Marketplace como fornecedor de dados para comercializarem os seus próprios bens de dados governados a milhares de consumidores de dados do Snowflake. 

Referências:

Todos os direitos reservados à Snowflake 

whatsapptwitter
linkedinfacebookworkplace
newsletter.svg

Não perca as insights!

Artigos, eventos e muito mais!

Seu endereço de e-mail é utilizado para enviar-lhe a Newsletter da Keyrus e para fins de prospecção comercial. Você pode usar o link de descadastro em nossos e-mails a qualquer momento. Saiba mais sobre a gestão de seus dados e seus direitos.

Continue a ler

Publicação no blog

'Don't Worry, Be Data', o novo slogan dos bancos

22 de fevereiro de 2022

Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.   

Publicação no blog

Level Up para as análises avançadas! Game Over para análises básicas

18 de fevereiro de 2022

Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias? 

Publicação no blog

O guia definitivo: como migrar dos sistemas legacy para uma plataforma cloud

21 de fevereiro de 2022

Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa. 

Publicação no blog

Fly me to the... Cloud! A Analítica Cloud em 6 passos

17 de fevereiro de 2022

Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.

Publicação no blog

Fusão lendária: Data Science + Marketing para conseguir uma hiper-personalização

18 de fevereiro de 2022

Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.  

Publicação no blog

Contar com uma plataforma de dados moderna não será o sonho do setor de Marketing?

18 de fevereiro de 2022

Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.

Publicação no blog

Um dilema em mãos: porque é que os analistas de marketing não estão a analisar?

21 de fevereiro de 2022

Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?

Publicação no blog

O fim de uma lenda e a razão pela qual os teus Dados Externos podem fazer história

17 de fevereiro de 2022

Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.

Publicação no blog

As 7 Práticas de Análise de Dados que possas estar a utilizar e que o estejam a atrasar

17 de fevereiro de 2022

A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência. 

Publicação no blog

A revolução actual da Gestão de Dados para capacitar o machine learning

22 de fevereiro de 2022

Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.

Logo - Keyrus
Lisboa

Avenida Defensores de Chaves,nº 4, 4º Andar 1000-117 Lisboa

Telefone:+351 91 7769544

LinkedInInstagram
PlaybookServiçosInsightsParceirosCarreirasSobre nós
PropósitoInovação & TecnologiasCompromisso da KeyrusÉtica & ComplianceInvestidoresEquipas de gestãoMarcasOnde estamos
Aviso legal & Termos de uso
Política de privacidade
Proteção de dados