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Big Data no Varejo Adriano Araujo APAS 2016 · 2019-03-19 · O conteúdo deste documento é...
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Big Data no Varejo
Adriano Araujo – APAS 2016
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Soluções de Big Data ajudam nas principais decisões do varejo
Promoção PersonalizaçãoProdutoPreço
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Promoção PersonalizaçãoProdutoPreço Promoção PersonalizaçãoProduto
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Corrida ao fundo do poço
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High Med Low
$$
$Foco em qualidade
Foco em preço
Primeiro passo é entender os diferentes perfis de clientes em sua loja
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Percepção de Preço
Co
mp
etit
ivid
ade
Investimento em
toda a loja
Investimento nos itens
sensíveis a preçoBaseline
Investimento em
itens pouco
sensíveis a preço
Investimento
em itens de
maior venda
Custo
$$$$$
Custo
$$$
Custo
$
EDLP toda a loja
Preço baixo nos itens
mais vendidos
Preço baixo itens mais
sensíveis
Há uma baixa correlação entre “Ser mais barato” e
“Ser percebido como mais barato”
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Os resultados dessa nova estratégia de preço são impressionantes
$
Incremento de
vendas
1.7%
Melhor percepção
de preço
1-2pp
Melhoria fidelidade
de clientes
1.0%
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Promoção PersonalizaçãoProdutoPreço PersonalizaçãoProdutoPreço
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40-60%das promoções
não funcionam
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Vendas
em
promoção
Baseline Incremento
realTroca Antecipação
de compra
Impacto
total na
categoria
Impacto no
tráfego /
halo effect
Impacto no
tráfego /
halo effect
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Vendas
em
promoção
Baseline Incremento
realTroca Antecipação
de compra
Impacto
total na
categoria
Impacto no
tráfego /
halo effect
Impacto
geral da
promoção
Efeitos diretos Efeitos indiretos – medidos com dados de clientes
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Entendendo o impacto das promoções no cliente
Comportamentosnegativos / neutros
Comportamentopositivos
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PararRevisar
Continuar
Fazer mais
Análise é combinada para categorizar promoções
Impacto nas vendas
Impacto na margem
Impacto no cliente
É factível atingir 10%
de redução no
investimento
promocional sem
impacto em vendas
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Promoção PersonalizaçãoProdutoPreço PersonalizaçãoPreçoPreço PromoçãoPromoção
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Página
16
Objetivos
Regras de sortimento
e exposição
Necessidades de
clientes
Limitações de cada
loja
Performance e KPIs
.....
Cluster 1 Cluster 2 Cluster…
Assort
Impactos
Big Data ajuda a traçar cenários de sortimento
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Página
17
Promoção PersonalizaçãoProdutoPreço Promoção ProdutoPreço
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Personalização é uma arma importante
Algoritmos dão um score para cada cupom e
cliente
Scoring é baseado em
Comportamento na categoria e no produto
História de gasto e frequência
Score de propensão
Outros objetivos
Recompensa
Crescimento Aquisição
3 milhões de clientes recebem
99% recebem uma combinação única
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Página
19
Omni-channel CRM: Personalização em todos os canais
Direct Mail
Mobile coupons Email Web Geo-fencing
Social
OfertasSegmentações
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Por que investir em CRM / Big Data?
Customer
Loyalty
Rewards…
Recognition…
Relevance…
Simplicity…
Engajamento
€1 off
Share of wallet
$
+1 item
*1 visita
+1
OR
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Resumindo…
Produto
Promoção
Personalização
PreçoPercepção de preço ≠ competitividade
Foque nos produtos mais importantes para clientes Foco em Preço
40-60% das promoções não funcionam
É possível reduzir em 10% o investimento em promoções sem
impacto em vendas
Diferenciação das lojas do ponto de vista do cliente
Importante entender a demanda transferível dos produtos
Big data traz possibilidades infinitas de personalização
Foque nos seus melhores clientes
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