Como usar dados para entender o perfil de consumo dos clientes em supermercados

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Ao entender os perfis de consumo dos clientes, supermercados podem fazer ofertas personalizadas e aumentar o ticket médio.
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Entender o perfil de consumo dos clientes é um grande trunfo em supermercados. O único caminho para atingir esse objetivo em grande escala é analisar os dados gerados nas lojas com as técnicas e as ferramentas corretas. Afinal, o varejo supermercadista gera uma grande quantidade de informações diariamente.

Antes de mais nada, sempre vale lembrar. Os dados necessários para entender os perfis de consumo já estão nos bancos de dados dos supermercados. A maior parte fica nos sistemas de gestão empresarial (ERP) e de relacionamento com o cliente (CRM).

Dados para entender perfis de consumo

O principal manancial de dados úteis começa no frente de caixa, ou seja, a composição do carrinho de compras e os detalhes correlatos, como o dia e o horário da venda. É importante ressaltar que para entender os perfis individuais de consumo os clientes precisam identificar-se com o CPF.

Caso contrário, não é possível associar o perfil do carrinho de compra ao indivíduo. Por isso, a construção de estratégias que incentivem o consumidor a identificar-se com o CPF em supermercados tem papel relevante nos resultados de entendimento do perfil de consumo.

Além do ERP e do CRM, que são as principais fontes de dados para entendimento do perfil de consumo, outras podem ser úteis. Quando o supermercado oferece wifi aberto, são gerados dados que podem compor as análises sobre a presença do cliente na loja.

Já com os dados do aplicativo do supermercado abre-se uma porta para entender o engajamento do cliente com a marca – saber se ele acessa, como navega, se mantém o app instalado. Dados para compreender o engajamento também podem ser obtidos nos resultados do disparo de campanhas de e-mail e SMS, por exemplo – quem abriu, se clicou em links etc.

Mas, como já foi mencionado, as principais fontes de dados são o ERP e o CRM. Para extrair informações de inteligência estratégias das informações ali armazenadas, passa a ser necessário trabalhar com técnicas de big data.

Como entender os perfis de consumo

O trabalho de
big data em supermercados consiste em estruturar esses dados para a construção de visões detalhadas, por exemplo, sobre elasticidade-preço de SKU’s, cross selling, perfil de compra dos clientes e para a elaboração de tabloides mais inteligentes. Uma infinidade de informações estratégicas fica escondida em bancos de dados.

Big data, no caso de supermercados, significa lidar com o histórico detalhado de compras e vendas de anos de empresa. Trabalhar com ferramentas como Spark, Hadoop, Pig e SQL Server, com um adicional. Esses softwares precisam rodar em computadores extremamente potentes, caso contrário, não é possível processar as análises.

Ofertas no momento certo

O caso da rede de lojas Target, nos Estados Unidos, é um exemplo emblemático sobre o poder do entendimento do perfil de consumo. O estabelecimento deu cupons válidos para produtos de bebê a uma cliente, mas o pai dela não gostou.

Sem entender, o senhor foi à loja e questionou por que ela estava recebendo essas ofertas. Pouco depois, o cliente descobriu que o Target não havia errado. A filha dele estava realmente grávida e a empresa ficou sabendo antes do que o próprio avô.

Mas como? Ao analisar o perfil de consumo da filha dele, que também era cliente, o Target identificou a compra de um conjunto de produtos que a colocavam, por meio de análises estatísticas, no grupo de mulheres que provavelmente estavam grávidas.

Esse exemplo ajuda a demonstrar o potencial de compreender o perfil dos clientes. Saber que um consumidor compra produtos veganos, abre uma série de possibilidades de novas ofertas que façam sentido para ele. Na prática, estimula o aumento de ticket médio.

Entendimento do perfil de consumo em supermercados

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