Você sabia que a profusão de informações sobre volume e fluxo de vendas coletadas e armazenadas nos bancos de dados da sua empresa têm muito mais utilidade do que apenas manter controle de estoque e de livros financeiros?

Quando analisadas com cuidado, elas podem orientar estratégias de venda direcionada e de marketing personalizado, que se tornaram segredos de como vender mais. É isso o que se chama de Big Data.

O Big Data permite que empresas extraiam dos números respostas valiosas para perguntas como:

• Qual é o perfil do cliente?

• Quando ele mais compra?

• Quanto ele costuma comprar?

• Quais são seus itens preferidos?

• Quais são suas necessidades?

• Como ele se informa sobre as novidades do mercado e da minha marca?

Para chegar às respostas, é claro, será preciso investir em tecnologia, organização e inteligência artificial. O investimento, no entanto, dá um retorno considerável.

Nos Estados Unidos, onde a estratégia já é usada há bastante tempo, o volume de negócios aumentou em cinco vezes nos últimos cinco anos. De acordo com um levantamento feito pela consultoria IDC, o valor de negócios propiciados pelo Big Data era de US$3,2 bilhões em 2010 e passou para US$16,9 bilhões, em 2015. Em 2016, no Brasil, a IDC estimou que esse mercado movimentará R$3,2 bilhões.

Conheça alguma das possibilidades mais interessantes que o Big Data permite para o seu negócio e comece já a adotá-las para aprender como vender mais no varejo:

1. Entregue ao cliente o que ele quer antes mesmo que ele saiba

A montagem de uma vitrine de modelos de roupas, como as vistas em lojas de Renner, está longe de se basear apenas em conceitos de moda, de cor ou de estética. Antes de escolher as peças que ficarão no espaço nobre e que terão a missão de atrair o cliente, a empresa adota o Big Data para saber o que os clientes desejam.

Comentários em redes sociais da loja, aumento de vendas de um determinado tipo de peça ou de uma cor ou estampa específica e combinações que tem atraído o público-alvo da marca determinam o que deverá ser exposto.

A ideia é se antecipar ao cliente, mostrar a ele o que tem sido falado, criar na pessoa a necessidade daquele produto e não fazê-lo sequer ter trabalho para buscar pelo item nas araras.

A venda direcionada a partir das informações fornecidas pelo próprio cliente tem muito mais chances de sucesso do que uma estratégia de vendas às cegas.

2. Descubra onde o cliente está e vá até ele

Informações fornecidas pelos clientes sobre onde estudam, trabalham e moram são valiosas para determinar se há falhas na rede de serviços e ofertas de produtos e em que ponto seria interessante abrir um estabelecimento.

Um exemplo clássico dessa estratégia é adotada pela empresa de telefonia celular Vivo. Por meio do sinal do aparelho de seus clientes, a empresa detecta onde a maioria está, que tipo de uso é feito e onde a rede precisa ser aumentada ou diminuída, maximizando os lucros da companhia.

3. Formule estratégia de marketing personalizado

Se você sabe como, quanto, quando e o quê seu cliente está buscando, poderá refinar e personalizar a oferta de promoções e de estratégias de fidelidade que oferece a cada um ou a cada grupo de pessoas.

A varejista de departamento americana Target foi capaz de criar um sistema tão poderoso de leitura das informações dos clientes que sabia, por meio dos itens comprados mais recentemente (sabão neutro, tapete hipoalergênico, etc), se a cliente estava grávida e quando era a hora de enviar para a casa dela cartas com promoções de produtos para mãe e bebês.

A mesma lógica serve para criar ferramentas de sugestões e recomendações de compra. É o que faz a Amazon, por exemplo. Sabendo que tipo de livro um usuário comprou nos últimos 3 meses, a empresa tem grandes chances de sugerir títulos semelhantes na hora da compra e contar com o impulso do cliente.

Lembre-se de utilizar o Big Data com ética e sem quebra de confidencialidade. O bom uso do sistema garantirá clientes assíduos. E, para melhores resultados, leia o nosso post e fique atento a outras tendências modernas de como vender mais.