3/5/2022 – É preciso investir em tecnologias capazes de gerar dados relevantes para os varejistas na tomada de decisões do dia a dia
Dados apontam para o crescimento do mercado global de retail analytics em todo o mundo; para especialista, ferramentas para análise de dados são opção para a aceleração digital
Na esteira da revolução digital acelerada pela pandemia de Covid-19, as empresas do varejo devem impulsionar o mercado global de retail analytics (“análise do varejo”, em tradução livre), que deve crescer de US$ 4,3 bilhões (R$ 20,21 bilhões), em 2020, para US$ 11,1 bilhões (R$ 52,17 bilhões) até 2025, conforme relatório da consultoria MarketsandMarkets.
Para Gabriel Reynard, líder de marketing da Samsung SDS – empresa que atua serviços de TI e cloud, inovação, consultoria e retail analytics -, os indicativos demonstram que, cada vez mais, torna-se evidente a necessidade de investir em tecnologias que são capazes de gerar dados relevantes para os varejistas na tomada de decisões do dia a dia.
Paralelamente, indicativos do “Data Paradox” (Paradoxo dos Dados, em português) – estudo global encomendado pela Dell Technologies e realizado pela Forrester Consulting -, revela que 73% dos executivos reconhecem que os dados são essenciais para uma empresa. Apesar disso, somente 28% são capazes de tratar esses dados de forma assertiva e transformá-los em informações relevantes.
A sondagem também mostra que, para 43% dos entrevistados brasileiros, a crise sanitária ampliou de forma significativa o volume de dados que demandam coleta, armazenamento e análise por parte das empresas. A consultoria ouviu 4 mil diretores e tomadores de decisão em empreendimentos de 45 países, entre eles o Brasil, em maio de 2021.
A respeito da pesquisa que aponta que o mercado global de retail analytics deve crescer nos próximos três anos, Reynard observa que os consumidores buscam experiências de consumo cada vez melhores, capazes de agregar para sua vida.
“Com essa percepção por parte das empresas, os investimentos em retail analytics se justificam, pois, elucidam aos gestores de loja e tomadores de decisão do setor os desejos e anseios do consumidor ao analisar seu comportamento e promover ações de melhorias em seus processos baseados nesta análise”, explica. “Este exame, atualmente, pode ser feito utilizando ferramentas de BI (Business Intelligence), IA (Inteligência Artificial) e IoT (Internet of Things, na sigla em inglês – Internet das Coisas, em português)”.
Ferramentas para análise de dados são opção para a aceleração digital
Segundo o líder de marketing da Samsung SDS, determinadas soluções podem impactar em melhores experiências de consumo dentro de lojas físicas. “Ferramentas para análise de dados, especificamente, podem colaborar para uma mudança orientada por dados e acelerar a transformação digital nas empresas, mas é necessário buscar uma plataforma de análise de dados fácil de usar”.
Muitas empresas querem usar big data para a previsão de negócios, prossegue, mas é difícil contar com um analista com experiência empresarial e conhecimentos sobre análise de dados. “Portanto, é necessário buscar uma plataforma de dados intuitiva para fazer uma análise de dados com facilidade, mesmo que você não seja um especialista em dados”.
Segundo Reynard, para os varejistas, vale expandir o uso de chatbots para humanizar os processos e melhorar a eficiência do trabalho. Com o desenvolvimento de tecnologias importantes de IA, como o processamento de linguagem natural e a mineração de texto, os chatbots estão expandindo a variedade de aplicativos com essas tecnologias que estão sendo aplicadas em várias áreas recentemente, esclarece. “Os chatbots estão associados a diversos serviços de aplicativos e chamam muita atenção como uma força de trabalho digital que agiliza o trabalho corporativo”.
Para concluir, o especialista afirma que o setor de retail analytics tem investido na chamada “visão computacional”. Ele destaca que já estão em curso uma série de tentativas para a aquisição e interpretação de informações visuais como os seres humanos. “A tecnologia de aprendizagem profunda tem feito progressos que vão além da tecnologia tradicional de análise de vídeo. A taxa de erros tem sido consideravelmente reduzida pelos métodos de processamento de imagem, como os algoritmos CNN e RNN, e as tentativas de aplicá-los em vários ambientes estão aumentando”.
Para mais informações, basta contatar Samsung SDS: [email protected]
