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Uso de dados no varejo: como utilizá-los estrategicamente em uma operação?

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uso de dados no varejo

O uso de dados no varejo deve ser algo inerente a qualquer empresa que deseja operações mais eficientes. Basicamente, o gestor deve utilizar tecnologias que automatizam atividades manuais e permitem que ele analise e monitore todas as informações sobre a cadeia de suprimentos da empresa.

Para aproveitar melhor esses recursos, é preciso entender como os dados podem ser utilizados de forma estratégica na rotina corporativa, bem como acompanhar quais são os resultados obtidos pela empresa.

Como usar dados de uma operação de maneira estratégica?

Na prática, o uso de dados é feito por meio de um sistema de gestão para transportadora (TMS). Essa tecnologia se integra com outros programas da empresa, coleta informações sobre o negócio e oferece recursos que auxiliam gestores na tomada de decisão.

Monitoramento de KPIs logísticos

Os indicadores-chave de desempenho (KPIs) são métricas aplicadas sobre as atividades, resultados e processos de uma organização. O objetivo dessas ferramentas é simplificar e agilizar as tomadas de decisão, por meio da visibilidade total das operações. Exemplos de KPIs do setor logístico são:

  • tempo de ressuprimento: período entre a compra de insumo até o recebimento da empresa;
  • on-time delivery: indica a porcentagem de pedidos que são entregues sem atrasos;
  • order cycle time (OCT): período entre o pedido do cliente e entrega pela empresa;
  • performance de entrega: envolve o índice de avarias, extravios e o nível do serviço de entregas;
  • giro dos estoques: quanto tempo um determinado item do estoque leva para ser renovado;
  • on time in full (OTIF): quantidade de pedidos entregues sem erros e atrasos;
  • custo médio do frete: lista as transportadoras disponíveis no mercado e uma tabela com seus fretes.

Imagine que o tempo de ressuprimento do seu estoque esteja muito alto. Sua empresa poderá sofrer com uma ruptura de estoque (falta de um item que o cliente deseja adquirir). Graças ao monitoramento de KPI, você será capaz de acompanhar esse tempo e poderá tomar medidas para reduzi-lo.

Planejamento de rotas inteligente

É inviável elaborar a rota de entrega manualmente, já que essa é uma tarefa complexa e que envolve inúmeros fatores. Mas quando essa atividade não é realizada, o entregador pode efetuar um caminho mais longo e perigoso, o que aumenta a probabilidade de roubos e acidentes.

Você pode evitar esse problema com um sistema de roteirização. O sistema projeta automaticamente o percurso mais rápido, seguro, com melhor tráfego e econômico, além de trazer as localizações e custos de pedágios.

Se o motorista não puder continuar o percurso — quando a via está interditada, por exemplo —, a plataforma gerará outro trajeto com as mesmas características listadas, imediatamente.

Acompanhamento do fluxo de pedidos

Um bom TMS permite que tanto a empresa como o destinatário acompanhem as informações sobre o status dos pedidos. Isso incrementa a experiência do cliente ao permitir que ele saiba qual é a localização da sua compra.

Esse monitoramento é essencial para garantir a entrega dos produtos dentro do prazo.

Qual é o resultado do uso de dados no varejo estrategicamente?

Um varejo que usa dados de forma estratégica consegue muitos benefícios que fazem com que ele se destaque perante os concorrentes de mercado. Entre eles, diminuição de custos, melhor planejamento, predição de mercado e maior satisfação dos clientes.

Reduções de custo em toda a operação

Os custos são diminuídos quando as informações entre os departamentos são trocadas de forma automática pelo TMS. Isso aumenta a agilidade e diminui a burocracia dos processos.

Outro benefício atrelado à automação é a redução dos custos administrativos. A economia também envolve a melhor análise de seu estoque. A tecnologia prevê antecipadamente a necessidade de adquirir produtos, o que evita compras desnecessárias, assim como aumenta a eficiência dos gastos e do uso de espaço no armazém.

Melhorias no planejamento

A análise de dados é crucial para garantir a elaboração de um bom planejamento para o varejo. Graças à integração do sistema da loja e os provedores de transporte, as informações coletadas por um TMS serão compartilhadas com outras áreas da empresa, permitindo que outros gestores aproveitem os dados nas suas tomadas de decisões.

Imagine que você gerencie um e-commerce que venda para todo o país e, em determinada região, há taxa elevada de pedidos com divergências de produto, ou seja, os clientes recebem produtos diferentes do que compraram. Essa informação é enviada para o setor responsável, que poderá analisar e corrigir a falha.

Mindset preditivo

Os dados do varejo possibilitam que a empresa faça uma análise preditiva do mercado. O sistema coleta informações sobre as vendas feitas nos períodos passados e projeta demandas futuras. A empresa poderá se preparar para atender essa demanda e garantir a eficiência de toda a cadeia produtiva.

A análise preditiva também engloba a gestão de riscos. Por exemplo, há determinadas regiões do país onde índice de roubos é maior. O TMS ajuda a empresa a identificar os pontos mais sensíveis e tomar ações adequadas para evitar prejuízos.

Maior satisfação do consumidor

As melhorias fornecidas pelo uso de dados no varejo aumentam a qualidade da prestação do serviço. Isso aumenta a satisfação dos clientes, a taxa de fidelização, o número de vendas e o faturamento da empresa.

Exemplos de melhorias que impactam positivamente a experiência do consumidor são:

  • redução do tempo de entrega;
  • minimização do índice de avarias;
  • possibilidade de o cliente verificar o status de suas entregas;
  • diminuição de preços do frete e dos produtos oferecidos.

Com esta leitura, percebe-se que é importante ter uma logística baseada no uso de dados no varejo, já que isso garante muitos benefícios para o negócio. Mas é relevante entender que isso é feito por meio de tecnologias desenvolvidas especialmente para gestão logística, como o TMS.

Para aprofundar os seus conhecimento no assunto, leia este outro artigo para entender melhor o potencial do Big Data na logística.

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