Black Friday inteligente: a resposta está dentro de casa

Usar abordagens analíticas para compreender e aprender usando os dados de edições anteriores trará eficiência na precificação, níveis de estoque e experiência do consumidor

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Mauricio Andrade de Paula (*)

E se a Black Friday pudesse se transformar em uma "Smart Friday"? Com descontos reais, frete justo, disponibilidade dos produtos mais buscados, e sugestões personalizadas para o consumidor. Parece um mundo ideal e distante para a Black Friday que temos visto ser feita no Brasil. Porém, se incluirmos a dose certa de análise de dados podemos transformar esse evento em um período mais atrativo para os consumidores e varejistas?

A Black Friday no Brasil ainda precisa passar por inúmeros ajustes, e um dos problemas que os varejistas enfrentam é o esvaziamento do Natal. Enquanto nos Estados Unidos o comércio em geral aproveita a oportunidade para "descartar" os estoques antigos e receber os novos modelos, coleções e lançamentos antes das festas de final de ano, por aqui não há uma regra clara ou comportamento específico a respeito do que entra em promoção no varejo online e físico. E, diferente dos EUA, os varejistas locais já perceberam que o consumidor brasileiro aproveita a Black Friday para antecipar muitas das compras de final de ano.

Embora ocorra um aumento no consumo durante a Black Friday ou "Black Weekend" como fazem muitos varejistas, a fama do evento segue não sendo das melhores para o consumidor brasileiro. A data até ganhou o apelido popular de 'Black Fraude', e frases como 'tudo pela metade do dobro' acabaram fazendo a fama da evento no Brasil, já que muitos varejistas não seguem uma política clara de precificação e descontos. Por aqui, algumas empresas até monitoram os preços dos produtos antes da data sazonal, para mostrar aos consumidores se eles estão sendo enganados pelas lojas e suas respectivas ofertas durante este período "festivo". Embora existam inúmeros desafios a serem superados, é preciso ter um ponto de partida para transformá-la em Smart Friday. E a melhor forma de dar início a essa mudança está em olhar com atenção para os dados que existem dentro de casa e que podem nos contar, com maior ou menor grau de detalhe, sobre o comportamento dos consumidores antes, durante e após edições anteriores do referido evento.

Pode parecer que não, mas tudo que já aconteceu em Black Fridays anteriores tem muito a ensinar. É possível enxergar os principais erros, os grandes acertos e aprender com eles. Olhando para os dados das edições anteriores é possível guiar-se pelos dados para melhorar estoques, precificação e condições de frete, descobrindo onde existem oportunidades de aplicar descontos e oferecer condições que realmente façam sentido para o negócio e para os consumidores, diferenciando o varejista da concorrência.

Do ponto de vista logístico, ao olhar para os dados gerados no passado sobre prazos de entrega, opções e condições de fretes, etc. pode-se ter melhor compreensão sobre regiões estratégicas para vendas de determinados produtos ou categorias. E, ao olhar para esses números, o varejista consegue criar ações que podem, por exemplo, mudar estratégias e modelos de entrega com base no número de clientes por região, concedendo descontos e condições diferenciadas. Da mesma forma, os dados têm muito a contar sobre os níveis ideais de estoque, tanto sob a perspectiva numérica como de sortimento. As edições anteriores podem mostrar itens buscados pelos consumidores que faltaram ou sobraram nos depósitos e nas lojas, sendo assim possível planejar a demanda de forma sustentável e inteligente.

Dados não estruturados nem sempre têm as melhores respostas
Embora o mindset do mercado esteja em grande parte voltado ao que se refere gerar valor a partir das informações de redes sociais, muitas empresas compram ou criam sistemas e estruturas tecnológicas, processuais e de pessoal para obter esses dados. Sem saber ao certo o que fazer com eles, nem entender de que forma podem ser estratégicos e, acima de tudo, rentáveis, para os negócios, ao invés de criar ações inteligentes, acabam por bombardear o consumidor com ofertas desnecessárias e repetitivas. Essas ofertas, muitas vezes, caem no spam ou no lixo eletrônico, e no final das contas não recebem nenhum tipo de atenção real dos consumidores. Por isso, ao contrário do que muitos pensam, nem sempre a análise de dados da internet e redes sociais vão gerar as melhores respostas, principalmente se estiverem sendo feitas em um ambiente isolado do restante da realidade omnicanal dos consumidores atuais.

Analisar dados não estruturados requer que, no final das contas, ele seja tratado, refinado e estruturado (sim, isso mesmo, estruturado!) para fornecer informações e gerar insights realmente estratégicos, e isso demanda mais tempo, conhecimentos específicos e mais tecnologia, sendo que muitas vezes, a resposta está embaixo do nariz: nos dados já estruturados que podem ser extraídos dos sistemas internos. O problema é que poucas pessoas olham cuidadosamente para os seus mecanismos internos a fim de extrair valor real das informações. Dá para contar nos dedos quantos varejistas são realmente maduros analiticamente, por exemplo, usando como base os resultados das buscas de suas lojas online – um ativo valioso em épocas de alta demanda, como a Black Friday. Só após compreender as mensagens ocultas nos dados internos que a análise de dados e fatores externos como a concorrência, redes sociais, etc. podem fazer sentido para perguntas mais complexas.

Somente quando o mercado compreender essa lógica e colocá-la em prática, a Black Friday brasileira poderá se tornar inteligente o suficiente para oferecer ao consumidor uma experiência verdadeiramente diferenciada de consumo: com ofertas customizadas, preços justos, fretes aceitáveis, tempos de entrega surpreendentes e disponibilidade real de mercadorias no estoque. Por agora, os varejistas precisam olhar para o passado a fim de planejar e construir um futuro melhor. É neste movimento que as empresas devem se focar para transformar a versão brasileira do evento em Smart Friday, usando os dados para gerar conhecimento que garanta a melhor experiência de compras, e o resultado desse investimento gerará, certamente, um aumento no volume de vendas, margem, satisfação e engajamento dos clientes.

(*) É principal Industry Consultant na Think Big Analytics C&LA

A ascensão da Inteligência Artificial: colabore em vez de competir

Ankur Prakash (*)

Mais do que nunca, os campos da Inteligência Artificial (AI), robótica, automação de processos e outras descobertas tecnológicas têm se desenvolvido em um ritmo acelerado

A inteligência artificial, a robótica e a automação chegaram para ficar, e a discussão que coloca todas essas tecnologias em cheque é: como elas substituirão o esforço humano? No entanto, em vez de buscarmos entender como talvez perderíamos, ou não, o nosso espaço no mercado de trabalho, não seria melhor considerar que podemos usar as ferramentas da AI – tanto para indivíduos como para os negócios – para nos transformar em peças-chave na realização de atividades mais complexas e que gerariam maior valor aos clientes e stakeholders?
Embora ainda não saibamos exatamente como afetarão nossas vidas, podemos afirmar que essas tendências tecnológicas mudarão para sempre a sociedade, os negócios e até mesmo a natureza humana. E é provável que as tarefas repetitivas ou fisicamente exaustivas realizadas por humanos, sejam substituídas pelos robôs com potência de AI - principalmente com a queda nos custos dessa migração. Então agora, mais do que nunca, precisamos nos moldar e adaptar para o futuro, é hora de atualizar nossos conhecimentos e interesses. E este é apenas o primeiro degrau em uma escada muito longa, que vai misturar inteligência artificial e inteligência humana na busca por resultados em precedentes.

Condução de inovação rentável
A Inteligência artificial não permite apenas reduzir custos ou otimizar a produtividade, melhorar a eficiência operacional. Na verdade, ela tem o poder de mudar completamente a natureza dos serviços que criamos. Por exemplo, um consumidor pode usar um aplicativo – em seu carro ou smartphone – que conhece a maneira como ele dirige e o recompensa. O app pode indicar uma premiação pela seguradora, obviamente alinhado a um programa de recompensas devido às informações detalhadas que circulam em tempo real. Uma vez projetada, soluções como essa poderiam ser escaladas sem limites.
Neste caso, a AI não está simplesmente melhorando a maneira como as seguradoras modelam seu risco, mas está mudando completamente seus quadros de avaliação de risco. Ainda que isso não pareça uma grande mudança, esses tipos de serviços tendem a ter um efeito de ondulação, trazendo outras aplicações de inteligência artificial à superfície.

Resolução de problemas críticos globais
Algumas das aplicações mais interessantes de AI são focadas em empresas e organizações que buscam resolver desafios críticos da sociedade, como a sustentabilidade do planeta, acesso a cuidados de saúde, educação ou outros direitos básicos que ainda estão fora do alcance de grande parte da população mundial.
Alimentada pelos conjuntos de dados certos, a inteligência artificial pode nos ajudar a prever quando certas doenças podem surgir, ou compartilhar avisos prévios sobre desastres naturais. Até certo ponto, podemos ser proativos e agir antes que algo ruim aconteça.
Outro exemplo, é o apoio médico que pode ser entregue de forma remota nos países em desenvolvimento, adicionando mobilidade e visão por computador para a AI, acelerando os serviços de saúde, que na maioria das vezes, tem recursos insuficientes.

Mudando o local de trabalho
Ainda que essa inteligência artificial seja fundida em todos os processos e sistemas dentro da organização - incluindo as áreas de gestão do capital humano - sempre haverá a necessidade de julgamento, pensamento estratégico e a capacidade de pesar e contextualizar dimensões emocionais para qualquer decisão. E, de fato, em um mundo cada vez mais saturado pela tecnologia, traços exclusivamente humanos se tornarão muito importantes; como a capacidade de se relacionar, a empatia e até a criatividade.
Em vez de considerar a tomada de decisão estratégica como uma competição entre humanos e robôs, devemos ver a AI como uma camada de apoio para informar com clareza as decisões da liderança nas organizações.

Ainda existe medo? Sim, e muito
Algumas pessoas temem que a AI seja o prenúncio de uma era caótica, em que exércitos poderosos de bots serão ativados por forças mal-intencionadas e destruirão toda a sociedade. Acontece que essas visões são alarmistas, pois à medida que nos familiarizamos com as novas tecnologias, perceberemos que, como qualquer coisa, elas podem ser usadas para o bem ou para o mal. E, filosoficamente falando, o mundo opera na premissa de que há mais 'bem' do que o 'mal'.
Considere que mesmo nossos conceitos mais básicos - como o dinheiro - são algo essencialmente positivo, mas que também podem ser usados para fins destrutivos (a ganância, por exemplo). Ou, no domínio da tecnologia, vimos o lado sombrio do software com os recentes ataques malwares generalizados, que foram orquestrados para afetar milhões de usuários. Com a inteligência artificial não será diferente. Mas existe uma responsabilidade que cabe a todos nós, do usuário comum, às empresas de tecnologia, de garantir a criação de sistemas com um "lado sombrio" dos ecossistemas de autorregulação e que, em última análise, demonstrem que usamos o AI para o bem, e não para o mal.

(*) É VP de New Growth e Emerging Markets da Wipro.