Qual o papel do big data no refinamento de suas previsões de vendas no varejo?

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No cenário atual do varejo, o big data surgiu como uma ferramenta crítica para prever tendências de vendas e comportamento do cliente. Ao aproveitar as grandes quantidades de informações geradas por transações, mídias sociais e outras fontes, os varejistas podem obter insights sem precedentes sobre o que impulsiona as compras. Essas informações permitem uma compreensão mais matizada dos padrões de consumo, permitindo que as empresas adaptem suas estratégias em tempo real e antecipem as mudanças do mercado com maior precisão. Como resultado, big data não é apenas uma palavra da moda; É uma força transformadora no refinamento das previsões de vendas no varejo.

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1 Noções básicas de Big Data

Big data refere-se ao grande volume de dados que inunda uma empresa diariamente. No contexto das previsões de vendas no varejo, ele engloba registros de transações, demografia de clientes, históricos de navegação on-line e até tendências de mídia social. Analisando esses dados usando Business Intelligence (BI) ferramentas, você pode descobrir padrões e correlações que seriam impossíveis de detectar através de métodos analíticos tradicionais. Essa visão mais profunda permite que você faça previsões mais precisas sobre vendas futuras, entenda as preferências do cliente e gerencie o estoque com mais eficiência.

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Sheetal Rane

Marketer | Data Analyst | Digital Marketer | Ex-Saint Gobain
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-Big data let's you analyse data and make better decisions -Big data gives you insights on sales pattern, demographics, purchase pattern and customer retention pattern.

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Gostei
Manish Mahawar

Business Intelligence || Public Policy || Data Governance || Project Management || Financial Management || Economic || Prompt Engineering & Artificial Intelligence (AI)
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Big data refines retail sales predictions by analyzing vast information. Retailers collect data from transactions, demographics, website interactions, and social media. Advanced analytics processes and identifies trends, building predictive models from historical data. Continuous refinement incorporates new data, improving accuracy. Real-time monitoring allows quick strategy adjustments. Personalization tailors marketing and products based on customer data. This empowers informed decisions, optimizes inventory, enhances experiences, and boosts sales.

Traduzido

Gostei

2 Análise preditiva

A análise preditiva é uma técnica de BI que usa big data para prever eventos futuros. No varejo, isso se traduz na análise de dados históricos de vendas e outras informações do consumidor para prever padrões de compra futuros. Isso pode ajudá-lo a determinar quais produtos provavelmente estarão em demanda, permitindo níveis de estoque otimizados e campanhas de marketing direcionadas. Ao prever tendências antes que elas aconteçam, você pode ficar um passo à frente da concorrência e atender às necessidades de seus clientes de forma mais eficaz.

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Sheetal Rane

Marketer | Data Analyst | Digital Marketer | Ex-Saint Gobain
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-Predictions can help one forecast sales which can enhance more conversion -This can help us to predict in demand goods and services, customers trends that will shape up into new/ hybrid product or service or new product/service altogether. -This is useful for Marketing team for lead generation, operations team for service excellence and project dispatch, IT team to build and work on products / services which will be in demand in the future

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Gostei

3 Insights do cliente

Obter uma compreensão profunda de seus clientes é crucial para refinar as previsões de vendas. A análise de big data pode revelar comportamentos, preferências e hábitos de compra dos clientes. Isso permite que você segmente seu mercado de forma mais eficaz e personalize sua abordagem para diferentes grupos de clientes. Ao aproveitar esses insights, você pode criar promoções mais eficazes, melhorar a experiência do cliente e, por fim, impulsionar as vendas.

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Sheetal Rane

Marketer | Data Analyst | Digital Marketer | Ex-Saint Gobain
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-Customer insights are essential for driving customer demand and sales -Through Big data we can get customer insights which can help us shape our products/services as per customer demands -It can assist us to analyse location wise demand of particular product/service and cater more and similar products in that area

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Gostei

4 Gestão de Estoques

Uma gestão de estoque eficiente é vital para o sucesso do varejo. O big data pode informar as decisões de reabastecimento, prevendo quais produtos serão vendidos rapidamente e quais podem definhar nas prateleiras. Isso minimiza o risco de excesso de estoque ou falta de estoque, que podem ser caros. Ao alinhar seu estoque com dados preditivos de vendas, você pode garantir que tem os produtos certos disponíveis no momento certo, melhorando a satisfação do cliente e reduzindo o desperdício.

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5 Decisões em tempo real

A capacidade de tomar decisões em tempo real é uma das vantagens mais significativas que o big data oferece. Com análises em tempo real, você pode monitorar as vendas à medida que elas acontecem e ajustar rapidamente suas estratégias de acordo. Essa agilidade é essencial em um ambiente de varejo acelerado, onde as tendências podem mudar rapidamente. Ao responder a dados em tempo real, você pode capitalizar oportunidades emergentes e mitigar perdas potenciais de forma mais eficaz.

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6 Diferencial Competitivo

No setor de varejo ferozmente competitivo, o big data fornece uma vantagem substancial. Ele permite que você entenda as tendências do mercado, antecipe mudanças e reaja mais rápido do que os concorrentes que confiam nos métodos tradicionais de previsão de vendas. Com os insights obtidos com a análise de big data, você pode personalizar suas ofertas para atender à demanda do consumidor, otimizar as estratégias de preços e melhorar o desempenho geral dos negócios. Esse uso estratégico de dados pode ser a diferença entre liderar o mercado ou ficar para trás.

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1 Noções básicas de Big Data

2 Análise preditiva

3 Insights do cliente

4 Gestão de Estoques

5 Decisões em tempo real

6 Diferencial Competitivo

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