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O setor de varejo não é estranho aos dados. Durante anos, os varejistas fizeram uso extensivo de dados para ajudar a impulsionar iniciativas como a identificação de clientes, a determinação de como direcionar anúncios e a elaboração de estratégias de preços.
No entanto, a atual geração de soluções de análise e gerenciamento de dados - incluindo, mas não se limitando a, ferramentas e serviços de inteligência artificial - abriu uma série de novas oportunidades para os varejistas aproveitarem de maneiras novas e poderosas. A ressalva é que os riscos e os desafios relacionados ao gerenciamento de dados no varejo também estão aumentando, o que significa que as empresas devem investir em estratégias para mitigar os riscos dos dados se quiserem aproveitar as inovações de dados da próxima geração.
Para provar esse ponto, apresentamos aqui cinco novas maneiras de os varejistas integrarem dados em suas operações, juntamente com os desafios que precisarão resolver ao longo do caminho.
1. Enriquecimento e federação de dados de varejo
Embora os varejistas tenham sido historicamente hábeis no uso de certos tipos de dados para determinadas finalidades, seus dados e processos orientados por dados tenderam a ser isolados. Em geral, eles não combinavam diferentes tipos de dados para atender a casos de uso complexos.
No entanto, as modernas ferramentas de integração e gerenciamento de dados facilitam mais do que nunca a fusão de tipos exclusivos de dados. Por sua vez, os varejistas ganham a capacidade de enriquecer e federar dados para apoiar novas metas.
Por exemplo, um varejista pode enriquecer seu banco de dados de clientes com dados de fabricação para identificar os produtos ideais a serem oferecidos aos clientes com base em suas preferências e no que o fabricante oferece - uma estratégia que combina efetivamente a análise do cliente com a análise da cadeia de suprimentos de uma maneira única.
Se você estiver pensando em migrar para o Power BI Premium Per Capacity, que oferece licenciamento com base na capacidade (e não por usuário), vale a pena fazer uma avaliação detalhada para determinar se essa mudança faz sentido para o seu cenário. Nesse caso, a otimização das consultas e do desempenho do painel se torna essencial, pois, ao adotar o licenciamento baseado em capacidade, os custos estarão mais diretamente relacionados ao volume de dados e ao uso de recursos de processamento.
2. Previsão de demanda e otimização da cadeia de suprimentos
Outra forma de melhorar a capacidade dos varejistas de prever o que está por vir nas linhas de suprimentos de produtos e ajustar suas estratégias de acordo com isso é usar modelos de linguagem ampla (LLMs) para analisar as cadeias de suprimentos e gerar resumos das tendências futuras.
A análise da cadeia de suprimentos não é novidade no varejo. Mas, historicamente, as ferramentas disponíveis para avaliar as cadeias de suprimentos eram mais básicas e não conseguiam gerar resumos detalhados das mudanças futuras. A tecnologia de IA de última geração, como os LLMs, abre novas oportunidades nessa área, levando, em última análise, a operações mais eficientes e a lucros maiores.
3. Descrições de produtos geradas por IA
A criação automática de descrições de produtos é outro caso de uso importante para a tecnologia LLM no espaço de varejo. Em vez de ter que escrever descrições à mão para cada um dos milhares de produtos que um varejista potencialmente oferece - um processo demorado e (medido em termos de custos de mão de obra) caro - os varejistas podem terceirizar esse trabalho para modelos de IA.
Levando essa estratégia um passo adiante, os varejistas poderiam usar LLMs para personalizar ou atualizar as descrições dos produtos de forma contínua. Por exemplo, a descrição que um cliente vê ao navegar em uma lista de produtos em uma loja on-line pode enfatizar os recursos do produto que são de maior interesse para esse cliente, enquanto um comprador diferente vê um resumo diferente alinhado com suas preferências.
4. Combate à fraude no varejo
Há muito tempo a fraude é um desafio no setor de varejo. Embora muitos varejistas tenham investido em soluções de mitigação de fraudes, como ferramentas que avaliam pagamentos on-line para detectar atividades anômalas, essas soluções nem sempre funcionaram tão bem quanto poderiam.
As ferramentas modernas de análise e gerenciamento de dados abrem as portas para grandes melhorias nesse campo. Em vez de analisar apenas um punhado de pontos de dados (por exemplo, o histórico de pagamentos associado à conta de um cliente) para detectar fraudes, os varejistas agora podem analisar milhões ou até bilhões de pontos de informações em tempo real. Os varejistas podem criar sistemas que avaliem dados como imagens de clientes de feeds de vídeo na loja para oferecer uma detecção de fraude muito mais rica e precisa.
5. Personalização multimodal do cliente
Na medida em que os varejistas conseguiram personalizar o conteúdo para os clientes no passado, isso geralmente foi feito modificando o texto. Com a IA moderna e as ferramentas de gerenciamento de dados que a impulsionam, no entanto, os varejistas agora podem envolver os clientes de forma personalizada e multimodal. Eles podem gerar imagens e vídeos personalizados para cada comprador, proporcionando uma experiência que parece verdadeiramente pessoal em todos os aspectos.
Desafios do gerenciamento de dados no varejo
Como mencionei, aproveitar as vantagens das soluções modernas de gerenciamento de dados para desbloquear oportunidades como as descritas acima exige que os varejistas enfrentem novos desafios de gerenciamento de dados.
Um dos principais riscos é a privacidade e as preocupações regulatórias relacionadas aos dados dos clientes. Cada vez mais, os varejistas enfrentam mandatos para governar os dados dos clientes de maneiras específicas; por exemplo, a lei GDPR da União Europeia exige que os clientes tenham a opção de recusar a coleta de dados pessoais. Para evitar entrar em conflito com leis de privacidade de dados como essa ao criar sistemas que analisam as informações dos clientes, os varejistas devem integrar controles de governança granulares em suas ferramentas.
Ao mesmo tempo, os varejistas precisam gerenciar os riscos inerentes que surgem ao terceirizar tarefas sofisticadas para modelos de IA, como o risco de os modelos gerarem conteúdo que não se alinhe à política ou à estratégia da empresa. Isso já se tornou um desafio no mundo real. Por exemplo, uma companhia aérea canadense descobriu que um chatbot alimentado por IA ofereceu aos clientes descontos que eles não deveriam ter recebido. De modo mais geral, os varejistas devem garantir que suas soluções de IA sigam as diretrizes e as mensagens da marca, o que pode ser um desafio quando se depende de ferramentas e serviços genéricos de IA não projetados com uma empresa específica em mente.
O futuro do varejo orientado por dados
Com as ferramentas e os processos corretos de gerenciamento de dados, os varejistas podem vencer esses desafios. Quando o fizerem, abrirão o caminho para levar as operações de varejo orientadas por dados para o próximo nível, abrindo novas e ricas experiências para os clientes e, ao mesmo tempo, melhorando a eficiência e a lucratividade.
Este artigo foi publicado originalmente no TotalRetail em 17 de julho de 2025, com o título '5 maneiras pelas quais os varejistas podem aproveitar a tecnologia de gerenciamento de dados de última geração'.
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