Como o uso de dados melhora a tomada de decisões

A era digital demanda que as cadeias de abastecimento não apenas sejam eficientes, mas também adaptáveis, resilientes e alinhadas com as expectativas dos consumidores e requisitos de sustentabilidade. Por isso, investir em capacidades analíticas avançadas e fomentar uma cultura de dados são passos cruciais para obter insights acionáveis que impulsionam a tomada de decisões estratégicas e operacionais. 

A integração e o uso inteligente de dados na cadeia de abastecimento transformam a maneira como as empresas planejam, executam e otimizam suas operações. São essenciais para aumentar a competitividade, inovação e sustentabilidade das empresas. 

Desde a aquisição de matéria-prima até a entrega do produto final ao consumidor, passando por áreas como colaboração entre parceiros, personalização de produtos e serviços, há vários exemplos de como cada etapa pode ser aprimorada pela análise de dados. Isso contribui para a transformação digital desta cadeia e para escolhas mais informadas e eficientes, com melhores resultados. Vamos destacar alguns abaixo.

BENEFÍCIOS DA DIGITALIZAÇÃO DA CADEIA DE ABASTECIMENTO

Veja como a transformação digital da cadeia de abastecimento otimiza a tomada de decisões e traz resultados positivos para todo o negócio.

Precisão e confiabilidade

A coleta e o processamento adequados de dados permitem um processo de decisão mais racional, com base em informações sólidas e objetivas, livres de suposições e achismos.

Otimização de recursos

Todos os recursos da empresa precisam ser dimensionados e alocados de maneira eficiente para que o negócio possa evoluir de maneira sustentável. A tomada de decisões baseada em dados permite alcançar o melhor aproveitamento dos recursos disponíveis.

Identificação de oportunidades

Os insights proporcionados pela análise e cruzamentos de dados internos e de mercado facilitam a identificação de possibilidades de melhoria e inovação, bem como a emergência de novas tendências, novas tecnologias e mudanças de comportamento do consumidor.

Aprimoramento operacional

Os dados podem apontar deficiências em processos internos que comprometam a rentabilidade e a competitividade do negócio. A partir daí é possível eliminar gargalos, redesenhar processos e reduzir desperdícios e situações de retrabalho, ajudando a aumentar a agilidade e a reduzir custos.

Previsão de demanda

Utilizando históricos de vendas, tendências de mercado e até fatores externos como condições climáticas e eventos econômicos, as empresas podem prever a demanda futura com maior precisão. Isso permite ajustar a produção, evitar excessos de estoque ou escassez de produtos.

Gestão de estoque dinâmica

Algoritmos de análise de dados podem identificar padrões de consumo e sugerir níveis ótimos de estoque para diferentes produtos, reduzindo custos com armazenamento e minimizando o risco de obsolescência. Supermercados que utilizam sistemas de gestão de inventário baseados em dados, por exemplo, podem manter melhor o equilíbrio entre a oferta e a demanda, especialmente para produtos perecíveis.

Melhoria da eficiência logística

Dados em tempo real sobre tráfego, condições meteorológicas e disponibilidade de transportadoras podem ser usados para otimizar rotas de entrega, reduzindo custos e tempos de entrega. Muitas empresas de entrega já utilizam softwares de roteirização para ajustar as rotas em tempo real, garantindo a entrega mais rápida e econômica.

Compartilhamento de dados diários

A troca de informações entre fornecedores, fabricantes, distribuidores e varejistas permite uma resposta mais rápida a mudanças na demanda, melhorando a eficiência geral da cadeia de abastecimento. Plataformas de colaboração em nuvem permitem a todos os parceiros da cadeia de abastecimento acessar e atualizar informações sobre inventário, pedidos e entregas, facilitando o planejamento conjunto, a tomada de decisões e a execução.

Personalização em massa

A análise de dados detalhados sobre preferências e comportamentos dos clientes permite às empresas oferecer produtos personalizados ou recomendações sob medida, aumentando a satisfação e fidelidade do cliente. Empresas que utilizam dados de compras online e feedback de clientes estão aptas a oferecer produtos customizados ou recomendações de produtos baseadas em compras anteriores.

Transformação digital da cadeia de abastecimento

A adoção de tecnologias avançadas como Internet das Coisas (IoT), Inteligência Artificial (IA) e blockchain na cadeia de abastecimento permite a automação de processos, maior visibilidade e segurança nas transações. Um bom exemplo pode ser o uso de sensores IoT para monitoramento em tempo real das condições de transporte (como temperatura e umidade) de produtos sensíveis, garantindo a qualidade até a entrega.

Capacidade de resposta a interrupções

A análise de dados ajuda as empresas a identificar vulnerabilidades em sua cadeia de abastecimento e a desenvolver estratégias para mitigar riscos, como diversificação de fornecedores ou estoque de segurança. Empresas que utilizaram análise de dados durante a pandemia de COVID-19 puderam rapidamente ajustar suas cadeias de abastecimento, encontrando novos fornecedores ou alterando rotas de transporte para manter as operações.

Análise de risco de fornecedores

Avaliando dados históricos sobre o desempenho dos fornecedores, as empresas podem identificar riscos potenciais na cadeia de suprimentos e desenvolver planos de contingência. Isso otimiza a tomada de decisões e torna as ações práticas mais eficazes.

Monitoramento de impacto ambiental

Dados sobre o consumo de energia, emissões de carbono e uso de recursos podem ajudar as empresas a identificar oportunidades para tornar suas cadeias de abastecimento mais sustentáveis. Empresas que utilizam dados para rastrear a origem de suas matérias-primas conseguem garantir práticas de produção sustentáveis e éticas.

DESAFIOS NA IMPLEMENTAÇÃO DE UMA ESTRATÉGIA BASEADA EM DADOS

Deve estar clara a necessidade de se promover uma cultura de dados nas organizações que permita explorar ao máximo o potencial das ferramentas de inteligência de dados. Contudo, embora seja fundamental e traga significativos benefícios a longo prazo, a implementação de uma estratégia baseada em dados pode ser desafiadora para as organizações. Veja abaixo alguns deles.

Principais desafios da implementação

• Adesão dos funcionários: Convencer os funcionários a adotar uma cultura orientada por dados pode ser um desafio, especialmente se isso for algo novo para as equipes. Por isso, os colaboradores devem ser encorajados a participar do processo de análise e tomada de decisões informadas. Todos devem receber capacitação e treinamento sobre análise de dados para conhecer os benefícios e saber como utilizá-los em seu trabalho diário.
• Compartilhamento contínuo de dados: A colaboração entre diferentes setores e equipes é essencial para o sucesso de uma estratégia baseada em dados. Garantir que os dados sejam compartilhados de forma contínua e eficiente entre departamentos pode ser complexo, mas é crucial para obter insights abrangentes e tomar decisões informadas.
• Segurança e proteção de dados: À medida que mais dados são gerados, transacionados e armazenados, a segurança e a proteção dessas informações se tornam críticas. Desenvolver políticas robustas de segurança cibernética e garantir a conformidade com regulamentações de privacidade são desafios importantes a serem considerados.
• Despesas de implementação: A adoção das ferramentas certas para análise de dados pode ser dispendiosa. Isso ressalta a necessidade de uma ampla pesquisa de fornecedores e uma cuidadosa avaliação da relação custo-benefício, levando-se em conta aspectos como adequação da solução ao tipo de negócio, expertise técnica do fornecedor, conhecimento do seu mercado de atuação e disponibilidade para treinamento e suporte.

A combinação de adesão dos funcionários, compartilhamento eficiente de dados, segurança e escolha adequada de ferramentas de análise é essencial para o sucesso nesse cenário cada vez mais orientado por dados.

BI APLICADO A VENDAS

Sistemas de Business Intelligence são especialmente úteis na área de vendas, já que permitem municiar a equipe com as informações estratégicas corretas para a tomada de decisões. Além disso, são capazes de oferecer um serviço altamente personalizado que fortaleça os laços com os clientes varejistas, através de recursos como:

• Criação de perfis detalhados para cada cliente varejista, incluindo histórico de compras, preferências de produtos, frequência de pedidos e comportamento de pagamento.

• Utilização dos dados para analisar padrões de compra, identificar produtos preferidos e entender o ciclo de vida dos produtos, ajudando na oferta de recomendações personalizadas.

• Divisão dos clientes varejistas em segmentos com base em suas características e comportamentos, permitindo estratégias de atendimento mais direcionadas a cada grupo.

• Criação de ofertas e promoções personalizadas com base no histórico de compras e nas preferências individuais de cada cliente varejista.

• Implementação de sistemas de recomendação com base em algoritmos que sugerem produtos adicionais com base nas compras anteriores do cliente varejista.

• Personalização da comunicação e envio de informações relevantes sobre novos produtos, atualizações de estoque e promoções específicas para os interesses de cada cliente.

• Desenvolvimento de programas de fidelidade adaptados, oferecendo recompensas e benefícios específicos com base no histórico de compras e no valor do cliente varejista.

• Solicitação de feedback personalizado sobre a experiência de compra e uso dessas informações para ajustar o atendimento, mostrando que o distribuidor valoriza a opinião do cliente.

• Identificação dos canais de comunicação preferidos pelos clientes varejistas e ajuste dos métodos de contato de acordo, seja por e-mail, telefone, aplicativos ou outros meios.

• Utilização de dados para antecipar as necessidades dos clientes varejistas, oferecendo produtos relevantes antes que eles manifestem explicitamente sua demanda.

Tomada de decisões aprimorada por dados precisos

Como se vê, a utilização inteligente de dados na cadeia de abastecimento não apenas melhora a eficiência operacional, otimiza a tomada de decisões, impulsiona o esforço de vendas e reduz custos, mas também promove a inovação, a sustentabilidade e a responsabilidade social.

A chave está na coleta, análise e interpretação estratégica dos dados. E isso exige investimento em tecnologias de análise de dados, talento humano especializado e uma cultura organizacional voltada para dados.