O novo consumo no Brasil e as estratégias para maximizar a rentabilidade nesse mercado

A pandemia de COVID-19 pode parecer um assunto já antigo, e temos a impressão de que tudo sobre ela já foi dito. Contudo, a verdade é que, a partir desse evento global, o comportamento dos consumidores ao redor do mundo passou por mudanças significativas que redesenharam as relações de consumo de forma permanente. Inclusive, obrigando os gestores a traçarem novas estratégias para maximizar a rentabilidade.

No Brasil não foi diferente, e se torna cada vez mais claro que, mais de um ano depois de a Organização Mundial da Saúde (OMS) ter anunciado oficialmente o fim da pandemia, as indústrias de bens de consumo continuam a enfrentar o desafio de adaptar-se continuamente para atender às demandas e necessidades de um mercado que não apenas mudou de configuração como segue em constante e rápida evolução.

Esse novo cenário foi desenhado basicamente pela evolução tecnológica forçada pela necessidade de isolamento social, impulsionando situações como interações comerciais online, acesso a compras via aplicativos de entrega e trabalho remoto para profissionais de diversas áreas. 

COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR PÓS-PANDEMIA

Algumas das principais mudanças observadas no comportamento do consumidor pós-pandemia incluem:

Aumento das compras online:

O isolamento social e o fechamento temporário de lojas físicas impulsionaram o crescimento do e-commerce. Os consumidores passaram a comprar mais pela internet, desde produtos essenciais até itens de maior valor. As empresas que investiram em plataformas digitais e logística eficiente conseguiram se destacar nesse novo cenário e maximizar a rentabilidade.

Maior preocupação com saúde e bem-estar:

A pandemia aumentou a consciência dos consumidores sobre a importância da saúde e do bem-estar. Houve um crescimento na demanda por produtos naturais, orgânicos, funcionais e que fortalecem o sistema imunológico. As indústrias de alimentos e bebidas, por exemplo, precisam adaptar seus portfólios para oferecer opções mais saudáveis e transparentes quanto aos ingredientes utilizados.

Valorização de produtos locais:

A crise econômica e as restrições de mobilidade fizeram com que os consumidores valorizassem mais os produtos locais, tanto para apoiar os negócios da região quanto para ter acesso a itens frescos e de qualidade. As indústrias devem investir em parcerias com produtores locais e fortalecer suas cadeias de suprimentos regionais.

Busca por experiências personalizadas:

Mesmo com o aumento das compras online, os consumidores ainda buscam experiências diferenciadas e personalizadas. As empresas precisam investir em estratégias omnichannel, integrando os canais digitais e físicos para oferecer uma jornada de compra ‘seamless’ (perfeita) e adaptada às preferências individuais dos clientes.

Consumo consciente e sustentável:

A pandemia também acelerou a tendência de consumo consciente e sustentável. Os consumidores estão mais atentos às práticas ambientais, sociais e de governança (ESG) das empresas, valorizando marcas que adotam posturas responsáveis e transparentes. As indústrias devem incorporar a sustentabilidade em seus processos produtivos, embalagens e comunicação.

Sensibilidade a preços e promoções:

Com a queda na renda de muitas famílias durante a crise, os consumidores ficaram mais sensíveis a preços e promoções. As empresas precisam encontrar um equilíbrio entre oferecer produtos de qualidade a preços acessíveis e manter suas margens de lucro. Estratégias de precificação dinâmica e programas de fidelidade podem ser alternativas interessantes.

O mercado se transformou no cenário pós-pandemia

Para se manterem competitivas nesse novo mercado pós-pandemia, as indústrias de bens de consumo precisaram investir em inovação, sustentabilidade, relacionamento com o cliente e, principalmente, tecnologia. Este é um item fundamental para atender às novas demandas, promover flexibilidade e adaptabilidade e garantir o crescimento dos negócios.

Da mesma forma, esse novo e desafiador cenário afetou a operação do setor atacadista e distribuidor, parceiro da indústria, que também precisou lançar mão de novas soluções de tecnologia e buscar estratégias mais eficientes para maximizar a rentabilidade.

PAPEL FUNDAMENTAL DO DATA QUALITY PARA MAXIMIZAR A RENTABILIDADE

Seja para os agentes de distribuição, seja para as indústrias de bens de consumo, maximizar a rentabilidade é um objetivo que pode ser alcançado pelo uso eficaz de estratégias baseadas em inteligência de dados. Mas seja qual for a estratégia adotada nesse contexto, é preciso destacar a importância crítica de sistemas de qualidade de dados (Data Quality) para garantir a eficácia dessas abordagens. 

Vamos detalhar algumas estratégias e a relevância do Data Quality em cada uma delas:

1. Segmentação avançada de clientes

Estratégia: Utilizar análises de dados para segmentar os clientes de maneira mais refinada, identificando padrões de compra, preferências e sensibilidade a preços.

Importância do Data Quality: A precisão na segmentação depende diretamente da qualidade dos dados. Dados imprecisos ou incompletos podem levar a segmentações errôneas, afetando a eficácia das campanhas de marketing e vendas.

2. Otimização de preços

Estratégia: Implementar modelos de precificação dinâmica baseados em dados para ajustar os preços em tempo real, considerando fatores como demanda, concorrência e custos.

Importância do Data Quality: A confiabilidade dos modelos de precificação depende da precisão dos dados de entrada. Dados de baixa qualidade podem resultar em precificação inadequada, afetando as margens de lucro.

3. Previsão de demanda e gestão de inventário

Estratégia: Usar análise preditiva para prever a demanda futura e otimizar os níveis de estoque, reduzindo tanto a escassez quanto o excesso de inventário.

Importância do Data Quality: A acurácia das previsões de demanda está diretamente ligada à qualidade dos dados históricos. Dados incorretos ou incompletos podem levar a previsões imprecisas, resultando em perdas financeiras.

4. Desenvolvimento de produtos baseado em dados

Estratégia: Analisar dados de feedback dos clientes e tendências de mercado para orientar o desenvolvimento de novos produtos ou a melhoria dos existentes.

Importância do Data Quality: A inovação e aperfeiçoamento de produtos requerem dados de alta qualidade para garantir que as decisões de desenvolvimento estejam alinhadas com as necessidades e desejos reais dos clientes.

5. Personalização em massa

Estratégia: Utilizar dados para personalizar produtos, serviços e comunicações em larga escala, atendendo às expectativas individuais dos clientes.

Importância do Data Quality: A personalização efetiva depende da precisão e completude dos dados dos clientes, incluindo histórico de compras, preferências e comportamento de navegação.

6. Eficiência operacional e redução de custos

Estratégia: Aplicar análise de dados para identificar ineficiências operacionais, oportunidades de economia na cadeia de suprimentos e otimização de processos.

Importância do Data Quality: A identificação de áreas para redução de custos e melhorias operacionais requer dados operacionais confiáveis, sem os quais as análises podem levar a conclusões erradas.

7. Integração de dados entre departamentos

Estratégia: Promover a integração de dados entre diferentes departamentos (como vendas, marketing, produção e logística) para criar uma visão unificada do negócio.

Importância do Data Quality: A integração efetiva de dados depende da compatibilidade e da qualidade dos dados entre os sistemas. Dados inconsistentes ou fragmentados podem prejudicar a visão geral do negócio e levar a decisões equivocadas.

8. Cultura orientada por dados

Estratégia: Fomentar uma cultura organizacional que valorize e utilize dados em todas as decisões de negócios, incentivando a curiosidade e a experimentação baseadas em dados.

Importância do Data Quality: Uma cultura orientada por dados só pode prosperar em um ambiente onde os dados são vistos como confiáveis e precisos. Investir em qualidade de dados é, portanto, fundamental para construir essa cultura.

9. Adoção de tecnologias emergentes

Estratégia: Explorar e adotar tecnologias emergentes, como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (machine learning), para automatizar a análise de dados e gerar insights mais profundos e preditivos.

Importância do Data Quality: A eficácia das tecnologias de IA e machine learning depende diretamente da qualidade dos dados alimentados nesses sistemas. Dados de má qualidade podem levar a modelos preditivos imprecisos e, por consequência, a decisões inadequadas. Este é um passo fundamental para maximizar a rentabilidade do seu negócio.

10. Monitoramento e melhoria contínua

Estratégia: Estabelecer processos contínuos de monitoramento e avaliação da qualidade dos dados, implementando correções e melhorias conforme necessário.

Importância do Data Quality: Este é um ciclo virtuoso; quanto mais alta a qualidade dos dados, mais confiança as organizações terão em suas análises e decisões. A melhoria contínua dos dados sustenta a eficácia de todas as estratégias baseadas em dados.

AUMENTAR A QUALIDADE DOS DADOS É MAXIMIZAR A RENTABILIDADE

Resta evidente que um sistema robusto de qualidade de dados é fundamental para garantir a integridade, precisão e atualidade dos dados em todas essas estratégias. Dados de alta qualidade são o alicerce sobre o qual análises confiáveis podem ser construídas, permitindo que as empresas tomem decisões informadas. 

Dessa forma, maximizar a rentabilidade em indústrias de bens de consumo, por meio da inteligência de dados, requer um compromisso inabalável com a qualidade dos dados. Um sistema robusto de Data Quality é o alicerce que permite às organizações não apenas confiar em suas análises, insights e decisões estratégicas, mas também promover uma cultura orientada por dados, integrar informações de maneira eficaz entre departamentos e aproveitar ao máximo as tecnologias emergentes. 

Portanto, investir em sistemas de Data Quality não é apenas uma necessidade técnica e transcende a simples manutenção de registros precisos; trata-se de uma estratégia empresarial abrangente que habilita a inovação, a eficiência operacional, e, em última análise, a vantagem competitiva sustentável em um mercado cada vez mais competitivo.