Com estruturação de dados, fornecedores começam a entender melhor a demanda e as categorias

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Alessandra Morita - alessandra.morita@savarejo.com.br -

O trabalho ainda está em andamento, mas algumas empresas já estão tendo insights para tomada de decisões de maneira mais precisa. O Martins e a Seara são exemplos disso

A exemplo do que acontece no varejo, na indústria é necessário estruturar os dados que chegam das plataformas digitais, criando inteligência a partir de tecnologias como as de machine learning. A ideia é gerar conhecimento e insights e, em médio e longo prazo, conseguir ser preditivo quanto às movimentações de mercado. Uma das empresas que está apostando no desenvolvimento do seu Data Lab é o Martins . “Estamos olhando dados internos, seja de clientes nossos, de categorias e das indústrias. E começamos a trazer dados externos disponíveis no mercado, como IBGE e FGV. Compilamos cerca de 2.500 informações de fora”, explica Gabriel Padovani, head de data lab da empresa.

“Já chegamos a alguns comportamentos de consumo, a partir do entendimento de como a renda é gerada em certas localidades, do índice de desemprego, da faixa etária e da escolaridade. A ideia é combinar com as informações internas para tomar decisões melhores com o varejo, que é nosso cliente, e com a indústria, que é nossa parceira. Mas, por enquanto, estamos usando mais para as decisões específicas do Martins”, ressalta.

Já a Seara conta com o QLab, um laboratório interno que reúne dados provenientes de parceiros tecnológicos e do monitoramento realizado pela empresa. Nele, um grupo de profissionais transforma esses dados em informações. “Tudo isso, somado a pesquisas e consumer insights, permite um melhor entendimento sobre para onde o mercado caminha. Assim, tomamos medidas que façam mais sentido naquele momento”, enfatiza José Cirilo, diretor executivo de marketing e trade da empresa. “Nosso objetivo é sempre compartilhar os dados com nossos parceiros e buscar as melhores oportunidades de crescimento conjunto”, conclui o executivo.


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