Liberando o potencial dos dados para retailers e empresas FMCG

A pandemia mostrou que as empresas que priorizam as operações digitais, como retailers e empresas de bens de consumo rápido (FMCG), crescem mais do que a concorrência. Seguindo as dicas do setor, muitas dessas empresas adotaram rapidamente a transformação digital para se manterem competitivas.

Com a automação cada vez mais em voga, além da IA e do machine learning na mudança para uma estratégia omnicanal, as empresas de retail e de FMCG vêm gerando um enorme volume de dados. Como essas empresas podem aproveitar esses dados ao máximo? E as empresas que ainda não iniciaram a transição digital, o que devem fazer para começar?

Para oferecer insights, profissionais seniores de TI e executivos dos setores de retail e FMCG se reuniram em uma mesa redonda intitulada "Liberando o potencial dos dados no retail e no FMCG", apresentada pela Rackspace Technology® e pelo Amazon Web Services (AWS) e organizada pela Jicara Media.

De acordo com Hemanta Banerjee, vice-presidente de serviços de dados em nuvem pública da Rackspace Technology, a maioria das organizações de retail e FMCG que ele observa ainda está nos estágios iniciais da jornada de dados. "Essas organizações sabem que precisam ser orientadas por dados, mas ainda não têm a adesão da cúpula. Portanto, elas estão desenvolvendo projetos-piloto para entender como as empresas podem ser orientadas por dados nas tomadas de decisão para, em seguida, estender essas experiências para equipes maiores."

Obstáculos aos dados

Nas empresas de retail e FMCG, os desafios para os dados variam de problemas típicos (como sistemas antigos) a problemas mais granulares (como silos de dados e a transformação da experiência do cliente). A Kellogg's, por exemplo, quer uma infraestrutura central de dados, mas que tenha flexibilidade e agilidade para atender às necessidades no nível local. A empresa tem três gerações de plataformas de dados, com os bancos de dados mais antigos situados em diferentes países, de acordo com Arvind Mathur, diretor de informações – AMEA da The Kellogg Company.

"Padronizaremos a infraestrutura, bem como a estruturas, para a absorção e a limpeza dos dados", explica Mathur. "Os pipelines reais podem diferir de acordo com os mercados e as regiões. Como os modelos de dados granulares também podem ser diferentes, temos que descobrir o que funciona."

Mathur explica que o desafio é estabelecer as salvaguardas certas e manter a flexibilidade e a agilidade certas para o sucesso. Segundo ele, as organizações querem evitar vários pools de dados, onde os mesmos dados são capturados e estruturados de forma diferente para [cada] caso de uso, levando à duplicação e à falta de uma versão da verdade. "É esse ajuste fino dos processos que estamos tentando obter", conclui Mathur.

Entretanto, para um executivo sênior de mídia e digital de uma empresa multinacional de laticínios, o maior desafio de transformar o envolvimento do cliente em métrica de negócios é romper os silos de dados em todas as unidades de negócios.

Um dos projetos desse executivo se dedica a transformar o CRM na empresa de laticínios.

"O CRM vai além do marketing, pois tem um componente de vendas e, por isso, precisa de TI e suporte de dados", justifica ele. "Estamos nessa jornada de [integrar] dados quando não temos a infraestrutura, ou estamos apenas construindo a infraestrutura em torno disso. Ao mesmo tempo, estamos instruindo a organização sobre como adotar essa mentalidade."

Por outro lado, um grupo multinacional de FMCG embarcou em uma jornada de sete anos para consolidar as respectivas plataformas de dados. De acordo com o diretor regional digital e de TI da multinacional, o desafio agora é equilibrar o uso dessas plataformas para funcionários e clientes.

“Agora temos tudo em um só lugar e temos o apoio da alta administração para cortar todos os relatórios manuais, o que é ótimo”, comemora o diretor regional. “No entanto, também vimos que, como consolidamos tudo no meio, a função da tecnologia e a função de BI precisam crescer, pois as mudanças não param de chegar.”

O executivo também reconheceu que as experiências dos clientes e colaboradores são os maiores desafios:

"Eles precisam embarcar na jornada de dados para usar as plataformas e serem desenvolvedores cidadãos, em vez de ter todas as solicitações tratadas pelas equipes de dados e de TI."

Onde extrair valor

De acordo com Banerjee, vice-presidente de Serviços de Dados em Nuvem Pública da Rackspace Technology, na hora de resolver os desafios nos dados dos clientes, nenhuma solução ou estratégia geral se aplica a todos, pois cada jornada de dados é diferente. Seja adoção de tecnologia, mentalidade organizacional ou desafios de complexidade, muitas vezes um pequeno projeto de dados pode oferecer aquele suporte organizacional essencial. "Temos que entender um pouco mais sobre o que todos miram; em alguns casos, é uma questão de criar esses projetos de curto prazo para ir de A para B, de modo que a equipe opere de forma eficaz", explica Banerjee.

Para Shwetank Sheel, Diretor de Vendas de Serviços de Dados - APJ da Rackspace Technology, as empresas devem se dedicar a quatro áreas principais como ponto de partida para extraírem valor dos dados dos clientes:

1. Inovação do produto — com base na telemetria, como iterar os produtos para deixá-los mais relevantes?
2. Operações — como otimizar as operações para reduzir custos?
3. Pessoal — como facilitar o uso da tecnologia pelos funcionários?
4. Continuidade — que estratégias usar para que os projetos de dados façam parte de um processo contínuo de negócios, em vez de um único evento?

Uma das estratégias que pode viabilizar essas quatro áreas, observa Sheel, é a alfabetização dos dados. "Em termos de alfabetização dos dados, precisamos capacitar as pessoas, seja em escala, seja fornecendo um espaço seguro para poderem testar as coisas", diz ele. "Precisamos capacitá-las para inovar, em vez de gastarem tempo com tarefas menos valiosas."

Estratégia de dados para a vitória

A tecnologia é uma vantagem para as empresas, pois simplifica processos, cria inteligência e gera novos fluxos de receita. Sem uma estratégia clara de dados, no entanto, as empresas podem ficar excessivamente dependentes dessa tecnologia. Entretanto, a tecnologia também trouxe às empresas um planejamento ponta a ponta mais fácil, um recurso amplamente comprovado durante a pandemia, como observa Mathur. "Durante a pandemia, a oferta e a demanda ficaram cada vez menos previsíveis", lembra ele. "Portanto, a tecnologia nos permitiu fazer previsões de demanda, juntamente com planejamento de suprimentos, a gestão do inventário e a implementação nos mercados. Antes da covid, coisas assim só podiam ser executadas com base na intuição, e era assim que líderes e gerentes faziam. Tudo isso foi desestabilizado de repente.”

Além disso, a transformação dos dados na Kellogg's influenciou a estratégia deles em termos de atividades de marketing, como preços e promoções, bem como na manufacturing.

"Na manufacturing, há muitas coisas que dá para fazer ao conectar as máquinas e usar esses dados para entender os tempos de inatividade e manutenção", conta Mathur. "Reduzimos o desperdício e melhoramos o uso de energia. No momento, estamos trabalhando em cerca de seis ou sete áreas de foco para concretizar nossa visão da SmartFactory."

Mathur também reconheceu a tendência das organizações ao aumento dos recursos preditivos e prescritivos, além dos promissores casos de uso para soluções com baixo ou nenhum código.

Sheel, da Rackspace Technology, entretanto, enfatizou a importância da segurança dos dados à medida que o número de casos de uso de dados cresce, para proteger não apenas a empresa como a privacidade dos clientes.

Com os dados cada vez mais onipresentes, a importância da segurança como parte da gestão geral dos dados na nuvem vem à tona.

"A segurança está virando o coração e a alma dos projetos de dados, pois não dá para treinar modelos de IA com dados fictícios nem tomar decisões com dados fictícios e não produtivos", explica Sheel. "É importante usar os dados de produção de forma segura."

Esta postagem foi patrocinada por Amazon Web Services (AWS).