Big Data invade o e-commerce do estoque ao marketing

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Não há expressão mais recorrente este ano no noticiário tecnológico que Big Data, análise de dados em velocidade, volume e variedade sem precedentes que está tomando conta do mundo corporativo, de governos e até da ciência. Hypes como esse vêm e vão o tempo todo, mas especialistas garantem que o de agora representa, de fato, uma revolução para uma miríade de áreas. A boa notícia é que o comércio eletrônico está entre elas, com desdobramentos do estoque à propaganda.

Lojas virtuais são inatas caçadoras de dados, já que grande parte da relação com consumidores, fornecedores e espaços publicitários se dá por meio virtual. Nunca foi problema para sites registrar vorazmente informações de CRM, AdWords e navegação em suas próprias páginas. Sempre foi um desafio, porém, extrair sentido desse amontoado de bits e elaborar estratégias comerciais a partir disso.

O Big Data veio justamente ao socorro de quem enfrenta essa dificuldade. Popularizada há poucos anos com a chegada de ferramentas de código aberto como Hadoop, a tecnologia armazena dados de forma fragmentada para analisar centenas de terabytes com mais eficiência, agilidade e menor custo que métodos tradicionais. E com um bônus precioso: o Big Data permite a compreensão dos chamados dados “não-estruturados”, elementos caóticos como posts em redes sociais, textos em linguagem natural e até os cliques do mouse. Calcula-se que 80% dos dados disponíveis hoje sejam não-estruturados, e são para eles que as empresas devem olhar para traçar um perfil fidedigno dos seus clientes.

Uma das possibilidades que o tecnologia abre a lojas virtuais é a personalização. Embora os consumidores sejam diferentes entre si e respondam a estímulos distintos, a maioria dos sites de venda insiste em exibir a todos a mesma vitrine. Mas, com o profundo conhecimento do internauta proporcionado pelo Big Data, já é possível seduzi-lo com aquilo que ele mais gosta.

Para moldar a oferta, pode-se analisar de forma instantânea, por exemplo, seu histórico de compra, seus interesses nas redes sociais e a lista de itens em que ele costuma clicar. Tudo isso também pode ser comparado com o perfil de outros usuários. É assim que a Amazon constrói seu sofisticado sistema de recomendação.

Há uma outra opção de personalização, esta mais polêmica: preços que variam de acordo com o cliente. Os dados do Big Data, como é de imaginar, permitem inferir o perfil socioeconômico do consumidor virtual. Internautas que acessam determinada loja por meio de iPads e Macbooks e cujo histórico de compras inclua viagens internacionais tendem a aceitar pagar mais por um produto do que quem acessa de PC e tenha chegado à loja por meio de site de comparação de preço.

Mas muitos consumidores julgam a prática discriminatória e injusta. Como a “The Economist” lembrou em artigo no ano passado, já em 2000 a Amazon sofreu as consequências disso, quando tentou cobrar por DVDs de acordo com o navegador do internauta. A gigante acabou sendo obrigada a compensar quem pagou mais caro.

Outra área à qual o Big Data chega proporcionando grandes benefícios ao comércio eletrônico é o controle de estoque. O setor costuma sugar no mínimo metade dos custos de um e-commerce. A análise avançada de dados dos consumidores torna possível a elaboração de modelos preditivos que estimem, com margem de erro baixíssima, a demanda por cada um dos produtos à venda. Isso reduz o encalhe de itens, cortando gastos desnecessários com armazenamento.

Além disso, com previsão de demanda e uso de localizadores nas mercadorias, o Big Data pode otimizar a organização do estoque, dispondo itens de modo a agilizar sua retirada por funcionários e robôs. Estoques como esses parecem muitíssimo bagunçados a humanos, pois nada fica organizado por cores, tipos ou tamanhos, mas, sim, de acordo com complexos algoritmos que refletem exatamente o fluxo caótico do site.

A prática se torna ainda mais poderosa quando sincronizada com a cadeia de suprimentos. Se o varejista pode prever a demanda com alta taxa de acerto, pode também encomendar seus insumos em ritmo quase perfeito. Isso impede que itens se esgotem e torna o orçamento mais enxuto. Grande parte dessas técnicas de estoque e cadeia de suprimentos foi desenvolvida e aprimorada pela maior varejista do mundo, a Walmart. Já em meados dos anos 1990, o mastodonte de Bentonville, Arkansas, submetia sua cadeia de milhares de lojas físicas a escrutínio de dados até então inédito.

O Big Data também pode resolver um dos principais desafios do marketing online, o da atribuição de quais anúncios proporcionaram a venda. Os internautas são bombardeados por todos os lados com anúncios em páginas de busca, e-mail e redes sociais. Mas a técnica de atribuição hegemônica hoje valoriza apenas o último clique, desconsiderando a importância das outras propagandas às quais o usuário esteve exposto durante a navegação. Hoje, graças ao Big Data, algumas firmas estão usando modelos complexos de atribuição muiticanal para abranger toda a cadeia de marketing. Mas elas ainda são minoria. Segundo estudo feito em 2012 pela Econsultancy e pela Adobe, comentado em paper recente da eMarketer, apenas 26% das companhias usam modelos que vão além do último clique.

O desafio agora é a elaboração de sistemas capazes de compreender também a influência do marketing offline e mobile sobre a decisão de compra. É um grande passo pelo qual esperamos ansiosos.