“DDPP”: a sigla que pode mudar o rumo do seu varejo

 

Crédito: Reprodução.

São tantas abreviações no mundo atual, mas essa, em especial, revela uma rota importantíssima para um varejo “data driven”, que organiza seus processos e métricas com base em dados reais e não mais em instinto, achismo, histórico ou heurísticas.

A covid-19 veio mostrar não apenas a vulnerabilidade humana, mas também a capacidade que a sociedade tem em se organizar e se reinventar. Tenho ouvido frases como “evoluímos 5 anos em 5 meses”, ou então, “estamos vivendo a real transformação digital”. Pois bem, e num cenário de evolução constante e sem a menor linearidade, é preciso ter o mínimo de consistência nos processos.

Por isso quero falar sobre “DDPP”, ou melhor, o processo de DescreverDiagnosticarPrever e Prescrever. Uma lógica que você vai poder aplicar no seu dia a dia para cada tomada de decisão que tenha como embasamento o uso massivo de informações e o objetivo de alcançar resultados consistentes no curto, médio e longo prazo:

1 – Descreva o cenário

Nenhuma caminhada começa sem a identificação de onde se encontra e dos objetivos que se pretende alcançar, não é? Esse é o mesmo espírito na utilização de dados dentro do varejo. A coleta de informações essenciais sobre a operação deve ser capaz de trazer uma análise descritiva do negócio como um todo, mostrando o desempenho e, principalmente, os pontos de melhoria que devem ser ajustados pelos gestores. Trata-se da primeira camada no planejamento estratégico. Os dados coletados e tratados aqui oferecem uma visão geral e podem ser considerados a base para qualquer iniciativa digital futura.

2 – Diagnostique os problemas 

A partir do levantamento descritivo, fica mais fácil ir para o segundo passo: o diagnóstico. Nesta etapa, as informações devem ser capazes de revelar questões que impactam negativamente o desempenho de vendas, por exemplo. Aqui, diferentemente da descrição, o recomendado é aprofundar a análise em determinadas situações em vez de ter uma visão geral. Por exemplo: se a primeira etapa mostrou um volume baixo na conversão, agora é a hora de encontrar as causas para isso. Assim, mais do que ler os dados e levantar hipóteses, é preciso utilizar uma estrutura mais completa capaz de se cruzar com outras fontes para encontrar explicações.

3 – Preveja e antecipe-se à demanda

De certa forma, os dois tópicos anteriores não são totalmente novos para os varejistas. Mesmo os gestores mais reticentes à tecnologia já sabiam da importância de identificar o cenário e diagnosticar problemas em seus processos internos – é praticamente a base do empreendedorismo. A questão é que esse volume de dados digitais permite à empresa dar um passo a mais: prever demandas. Afinal, a partir do momento em que se tem informações históricas (necessárias para o primeiro passo) e os problemas já foram resolvidos (passo 2), é possível fazer projeções em cima dessas análises com outros indicadores, como sazonalidade, clima e características regionais. Dessa forma, o varejista realmente consegue precipitar momentos de maior pico, antecipar sua estratégia e garantir melhor performance.

4 – Prescreva um plano contínuo de melhoria

É aqui que muitas vezes acontece um erro fatal: interromper a jornada por acreditar que a previsão é a última fronteira dos dados dentro da estratégia de negócio. Contudo, as análises realizadas anteriormente (descrição, diagnóstico e previsão) podem ser utilizadas de forma perene para que os gestores prescrevam um plano de trabalho contínuo para melhorar o desempenho e a rentabilidade do negócio.

É nesta etapa que ocorre a verdadeira tomada de decisão: quando líderes decidem o que deve ser feito e o que pode ser melhorado diante de tudo o que foi levantado anteriormente. O grande segredo é que não se trata de um único ciclo, mas de algo que vai girando todo o tempo, o que exige preparação e engajamento de todos os profissionais envolvidos para dar conta de um volume cada vez maior e mais constante de informações.

Flávia Pini é CEO da FX Data Intelligence, empresa que oferece inteligência para o varejo por meio de visão computacional e inteligência artificial.

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