Se pudéssemos prever o futuro dos negócios, as ações seriam mais assertivas, certo? Mas prever parte desse futuro não é uma tarefa impossível, pelo contrário, é mais real e atual por meio da análise preditiva.
No que diz respeito aos shoppings centers, eles têm buscado, nos últimos anos, estratégias inovadoras para se destacarem. Nesse sentido, a análise preditiva surge como uma aliada, pois proporciona insights valiosos que antecipam tendências e ajudam a moldar o futuro do setor.
Por isso, neste artigo, vamos discutir sobre essa técnica aplicada no setor de shopping.
O que é análise preditiva?
Como dissemos, o poder de prever parte do futuro auxilia muito na tomada de decisões.
A análise preditiva é um ramo das análises avançadas, valendo-se do uso de big data. Desse modo, destaca-se como uma tecnologia capacitada a reunir e organizar vastos e complexos conjuntos de dados.
Essa habilidade permite a transformação dessas informações em insights inteligíveis e aplicáveis. Ao fundamentar-se em dados do passado, a inteligência artificial consegue discernir padrões e antecipar eventos futuros.
Por isso, as empresas, incluindo os shoppings, podem avaliar suas atividades e formular estratégias de vendas por meio das informações identificadas pela análise preditiva.
Impacto no setor de shoppings
E como essa análise impacta o setor de shopping? De forma, ao implementar em seu dia a dia essa dinâmica, os shoppings têm a oportunidade de melhorar sua dinâmica operacional e a experiência oferecida aos clientes.
Isso porque, a capacidade de antecipar as preferências e comportamentos dos consumidores permite que os shoppings personalizem suas ofertas, proporcionando uma experiência mais relevante.
Ademais, a análise preditiva permite a otimização do tenant mix com base em tendências de tráfego e preferências dos consumidores, criando ambientes mais eficientes e atraentes.
Essa antecipação corrobora para que os shoppings estejam a frente da concorrência, pois a análise preditiva inclui a identificação de produtos emergentes e tendências no comportamento dos consumidores.
Benefícios da análise preditiva para a gestão de shoppings
A análise preditiva apresenta diversas possibilidades para o setor de shopping, por isso, saber usar esses dados fornecidos faz toda diferença.
Em primeiro lugar, destacamos a antecipação de tendências do mercado, que é uma ferramenta estratégica fundamental para a gestão de shoppings. Isso porque, ao analisar dados históricos e padrões de comportamento do consumidor, a análise preditiva oferece insights valiosos que permite aos gestores a identificação precoce nas mudanças de preferências, demandas emergentes e evoluções no mercado.
Assim, a previsão de dados não apenas possibilita uma resposta ágil às tendências, mas também posiciona os shoppings de forma proativa, capacitando-os a inovar e manter uma oferta alinhada com as expectativas do público.
Ou seja, as tomadas de decisão serão orientadas a dados fornecidos pela análise preditiva. Isso torna toda a gestão de shopping mais estratégica em todos os seus níveis.
Outro ponto de destaque é o que tange a experiência do cliente. Com tomadas de decisão mais assertivas e ajustes estratégicos, há melhoria contínua na experiência do cliente. Isso quer dizer que com esses dados antecipados, os shoppings estarão prontos para corresponder às demandas de seus clientes e frequentadores.
Dessa forma, há maior personalização das ofertas e interações com os clientes, o que proporciona experiências de compra mais relevantes. Com isso, aumenta-se a competitividade do empreendimento frente ao mercado.
Implementação da análise preditiva
Com tantos benefícios, fica a pergunta: como implementar a análise preditiva em um shopping?
Apesar dos benefícios, é importante salientar que como toda ferramenta, essa análise também apresenta alguns desafios em sua implementação.
Superando obstáculos
Para que haja precisão da análise preditiva deve haver qualidade dos dados. Obstáculos relacionados à coleta e integração de dados podem surgir, exigindo investimentos em sistemas robustos e processos eficientes para garantir a integridade e confiabilidade dos dados.
Outro ponto fundamental é acerca do uso dos dados, o que sempre gera preocupação sobre privacidade e segurança. Nesse sentido, os shoppings precisam adotar práticas rigorosas de proteção de dados, garantindo conformidade com regulamentações e construindo a confiança dos clientes.
Saiba mais sobre a aplicação da LGPD em shoppings:
Por fim, é preciso salientar que a implementação da análise preditiva pode envolver investimentos substanciais em tecnologia e treinamento.
Integrando tecnologias
Para a administração de shopping é imprescindível o uso de sistemas para gestão, e quanto mais completos, como o Group Shopping, melhor é para a gestão. Integrar a análise preditiva a esses sistemas existentes é vital para garantir uma operação contínua e eficiente.
Outro ponto importante a ser ressaltado é que a análise preditiva se beneficia da integração com inteligência artificial e machine learning. Essas tecnologias potencializam a capacidade preditiva, identificando padrões complexos e adaptando-se a mudanças nas condições do mercado.
Utilizar plataformas analíticas unificadas facilita a gestão e interpretação dos dados preditivos. Essas plataformas oferecem uma visão consolidada, simplificando a tomada de decisões estratégicas
Análise preditiva no entretenimento
No mundo de hoje, dados do usuário é uma importante ferramenta para as empresas. Um expoente nesse uso de dados é a Netflix. Com milhões de usuários ao redor do mundo e diversas produções independentes, a análise preditiva tem sido ferramenta de extrema importância para o alcance de público e sucesso de suas produções ao redor do globo.
A análise de dados da Netflix é a resposta para sua assertividade em conteúdos. São informações relevantes a eles:
- Tempo de retorno após uma pausa;
- O momento em que foi pausado;
- Adiantamento de cena;
- Horário em que o usuário mais assiste;
- Avaliação do produto assistido;
- Dispositivo usado para assistir;
- Hábitos de rolagem na tela inicial do streaming.
Com base nessas informações, a análise preditiva consegue identificar alguns padrões de comportamento e trazer conteúdo que farão sucesso junto ao público.
Um exemplo clássico do sucesso da análise preditiva na Netflix foi a série House of Cards, lançada em 2013. Pela análise dos dados de 2011, a empresa constatou que filmes com o ator Kevin Spacey, filmes de David Fincher e uma minissérie britânica sobre política eram produções de sucesso entre os usuários.
Com esses dados, a Netflix lançou o drama político House of Cards, cujo protagonista era Spacey e produzido por Fincher. A adaptação da minissérie britânica não somente fidelizou os assinantes ativos como atraiu milhares de novos usuários à plataforma.
Lições para o setor de shopping
O exemplo da Netflix com House of Cards é certamente um grande case de sucesso, mas o que os shoppings podem aprender com isso?
O exemplo anterior nos mostra que ao observar um padrão de comportamento de um determinado público, permite que campanhas mais assertivas que trazem não só fidelidade aos clientes, como atrai novos consumidores.
Ao notar, por exemplo, o padrão de consumo e comportamento de anos anteriores, é possível que campanhas como as de Natal sejam mais efetivas. Dessa forma, a campanha de final de ano consegue estabelecer um valor de mínimo de compra para concorrer a um grande prêmio que corresponde aquilo que o consumidor tem procurado.
Esse é apenas uma exemplificação de como a análise de dados anteriores pode ajudar o setor de shopping, mas as possibilidades são diversas.
Análise Preditiva e a gestão financeira em shoppings
Para além de campanhas sazonais, a análise preditiva é uma ferramenta indispensável para otimizar a gestão financeira desse empreendimento. Ao antecipar padrões, tendências e eventos futuros, além de auxiliar na tomada de decisões estratégicas, possibilita a maximização do desempenho financeiro dos shoppings.
Nesse sentido, destacamos, em primeiro lugar, que a capacidade de prever a demanda dos consumidores permite aos shoppings otimizar os níveis de estoque. Isso evita excessos ou escassez de produtos, reduzindo custos associados a armazenamento.
Ademais, a análise preditiva permite aos shoppings o ajuste dinâmico de suas estratégias de preços com base em padrões de compra, sazonalidade e comportamento do consumidor. Isso não apenas maximiza as margens de lucro, mas também torna os preços mais competitivos e atraentes.
Outro ponto também interessante é que a análise preditiva fornece insights valiosos para criar projeções orçamentárias mais precisas. Dessa forma, permite que os shoppings aloquem recursos de forma mais estratégica, antecipando despesas e receitas com base em dados confiáveis.
Estratégias para redução da inadimplência e melhoria do fluxo de caixa
E como estamos de gestão financeira em shoppings, a inadimplência é um problema que impacta o fluxo de caixa do empreendimento.
Por isso, ao incorporar análise preditiva para avaliar o risco de inadimplência, utilizando dados históricos e padrões de pagamento, os shoppings conseguem identificar potenciais problemas antes que se tornem críticos, permitindo a implementação de medidas preventivas.
Assim, a análise preditiva ajuda na redução de inadimplência e fortalece o fluxo de caixa, tornando a gestão financeira mais sustentável.
Integre a análise preditiva no seu dia
Ao integrar a análise preditiva no mercado de shoppings, obtém-se significativas vantagens. A capacidade de antecipar, compreender e adaptar-se aos complexos cenários do setor confere aos shoppings uma vantagem competitiva significativa.
Ademais, suas vantagens vão desde a personalização da experiência do cliente até a otimização da gestão financeira. Fato é, que no mundo atual o sucesso no mercado de shoppings não se resume mais apenas à localização privilegiada ou à diversidade de lojas, mas à capacidade de compreender e antecipar as necessidades do consumidor, adaptando-se rapidamente às mudanças no ambiente de varejo.
Nesse sentido, a análise preditiva emerge como uma importante ferramenta para capacitar os shoppings a se adaptar rapidamente às novas demandar do mercado.