Avon desenvolve projeto de big data & analytics e melhora a utilização de dados em vendas online

Publicado em 11/07/2018 por IP NEWS

Iniciativa se destacou pelo baixo investimento e curto prazo de desenvolvimento, conseguindo impulsionar os resultados, permitir a personificação de ofertas digitais e evitar que as revendedoras abandonem o carrinho durante as compras online no portal B2B.

Entender o movimento do cliente dentro do seu portal B2B de vendas online. Esse era um dos principais objetivos da Avon, empresa norte-americana de cosméticos, ao desenvolver um projeto de Big Data & Analytics, que se beneficia de dados extraídos do mundo online e os cruza com a base histórica da plataforma analítica da MicroStrategy. A iniciativa trouxe à companhia a capacidade de responder quase instantaneamente várias perguntas de negócios capazes de influenciar tomadas de decisão e personificar ofertas para as suas clientes, isso tudo analisando o comportamento de compra de milhões de usuários.

De acordo com Raquel D'Anello, diretora de TI da Avon, evitar que o "carrinho" seja abandonado nas vendas online, entender o movimento no site, bem como identificar os motivos que levam os clientes a desistirem de uma compra, é um dos principais desafios das empresas, independentemente de sua área de atuação. Em se tratando da Avon, especialmente após a inserção de tags em todo o portal de vendas B2B, essa necessidade ficou ainda mais evidente, pois se tornou possível acompanhar todos os movimentos da revendedora no site e saber o que ela fazia e em que momento, gerando um grande volume de informações. Além disso, o BI já permitia acessar o histórico baseado em pedidos e faturamentos anteriores, além de dados das redes sociais.

"Diante desse cenário, nossa questão era: o que fazer com esse monte de informação? Começaram a chover perguntas sobre o comportamento e nós, meio sem saber o que fazer, chegamos para a MicroStrategy e falamos: 'o nosso BI tradicional não funciona mais. O que tem no mercado? Ouvimos falar do big data, o que podemos fazer com isso?' E aí veio a ideia de fazermos um piloto e começar a trabalhar essas informações", explica Raquel.

Com baixos investimentos, curto prazo e recursos escassos, mas com muita vontade de fazer acontecer, como a própria executiva ressalta, o projeto começou a ser concebido. O piloto foi feito usando uma máquina relativamente simples e de baixo custo e toda essa infraestrutura foi levada para a nuvem. O investimento para viabilizar esse pontapé inicial, já incluindo os custos da mão de obra e da consultoria, totalizou cerca de 50 mil dólares, valor bastante inferior ao que se costuma investir em projetos de Big Data & Analytics. Um recurso da equipe de TI e um profissional do time de consultoria da MicroStrategy foram os responsáveis pela execução.

As primeiras tentativas não surtiram efeito e foi somente após o envolvimento da área de negócios da Avon, chamada de Digital, que o projeto começou a decolar. "Queríamos descobrir e desmistificar esse tal de big data. Batemos na porta do Digital e questionamos o que o presidente perguntava e eles não conseguiam responder ou, então, saber o que levava três meses para ser respondido. Recebemos de volta umas quatro perguntas e, com base nelas, conseguimos entender quais eram os dados do nosso sistema transacional, do B2B e das mídias sociais que precisavam ser levados para esse sistema. E assim fizemos", diz Raquel.

Os resultados obtidos com esse projeto de Big Data & Analytics foram vários e ajudaram a impulsionar as vendas online da Avon. A capacidade de personalizar ofertas digitais com base no comportamento específico da revendedora no site foi um avanço significativo. Hoje, a área de Digital da Avon olha o histórico de compras, cruza com as informações da navegação e faz análises que geram insights em tempo real. Com o apoio do big data, também é possível corrigir rotas e erros nas campanhas a qualquer momento, o que cria uma capacidade maior para planejar os próximos passos.

Outro ponto importante é que a Avon tem um portfólio de mais de três mil produtos ativos e as campanhas mudam de 15 em 15 dias, o que impossibilitava, por exemplo, a capacidade de traçar estimativas. Com as informações geradas a partir do Big Data, é possível fazer uma antecipação do forecasting, enquanto o próximo ciclo está em planejamento. Fora isso, o projeto também possibilitou algumas análises preditivas, como, por exemplo, saber qual das revendedoras pode não completar o carrinho. É possível ver quem entrou, não comprou e fazer uma ativação via call center, whatsapp ou SMS, enquanto a pessoa ainda estiver em seu momento de compra.

Para apresentar esses dados, foi criada uma série de dashboards e relatórios ad hocs para algumas das áreas, como de Marketing e Digital, que preferem receber as informações nesse formato para fazer suas próprias análises.