Feeling é um ativo. Mas sozinho já não basta

O varejo brasileiro passou por uma das maiores transformações estruturais das últimas décadas. Margens pressionadas, juros altos, consumidor mais exigente e menos fiel à marcas e bandeiras, omnicanalidade como obrigação e concorrência vinda de todos os lados. E no meio desse cenário, um ativo foi ganhando protagonismo: a inteligência de dados no varejo como estratégia de negócio e não somente suporte.

A maioria das empresas já coleta dados. CRM, ERP, sistemas de ponto de venda, aplicativos de fidelidade, redes sociais. O problema não é a falta de dado. O problema é o que se faz com ele depois — e durante e antes da tomada de decisão.

Segundo a consultoria McKinsey, empresas orientadas a dados têm 23 vezes mais chances de adquirir clientes, seis vezes mais chances de retê-los e 19 vezes mais chances de serem lucrativas do que empresas que não usam dados de forma estruturada (McKinsey – Age of analytics). São números que não deixam espaço para debate.

E ainda assim, uma parcela significativa das decisões estratégicas no varejo segue sendo tomada com base em experiência acumulada, percepção de mercado e, em muitos casos, por intuição. Isso não é necessariamente errado. O problema surge quando a intuição substitui (ou ignora) a evidência ao invés de complementá-la.

O conceito de intuição, em sua essência, nada mais é do que experiência vivida codificada. E aqui reside um dilema importante: em muitos casos, essa experiência foi construída em condições de contorno bastante diferentes das atuais — um mercado talvez menos competitivo, com juros em outro patamar, com menor mobilidade do consumidor e com uma fidelidade que hoje simplesmente não existe mais. Daí a importância de usar os dados e seus direcionais para identificar mudanças de tendência, calibrar o que a experiência ensinou e redirecionar o barco antes que a correnteza já tenha o levado longe demais.

De relatório a linguagem estratégica

Existe uma diferença fundamental entre ter dados e ter inteligência de dados. O primeiro é operacional. O segundo é estratégico.

Durante muito tempo, o papel do dado no varejo era retrospectivo: ele explicava o que havia acontecido. Vendas do mês passado, ticket médio da semana, ruptura registrada depois do fato. Útil, sim. Mas insuficiente para um ambiente competitivo que exige velocidade de resposta e antecipação de movimentos.

O que muda com uma cultura analítica madura é o uso preditivo e prescritivo dos dados. Não apenas entender o que aconteceu, mas projetar o que vai acontecer e, mais importante, indicar o que deve ser feito. Isso transforma a inteligência de dados em uma linguagem estratégica que atravessa todas as camadas da organização: do sortimento ao pricing, da gestão de estoque à experiência do consumidor.

Em iniciativas de Revenue Growth Management (RGM), por exemplo, a integração de dados de sell-out, elasticidade de preço, comportamento do shopper e performance por canal permite uma calibragem muito mais precisa das alavancas de crescimento. A decisão deixa de ser sobre quanto aumentar o preço de um SKU e passa a ser sobre como otimizar a equação de valor percebido, margem e volume em cada ponto de contato com o consumidor.

As três ineficiências que os dados expõem

Quando uma organização começa a trabalhar com dados de forma estruturada, três ineficiências costumam aparecer rapidamente.

A primeira é a ineficiência de alocação. Verbas comerciais, esforço de equipe e investimentos em trade marketing muitas vezes concentrados em canais ou clientes que não entregam o retorno esperado.

A segunda é a ineficiência de precificação. Em mercados com alta sensibilidade de preço, pequenas variações mal calibradas podem comprometer tanto a margem quanto o volume. A análise de elasticidade e a simulação de cenários deixam de ser exercício acadêmico e passam a ser ferramentas de gestão do dia a dia.

A terceira é a ineficiência de portfólio. Produtos que ocupam espaço de gôndola, absorvem capital de giro e não contribuem com margem ou estratégia. Sem dado, eles sobrevivem porque alguém na organização ainda acredita neles. Com dado, a conversa muda de natureza.

Em todos os três casos, o dado não elimina o julgamento humano, muito pelo contrário, ele eleva a qualidade do julgamento ao substituir suposições por evidências. E vai além: modelos preditivos e automações bem estruturadas entregam também ganho real de velocidade e produtividade, permitindo que times menores operem com mais precisão e em maior escala, sem depender de grandes estruturas para gerar diagnósticos e recomendações.

A corrida que já começou

O varejo global está em uma corrida de adoção de modelos analíticos avançados. Grandes redes de supermercados, farmácias e e-commerces já operam com modelos de machine learning para precificação dinâmica, reposição automatizada de estoque e personalização em escala de ofertas e comunicação.

No Brasil, o movimento também está acontecendo, ainda que de forma menos homogênea. Enquanto algumas redes varejistas operam com estruturas analíticas comparáveis às melhores práticas globais, outra parte do mercado ainda está na fase de consolidação de bases de dados confiáveis, padronização de KPIs e construção de governança analítica (etapa super importante para o sucesso da estratégia analítica). Nesse contexto, empresas especializadas em dados têm desempenhado um papel fundamental como aceleradoras dessa transformação — seja fornecendo bases de mercado e benchmarks competitivos, como Nielsen e Scanntech, seja entregando plataformas de inteligência de shopper e soluções de pricing e promoções, como Dunnhumby, Varejo 360 e Infomarket. Esses, e outros, parceiros permitem que varejistas de diferentes portes acessem inteligência de mercado que, de outra forma, levaria anos para ser construída internamente.

A boa notícia é que a barreira de entrada caiu significativamente. Com a democratização de ferramentas de Business Intelligence, o avanço das plataformas de dados em nuvem, a integração cada vez mais nativa entre sistemas de gestão e camadas analíticas e o acesso à diferentes modelos de LLM. Com essa redução da barreira de entrada, deixou de ser quem tem mais recursos de implantação para quem, de fato, entende que dado é diferencial competitivo.

A má notícia é que tecnologia sem cultura não produz resultado. Uma organização pode investir em plataformas de última geração e continuar tomando decisões por instinto se não houver uma mudança real na forma como os dados são valorizados, interpretados e usados nos processos de decisão. E aqui entra um perfil profissional cada vez mais raro e valioso: aquele que consegue coexistir com naturalidade em ambientes analíticos e intuitivos, construindo um storytelling que traduz dados complexos em narrativas que influenciam tomadores de decisão — inclusive os que ainda operam majoritariamente pelo feeling. Profissionais que sabem direcionar análises para responder se as percepções intuitivas se sustentam nos números, e que têm a habilidade de fazer os dados serem ouvidos por quem ainda não aprendeu a confiar neles.

O varejo que decide com clareza

A inteligência de dados no varejo não é uma tendência. É uma condição de competitividade. E a pergunta que cada organização precisa responder com honestidade é: os seus dados estão informando as suas decisões ou estão apenas justificando as decisões que já foram tomadas?

Porque há uma diferença enorme entre usar dado para aprender e usar dado para confirmar. E essa diferença, no longo prazo, é o que separa as empresas que crescem das que ficam explicando por que não cresceram.

O mercado já não tem janela para quem ainda está decidindo se vai levar dados a sério. A pergunta agora é com que velocidade.

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*Marcellye Miranda é executiva especializada em Planejamento Estratégico, Revenue Growth Management, Inteligência de Mercado e Monetização de Dados, com trajetória em negócios de alta escala. No GPA (Grupo Pão de Açúcar), liderou frentes de RGM, Retail Media e Inteligência de Mercado, conectando estratégia, dados e performance financeira em operações com mais de 700 lojas e 32 milhões de clientes. Engenheira Mecânica de formação, com MBA em Inteligência de Mercado e formação de liderança executiva pelo ISE. Acompanhe a autora no LinkedIn.

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