A colaboração de dados entre indústria e varejo é fundamental para o sucesso de propostas e planos de JBPs (Joint Business Plans), qualidade da criação e execução de campanhas de Retail Media, e exploração de oportunidades estratégicas para ambas as partes.
Entendimento Rápido sobre o Contexto Histórico do Mercado
As visões sobre colaboração de grande parte do mercado se limitam ao compartilhamento de dados de sell-out, legado da cultura comercial CPG. Grande parte dos times da indústria e varejo não estão totalmente preparados para estruturar processo de colaboração em Retail Media. Há grande desconhecimento sobre benefícios das plataformas de colaboração que contribuem com automação dos processos. Há fatores relevantes precisam ser desenvolvidos para aceleração do processo seguro de colaboração de dados, como padronização de métricas e indicadores. Existem vários ofensores – barreiras ou limitações – que dificultam a construção e implementação eficaz dessas iniciativas. Abaixo estão os principais ofensores, seguidos de suas implicações e possíveis soluções:
Falta de Alinhamento de Objetivos entre Indústria e Varejo
Indústrias e varejistas frequentemente têm metas e prioridades diferentes. Enquanto o varejista busca aumentar o sell-out e a lucratividade geral, a indústria está focada em ganhar market share e promover suas marcas. Esse desalinhamento cria tensões na definição de objetivos comuns. O principal impacto de todo esse processo é resultar em propostas de JBPs pouco coesas e campanhas de Retail Media desalinhadas com os interesses de ambas as partes. Entendemos que a solução mais prátca é desenvolver um modelo de colaboração estratégica, onde ambos os lados definem KPIs compartilhados e benefícios mútuos claros para garantir o alinhamento das metas.
Fragmentação de Dados e Falta de Integração
Dados de CRM, posição de sell-out do frente de caixa (ERP), dados de meios de pagamento (POS), interações digitais e outras fontes muitas vezes estão fragmentados entre os sistemas da indústria e do varejo. Isso dificulta a criação de uma visão unificada do comportamento do shopper. Entender a consolidação dessa jornada é crucial para criação de propostas inovadoras de campanhas. Como impacto, impede a personalização eficaz, limita a identificação de oportunidades de mercado e dificulta o mapeamento completo das jornadas do shopper. É importante o mercado tomar conhecimento, entender e implementar plataformas de integração de dados, como Data Clean Rooms ou CDPs (Customer Data Platforms), que permitam o compartilhamento seguro e centralizado de dados entre indústria e varejo.
Preocupações com Privacidade e Conformidade
A colaboração de dados é frequentemente limitada pelas preocupações com a privacidade do cliente e a conformidade com regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Isso dificulta o compartilhamento de informações relevantes para segmentação e análise. Toda essa preocupação hoje já é resolvida com tecnologia de inteligência de dados. Essa preocupação sobre segurança reduz a profundidade das análises e limita a exploração de oportunidades estratégicas para campanhas e JBPs. A solução prática e segura é utilizar tecnologias de anonimização de dados e processos de consentimento explícito, garantindo que todas as práticas de colaboração estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade. Todo o processo de compliance vem sendo desenvolvido e aprimorada para garantir redução drástica de riscos dessa operação.
Ausência de Métricas Padronizadas
A falta de padronização nas métricas utilizadas por indústrias e varejistas dificulta a comparação de resultados e a mensuração de impacto. Cada parte pode usar diferentes KPIs e metodologias para avaliar o sucesso. Esse cenário já é comum na roda de conversas entre heads de retail media, e-commerce, trade marketing e comercial da industria e varejo. A falta de padronização gera muita incerteza sobre a eficácia das campanhas e compromete o planejamento estratégico. Precisamos estabelecer métricas universais e padronizadas, adaptáveis aos diferentes canais (onsite, offsite, instore media), para facilitar a mensuração e o benchmarking. As marcas anunciantes precisam obter indicadores comparaveis por tipo de campanha para, definitivamente, comparar performance de campanhas em inventários e audiências semelhantes.
Falta de Confiança no Compartilhamento de Dados
Tanto varejistas quanto indústrias têm receio de compartilhar dados detalhados, temendo que as informações sejam usadas de forma indevida ou que enfraqueçam sua posição estratégica no mercado. Essa cultura de compartilhamento de dados de sell-out como legado das áreas comerciais precisa ser superar. Essa falta de confiança limita a colaboração em campanhas de Retail Media e a criação de planos de JBPs baseados em insights robustos. Nossa visão prática é construir acordos de governança de dados, assegurando que as informações compartilhadas sejam usadas exclusivamente para as finalidades acordadas.
Limitações Tecnológicas
Muitos varejistas e indústrias ainda utilizam sistemas de TI desatualizados ou desconectados, incapazes de processar grandes volumes de dados ou integrar informações em tempo real. A tentativa de manter sua base de dados on premisse e não garantir maior segurança com soluções de clouding, muitos varejistas podem perder a chance de estabelecer e integrar soluções mais robustas como CDP e datalake capaz de entregar mais inteligência no lastmile. A falta de investimento em soluções mais robustas de gestão e inteligência de dados dificulta a exploração de oportunidades invisíveis e o mapeamento das múltiplas jornadas do shopper. Poucos varejistas investiram em CDP e plataformas de BI (Business Intelligence) modernas, que suportem integração de dados em tempo real, inteligência artificial e análises preditivas.
Baixa Capacidade Analítica
Mesmo quando os dados estão disponíveis, a falta de habilidades analíticas dentro das equipes pode limitar a capacidade de extrair insights significativos para a criação de campanhas e identificação de oportunidades, principalmente, no que tange ao entendimento do mapeamento do shopper em todo o funil da jornada de compra. A inteligência analítica da jornada é crucial para entender as oportunidades em cada ponto de contato por perfil de shopper, missão de compra e categoria. O impacto é perda real de receita, resulta em campanhas genéricas e subutilização dos dados disponíveis. É fundamental capacitar equipes em análise de dados e uso de plataformas de BI, além de integrar ferramentas de IA e machine learning para identificar padrões e insights automaticamente. Além disso, criar motores de predição em bases de dados mais robustas é fundamental para exercitar a capacidade analítica dos times.
Desconhecimento do Shopper e Jornada Omnicanal
Muitos varejistas e indústrias ainda possuem uma visão fragmentada das jornadas do shopper, ignorando como o comportamento online e offline interage para formar decisões de compra. É essencial (básico) entender o comportamento do shopper no topo, meio e base do funil. Estamos visualizando a limitação da eficácia das campanhas omnicanal e a capacidade de segmentar shoppers em diferentes momentos de suas jornadas. O varejista precisa realmente utilizar dados de CRM, buscas online, interações em aplicativos e transações físicas para criar uma visão 360º do shopper e mapear oportunidades ao longo de toda a jornada. Parece ser básica essa recomendação, mas o varejo precisa de mais inteligencia e “braço” para processar essas informações para entregar propostas e campanhas 360 com resultados práticos.
Foco Excessivo em Métricas de Curto Prazo
Tanto varejistas quanto indústrias frequentemente priorizam métricas de curto prazo, como aumento de sell-out imediato, em detrimento de objetivos estratégicos de longo prazo, como fidelização e crescimento do lifetime value (LTV). Sabemos que as metas comerciais pressionam para entregas imediatas focadas em conversão, mas o entendimento da retenção do shopper em médio prazo não pode ser negligenciado na proposta de valor. Muitos clientes percebem ações pontuais de aceleração de sell-out, mas não de construção de marca entregando beneficios além de preços e prazos como beneficios. Essa visão excessivamente de curto prazo resulta em campanhas de Retail Media com baixa criatividade e foco limitado, sem explorar o potencial do funil completo. É preciso equilibrar KPIs de curto prazo (como ROI e ROAS) com indicadores de longo prazo, como recorrência de compra e LTV.
Falta de Comunicação e Alinhamento Operacional
A colaboração de dados muitas vezes falha devido à falta de comunicação eficaz e alinhamento operacional entre as equipes da indústria e do varejo. Quase sempre em marcas com operações de menor porte, os executivos comerciais lideram os projetos de JBPs de menor envergadura, mas não desenvolvem plano JBP mais robusto. Planos de JBPs e campanhas de Retail Media não atingem seu potencial máximo devido à falta de coordenação. È extremante relevante implementar processos colaborativos claros, como reuniões regulares, comitês de planejamento conjunto e plataformas de gestão de projetos compartilhadas.
A colaboração de dados entre indústria e varejo é uma das maiores alavancas para o sucesso em Retail Media, mas enfrenta desafios significativos, desde falta de integração tecnológica até problemas de confiança e alinhamento estratégico. Superar esses ofensores exige:
- Investimentos em tecnologia de integração de dados e BI.
- Criação de métricas padronizadas e modelos de governança.
- Capacitação das equipes para maximizar o uso dos dados.
- Alinhamento de objetivos e KPIs compartilhados.
Ao abordar esses desafios de forma estruturada, indústria e varejo podem criar planos de JBPs robustos, explorar oportunidades invisíveis da jornada e oferecer campanhas de Retail Media mais impactantes e personalizadas, garantindo um crescimento sustentável para ambas as partes. Só a colaboração estruturada permite incorporação de um processo de monetização mais eficiente e inteligente entre industrias e varejistas.
