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Avon desenvolve projeto de big data & analytics

Entender o movimento do cliente dentro do seu portal B2B de vendas online. Esse era um dos principais objetivos da Avon, companhia com 60 anos de atuação no Brasil que fatura, em média, 150 mil pedidos por dia, 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.

Pontapé 

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.

Forecasting

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.

“Também conseguimos revisar o limite de crédito online, o que antes era um dos vilões, pois a pessoa começava a fazer um pedido, mas em seguida passava a remover do carrinho alguns itens, porque seu limite de crédito havia estourado, por exemplo, e isso a levava a desistir da compra. Já pudemos perceber que isso aumentou a satisfação da mulher e fez com que ficasse mais tempo no site. E quanto mais tempo ela fica, maior probabilidade de venda nós temos. Sem falar que, entendendo o comportamento, também posso tomar ações que chamam a atenção da mulher”, enfatiza Raquel.

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. O ambiente continua em pleno funcionamento e agora o próximo passo é crescer. À medida que perguntas mais complexas vão chegando, é preciso, por exemplo, plugar mais dados transacionais e aumentar a quantidade de tags no portal B2B.

“Hoje nada nos impede de chegar mais longe com Big Data & Analytics. É apenas uma questão de foco. Porque vimos que dá pra ser robusto e flexível com segurança e baixo custo. A nuvem funciona e é segura – o que, aliás, era um dos meus receios – e, muitas vezes, é até melhor do que a infraestrutura interna, que tem burocracia e recursos limitados. Ter a informação certa, na hora correta, é sinônimo de sucesso. Quem trabalha em TI sabe disso e quem trabalha na área de negócios sabe disso duas vezes mais”, finaliza.

Fonte: Decision Report