Falar de varejo no Brasil é, para mim, lembrar de muitas conversas com quem precisa, diariamente, encontrar jeitos de vender melhor. O cenário está mudando rápido. Em alguns grupos de discussão dos quais participo, escuto repetidas vezes que essas mudanças não são fáceis para empresas de médio porte, principalmente. Mas, ao mesmo tempo, vejo várias pessoas descobrindo um potencial enorme nas análises preditivas. Hoje, quero te mostrar como o Salesforce pode transformar dados em previsões valiosas para o varejo e como parceiros como a Weenow podem facilitar cada etapa desse caminho.
Por que análises preditivas fazem sentido no varejo?
Varejistas enfrentam flutuações de demanda, mudanças bruscas no comportamento do consumidor e, claro, concorrência feroz. Segundo artigo da Revista de Defesa da Concorrência, 64% dos varejistas brasileiros pretendem aumentar investimentos em transformação digital neste ano, sendo vendas online e estratégias omnichannel prioridades claras.
Esse dado faz ainda mais sentido quando lembro de uma situação recente: um gerente de supermercado me contou como estava usando relatórios simples, esperando descobrir padrões de compra. O problema? Relatórios só mostram o passado. A análise preditiva permite prever tendências antes que aconteçam.
Antecipar-se à necessidade do cliente é o próximo passo para vender mais e melhor.
O que o Salesforce oferece para esse novo varejo?
Minha experiência prática com Salesforce mostrou que a plataforma entrega um ecossistema flexível e bastante robusto. O Salesforce não reúne apenas os dados de vendas e estoque. Ele conecta informações de marketing, atendimento, pós-venda e, principalmente, dados externos que impactam o setor, como sazonalidade ou variação econômica.
Recursos como o Salesforce Data Cloud e automações inteligentes integradas ajudam o varejista a centralizar todas essas informações. Isso faz diferença na construção de um modelo preditivo confiável, economizada horas de trabalho manual.
- Integração fácil com sistemas já existentes (ERPs, estoques farmacêuticos, plataformas de e-commerce, entre outros).
- Poder de unificar dados de várias lojas e canais em uma única visão.
- Ferramentas nativas para automação e inteligência artificial aplicadas ao relacionamento com o cliente.
Recentemente, a Weenow atuou num projeto envolvendo a transição de dados brutos de múltiplos sistemas antigos para o Salesforce. O ganho em clareza e velocidade no acesso a informações foi nítido.
Como funciona a análise preditiva no Salesforce?
Quando alguém me pergunta sobre análise preditiva, costumo explicar com um exemplo: imagine poder prever quais produtos vão vender mais no próximo mês a partir do histórico das últimas estações, além das promoções anunciadas pela concorrência e do impacto de datas comemorativas.
O Salesforce oferece recursos prontos, como o Einstein Prediction Builder, para criar modelos preditivos com poucos cliques. Mas, na maior parte das vezes, o segredo está em entender bem os próprios dados e como preparar as perguntas certas.
- Coleta e integração dos dados: reunir informações de vendas, campanhas passadas, cadastros e interações dos clientes.
- Selecionar variáveis relevantes: definir o que, de fato, afeta o resultado das vendas (preço, estoque, tempo de entrega, canal de venda, eventos locais, clima, entre outros).
- Construção e treinamento do modelo: uso de técnicas de machine learning aplicadas dentro do Salesforce, determinando padrões de consumo e predição de tendências.
- Validação e ajustes: comparar previsões com resultados reais, identificando pontos de melhoria.
- Automação de ações: disparar campanhas para segmentos mais propensos à compra ou ajustar pedidos de estoque automaticamente.
Um bom exemplo vem de estudos da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, que mostram que modelos como random forest (também disponíveis dentro da lógica do Salesforce Einstein) reduziram significativamente os erros de previsão de vendas em diferentes departamentos.
Quais benefícios reais os varejistas estão enxergando?
Eu vi lojas ganharem novos fôlegos ao prever quais produtos iriam esgotar sem precisar de achismos. Também testemunhei o lado oposto: lojas sofrendo para vender estoque parado porque não apostaram num modelo preditivo, confiando apenas em “feeling”. A diferença prática está em operar de forma muito menos reativa e muito mais estratégica.
- Redução de rupturas de estoque e excesso de mercadoria não vendida.
- Campanhas assertivas, personalizadas de verdade, não só para “empurrar ofertas”.
- Mudanças de preços mais próximas da realidade de demanda do consumidor.
- Gestão de equipes de atendimento pautada por previsões de horários e picos de compras.
Segundo análise exploratória de dados feita pela Universidade Federal de Campina Grande, o uso de dados no e‑commerce supermercadista ajuda diretamente a entender e influenciar o comportamento do consumidor, tornando decisões de compra e promoções mais fundamentadas.
Se você enxerga seus dados, você enxerga seu cliente.
Entrando na prática: primeiros passos com Salesforce para predições
Na minha rotina como consultor, oriento sempre a começar pequeno e evoluir. Sugiro alguns pontos de partida simples:
- Defina uma pergunta de negócio a ser respondida, por exemplo: “quais produtos tendem a ser mais vendidos no Dia das Mães?”
- Adote o Sales Cloud para centralizar o histórico de vendas e clientes. Tem um artigo interessante no blog da Weenow sobre isso.
- Faça integrações com dados de estoque e e-commerce. O gerenciamento dessas integrações é um passo que não pode ser negligenciado.
- Explore recursos de IA nativos. Falo mais sobre isso no material específico sobre modelos de IA na prática.
É possível, ainda, usar recursos específicos para varejo disponíveis na categoria de IA do Salesforce do blog da Weenow, sempre trazendo exemplos de aplicações reais.
Quais são os desafios e como superá-los?
Eu sei bem que iniciar esse movimento não é trivial, principalmente para quem tem muitos sistemas legados. Surpreendentemente, a barreira nem sempre é tecnologia: é cultura. As pessoas precisam confiar nos dados e nos resultados sugeridos pelas predições.
Por isso, contar com parceiros que conhecem o seu segmento, como a Weenow, faz diferença. Eles conseguem desenhar caminhos que respeitam a realidade da empresa, mostrando ganhos rápidos e incentivando o engajamento do time desde o começo.
Resultados consistentes conquistam a confiança do seu time, quase sempre mais do que qualquer promessa de tecnologia.
Conclusão
Me parece cada vez mais claro que a diferença entre crescer no varejo e apenas sobreviver está em antecipar o futuro. Análises preditivas com Salesforce entregam respostas e ações baseadas em dados reais, e parceiros como a Weenow tornam esse caminho mais seguro e personalizado.
Se você quer sair do modo reativo e pensar o negócio olhando para frente, recomendo conhecer de perto as soluções que a Weenow projeta com Salesforce. Entre em contato e veja como podemos ajudar seu time a transformar dados em decisões, e previsões em resultados concretos.
Perguntas frequentes
O que é análise preditiva no varejo?
Análise preditiva no varejo é o processo de usar informações históricas e aprendizado de máquina para prever padrões futuros de vendas, comportamento do cliente e tendências do mercado. Com essas previsões, as empresas conseguem antecipar demandas, planejar estoques e criar campanhas mais assertivas.
Como usar o Salesforce para prever vendas?
No Salesforce, você pode reunir dados de vendas, clientes, estoques e interações em tempo real. Depois, usa ferramentas como o Einstein Prediction Builder para criar modelos que apontam quais produtos ou categorias podem vender mais em determinados períodos. A automatização de alertas e relatórios torna o processo contínuo, dispensando intervenções manuais diárias.
Salesforce é indicado para pequenos varejistas?
Sim, na minha experiência, pequenos varejistas podem se beneficiar especialmente do Salesforce, pois a plataforma se adapta ao porte e à complexidade de cada negócio. Existem soluções modulares que permitem começar com recursos básicos, e evoluir conforme o negócio cresce, sem necessidade de grandes investimentos iniciais.
Quais dados usar para análises preditivas?
Os dados usados em análises preditivas vão desde históricos de vendas, cadastros e comportamentos dos clientes até informações externas, como clima ou calendário de eventos. Integração entre canais online e físicos também é fundamental para uma visão completa.
Quanto custa implementar Salesforce no varejo?
O custo varia conforme o tamanho e as necessidades do projeto. Em geral, é possível começar com pacotes básicos e expandir recursos conforme a maturidade analítica cresce. A Weenow, por exemplo, oferece consultoria personalizada para ajudar a dimensionar investimentos desde o primeiro passo, evitando surpresas.
