Varejistas podem fazer seu planejamento financeiro com o apoio da tecnologia de análise de dados

A quantidade de estabelecimentos comerciais é infinita, não importando se há crise econômica no País ou não. São supermercados, farmácias, lojas de vestuário, eletrônicos, departamentos, etc. – todos focados em superar os obstáculos diários para se manterem em pé e crescerem no mercado.

Por isso, ter um planejamento bem definido e o controle sobre tudo nos pontos de venda é essencial. É com esses cuidados que tudo começa, especialmente em relação às finanças, pois é a partir desse item que se viabiliza a tomada de decisões estratégicas: quantos estabelecimentos abrir? Em quais endereços, regiões? Quantos funcionários devem ser contratados e quantos checkouts precisam ser instalados?

O planejamento financeiro nasce da análise de dados

A capacidade de reunir e analisar dados permite fazer uma gestão financeira mais assertiva. E como fazer isso? Manualmente e/ou de maneira descentralizada? Além de ser um processo lento e inseguro, a possibilidade de erros é bem grande. A era da transformação digital e das organizações inteligentes exige a utilização de tecnologias avançadas dedicadas ao levantamento e análise de informações.

 C-Board Planning for Retail: dados e planejamento

A plataforma ITS C-Board Planning for Retail é uma solução inovadora, desenvolvida pela ITS Group, para viabilizar a gestão financeira no varejo por meio da coleta de dados em tempo real. O software contempla os principais indicadores de vendas, despesas, receitas e outras informações essenciais. Por meio da plataforma, faz-se também análise preditiva, simulação de cenários e o planejamento em si.

Características e benefícios

– Total confiabilidade e segurança dos dados levantados.

– Usabilidade simples e adaptativa, tendo responsividade em qualquer dispositivo (TV, smartphone, tablets, etc.).

– Fácil integração com o sistema de gestão (SAP ou de outro fornecedor) utilizado pelo varejista.

– Visibilidade da performance de vendas, com informações de sazonalidade, eficiência dos gestores de loja, tendências de resultado e outros.

– Empoderamento dos gestores de cada loja com informações atualizadas e trazendo a capacidade de simulação e planejamento.

– Aumento da percepção de oportunidades de melhorias de resultados por meio de dados analíticos.

 

Indicadores exibidos

Eficiência: – M²: relação entre receita e tamanho do ponto de venda.

– Headcount: relação entre receita e quantidade de funcionários.

– Faturamento e Volume de Vendas comparando Planejado com Realizado.

 

Faturamento – Por mix de produtos nas lojas.

– Por seções das lojas.

Relatório Detalhado Vendas – Receita

– Impostos

– Deduções s/Vendas

– CMV por Loja, Seção e Produto Mês a Mês.

Demonstração do resultado do exercício – Vendas

– CMV

– Despesas por Classe de Custos.

 

Recursos avançados de machine learning

– Descoberta inteligente dos dados: algoritmo de análise da correlação entre todos os indicadores, a fim de descobrir os principais influenciadores do negócio.

– Identificação de padrões ocultos nos dados: resultados por linha de produto, por região, por perfil de cliente, etc., permitindo a simulação de cenários considerando variáveis externas de mercado, preço, produtividade, etc.

– Search insight: busca inteligente de insights por meio de escrita narrativa, simplificando o entendimento dos indicadores de negócio.

– Augmented analytics: automatização da geração de insights utilizando Machine Learning e processamento de linguagem natural (PLN).

– Smart predict: análise preditiva de dados para previsão de cenários.

 

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Rafael Fassoli

 

 



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