Big Data: Como a Target descobriu uma gravidez antes da família?

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A utilização de grande quantidade de dados de compras, registros de vendas e características dos clientes – e futuros consumidores – tem sido uma constante no mundo do Business Analytics (BI) e mais recentemente do Big Data. Além do nome bonito, as técnicas buscam identificar padrões de consumo e de compra que, obviamente, tenham o potencial de aumentar as vendas de determinada empresa. Um caso que ocorreu com a varejista Target em meados de 2012 ilustra bem a utilização dessas técnicas para fidelizar o cliente a aumentar as vendas.

A equipe de analytics da Target, uma das maiores varejistas dos Estados Unidos, notou que havia certo padrão de consumo no evento de uma gravidez, como por exemplo a compra de loções sem essência, sabonetes sem cheiro específico, além de suplementos alimentares como cálcio, magnésio e zinco. Na realidade, para ser mais preciso, a equipe de estatísticos da Target definiu uma cesta de 25 produtos que mulheres grávidas costumam comprar. Dessa forma, era possível até estimar a probabilidade de gravidez (de 0 a 100%) e, inclusive, o estágio da gravidez que a mulher se encontrava (em semanas).

Com isso em mãos, a Target enviava as “potenciais mamães” cupons de descontos e ofertas já personalizadas para o período da gravidez em que ela estava, tendo em vista o modelo preditivo construído. Foi tudo muito bem, até que um homem enfurecido entrou em uma loja da rede varejista, próximo a Minneapolis, querendo explicações para o envio de cupons de desconto de produtos relacionados à gravidez para sua filha adolescente. Segundo o pai, a filha, que ainda estava no ensino médio, sequer precisava daqueles produtos e esse tipo de oferta poderia incentivar a gravidez precoce.

O gerente da loja desconheceu o fato e buscou acalmar o homem. Conferiu junto à Sede da Target e apurou que de fato houve o envio de cupons relacionadas a roupas para gestantes, móveis para recém-nascidos e fotos de bebês sorridentes. O gerente se prontificou a ligar para o cliente enfurecido e pedir desculpas em nome da empresa.

Contudo, pouco tempo depois, foi a vez do pai ligar para a loja em Minneapolis e pedir desculpas sinceras. Segundo ele, “ocorreram eventos em sua casa envolvendo sua filha que ele desconhecia” e que o nascimento do neto estava previsto para o mês seguinte. Dessa forma, meio que sem a intenção declarada, a Target criou um modelo estatístico que previa com bastante acurácia a gravidez, mas que, por outro lado, poderia gerar desconfortos em algumas famílias.

Por isso, a Target mudou de maneira bastante inteligente a estratégia de direcionamento de produtos e descontos. A varejista começou a misturar os produtos que de fato tinham relação com o período de vida do cliente (ex. gravidez) com outros que não tinham nenhum vínculo com aquele momento. No caso das grávidas, a oferta de suplementos alimentares, por exemplo, ficava misturado com um desconto agressivo na compra de um cortador de grama. Com isso, a Target percebeu uma maior intenção de compra dos artigos. Segundo sua equipe de estatísticos, isso poderia ser resultado de o cliente achar que não está sendo espionado, uma vez que os resultados de cupons e descontos estaria sendo feito de forma aleatória.

Com mais de US$73 bilhões de receita por ano, a Target utiliza os padrões de consumo de seus clientes para melhorar seu resultado financeiro. Obviamente, essa iniciativa não é só da Target. As empresas que demoram a investir em áreas de análise e modelagem preditiva podem ficar para trás em um mercado cada vez mais competitivo e dinâmico.

Da próxima vez que se deparar com ofertas sem sentido em um app de compras que você costuma usar, você vai se lembrar deste artigo.

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