O E-Commerce já é termo conhecido de todos, mas unido às Redes Sociais ele ganha um novo conceito, torna-se S-Commerce, isto é, comércio social, um novo processo mercadológico baseado não mais em marcas e conceitos, mas em produtos, experiências e exigências dos consumidores.

Segundo pesquisa da Comscore Media Matrix , os acessos aos clubes de compras aumentaram  50%, apenas entre os meses de agosto e outubro, além destes tipos de site, as lojas virtuais são rapidamente acessadas e recomendadas pelos consumidores.

O que já acontece é que quando uma compra ou atendimento satisfaz o cliente ele vai querer divulgar em sua rede: postar a aquisição no status do Facebook, comentar no Twitter ou entrar na comunidade da empresa no Orkut, o mesmo se não ficar satisfeito, existem casos bem conhecidos de clientes mal atendidos que viraram Trend Topics no Twitter.

Outra tendência que se consolida é mercado Mobile, ou de telefonia móvel, aqui no Blog já vínhamos acompanhando este movimento com a evolução dos Smartphones e demais Gadgets, fato que foi confirmado com o sucesso do iPad e outros Tablets.

As empresas que souberem aproveitar estas tendências e integrarem o online ao offline sairão na frente, seja integrando estoques de lojas físicas e virtuais, ou criando aplicativos móveis que possibilitem ao consumidor obter informações sobre determinado produto bastando apenas aproximar seu aparelho da etiqueta do produto, dando inclusive descontos para os clientes que fizerem check in e recomendarem no Foursquare, Google Places e similares.

Planeje e experimente!

Fonte blog ECOMM

Procura-se Gerente de Projeto TI, Consultor de Relacionamento com o cliente e Consultor de Negócios (Marketing/Inteligência de Negócio). Favor enviar currículo para humanos@ec-corp.com.br

As aplicações móveis de Business Intelligence estão abrindo novas possibilidades de negócios para empresas e têm ganhado espaço nas corporações. E um dos processos que tende a se beneficiar da tendência é a área de atendimento ao cliente e vendas (agentes e PDV).

Segundo a analista da consultoria Frost & Sullivan, Samir Sakpal, a análise móvel de dados ultrapassará a barreira do mercado de nicho, como se posiciona hoje, para entrar na lista dos principais aplicativos das corporações. “É uma ferramenta capaz de fazer duas coisas essenciais para as companhias: acelerar tomadas de decisões e melhorar qualidade de serviço ao cliente”, avalia.

A Johnson possui uma série de benchmarks para auditorias mensais que rastreia informações diversas, como  a condição de limpeza das lojas dos varejistas. Até então, essas informações que eram coletadas com papel e caneta e inseridas, posteriormente, em laptops, usando um gerenciador de conteúdo.
Se a loja falhasse no enquadramento a certos padrões, os auditores tinham que voltar e pesquisar auditorias prévias para observar se havia discrepância nas avaliações anteriores. Depois disso, eles teriam que realizar uma segunda auditoria, para verificar se os problemas tiveram correção. Novamente teriam de escrever tudo em um papel, voltar ao laptop e conferir de novo o desempenho da loja.
Em abril, a empresa lançou um programa-piloto no qual seis supervisores de distritos poderiam inserir dados diretamente em seus aparelhos BlackBerry durante as visitas. A informação seria inserida no gerenciador de conteúdo por meio da ferramenta de código aberto BIRT (Business Intelligence and Reporting Tools) e então exibidos em um painel de visualização.
Os dados enviados pelos supervisores de uma loja em particular eram automaticamente processadas e comparadas com as avaliações e auditorias prévias da loja e com o desempenho de outras lojas da cadeia em todos os Estados Unidos. “É possível analisar a perspectiva de uma única loja, do distrito, da região ou do país todo”, descreve Weisman.

BI móvel pode soar complicada, mas não precisa ser. Um exemplo é a Circlel of Blue, que implantou BI móvel com pouquíssimo trabalho. “Há uma quantidade massiva de informações a respeito, boa parte dela ainda confinadas e inacessíveis”, afirma o fundador e diretor executivo da organização, J. Carl Ganter.

Todo o desenvolvimento foi feito por um analista de dados com formação em engenharia química e nada de teinamento formal de TI. O analista somente fez download do software e “começou a brincar”, como ela mesmo diz. “Na verdade foi divertido, mais ou menos como trabalhar com planilhas Excel”, diz. Das “brincadeiras”, veio uma forma de comparar dados sobre questões fundamentais relacionadas à água de 25 países.

Fonte ComputerWorld

IBM destaca amadurecimento de ferramentas de BI e BA em bancos, telcos e varejos. Bens de consumo e manufatura começam a buscar aplicações.

Quando se fala em projetos envolvendo soluções de inteligência analística, o Brasil segue a lógica com as verticais de serviços financeiros, telecomunicações e varejo puxando a adoção tecnológica. A justificativa é simples: tratam-se de indústrias que manejam grandes volumes de dados. Algumas empresas no País, inclusive, são citadas como referência pela IBM. É o caso do Itaú – que segundo a fabricante possui um dos maiores e mais sofisticados data warehouses do mundo – e da rede varejista Casas Bahia, pela complexidade e eficiência que trabalha informações.

A fabricante, contudo, começa a perceber outras indústrias interessadas em começar a explorar o universo de soluções analíticas e preditivas. “Estão surgindo projetos junto a indústrias de bens de consumo, que tentam conhecer clientes finais e a melhor forma de trabalhar junto ao varejo, e de manufatura, que também começam a olhar para essas soluções em busca de melhores processos na linha produtiva e da cadeia de fornecimento”, comenta Katia Vaskys, que trocou o comando da Teradata Brasil pela área de consultoria da IBM em meados de abril de 2010, liderando uma equipe de consultoria focada em projetos de gestão da informação e inteligência analítica no Brasil e América Latina.

“A grande chave para um projeto desse tipo”, diz a executiva, “é o entendimento dos requerimentos de negócio. cada indústria tem seus indicadores principais, que precisam ser monitorados”. Comparando modelos tradicionais de Business Intelligence com a promessa da indústria de entregar cada vez mais ferramentas preditivas, Katia cita como diferente necessidade que a complexidade econômica moderna impõem as corporações para tratar sua massa de dados de forma ágil para conseguirem se destacar.

Fonte CIO