ザ セラサ エクスペリアン貿易活動指標、ブラジル初で最大のデータテック、物理的な小売売上高が子供の日の週に肯定的な反応(2024/05/10 から11/10/2024)を示し、2023 年の同時期と比較して売上高が0.3%の成長を記録する過去10 年間の調査を参照してください:

「最後の季節的日付は父の日で、ブラジルの物理的な小売からの購入が1.8%の減少を示しました。 「子供の日の成長は、消費者信頼感の増加と季節的なプロモーションへの前向きな反応を反映して、わずかな回復を示しています。」とセラサ エクスペリアンのエコノミスト、ルイス ラビはコメントしています。記念日の週末(2024/04/10 から2024/06/10)のみを考慮すると、2023 年(20203/06/10 から2023 年)と比較して3.7%の減少がありました。 

サンパウロでの子供の日の売り上げが減少 

また、セラサ エクスペリアン貿易活動指標によると、サンパウロでの実店舗小売売上高は減少した。 (2024年10月5 日から10 日までx 2023年10月10 日まで)週の間に0.1%、週末(2024年10月4 日から06 日までx 2023年10月08 日まで)で3.3%下落した 

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Para 60% dos líderes de pequenas e médias empresas brasileiras, a expectativa para 2025 é de expandir seus negócios. No entanto, o crescimento desses negócios pode ser limitado por desafios internos e de gestão, já que 98% dos empreendedores são responsáveis pelas decisões estratégicas em pelo menos uma área, e 96% executam tarefas operacionais em, no mínimo, uma área. Os dados são da pesquisa “Cabeça de Dono”, conduzida pelo Instituto Locomotiva a pedido do Itaú Empresas.

Esse “calcanhar de Aquiles” é o que a Loja Integrada busca resolver com duas recentes tecnologias: o Hub de Canais e o módulo de Automação de Marketing. O primeiro garante o envio de catálogo otimizado para canais marketplace, garantindo altas taxas de aprovação de produtos. O segundo, recupera vendas a partir da entrega de mensagens automatizadas para clientes que não fecharam uma compra durante a navegação, gerando mais de 23 milhões de reais em recuperação de vendas. Ambos são facilitados por modelos de machine learning e inteligência artificial(IA). Com essas soluções, milhares de empreendedores poderão reengajar clientes, anunciar seus produtos em diversos canais e gerar novos alcances, em poucos cliques. 

“No cenário atual, onde a boa parte das vendas ocorre em canais como marketplaces, o maior desafio era adaptar produtos a diferentes formatos e exigências. Para superar essa barreira, desenvolvemos modelos generativos de IA, que garantem que novos produtos sejam cadastrados com alta qualidade de dados e adaptados automaticamente às exigências específicas de cada marketplace”, explica Victor Popper, CEO da Loja Integrada.

Com base no catálogo do marketplace escolhido, a IA sugere automaticamente os atributos corretos para garantir que o produto seja aceito rapidamente pela plataforma, ajustando os dados ao formato requisitado. Esse lançamento é o resultado da introdução de uma nova camada de dados unificados, onde se consolidam o histórico de preços, fretes, estoques e produtos, por exemplo, com métricas de conversão. 

Considerando que mais de 80% das vendas do varejo brasileiro em 2024 ocorreram em marketplaces, e 10% das vendas em 2025 vão ocorrer em redes sociais, segundo os dados da Simplicty, o desafio do empreendedor digital não é mais o de criar uma loja e, sim, o de se conectar e operar em múltiplos canais enquanto mantém margens competitivas e uma base de clientes. 

“Vender uma segunda vez para o mesmo cliente é cinco vezes mais barato do que conquistar um novo público. Por isso, a Loja Integrada está dando um salto que já está revolucionando a operação dos empreendedores: novas campanhas automatizadas de engajamento e retenção de clientes, onde com base nos dados de navegação do consumidor, é possível enviar mensagens para o fechamento da compra, sem precisar configurar nada”, continua.

Nos últimos meses, a Loja Integrada já havia anunciado uma parceria com a Indexa.AI, além de novidades como link de carrinho compartilhável, ferramenta de avaliação, mecanismo de busca atualizado e segmentação de preço por CEP.

ザ Qlik, empresa global em integração de dados, analytics e Inteligência Artificial (IA), anuncia nova pesquisa que revela que, embora as empresas reconheçam o potencial significativo dos dados não estruturados para melhorar a eficiência operacional e gerar insights significativos, muitas estão lutando para aproveitar efetivamente esse recurso. A pesquisa mostra que a falta de conhecimento e a insuficiência de ferramentas são as principais barreiras, sendo que apenas uma pequena porcentagem das empresas dedica mais de um quarto de seu orçamento de IA para as iniciativas de dados não estruturados. 

“Com muitas fontes citando que os dados não estruturados representam 80% dos dados do mundo, não é surpresa que os líderes empresariais queiram mais valor real desse recurso inexplorado”, afirma Brendan Grady, Gerente Geral de Analytics da Qlik. “No entanto, nossa pesquisa destaca que quase 70% concordam que sua organização não está bem equipada para entender como a IA Generativa pode ser aproveitada em seus dados não estruturados.” 

“As empresas estão procurando soluções que permitam a adoção da IA Generativa sem exigir a reformulação de seus conjuntos de habilidades e stacks de tecnologia existentes. A oportunidade está em encontrar maneiras de integrar a IA perfeitamente aos ambientes de analytics atuais, permitindo que as organizações extraiam as respostas certas de dados não estruturados e gerem resultados de negócios significativos.” 

A pesquisa revela dados perspicazes sobre como os líderes se sentem e o que estão fazendo para lidar com as oportunidades oferecidas pelos dados não estruturados e pela GenAI: 

– Preocupações com a privacidade e a conformidade dos dados são predominantes: 59% dos entrevistados estão muito preocupados com a privacidade dos dados e 47% com a conformidade regulatória, superando significativamente as preocupações com o ROI (19%).  

– Integração e custo são as principais prioridades para avaliar fornecedores: Ao avaliar os fornecedores, a integração do sistema (55%), o custo (50%) e os recursos de governança (49%) são as principais prioridades, enquanto a reputação do fornecedor é uma prioridade baixa (16%). Os entrevistados esperam ganhos financeiros modestos com o uso de dados não estruturados, sendo que 45% preveem uma melhoria de 10% a 20% em seu faturamento ou lucro. 

– Interesse na GenAI é grande, mas falta investimento significativo: Entre os interessados em usar a GenAI para dados não estruturados, dois em cada três entrevistados planejam investir em uma ferramenta de IA Generativa para dados não estruturados. Apesar do interesse generalizado, apenas 22% de todos os entrevistados indicam que estão fazendo investimentos “significativos” em tecnologias de IA. 

– Dados não estruturados são vistos como um fator essencial para a eficiência: Uma clara maioria (62%) vê nos dados não estruturados a oportunidade de melhorar a eficiência operacional, enquanto apenas 31% acreditam que eles podem impulsionar a inovação. Quase a metade (45%) descreve um caso de uso que envolve melhores ferramentas de pesquisa e consulta para pesquisar documentos internos. 

– Ferramentas de pesquisa tradicionais são insuficientes para dados não estruturados: Há uma forte concordância de que as ferramentas tradicionais de pesquisa corporativa são insuficientes para maximizar o valor de vastas bibliotecas de documentos. Apenas 16% já adquiriram uma ferramenta projetada para fornecer insights a partir de dados não estruturados, e a maioria dos esforços permanece em estágios iniciais ou piloto. 

“Os resultados de nossa pesquisa destacam um desafio crítico que as empresas enfrentam atualmente: a lacuna de conhecimento necessário para aproveitar todo o potencial da IA Generativa para dados não estruturados”, diz Erik Bradley, Estrategista-Chefe e Diretor de Pesquisa da Enterprise Technology Research. “Embora o apetite para aproveitar os dados não estruturados seja grande, a falta de habilidades especializadas e de ferramentas adequadas é uma barreira significativa. Para realmente capitalizar as oportunidades apresentadas pela IA Generativa, as organizações devem investir na superação dessa lacuna de conhecimento e na integração de recursos avançados de IA em suas estruturas de analytics existentes.” 

A “Pesquisa de dados não estruturados e IA Generativa”, realizada em abril de 2024 pela Enterprise Technology Research (ETR) em nome da Qlik, entrevistou 200 tomadores de decisões de tecnologia empresarial em vários setores. Para obter mais informações e acessar os resultados completos da pesquisa, acesse https://www.qlik.com/us/resource-library/unstructured-data-benchmark-report