No Japão, a importância dos dados de compras está crescendo em meio à expansão do mercado de comércio eletrônico e à ampla adoção de pagamentos cashless. A revisão dos registros de compras torna possível identificar os itens mais vendidos e as tendências de compra específicas dos clientes. Essas informações podem ser usadas para melhorar as estratégias de marketing, a gestão de estoque e o planejamento de produtos.

Como existem vários tipos de dados de compras, incluindo ponto de venda (POS), ID-POS, pedidos de varejo online e registros de pagamentos, determinar o que examinar e como aplicar as descobertas costuma ser desafiador.

Neste artigo, explicaremos o significado básico dos dados de compras, seus principais tipos, métodos de análise comuns e como eles podem ser usados tanto para marketing quanto para a melhoria dos negócios.

Principais considerações

• Dados de compras são as informações registradas quando um cliente compra um bem ou serviço, incluindo a data e a hora do pedido, nome do produto, preço de compra, quantidade, canal de vendas, ID do cliente e forma de pagamento.
  
• No Japão, a expansão do mercado de comércio eletrônico e a ampla adoção de pagamentos cashless tornaram mais fácil a coleta de dados de compras em vários pontos de contato, incluindo lojas físicas, sites de comércio eletrônico, aplicativos e plataformas de pagamento.
  
• A análise dos dados de compras permite que as empresas obtenham informações sobre o comportamento do cliente, produtos mais vendidos, mudanças na demanda, eficácia das iniciativas de marketing e quaisquer problemas com a experiência de compra.
  
• Os dados de compras podem ser analisados usando abordagens como análise de recência, frequência e valor monetário (RFM), análise de decil, análise de segmentação, análise de cesta, análise ABC e análise de tendências. As descobertas resultantes apoiam o planejamento de produtos, o aprimoramento do sortimento, recomendações, o refinamento de campanhas, a previsão de demanda e a gestão de estoque.
  
• Ao usar dados de compras, é importante definir claramente seus objetivos e realizar análises contínuas, combinando-os com os registros de pagamentos e de clientes.
  

O que são dados de compras?

Dados de compras referem-se aos registros gerados quando um cliente adquire um bem ou serviço. Especificamente, isso inclui a data e a hora do pedido, o nome do produto, o preço de compra, a quantidade, o canal de vendas, a ID do cliente e a forma de pagamento.

De acordo com a Pesquisa de mercado de comércio eletrônico de 2024 do Ministério da Economia, Comércio e Indústria, o mercado japonês de comércio eletrônico business-to-consumer (B2C) atingiu ¥ 26,1 trilhões em 2024, um aumento de 5,1% em relação a ¥ 24,8 trilhões no ano anterior. Além disso, a taxa de penetração do comércio eletrônico B2C atingiu 9,8%, indicando que a mudança para o varejo online está ganhando impulso. A taxa de utilização de pagamentos cashless em 2025 também atingiu 58%, com transações totalizando ¥ 162,7 trilhões.

Com a expansão do comércio eletrônico no Japão e a popularização dos pagamentos cashless, o comportamento de compra é cada vez mais fácil de ser registrado como dados. Por esse motivo, os dados de compras podem ser considerados um recurso valioso para entender os clientes, melhorar as estratégias de marketing, prever a demanda e gerenciar o estoque.

Informações principais nos dados de compra

Os dados de compra são coletados de vários pontos de contato, incluindo sistemas POS nas lojas, ID-POS, sites de e-commerce, aplicativos para membros e plataformas de pagamento. As informações capturadas e os insights que podem ser derivados delas variam dependendo de onde os dados foram coletados, por isso é necessário entender as características de cada um.

Dados de POS

Os dados de POS referem-se aos registros de vendas capturados pelos caixas ou sistemas POS de uma loja. Eles contêm detalhes que incluem o nome do produto, a data e a hora da venda, o preço, a quantidade vendida e o nome da loja.

A análise de dados de POS mostra quais itens estão sendo vendidos e quando, em quais lojas e em que quantidades. Os resultados ajudam a identificar os mais vendidos, acompanhar os padrões de vendas por hora e dia da semana, gerenciar o estoque e refinar os planos de compras.

Dados ID-POS

Os dados ID-POS referem-se a registros que vinculam IDs de clientes ou membros aos dados do POS. Os dados de POS padrão permitem que uma empresa acompanhe o que foi vendido, quando e a que preço. Em contrapartida, os dados ID-POS permitem analisar quem fez a compra.

Os dados ID-POS são frequentemente coletados por meio de cartões de fidelidade, cartões de associado e aplicativos, e são úteis para analisar a atividade de compras individual em locais específicos. Esses dados podem ser analisados juntamente com informações de clientes, como nível de associação e uso de pontos.

Dados de pedidos de site de e-commerce

Os dados de pedidos de site de e-commerce referem-se aos registros de transações online. Eles contêm detalhes que incluem a data e a hora do pedido, o nome do produto, o valor da compra, a quantidade, a região de entrega, os cupons aplicados, o canal de compra e o dispositivo usado.

Em outras palavras, analisar os dados de pedidos de um site de e-commerce pode revelar quais itens são bem vendidos online, quais anúncios ou campanhas estão impulsionando as vendas e se os clientes são mais propensos a comprar por meio de seus smartphones ou computadores.

Além disso, examinar os itens adicionados ao carrinho, mas não comprados, bem como o ponto em que os usuários abandonaram o site, ajuda a identificar as causas do abandono de carrinho.

Ainda assim, combinando dados de POS nas lojas com registros de pedidos de e-commerce, torna-se mais fácil entender o comportamento de compra dos clientes em canais online e offline, como webrooming e showrooming.

Dados de pagamento

Os dados de pagamento referem-se a detalhes sobre as opções de checkout selecionadas ao comprar produtos ou serviços, bem como o status da transação. Por exemplo, isso inclui a forma de pagamento (cartões de crédito, cartões de débito, moeda eletrônica, pagamentos baseados em código, compre agora e pague depois [BNPL] e transferências bancárias), a data e a hora do pagamento, o valor pago e se o pagamento foi bem-sucedido ou não.

A análise desses dados mostra as opções selecionadas pelos compradores e aquelas mais propensas a resultar em um pedido concluído. Como os sites de e-commerce japoneses oferecem opções de pagamento, como pagamentos em lojas de conveniência, transferências bancárias e BNPL, as empresas precisam avaliar quais opções se adequam ao público-alvo e aos canais de vendas.

As empresas também precisam evitar armazenar ou examinar informações de pagamento confidenciais, como números de cartão de crédito internamente, e em vez disso, reter os registros necessários para análise, incluindo formas de pagamento e resultados da transação. Ao lidar com dados do cartão de crédito, as empresas devem seguir as Diretrizes de segurança de cartões de crédito, como a conformidade com o Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) e a não retenção de dados.

Vantagens do uso de dados de compra

Os dados dos clientes oferecem uma visão mais clara do comportamento do cliente e apoiam estratégias de marketing mais fortes. A revisão das tendências de compra torna mais simples o desenvolvimento de abordagens eficazes.

Como entender os insights dos clientes

A análise dos dados de compra permite identificar quais segmentos de clientes estão comprando quais produtos e quando.

Por exemplo, combinar detalhes demográficos, incluindo faixa etária e região, com a frequência de compra, valor médio da transação e canais de compra simplifica o processo de reconhecimento das características dos compradores de altos gastos, dos compradores recorrentes e das contas inativas.

As descobertas também ajudam a adaptar as recomendações de itens e melhorar o conteúdo das campanhas promocionais.

Acompanhe os mais vendidos e as mudanças na demanda

A análise dos dados de compras revela os padrões do volume de vendas e da receita por produto, bem como os horários, dias da semana, regiões e canais onde os pedidos têm mais probabilidade de ocorrer. As descobertas ajudam a identificar os mais vendidos e a acompanhar as mudanças sazonais na demanda.

O reconhecimento antecipado das mudanças na demanda ajuda a fazer ajustes no planejamento de produtos, no sortimento, na gestão de estoque e nos planos de promoção de vendas.

Como melhorar a precisão das iniciativas de marketing

Ao analisar os dados de compra dos clientes, você pode criar com mais eficiência iniciativas como campanhas promocionais, cupons, boletins informativos por e-mail, publicidade e recomendações de itens.

Além disso, comparar a taxa de conversão, o valor médio do pedido e a taxa de repetição de compra de cada iniciativa mostra quais esforços produzem resultados.

Identificação de problemas e melhorias

Os dados de compras podem revelar quais produtos estão tendo dificuldades para gerar receita e quais canais têm baixas taxas de conversão.

Por exemplo, em um site de comércio eletrônico, se a taxa de conclusão de pedidos após os produtos serem adicionados ao carrinho do cliente for baixa, pode haver problemas com os custos de envio, formas de pagamento, formulário de checkout ou com a quantidade de informações nas páginas dos produtos. Ao analisar os dados de compra, fica mais fácil identificar áreas de melhoria em itens, preços, canais de vendas, promoções e na experiência geral de compra.

Principais métodos de análise para dados de compras

Métodos comuns para a análise de dados de compras incluem análise RFM, análise de decil, análise de segmentação, análise de cesta, análise ABC e análise de tendências. Escolher a técnica alinhada a um propósito específico torna mais simples descobrir os padrões de compra dos clientes, o desempenho de vendas dos produtos e as mudanças na demanda.

Análise RFM

A análise RFM é um método de segmentação de clientes baseado na data do último pedido, na frequência de compra e no valor médio da compra. A categorização dos compradores em recentes, regulares e os que mais gastam proporciona uma visão mais clara das tendências de compra de cada grupo.

Também é útil para entender e criar categorias de status de clientes, como compradores inativos que compraram anteriormente, mas não recentemente.

Análise de decil

A análise de decil classifica os clientes por gastos totais e os divide em 10 grupos, revelando a parcela das vendas totais gerada pelos segmentos de maiores gastos.

Embora a análise RFM classifique os clientes de acordo com fatores como data do último pedido, frequência de compra e valor da compra, a análise de decil se concentra principalmente no gasto total.

Análise de segmentação

A análise de segmentação é um método de categorização de clientes com base em seus atributos e comportamento de compra. Por exemplo, você pode categorizar os clientes em vários segmentos de acordo com fatores como faixa etária, região, nível de associação, frequência de pedidos, canal de compra e categoria de compra.

Agrupar os compradores em coortes distintas oferece uma visão mais clara de seus padrões e necessidades de compra. É também uma abordagem analítica eficaz para organizar e interpretar os insights dos clientes.

Análise de cesta

A análise de cesta é um método para identificar produtos que são frequentemente comprados juntos na mesma transação.

O reconhecimento de itens comumente comprados juntos ajuda a descobrir combinações de produtos e tendências de compra mais amplas.

Análise ABC

A análise ABC é um método de classificação de produtos e clientes por importância, baseando-se em métricas como receita de vendas, vendas unitárias e lucro. Para ilustrar, os itens A contribuem significativamente para a receita, os itens B fazem uma contribuição moderada e os itens C contribuem minimamente.

A classificação ajuda a avaliar o valor de cada produto, simplificando o processo de identificação dos mais vendidos e dos itens que exigem mais atenção.

Análise de tendências

A análise de tendências é um método para examinar as vendas, o volume de vendas e a frequência de compras durante um período definido. A revisão dos números diários, semanais, mensais e sazonais revela os períodos de pico de demanda e os momentos em que a receita provavelmente diminuirá.

Como usar os dados de compra

Os dados de compra podem ser usados para orientar iniciativas de marketing que abrangem planejamento de produtos, promoções de vendas, gestão de estoque e gestão de relacionamento com o cliente (CRM). Algumas aplicações são apresentadas a seguir:

Planejamento de produtos e revisão do sortimento

A revisão dos números de receita revela quais produtos vendem bem e quais têm baixo desempenho. A aplicação da análise ABC e da análise de tendências ajuda a fortalecer suas ofertas principais, revisar sua linha de produtos e melhorar sua seleção de itens para atender à demanda sazonal.

Recomendações e personalização

Você pode recomendar produtos personalizados para cada cliente com base em seu histórico de pedidos, dados demográficos e categorias de compra. Por exemplo, ao analisar os dados da cesta para identificar quais itens são frequentemente comprados juntos, você pode recomendar produtos relacionados ou oferecer pacotes de ofertas.

Melhoria de campanhas promocionais e iniciativas de vendas

Os registros de compra mostram se cupons, publicidade e campanhas promocionais estão gerando pedidos reais. Analisar as taxas de compra, o valor médio do pedido e o impacto nas compras repetidas ajuda a refinar as mensagens, o público-alvo e o momento dos e-mails e cupons.

A análise RFM também apoia a adaptação do conteúdo de campanhas de e-mail automatizadas e cupons de acordo com a transação mais recente do cliente e a frequência de compra.

Previsão de demanda e gestão de estoque

Ao analisar vendas passadas e tendências sazonais, você pode identificar períodos de alta demanda e quais produtos tendem a esgotar. O ajuste da aquisição e da alocação de estoque ajuda a evitar escassez e excesso de estoque.

Pontos principais para usar os dados de compras

Os dados de compras são um elemento central para qualquer iniciativa de marketing. Alinhe a avaliação com os objetivos pretendidos e incorpore as descobertas em suas estratégias.

Esclarecer objetivos

Antes de analisar seus dados de compras, defina claramente o que você deseja melhorar. Metas concretas incluem "aumentar vendas", "aumentar compras repetidas" e "melhorar a gestão de estoque".

Se o objetivo for muito vago, fica difícil traduzir os resultados da análise em ações concretas. Defina os objetivos e os indicadores-chave de desempenho (KPIs) e selecione os dados necessários.

Centralizar a gestão de dados para análise

Os dados de compras costumam ser gerenciados em várias fontes, incluindo sistemas de ponto de venda (POS) na loja, sites de comércio eletrônico, aplicativos de membros, sistemas de pagamento e sistemas de CRM. Quando os dados estão fragmentados, torna-se impossível rastrear com precisão com quais canais os clientes estão interagindo e como eles estão fazendo compras.

Ao trabalhar com dados de compras, é valioso analisar o histórico de pedidos juntamente com os dados de pagamento e do cliente. A vinculação de atributos do comprador, opções de checkout, níveis de associação e canais de compra fornece uma visão mais detalhada dos grupos que concluem compras, de seus pontos de contato e de seus métodos preferidos.

Se você puder gerenciar vários conjuntos de dados de forma centralizada, será mais fácil analisar o comportamento de compra dos clientes que compram tanto online quanto offline. Ao implementar estratégias omnichannel ou estratégias OMO (online-merge-offline), é aconselhável estabelecer um ambiente que reúna os conjuntos de dados em uma visão unificada.

Análise contínua e melhoria

Analisar dados de compras não é uma tarefa única. Como as necessidades dos clientes, os produtos mais vendidos e os canais de compra mudam ao longo do tempo, é importante analisar continuamente os registros e ajustar suas estratégias.

Ao monitorar regularmente métricas como taxas de compra, taxas de compra repetida e valor médio do pedido após uma campanha promocional, você pode avaliar com mais facilidade a eficácia das suas iniciativas. O uso de painéis e ferramentas de análise com tecnologia de IA aumentou, tornando mais fácil para pessoas sem conhecimento especializado em linguagem de consulta estruturada (SQL) ou tecnologias semelhantes monitorar as mudanças nas vendas e nas tendências de compra.

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