Criar Eficiência com Relatórios Omnicanal e Reposição Inteligente

Saiba mais

Grandes Armazéns Americanos

As lojas de retalho têm muitas atividades e peças móveis. As pessoas precisam de KPIs e métricas em tempo real para ter uma visão completa do seu desempenho. Para desbloquear esses recursos para grandes armazéns, a CI&T trabalhou em conjunto com eles em várias iniciativas, tais como rastreamento de campanha, armazenamento de dados e processamento de dados em escala usando Hadoop e Spark no Google Cloud Platform. Da redução de custos ao melhor desempenho, a empresa comprometeu-se em movimentar mais cargas de trabalho para o Google Cloud Platform (GCP).

A relação entre a CI&T e os grandes armazéns começou com três projetos. Primeiro, um que envolvia a criação de um painel de e-mail usando o Google Cloud Platform para fornecer uma análise melhor e mais rápida. Outro projeto incluiu o uso dos recursos BigQuery para hospedar Big Data e compará-lo com o Teradata, que era o seu data warehouse original. Finalmente, outra experiência envolveu a demonstração do processo de migração das cargas de trabalho atuais do Hadoop e do Spark para a nuvem.

O Pedido

Depois de ver uma demonstração bem-sucedida dos recursos do GCP e como isso poderia beneficiar os negócios dos grandes armazéns, eles convidaram a CI&T para projetar uma nova plataforma de análise para fornecer os relatórios mais precisos. Esses relatórios seriam enviados aos gerentes de todas as lojas, com base em conjuntos específicos de KPIs, tais como receção de mercadorias nas lojas, medição de lead times, tempos de descarga, transferências de mercadorias, precisão de entrega e muito mais - em tempo real.

A Solução e o Resultado

A rede de grandes armazéns estava à procura de uma forma de consolidar as suas métricas e dados, daí o desenvolvimento da plataforma analítica conhecida como "Omni-Channel Reporting" (OCR). 

Eles tinham diversas métricas. Por exemplo, as suas métricas de processo logístico incluíram medições envolvendo mercadorias que se moviam entre armazéns e lojas. Quando um cliente faz uma compra online, existem diversas formas pelas quais ela pode ser realizada - através de um armazém ou de uma loja, com processos conhecidos como "comprar online/levantar na loja" e "enviar da loja" ou a abordagem tradicional de "envio a partir do armazém". Depois, existem processos específicos para vendas nas lojas, tais como rastreamento de stock, rastreamento de pedido, etc.

Eles queriam ter visibilidade de todas as métricas e dados relativos a tempos de entrega, devoluções, tempos de descarga de reboques, caixas enviadas para lojas erradas, quantidades mínimas de stock, etc., para otimizar os seus negócios. A ideia era diminuir erros na entrega, diminuindo lead times, devoluções e sendo mais eficiente na satisfação de encomendas.

A plataforma foi construída totalmente no Google Cloud, aproveitando o poder de computação do Google Dataproc para processar os números e preparar os dados para relatórios. O Google Cloud Storage foi usado como armazenamento intermédio antes de enviar dados ao Google BigQuery.

O OCR começou em duas lojas-piloto que se estenderam a todas as 1.200 lojas nos EUA. Inicialmente, ele gerou de 18 a 23 relatórios por KPI, definido uma vez por dia, que depois passou a uma vez a cada hora para todas as lojas. Atualmente, a equipa da CI&T continua a trabalhar para adicionar mais conjuntos de KPI ao OCR.

A CI&T, em conjunto com os departamentos de análise de marketing, big data e logística, foi capaz de desenvolver uma solução que fornece mais relatórios omnicanal e uma reposição perfeita e inteligente para todas as lojas.

Produtos Google Cloud Platform usados:

BigQuery, Dataproc, Dataflow, Google Cloud Storage (GCS), IAM, VPC, GKE, StackDriver, GCE.