Case varejista

Como uma empresa do varejo transformou sua operação e alcançou eficiência total com automação e dados integrados

Entenda como as soluções em dados da beAnalytic auxiliaram a gestão estratégica da empresa

Indústria

Varejo

Setor

Supply Chain e Finanças

Desafio

Dados e sistemas desconectados

Solução

 Engenharia de Dados + BI

A empresa

A empresa atendida é uma rede regional de varejo com forte atuação no Rio Grande do Norte, especializada em soluções para obras e marcenaria sob medida. Hoje, atende tanto o consumidor final quanto profissionais do setor, com um portfólio completo para reformas, projetos e execução de ambientes planejados.

O desafio

Operar múltiplas lojas já exige um nível alto de disciplina operacional. Na empresa, o dia a dia ainda era sustentado por planilhas de Excel: controle de estoque, fluxo financeiro e relatórios dependiam de atualizações manuais recorrentes, feitas por pessoas diferentes e em tempos distintos.

Com a ausência de integração entre as rotinas e fontes de dados, a complexidade cresceu rápido. Em vez de dedicar energia para interpretar o comportamento de venda, margem e ruptura, o time consumia horas “fechando número”, conciliando versões e tentando garantir consistência mínima para a gestão conseguir enxergar o cenário. 

Com dados espalhados e pouco conectados, a análise se tornava limitada e a gestão de compras era diretamente impactada. O acompanhamento do giro perdia precisão, a apuração de resultados por loja demorava para ficar pronta e decisões críticas passavam a ser tomadas com base em informações incompletas ou defasadas. Ao perceber essa lacuna, a empresa entendeu que precisava fortalecer sua base de dados com mais ordem, estabilidade e governança, contando com apoio especializado da beAnalytic para integrar processos e acelerar o ciclo entre dado, leitura e decisão.

Os resultados

Agilidade no Estoque

Supply chain e finanças centralizados em um único ambiente de dados

0 %



Relatórios manuais viraram dashboards atualizados automaticamente

    Whatsapp     + ALERTAS

Notificações inteligentes e onboarding para
acelerar a operação

Integração de dados, visibilidade operacional e decisões mais rápidas

Ao implementar uma solução de integração e automação de dados, a beAnalytic conectou sistemas internos e centralizou informações de supply chain e finanças em um único ambiente. 

Com dashboards personalizados, a liderança passou a acompanhar o desempenho com mais consistência, reduzindo a dependência de controles paralelos e acelerando a leitura do que realmente estava acontecendo na operação.

Automação de relatórios e indicadores de performance

Um dos principais avanços foi eliminar a produção manual de relatórios, automatizando a geração de indicadores-chave como margem, comissionamento e desempenho de equipes. Isso trouxe mais padronização, menos variações entre versões e mais confiança na apuração, permitindo que o time saísse do operacional e ganhasse ritmo em análises recorrentes.

WhatsApp, notificações inteligentes e eficiência no dia a dia

A solução também incluiu automação via WhatsApp, notificações inteligentes e um painel de onboarding para organizar fluxos e reduzir fricções na rotina. Como resultado, a empresa reduziu horas operacionais, aumentou eficiência na gestão de estoque e elevou o nível dos seus relatórios e dashboards, tornando a operação mais ágil e orientada por dados.

foguete1

Saiba como também podemos te ajudar a reduzir custos e aumentar resultados

Conheça outros cases de
empresas impactadas pela beAnalytic

Case de sucesso 1

Como uma distribuidora de combustíveis nacional aumentou 121% da margem bruta com Business Intelligence

case 4 ponto eletronico

Como uma empresa de ponto eletrônico eliminou 95h horas de trabalho mensal com a automação de relatórios

case 3 logistica

Como uma operadora logística last-mile do Mato Grosso reduziu em R$480k seus prejuízos anuais com avarias

Logo beAnalytic

Machine
Learning

Com a consultoria em Machine Learning da beAnalytic, a nossa equipe fica responsável por:

Mapeamento, coleta e tratamento dos dados necessários para o projeto;

Definição do algoritmo apropriado com base nos objetivos do projeto, e início do treinamento do algoritmo;

Avaliação do desempenho do modelo de ML, otimização e implementação no ambiente de produção.

A