Por Roberto Carvalho, Vice-Presidente para América Latina da Dynatrace

Não é segredo que os varejistas conseguiram capitalizar o rápido sucesso do comércio eletrônico e aprimorar suas estratégias omnichannel para atender às crescentes demandas dos clientes. No entanto, essa evolução digital, por mais benéfica que seja, também cria novos desafios operacionais.

Os consumidores de hoje esperam experiências de compra perfeitas, seja navegando em um aplicativo móvel, verificando a disponibilidade de estoque na loja ou fazendo um pedido para entrega em domicílio. Interrupções operacionais, como páginas da web lentas, falhas de pagamento ou incidentes de segurança, podem causar uma experiência ruim, com o potencial de prejudicar irreversivelmente a fidelidade do cliente, a reputação da marca e, por fim, impactar a receita.

Embora muitos varejistas já usem a observabilidade para gerenciar o desempenho do sistema e entender a causa-raiz dos problemas, os dados de observabilidade podem oferecer ainda mais oportunidades para resolver desafios, indo além do monitoramento tradicional de aplicações e infraestrutura.

O varejo gera grandes quantidades de dados a partir de interações digitais, mas sem uma visibilidade clara de como os problemas de TI afetam os resultados dos negócios, pode ser difícil identificar áreas de melhoria. É possível preencher essa lacuna vinculando os insights capturados por meio de dados de observabilidade sobre o desempenho dos sistemas com as práticas de análises de negócios. Isso fornece às equipes uma compreensão mais profunda de como o desempenho de TI influencia as principais métricas – como conversões, receitas e retenção de clientes –, para que possam se concentrar nas questões que têm o maior impacto comercial.

Por exemplo, uma desaceleração de um segundo no início da jornada do cliente, que causou uma queda de 50% nas conversões nas últimas 24 horas, é muito mais crítico do que um problema aparentemente maior no final do processo, que resultou em uma queda de apenas 10%. Ao adotar uma abordagem unificada para a observabilidade e análise de negócios, os varejistas podem capacitar suas equipes para fazer essas distinções em tempo real, obtendo um contexto mais profundo para entender o que acontece e garantir que as correções de alta prioridade sejam tratadas primeiro.

Vale ressaltar que, com as expectativas dos clientes mais altas do que nunca, os comerciantes precisam mudar para um modelo de serviço proativo. Ao antecipar e resolver as complicações antes que elas surjam, é possível atenuar seu impacto sobre a experiência do consumidor. Por exemplo, insights orientados pela observabilidade podem identificar que uma desaceleração do API impede que as atualizações de estoques sejam exibidas corretamente. Isso precisa ser resolvido rapidamente, pois pode levar à perda de oportunidades de receita e à decepção dos clientes.

Mas os benefícios vão além das transações cotidianas. Durante eventos de pico de compras, os varejistas podem usar a observabilidade para testar seus sistemas com antecedência, identificando possíveis gargalos antes que os altos volumes de tráfego os levem ao ponto de ruptura. Também podem ir adiante, usando dados de observabilidade para conduzir fluxos de trabalho de AIOps, que acionam um processo automatizado para resolver problemas sem envolvimento humano, impedindo que o impacto chegue ao cliente. Essa preparação pode significar a diferença entre um dia de vendas recorde e uma dispendiosa falha no sistema.

Fraudes continuam sendo um grande desafio. As tentativas de golpes subiram 3,5% em 2024 ante 2023, segundo pesquisa da Equifax BoaVista. À medida que as empresas expandem sua presença digital, os fraudadores estão se tornando mais sofisticados para explorar os pontos fracos das plataformas de e-commerce. Essas ameaças nem sempre são fáceis de detectar, principalmente quando envolvem padrões sutis que se desenvolvem ao longo do tempo.

Os dados de observabilidade podem ajudar a combater fraudes fornecendo uma visão holística das interações com os clientes. Ao analisar continuamente os padrões de comportamento, os varejistas têm a oportunidade de detectar atividades incomuns que os sistemas de segurança tradicionais poderiam ignorar. Por exemplo, podem usar a visibilidade em tempo real em toda a jornada do cliente para identificar usuários suspeitos que estejam tentando fazer login em várias contas sucessivamente, e acionar uma resposta automática antes que ocorra algum dano real a partir desse ataque.

Da mesma forma, se um aumento repentino nas solicitações de reembolso for rastreado até uma região ou endereço IP específico usando dados de observabilidade, é possível descobrir esquemas de fraude. Uma estratégia proativa de prevenção, aprimorada com insights orientados pela observabilidade, pode fazer uma grande diferença na segurança das operações comerciais e no aumento da confiança do cliente.

Os dados de observabilidade tem sido usados há muito tempo para encontrar e corrigir problemas digitais, mas agora os varejistas podem ir além dos recursos usuais para enfrentar proativamente seus desafios. Insights mais profundos e em tempo real já estão permitindo que as empresas tomem decisões mais inteligentes, criem relacionamentos mais sólidos com seus clientes e fiquem à frente da concorrência.