Grandes volumes de dados no retalho: Repensar as operações de retalho com soluções de grandes volumes de dados

Vejamos um exemplo quotidiano para ilustrar a forma como os grandes volumes de dados podem ser utilizados para ultrapassar problemas incómodos que afectam os proprietários de empresas.

Conheça o João. O John é dono de uma loja de roupa em Cleveland, nos EUA. Desde o início dos tempos, John tem utilizado métodos tradicionais para gerir a sua loja: pranchetas, canetas e fazer contas de cabeça (bravo, John). Ele regista as vendas da loja percorrendo os corredores e anotando manualmente cada artigo vendido. A gestão do inventário é outro desafio, uma vez que ele equilibra constantemente os níveis de stock para evitar que os produtos saiam de moda. Com todos os dados de vendas guardados em cadernos, John está sobrecarregado e tem dificuldade em competir com os seus rivais tecnológicos.

É justo dizer que não é assim que uma empresa retalhista moderna deve funcionar.

Longe vão os dias em que a análise avançada e a modelação preditiva estavam reservadas ao conglomerado tecnológico gigante - agora, todos têm acesso a estas ferramentas transformadoras. Para John, isto significa uma melhor perceção das preferências dos clientes, escolhas de stock mais inteligentes e uma melhor gestão do inventário. Mais eficiência. Menos desperdício.

O que são os grandes dados?

Grandes volumes de dados refere-se a conjuntos maciços de informação que não podem ser processados manualmente ou através do Microsoft Excel devido à variedade de formatos e fontes de dados. Estes dados provêm de uma variedade de locais - transacções de pagamento, atividade nas redes sociais, sensores de loja - e a sua análise pode revelar tendências que ajudam as empresas a tomar decisões mais informadas.

Também é importante notar que "grandes volumes de dados" é um termo bastante dinâmico, em constante mudança à medida que a tecnologia avança. O que hoje é considerado uma enorme quantidade de dados, como um terabyte, pode parecer um gigabyte dentro de poucos anos.

O papel dos grandes volumes de dados no sector do retalho

O mercado da análise de grandes volumes de dados no sector do retalho prevê-se que cresça de $7,73 mil milhões em 2025 para $20,22 mil milhões em 2030, reflectindo uma CAGR de 21,2%, destacando o seu papel fulcral na remodelação da indústria.

A expansão é largamente impulsionada pelo desejo crescente dos consumidores por experiências personalizadas. De acordo com um inquérito da Insights da MIT Technology Revieweis o que sabemos:

66%

dos compradores querem um contacto personalizado

44%

favorecer descontos em compras repetidas

32%

apreciar recomendações personalizadas de produtos

Os retalhistas podem satisfazer estas expectativas convertendo os conhecimentos em experiências relevantes e personalizadas utilizando grandes volumes de dados.

Vejamos agora como está a remodelar o retalho e a abrir oportunidades para abordagens mais interactivas e orientadas para o cliente.

Perfil do cliente

As empresas de retalho podem utilizar grandes volumes de dados para analisar factores como:

Tendências de compra

Dados demográficos dos clientes

Localizações

Padrões de compras

Estes dados permitem que as empresas identifiquem grupos de clientes distintos - como os compradores preocupados com o orçamento e os que procuram produtos de qualidade superior - e prevejam o que cada segmento é suscetível de comprar.

Inventário optimizado

Com os grandes volumes de dados no comércio retalhista, as empresas podem ajustar o seu stock para se certificarem de que estão preparadas para a procura futura. Um supermercado, por exemplo, pode utilizar dados de vendas anteriores para prever quais os artigos sazonais que serão mais vendidos no próximo mês. Isto garante que encomendam a quantidade certa, evitando a escassez, o excesso de stock ou, pior ainda, o desperdício de artigos perecíveis.

Experiência de compra personalizada

Vejamos este exemplo: um cliente que compra frequentemente equipamento para actividades ao ar livre recebe uma oferta especial de novas botas de caminhada. Isto aumenta a probabilidade de compra por duas razões: por um lado, o cliente não se sente ofendido com mais uma promoção na sua caixa de correio eletrónico, porque é relevante. E segundo, a empresa aumenta as suas hipóteses de venda porque conhece os hábitos de compra do cliente. A personalização tem tudo a ver com a adaptação das interações, como a oferta de descontos especiais ou recomendações com base em compras ou preferências anteriores, fazendo com que a experiência de compra seja relevante e centrada no cliente. É aqui que o big data no retalho funciona melhor para satisfazer as exigências específicas dos clientes.

Análise preditiva

Em vez de confiarem na intuição, os retalhistas podem tomar decisões informadas utilizando análise preditiva. Pense numa loja de desporto que pode monitorizar continuamente os campeonatos e as tendências para determinar as melhores alturas para reabastecer ou oferecer promoções especiais e abastecer-se em conformidade. Os resultados? Zero oportunidades perdidas, um inventário optimizado, aumento das vendas e clientes mais satisfeitos.

Resposta rápida da concorrência

Está a ver um rival a baixar os preços dos casacos de inverno mesmo antes da chegada do frio? É altura de lançar os seus próprios saldos e roubar as atenções! É assim que os grandes volumes de dados no retalho ajudam as empresas a seguir a concorrência, analisando os preços, as promoções e as ofertas de produtos em todo o mercado, para se tornarem a primeira escolha quando a procura aumenta.

Escuta social

Um retalhista de moda detecta um burburinho nas redes sociais sobre casacos de inverno sustentáveis e de grandes dimensões. Combinando a escuta social e os megadados, identificam as regiões com maior procura e os grupos demográficos-alvo. Ajustam o inventário, lançam anúncios direcionados e assistem a um aumento das vendas, ao mesmo tempo que melhoram a sua imagem de marca. É assim que escuta social alimentado por grandes volumes de dados gera resultados.

"Os grandes volumes de dados no retalho não são apenas um monte de números - são a chave para compreender realmente o seu público, satisfazer as suas necessidades e fazer crescer o seu negócio. Quando se aproveitam estas informações, é possível deixar de adivinhar e começar a criar experiências que são pessoais e exactas. Deixe-nos ajudá-lo a ligar-se aos seus clientes e a fazer crescer o seu negócio de uma forma que pareça autêntica."

Pilip Tsikhanovich

Chefe do Departamento de Grandes Dados

Como é que os grandes dados são utilizados no retalho?

1TP50Aumentar as vendas, reduzir os custos e manter os clientes satisfeitos - tudo isto é fundamental para os retalhistas se quiserem que o seu negócio prospere. Os grandes volumes de dados ajudam a atingir estes objectivos, transformando informação bruta em dados acionáveis.

Eis como utilizá-lo em seu benefício.

Implementação de grandes volumes de dados

Como funcionam os grandes dados

Resultados

Segmentação de clientes e marketing direcionado

Agrupamento de clientes com base nas suas preferências e comportamentos
  • Valor médio de encomenda mais elevado
  • Campanhas de marketing com melhor desempenho
  • Clientes mais fiéis

Gestão de stocks e previsão da procura

Descodificar as tendências de vendas passadas e monitorizar as datas de validade dos produtos
  • Custos de armazenamento mais baixos
  • Menos artigos por vender
  • Rotação mais rápida do inventário

Deteção e proteção contra a fraude

Assinalar actividades suspeitas, como devoluções frequentes ou padrões de transação invulgares
  • Redução das perdas financeiras
  • Maior controlo operacional
  • Melhoria da reputação

Optimização dos preços

Monitorizar os preços da concorrência, o comportamento dos clientes e as tendências da procura para definir preços mais inteligentes
  • Margens de lucro mais elevadas
  • Aumento do volume de vendas
  • Posicionamento mais forte no mercado

Análise do sentimento do cliente e feedback

Aceder a críticas e menções nas redes sociais para descobrir o que os clientes pensam na realidade
  • Clientes mais fiéis
  • Melhor reputação
  • Maior retenção de clientes

Marketing em linha

Analisar fontes de tráfego, cliques e segmentos de clientes em páginas com promoções e informações de retalho.
  • Estratégias de marketing adaptadas
  • Melhoria do ROI
  • Aumento das conversões

Crie uma experiência de compra que faça com que os clientes voltem sempre!

Benefícios dos grandes volumes de dados no sector do retalho

Os benefícios dos megadados no retalho são claros - abrem oportunidades de crescimento, flexibilidade e de se manterem à frente num mercado em constante mudança. Saiba como estes benefícios podem ajudar os retalhistas a destacarem-se, com mais informações sobre como implementá-los eficazmente.

Melhoria do serviço ao cliente

Construir experiências de cliente mais fortes através de grandes volumes de dados resume-se a fazer com que os seus clientes se sintam compreendidos. Se os clientes compram sistematicamente equipamento da Nike, porque não oferecer-lhes uma oferta personalizada num par de ténis da Nike? Com o Big Data, os retalhistas podem utilizar as informações dos dados para aprofundar as preferências dos clientes, sugerindo mesmo artigos que correspondam ao estilo escolhido. Estas recomendações ajudam os clientes a serem ouvidos e aumentam a probabilidade de uma venda. Todos ficam a ganhar.

Gestão optimizada do inventário

As empresas podem estudar os dados históricos de vendas, as mudanças sazonais e as tendências dos consumidores para criar uma imagem clara da procura futura. Os megadados permitem-lhes prever quais os produtos que vão sair das prateleiras, permitindo-lhes otimizar a gestão do inventário. Isto leva a uma utilização mais eficiente do espaço do armazém, menos desperdício e maior rentabilidade. E o melhor de tudo? Resulta num grande aumento das receitas do retalhista.

Marketing direccionado

Estratégias de marketing mais inteligentes, impulsionadas por grandes volumes de dados no sector do retalho, produzem campanhas que se relacionam verdadeiramente com diversos grupos de clientes. Por exemplo, um retalhista de vestuário identifica três tipos de clientes: compradores frequentes, caçadores de pechinchas e compradores premium. Com os grandes volumes de dados, podem criar campanhas personalizadas para cada tipo de cliente. Esta abordagem direcionada não só vai diretamente ao encontro do que os clientes querem, como também aumenta seriamente o ROI do retalhista.

Informações sobre os clientes

Digamos que uma grande cadeia de mercearias utiliza grandes volumes de dados de inquéritos aos clientes e das redes sociais para identificar os pontos mais problemáticos dos clientes - como as filas intermináveis nas caixas ou a falta de variedade em determinadas áreas das lojas. Com estas informações sobre os consumidores, o retalhista pode ajustar a disposição da loja, acelerar os processos de pagamento e armazenar artigos mais populares em regiões específicas. Estas mudanças simples, mas eficazes, conduzem a um aumento dramático da satisfação do cliente, que continua a regressar.

Manter-se à frente da concorrência

A análise de grandes volumes de dados no sector do retalho permite às empresas detetar as tendências do mercado e reagir em tempo real. Tornando muito mais fácil manter-se na vanguarda e fidelizar os clientes. Por exemplo, um grande retalhista de eletrónica apercebe-se, através da análise de dados, que um concorrente baixou os preços de uma marca popular de auscultadores. Em vez de entrar em pânico ou perder potenciais clientes, responde com uma promoção que junta os referidos auscultadores a uma coluna portátil com desconto. Os clientes adoram um bom negócio.

Melhor colocação de produtos

Os dados sobre o tráfego pedonal e os padrões de compra permitem tomar melhores decisões sobre a localização dos produtos. Se determinados artigos são frequentemente comprados em conjunto, como batatas fritas e salsa, faz sentido colocá-los perto uns dos outros. Esta abordagem baseada em dados maximiza a exposição do produto, conduzindo a vendas mais elevadas e a um melhor desempenho do retalho.

Gestão do fluxo de caixa

Os megadados apoiam uma gestão mais inteligente do fluxo de caixa, permitindo uma afetação estratégica do orçamento. Resolve uma das principais preocupações dos fornecedores - os atrasos nos pagamentos - optimizando os processos de contas a pagar e oferecendo opções de pagamento dinâmicas e personalizadas. Além disso, as empresas também podem prever com mais exatidão as flutuações do fluxo de caixa, identificar oportunidades de redução de custos e negociar condições favoráveis com os fornecedores.

Como implementar eficazmente os megadados no retalho

Para tirar o máximo partido do big data no retalho, é necessário ter a estratégia certa: as ferramentas certas, pessoas competentes na sua equipa, objectivos inteligentes a atingir e muito mais. Este guia passo-a-passo, fácil de seguir, descreve o processo de implementação do Big Data no retalho.

01
Definir objectivos claros
Comece por identificar os seus objectivos para a análise. Quer se trate de otimizar o inventário, melhorar a personalização do cliente ou aumentar as conversões de vendas.
02
Planear a recolha de dados
Determine os dados de que necessita (por exemplo, transacções de vendas, comportamento do sítio Web ou atividade do programa de fidelização) e as melhores fontes. Inclua dados estruturados, como detalhes de produtos, e dados não estruturados, como avaliações de clientes ou menções em redes sociais.
03
Desenvolver conhecimentos especializados
Reúna uma equipa com uma vasta gama de competências: engenheiros de dados para recolha e processamento de dados tolerantes a falhas, analistas de dados para deteção de anomalias e geração de conhecimentos, engenheiros de aprendizagem automática para criar modelos de previsão e classificação e programadores de BI para visualização de dados e narração de histórias.
04
Realizar projectos-piloto
Comece por um pequeno projeto-piloto, como a análise de padrões de vendas sazonais ou o teste de ofertas personalizadas. Utilize os resultados para demonstrar o ROI e afinar a sua abordagem antes de aumentar a escala.
05
Integrar sistemas
Ligue todas as fontes de dados - sistemas POS, ERP, CRM - numa plataforma unificada. Certifique-se de que os dados são actualizados em tempo real para permitir uma tomada de decisões mais rápida e reduzir os atrasos.
06
Utilizar análises avançadas
Aplicar técnicas como a modelação preditiva para a previsão da procura, o agrupamento para a segmentação de clientes ou a aprendizagem automática para a análise de tendências.
07
Conceber painéis de controlo
Crie dashboards interactivos para visualizar KPIs críticos, tais como produtos mais vendidos, taxas de rotatividade de clientes ou rotação de inventário.
08
Dados seguros
Implemente medidas de segurança sólidas, como a encriptação e a autenticação multifactor. Reveja regularmente as suas práticas para cumprir os regulamentos de privacidade, como o RGPD ou a CCPA, e proteger a confiança dos clientes.
09
Expandir e aperfeiçoar
Amplie estratégias bem sucedidas em toda a sua empresa - expanda de uma loja para todas as localizações ou aplique os conhecimentos adquiridos numa categoria de produtos a outras. Recolha continuamente feedback, actualize modelos e aperfeiçoe estratégias para acompanhar as mudanças do mercado.
01 Definir objectivos claros
Comece por identificar os seus objectivos para a análise. Quer se trate de otimizar o inventário, melhorar a personalização do cliente ou aumentar as vendas conversões.
02 Planear a recolha de dados
Determine os dados de que necessita (por exemplo, transacções de vendas, comportamento do sítio Web ou atividade do programa de fidelização) e as melhores fontes. Inclua dados estruturados, como detalhes do produto, e dados não estruturados, como clientes ou menções nas redes sociais.
03 Desenvolver conhecimentos especializados
Reunir uma equipa com uma gama de conhecimentos especializados: engenheiros de dados para recolha e processamento de dados tolerantes a falhas, analistas de dados para deteção de anomalias e gerar conhecimentos, engenheiros de aprendizagem automática para criar modelos de previsão e classificação e programadores de BI para visualização de dados e narração de histórias.
04 Realizar projectos-piloto
Comece por um pequeno projeto-piloto, como por exemplo analisar padrões de vendas sazonais ou testar ofertas personalizadas. Utilize os resultados para demonstrar o ROI e afinar a sua abordagem antes de aumentar a escala.
05 Integrar sistemas
Ligue todas as fontes de dados - sistemas POS, ERP, CRM - numa plataforma unificada. Certifique-se de que os dados são actualizados em tempo real para permitir uma tomada de decisões mais rápida e reduzir os atrasos.
06 Utilizar análises avançadas
Aplicar técnicas como a modelação preditiva para previsão da procura, clustering para segmentação de clientes ou aprendizagem automática para análise de tendências tendências.
07 Conceber painéis de controlo
Crie dashboards interactivos para visualizar KPIs críticos, tais como produtos mais vendidos, taxas de rotatividade de clientes ou rotação de inventário.
08 Dados seguros
Implementar medidas de segurança sólidas como encriptação e autenticação multi-fator. Reveja regularmente as suas práticas para cumprir os regulamentos como o RGPD ou a CCPA e proteger a confiança dos clientes.
09 Expandir e aperfeiçoar
Escalonar estratégias de sucesso em toda a sua expandir de uma loja para todas as localizações ou aplicar as aprendizagens de uma categoria de produtos a outras. Recolha continuamente feedback, actualize modelos e aperfeiçoe estratégias para acompanhar as mercado.

Big data no retalho: desafios e oportunidades

A utilização da análise de grandes volumes de dados no retalho parece óptima em teoria, mas a complexidade técnica e as questões organizacionais podem atrapalhá-lo. De seguida, descrevemos os desafios comuns e sugerimos abordagens para os resolver.

Integração e gestão de dados

Desafio: Se os seus dados estiverem incompletos ou duplicados, as suas análises serão distorcidas. E quando os sistemas como os dispositivos POS, as transacções online e as redes sociais não estão sincronizados, é impossível ver o panorama completo.

Solução: Estabelecer uma forte governação de dados com políticas e normas claras para a gestão de dados. Manter os dados limpos e exactos com auditorias regulares e ferramentas automatizadas que verificam em tempo real.

Cibersegurança e conformidade

Desafio: Os grandes volumes de dados no sector do comércio retalhista reúnem muitas informações pessoais, o que, infelizmente, os torna um alvo privilegiado de ciberataques. As fugas de informação podem custar milhões e deixá-lo a tentar controlar os danos.

Solução:
Utilize a autenticação multi-fator, encripte os dados e limite o acesso. Considere anonimizar os dados e tornar transparentes as suas práticas de recolha de megadados para evitar armadilhas no futuro.

Escalabilidade e infraestrutura tecnológica

Desafio: Durante os períodos de pico (olá, compras de Natal!), os seus sistemas têm de lidar com a explosão de dados. Sem a tecnologia certa, pode perder oportunidades de vendas ou enfrentar atrasos na análise dos dados de vendas.

Solução:
A computação Cloud pode ser ampliada ou reduzida conforme necessário e facilita o gerenciamento de dados. Adicione microsserviços para obter flexibilidade, para que possa atualizar uma parte do sistema sem afetar o resto.

Falta de profissionais qualificados

Desafio: É difícil encontrar bons cientistas e engenheiros de dados. Sem eles, otimizar os grandes volumes de dados ou utilizar a aprendizagem automática é como navegar sem um mapa.

Solução:
Pode melhorar as competências da sua equipa (se tiver tempo e paciência) ou subcontratar o seu projeto a uma empresa que possa colmatar essas lacunas e garantir que os seus dados trabalham para si.

Deixe-nos ajudá-lo a transformar grandes dados em grandes vitórias para a sua empresa.

Big data no retalho: exemplos

Os grandes retalhistas estão a tirar partido dos grandes volumes de dados para se destacarem da concorrência e obterem resultados impressionantes. Aproveitam os dados operacionais e dos clientes para aperfeiçoar a gestão do inventário, aumentar a personalização e elevar as estratégias de marketing. Eis como os principais retalhistas do mundo estão a ter sucesso com o Big Data.

A Walmart aplica-se Análise orientada para a IA para ajustar os preços de forma dinâmica com base na oferta e na procura. Por exemplo, durante a pandemia, os sistemas automatizados de fixação de preços no corredor da carne melhoraram a eficiência operacional em 90%, aumentando as vendas em 30%, reduzindo simultaneamente o desperdício.

A Amazon recolhe grandes quantidades de dados sobre cada cliente. Isto inclui o que vêem, compram e até o seu endereço de entrega, o que pode fornecer informações sobre níveis de rendimento e preferências. Esses dados ajudam a Amazon a criar uma "visão de 360 graus" de cada cliente, permitindo recomendações altamente personalizadas.

A Starbucks utiliza a IA para personalizar a experiência dos seus membros do Starbucks Rewards. O sistema considera vários factores, como o histórico de encomendas, as condições meteorológicas, a hora do dia e o dia da semana. O resultado são sugestões de bebidas e alimentos personalizados.

A Zara utiliza a IA para a escuta social e a análise de sentimentos para identificar rapidamente as tendências emergentes das redes sociais e das comunidades online. Isto reduz o tempo de colocação no mercado e permite à Zara responder às mudanças nas exigências dos consumidores mais rapidamente do que os concorrentes.

A Sephora utiliza algoritmos de IA para otimizar a gestão do inventário, disponibilizando consistentemente produtos populares e minimizando o excesso de stock de artigos de evolução mais lenta. Esta estratégia elimina o risco de rutura de stock e mantém uma disponibilidade constante dos produtos.

Conclusão

As pessoas estão preparadas para experiências de compras rápidas graças aos avanços tecnológicos e a serviços como a entrega no dia seguinte ou os pagamentos sem contacto. À medida que mais retalhistas oferecem estas conveniências, as expectativas e os padrões dos clientes aumentam. Com o aumento da concorrência, as empresas precisam de se adaptar rapidamente ou arriscam-se a perder clientes para empresas que oferecem todas estas vantagens.

Os grandes volumes de dados no retalho são a sua ajuda para proporcionar uma experiência excecional ao cliente, através de uma melhor compreensão dos comportamentos dos consumidores. Permite-lhe antecipar tendências, monitorizar a concorrência e tornar-se uma empresa ágil e ultra-reactiva. Ser orientado por dados significa melhores escolhas, maiores resultados e a oportunidade de escalar. Não fique para trás, fale hoje mesmo com os nossos especialistas e veja como os grandes volumes de dados podem ajudar a sua empresa a progredir.

FAQ

Os grandes volumes de dados referem-se a conjuntos de dados extremamente grandes que são demasiado complexos para serem processados pelas ferramentas tradicionais de gestão de dados. Caracteriza-se normalmente pelo volume, variedade e velocidade da informação que engloba. Quando analisados, os grandes volumes de dados revelam conhecimentos importantes que ajudam as empresas a melhorar a tomada de decisões, a aperfeiçoar processos e a projetar tendências futuras.

O papel dos grandes volumes de dados e da análise preditiva no comércio retalhista pode referir-se à análise dos comportamentos de compra, enquanto que nos cuidados de saúde, apoia os cuidados prestados aos doentes através de informações baseadas em dados. Os exemplos de megadados abrangem os principais sectores e envolvem o processamento de informações em grande escala para descobrir padrões, prever resultados e melhorar as operações.

Os cinco Vs definem os principais aspectos dos grandes volumes de dados e da sua complexidade. O volume refere-se à enorme quantidade de dados gerados diariamente. Velocidade significa a rapidez com que os dados são gerados e analisados, muitas vezes em tempo real. A variedade capta os diferentes formatos e tipos de dados, incluindo dados estruturados, como folhas de cálculo, e dados não estruturados, como vídeos e imagens. A veracidade aborda a qualidade e a fiabilidade dos dados. O valor realça a importância de extrair informações acionáveis dos dados para apoiar a tomada de decisões.

Os grandes volumes de dados ajudam os retalhistas a analisar os comportamentos dos clientes, a otimizar o inventário, a personalizar os esforços de marketing e a implementar estratégias de preços dinâmicas. Também melhora a experiência do cliente ao prever preferências e detetar actividades fraudulentas.

Depende inteiramente da experiência dos consultores e da equipa. Uma equipa forte sabe exatamente como escolher as ferramentas certas e combiná-las eficazmente para elevar o desempenho. A experiência da nossa equipa faz toda a diferença. Desde as primeiras semanas, fornecemos soluções prontas a produzir e criamos valor ad hoc.

O custo depende da dimensão e dos objectivos do projeto, mas com a vasta gama de ferramentas disponíveis atualmente, é possível obter plataformas analíticas potentes e económicas. Os nossos especialistas podem ajudar a selecionar as ferramentas certas para melhorar a experiência do cliente, otimizar as operações ou impulsionar as vendas - tudo isto mantendo os custos controláveis.

À medida que a tecnologia continua a evoluir e as expectativas dos clientes se alteram, os grandes volumes de dados tornam-se cada vez mais importantes. Não se trata apenas de uma moda; é uma mudança real que ajuda os retalhistas a manterem-se na vanguarda, ao terem um melhor conhecimento das necessidades dos clientes, melhorarem as operações e tornarem a experiência de compra global melhor.

autor
Volha Ralko Gestor de entregas no comércio eletrónico na Innowise

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Volha Ralko Gestor de entregas no comércio eletrónico na Innowise

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