Descubra como cruzar indicadores de vendas no varejo com dados geográficos para abrir novas unidades da sua empresa. Confira!
Utilizar indicadores de vendas no varejo é uma forma de estimar, acompanhar e analisar resultados para garantir a eficiência das estratégias.
Assim, torna-se possível realizar ajustes de rotas em tempo hábil, caso alguma ação não esteja gerando a performance prevista ou, até mesmo, causando risco de trazer prejuízos à empresa.
Por isso, esse monitoramento constante é feito em muitas companhias que precisam tomar decisões assertivas e ágeis no que diz respeito aos seus negócios.
Quando se trata de redes que possuem metas de expansão de lojas, entender esses tipos de dados é particularmente importante.
Afinal, o custo de um ponto aberto de maneira errada ou em lugares mal situados não costuma ser baixo, e as consequências envolvem diversos recursos: financeiros, humanos, e daí por diante.
Neste conteúdo, apresentaremos um pouco de como usar essas informações e ainda calcular com precisão o retorno a ser obtido em novas lojas.
Existem diversas métricas que podem ser acompanhadas por redes do setor. Algumas das principais são:
Independentemente de quais sejam as análises escolhidas pela companhia, um fato é: as informações precisam ser consistentes para que se consiga traçar estratégias assertivas.
Além disso, quanto antes houver disponibilidade e precisão de dados, também mais fácil fica fazer cálculos de previsão de vendas para o planejamento de expansão.
Para avaliar os resultados de uma ou mais lojas com base em indicadores de vendas no varejo, o primeiro passo é elencar quais deles são os principais direcionadores do sucesso do negócio.
No caso de empresas que já têm certa capilaridade, é possível obter isso com base em dados internos já coletados por áreas como as de inteligência, marketing, comercial, entre outras.
Um exemplo de uso é o ticket médio: suponhamos que você atue em uma rede de supermercados onde existam três perfis de clientes – os que vão ao estabelecimento todos os dias, os esporádicos ou semanais, e os que fazem compras mensais.
Nota-se que eles têm comportamentos de consumo diferentes, o que pode ter relação com suas rotinas ou mesmo forma de organização financeira – mas, independentemente desse aspecto, a questão é que eles gastarão quantias distintas.
Além disso, se comparadas as mesmas variáveis em unidades diferentes, talvez esses resultados mudem: ainda que ofertados os mesmos produtos em ambas, pode acontecer de esse ticket médio ser maior em um lugar e menor em outro.
Esse fator pode ter muitas explicações. Uma delas é de que os preços praticados sejam distintos; outra, de que o poder de compra desses públicos não seja o mesmo.
E é justamente aí que a inteligência geográfica de mercado entra em ação para auxiliar na projeção de vendas.
Para compreender a performance de novas lojas, conhecer o entorno delas é algo muito importante. Afinal, a quem se pretende direcionar esses pontos que serão abertos?
A rede de supermercados do exemplo talvez tenha como foco estar próxima de onde seus consumidores moram – independentemente da renda média local – e então ter o mix de produtos adaptado conforme a disponibilidade financeira de cada região.
Mas também podemos supor que sua nova unidade tenha um formato mini, ocupando menos espaço e com oferta de itens mais reduzida, contendo apenas aqueles de consumo rápido.
Sendo assim, sua estratégia deveria ser focada em lugares com alta circulação de pessoas – como os que são próximos a metrôs e trens, faculdades ou áreas comerciais, onde boa parte dos clientes apenas “passarão” por ali a caminho de seus compromissos.
E, afinal, de que modo é possível relacionar esses dados com indicadores de vendas no varejo para planejamentos de expansão? Isso é simples: basta ter uma calculadora que faça isso por você.
Com uma ferramenta de inteligência artificial construída com informações de inteligência geográfica de mercado, é possível não apenas entender o potencial de uma região para abertura de novas lojas, como também fazer o acompanhamento da performance versus o potencial do ponto depois de aberto.
É o que faz a Calculadora Personalizada da Geofusion, desenvolvida com base em modelos de machine learning e que, conforme recebe dados de vendas da sua rede varejista, aprende cada vez mais.
Além disso, ela fornece dados sobre a população que vive e passa pelo lugar escolhido, a disponibilidade de polos geradores de tráfego e a movimentação que acontece ao redor – isto é, se é uma região frequentada principalmente à noite ou de dia.
A Calculadora mostra a você o faturamento previsto (em Reais) para aquela unidade em específico, ou oferecer um Score Personalizado – ou seja, o quanto o local é aderente ou não às suas estratégias de expansão.
Exemplo de análise de Score Personalizado a partir de ponto fictício na Rua do Paraíso, em São Paulo (SP)
A maneira mais precisa de obter indicadores de vendas no varejo para análises de expansão é por meio da calculadora da Geofusion.
Com ela, seus estudos se tornam mais ágeis e os riscos de erros – seja no planejamento, seja na implementação do projeto – diminuem.
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