Retalho
Rotação de stock, ruptura, mix e desempenho por loja. No retalho o erro custa dos dois lados: falta vende menos, sobra vira capital parado.
Falar com um especialistaRuptura e encalhe são o mesmo erro, em direções opostas.
No retalho a decisão de compra é tomada muitas vezes por semana, e quase sempre com informação incompleta: a venda de ontem numa ecrã, o stock em outra, e a percepção do gerente da loja como desempate.
O custo desse improviso aparece dividido, o que ajuda a escondê-lo. A ruptura vira venda que não aconteceu e por isso não aparece em relatório nenhum. O encalhe vira capital parado que só incomoda no inventário. Nenhum dos dois é atribuído à decisão que os causou.
O que podemos melhorar
- Qual produto rompeu, em qual loja e quanto de venda isso custou?
- Qual item está encalhado há quanto tempo e quanto capital ele imobiliza?
- Qual é o mix ideal por perfil de loja, e não a média da rede?
- Qual loja performa acima do potencial da praça e qual está abaixo?
- A previsão de demanda acerta mais do que a sensibilidade do comprador?
Soluções aplicáveis
- Business Intelligence. PDV, stock e compra num fluxo só, com recorte por loja e por produto.
- Data Analytics. Previsão de demanda e curva de produto por perfil de loja.
- Power BI. Painel mobile para o gerente de loja decidir com o indicador na mão.
Indicadores e processos
Os que aparecem na maior parte dos projetos do setor. O conjunto final é sempre definido com você indicador que ninguém usa é peso morto no painel.
- Stock. Giro por produto e por loja, cobertura em dias, taxa de ruptura, venda perdida estimada, itens sem giro, capital imobilizado, acuracidade de inventário.
- Venda. Venda por metro quadrado, ticket médio, itens por atendimento, taxa de conversão de loja, venda por vendedor, participação por categoria.
- Mix e preço. Curva ABC de produto, margem por categoria, elasticidade de preço, participação de marca própria, desempenho de promoção.
- Loja. Comparativo entre lojas mesma base, performance contra potencial da praça, custo operacional por loja, produtividade por hora trabalhada.
Como conduzimos
Começamos integrando PDV, stock e compras e a primeira dificuldade costuma ser registo de produto inconsistente entre eles, o que é trabalho de governança antes de ser de painel. Com a base limpa, entram os indicadores de giro e ruptura por loja. A previsão de demanda vem depois, e é sempre comparada ao método atual antes de substituí-lo.
Como medimos o resultado
Os indicadores mais frequentes são redução de ruptura, rotação de stock, capital imobilizado em item de baixo giro e acerto da previsão comparado ao processo anterior.
Sobre este setor
Temos muitas lojas com sistemas diferentes. Dá?
Dá, e é frequente em rede que cresceu por aquisição. A integração trata cada origem e resolve a diferença de registo no meio do caminho. Esse trabalho de padronização costuma ser a maior parte do projeto e é o que faz o número da rede finalmente fechar.
Como medir ruptura se a venda não aconteceu?
Por inferência: comparando a venda esperada do item naquele contexto com a venda realizada durante o período sem stock. Não é exato, e não prometemos que seja, mas é o suficiente para priorizar qual ruptura corrigir primeiro.
O gerente de loja vai usar isso?
Só se estiver no telemóvel dele e responder à pergunta que ele tem às oito da manhã. Painel de loja é desenhado para essa realidade poucos indicadores, decisão clara. Quando a adoção é o gargalo, Data Literacy costuma resolver mais do que refazer o painel.
Previsão de demanda serve para produto sazonal?
Serve, e é onde ela mais ajuda desde que haja histórico de temporadas anteriores. Sem histórico, o modelo não tem como aprender o padrão, e dizemos isso antes de você investir.
Quanto a ruptura custa na sua rede?
Trinta minutos de conversa costumam bastar para dimensionar.
Entendemos processos antes de indicar tecnologia. Automação, dados, inteligência artificial e sistemas sob medida para empresas que buscam mais eficiência, controlo e escala.