O desafio
Uma marca líder de FMCG na Austrália buscou melhorar sua execução na loja em supermercados, obtendo insights práticos sobre layouts de prateleiras, disponibilidade de produtos e posicionamento da concorrência. Embora a marca tivesse uma forte participação de mercado nas lojas de melhor desempenho - mais de 20 pontos acima dos locais de menor desempenho -, ela enfrentava inconsistências no desempenho das vendas em toda a sua rede de varejo.
A marca enfrentou desafios importantes que prejudicaram sua capacidade de otimizar a execução na loja e maximizar as vendas:
1. Visibilidade limitada
A marca não tinha insights detalhados sobre a colocação de produtos, a participação nas prateleiras e as disposições dos concorrentes em nível de SKU. Sem dados robustos, otimizar os planogramas e impulsionar o crescimento da categoria era um desafio significativo.
2. Execução inconsistente
As variações no layout das prateleiras e no posicionamento dos produtos nas lojas resultaram em uma representação inconsistente da marca. Apesar dos sortimentos padronizados negociados de forma centralizada, a marca teve dificuldades para entender os fatores que provocavam a alta variabilidade no desempenho em nível de loja.
3. Restrições de recursos
Com milhares de lojas para gerenciar, as auditorias exigiam muito tempo e mão de obra. Os insights atrasados ou incompletos das visitas manuais às lojas dificultavam a resposta às condições da loja em tempo real.
Esses desafios destacaram a necessidade de uma abordagem orientada por dados para melhorar a consistência da execução e otimizar o desempenho na loja.
A solução
Para resolver essas discrepâncias e desafios, a marca fez uma parceria com a Wiser para otimizar sua estratégia de Perfect Store. Aproveitando a Inteligência de Varejo da Wiser, eles realizaram uma análise aprofundada da dinâmica das prateleiras. Isso permitiu que eles identificassem os fatores críticos de desempenho e refinassem suas estratégias de merchandising, fechando a lacuna entre as lojas com melhor e pior desempenho.
- Coleta de dados com base na multidão:
A rede de clientes misteriosos da Wiser realizou visitas a lojas em todo o país, capturando imagens de alta resolução e dados em nível de SKU. Isso forneceu insights não apenas sobre os produtos da própria marca, mas também sobre as ofertas da concorrência, permitindo uma compreensão abrangente da dinâmica da categoria. - Análise detalhada na loja:
Os dados coletados foram analisados para descobrir os fatores críticos de desempenho, concentrando-se em áreas-chave:- Variação de produtos: Identificou lacunas na disponibilidade das SKUs de melhor desempenho e garantiu uma presença consistente nas prateleiras.
- Layouts de prateleiras: Avaliação da organização dos produtos, incluindo bloqueio de marcas e fluxo de corredores, para otimizar a visibilidade e o envolvimento do cliente.
- Participação na prateleira: Mediu a presença da marca nas prateleiras em relação aos concorrentes, identificando oportunidades para garantir maior visibilidade e melhorar a alocação nas prateleiras.
- Indicadores de macroespaço: Avaliou a dinâmica mais ampla das prateleiras, como a alocação de compartimentos de categorias, para garantir o uso ideal do espaço de varejo e fortalecer as negociações com os parceiros varejistas.
Os resultados
Em parceria com a Wiser, a marca FMCG transformou com sucesso sua estratégia de Perfect Store, alcançando vários resultados impactantes:
1. Identificação dos principais fatores de vendas
A análise revelou os KPIs específicos - como participação na prateleira, posicionamento no nível dos olhos das principais SKUs e alocação de compartimentos - que mais influenciaram o desempenho das vendas. Isso permitiu que a marca concentrasse seus esforços em áreas de alto impacto.
2. Execução aprimorada na loja
As equipes de campo foram mobilizadas com prioridades claras e orientadas por dados para resolver as inconsistências na execução. Isso incluiu a otimização dos layouts das prateleiras, melhorando o posicionamento ao nível dos olhos para as principais SKUs e garantindo a conformidade com o planograma, o que levou a uma melhor visibilidade e acessibilidade para os compradores.
3. Implementação do rastreamento recorrente
O monitoramento contínuo dos KPIs da Perfect Store garantiu a execução consistente e a melhoria contínua. Os insights em tempo real permitiram que a marca adaptasse suas estratégias com base nas condições reais da loja, em vez de depender apenas de planogramas estáticos.
4. Melhoria da eficiência operacional
A coleta e a análise automatizadas de dados reduziram a necessidade de auditorias manuais demoradas, liberando recursos para se concentrar em mudanças impactantes. Essa abordagem simplificada aumentou a eficiência e a eficácia.
5. Parcerias de varejo fortalecidas
Munida de insights orientados por dados, a marca se envolveu em discussões baseadas em fatos com os parceiros varejistas para otimizar os planogramas e garantir uma participação justa nas prateleiras. Essa colaboração promoveu parcerias mais fortes e alinhou esforços para aprimorar as experiências dos compradores e impulsionar o crescimento das vendas.
Conclusão
Por meio de sua parceria com a Wiser, a marca de produtos de grande consumo eliminou com sucesso as lacunas de desempenho, melhorou a execução na loja e conquistou uma presença mais forte no mercado. Ao adotar insights orientados por dados e adaptar estratégias para refletir ambientes de loja reais, a marca conseguiu refinar sua estratégia Perfect Store e criar uma base para o sucesso a longo prazo.
Esse caso demonstra o poder do uso de insights acionáveis para impulsionar a excelência operacional e maximizar as vendas, provando que uma estratégia de Loja Perfeita pode ser alcançada com as ferramentas e a abordagem certas.
