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Por que uma auditoria bem sucedida no varejo precisa do tamanho certo da amostra

Você precisa saber o que está acontecendo dentro das lojas de tijolos e cimento? Tem perguntas sobre merchandising, estoque, gerenciamento de categorias, operações de lojas e muito mais? Então você pode precisar realizar uma auditoria de varejo.

O que é uma auditoria de varejo? Definimos este conceito como "o ato de coleta de dados de locais de lojas de tijolo e cimento para reunir informações sobre conformidade de merchandising, adjacências, níveis de inventário, conhecimento associado à loja e muito mais métricas de nível de prateleira".

É claro que uma auditoria bem sucedida no varejo requer mais do que entrar em algumas lojas e olhar ao redor. Quando feita corretamente, a auditoria pode fornecer um grande número de insights acionáveis em escala. E fazê-la corretamente significa obter o tamanho de amostra adequado para seu negócio.

Eis porque uma auditoria bem sucedida no varejo precisa do tamanho certo da amostra.

O desafio com tamanhos pequenos de amostra

Para começar, é importante observar que "tamanho da amostra" pode significar coisas diferentes. Para um, a amostra pode ser o número de entrevistados de uma pesquisa incluída em uma auditoria de varejo. Também poderia ser o número de lojas pesquisadas - você está coletando dados sobre uma loja em uma região ou várias lojas em todas as regiões?

Sem contexto, não há nada de intrinsecamente errado com amostras de tamanho pequeno. Os dados ainda podem ser precisos, na medida em que são uma representação verdadeira da loja auditada ou do sentimento do grupo de pesquisa. O desafio com tamanhos de amostra pequenos está na forma como você utiliza esses dados - as inferências que você faz e as conclusões a que você chega.

Pequenos tamanhos de amostra são instantâneos incertos de uma loja, categoria ou público-alvo. Pode haver uma falta de consistência em todo o grupo da pesquisa. A loja auditada pode não mostrar uma imagem precisa de todas as lojas. Talvez o mais importante, a indústria varejista se movimenta muito rapidamente. A auditoria de uma loja que uma vez pode fornecer dados precisos naquele momento, mas são necessárias amostras maiores durante um período de tempo maior para capturar com confiança a verdade do que está acontecendo no local.

Pequenos tamanhos de amostra são instantâneos incertos de uma loja, categoria ou público-alvo.

Pequenos riscos do tamanho da amostra

Em alguns casos, você só precisa de um tamanho de amostra menor. Seu orçamento exige isso, ou você não tem a força operacional para obter a amostra maior de dados.

Isto pode ser ótimo - todos nós temos que tomar decisões baseadas em finanças ou logística. Entretanto, estabeleça expectativas em torno da qualidade dos dados que você obterá com os tamanhos de amostra menores.

Para começar, saiba que há mais espaço para anomalias nos dados. Você terá menos confiança e uma maior margem de erro. Usando um exemplo do mundo real, os dados que você coleta dizem que você deve mover um produto para um local de loja diferente para vender melhor. Esta é uma grande decisão. Agora você tem que ir até seu chefe e dizer que esta é a jogada certa, mas temos apenas 80% de confiança nos dados com uma margem de erro de 15%. Seu chefe vai estar a bordo? Ou ele ou ela vai querer ter mais confiança antes de assinar essa decisão?

Há também questões do mundo real com pequenos tamanhos de amostras. Você vai uma vez a uma loja para coletar dados sobre os associados da loja. Mas o associado em tempo integral está doente nesse dia, então você recebe dados de alguém que os preenche. Talvez você queira medir os níveis de estoque, mas você só visita a loja no dia em que a remessa chega - antes que ela chegue às prateleiras. A vida acontece. O tamanho das amostras maiores aumenta a confiança nos dados.

O que é um bom tamanho de amostra?

O resultado final é que é um verdadeiro desafio conseguir uma boa leitura do que está acontecendo em um canal, olhando para um pequeno grupo de lojas. Em geral, você quer ter 95% de confiança nos resultados. O tamanho da amostra pode variar a fim de atingir esse limite de 95%, portanto, depende realmente do que você quer medir.

Visando este nível de confiança e trabalhando para trás, a auditoria de 1.000 lojas exigiria visitas a cerca de 280 lojas. E quanto a 5.000 lojas? Isso seria cerca de 350 lojas. Se você tiver 10.000 lojas? Você precisaria de dados de mais de 380 para ter um nível de confiança aceitável.

Em primeiro lugar, as auditorias de varejo devem ser realizadas em escala e com a freqüência que o orçamento e os recursos permitirem. Uma vez que um trimestre provavelmente não fornecerá informações acionáveis - apenas dados - porque os compradores mudaram de lugar, as lojas mudaram e os concorrentes lançaram novos produtos.

Finalmente, os dados devem ser consistentes em toda a amostra. Por exemplo, os dados coletados de uma loja ou região devem ser estruturados da mesma forma que os dados coletados de outra loja ou região. Dessa forma, você está comparando maçãs com maçãs, não maçãs com laranjas.

Você deve ter pelo menos 95% de confiança nos resultados antes de basear as decisões nos dados.

Encontre um tamanho de amostra que se adapte às suas necessidades comerciais

A chave é esta: o tamanho pequeno das amostras aumenta a incerteza dos dados e torna mais difícil chegar a conclusões fortes.

Você corre um risco maior de tomar decisões com base em dados que não são uma representação verdadeira de sua amostra. Isto pode levá-lo ao caminho errado ou deixá-lo alguns passos atrás de seus concorrentes. No mundo varejista, é sempre melhor ter mais confiança nos dados e ter uma margem de erro menor - e realizar auditorias no varejo com maior freqüência do que uma vez por trimestre ou menos.

Com esta abordagem, você pode melhorar a eficácia de sua coleta de dados na loja e continuar a impulsionar as vendas e a receita através deste importante canal.

Ilustração de maquete de notebook

Melhores decisões só podem vir de dados melhores.

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