Planejamento de promoções comerciais na Unilever FIMA
Como revisar as atividades de planejamento promocional para aumentar a eficiência geral
Em resumo
Desafio
O cenário de varejo em Portugal é altamente competitivo, com as vendas promocionais representando quase 50% das vendas totais. Empresas e varejistas de bens de consumo enfrentam desafios no monitoramento, previsão e planejamento promocionais. A Unilever FIMA, gerenciando a presença da Unilever no mercado português, teve como objetivo melhorar seu planejamento promocional para aumentar a eficiência e o sucesso a longo prazo. As principais questões incluíram monitorar a eficiência promocional, avaliar o impacto de diferentes ofertas nas vendas e apoiar o planejamento de promoções futuras.
Solução
Os desafios foram enfrentados por meio da transição para um processo de planejamento promocional sistemático e baseado em dados, com foco em quatro áreas principais. A primeira etapa envolveu o desenvolvimento de um processo ágil de coleta de dados para centralizar as informações promocionais. Um painel foi criado para aprimorar a eficácia do planejamento e monitorar as principais métricas de negócios, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e informada. Um modelo preditivo usando ferramentas de aprendizado de máquina foi desenvolvido para avaliar o impacto das atividades promocionais nos indicadores de desempenho, incorporando vendas históricas, atributos do produto e dados externos. Além disso, um módulo de otimização foi projetado para propor planos promocionais ideais, maximizando os objetivos de negócios, como volume de vendas e lucro bruto.
Resultados
Ao passar de um processo de tomada de decisão manual para um processo padronizado de tomada de decisão baseado em dados, a Unilever FIMA aprimorou o planejamento promocional, melhorou a precisão das previsões e otimizou as estratégias promocionais, impactando diretamente as vendas e o lucro bruto. A próxima etapa é apoiar a evolução das diretrizes promocionais para alcançar a excelência no planejamento de promoções comerciais.
O cenário de varejo em Portugal é altamente competitivo e se distingue por uma forte atividade promocional, onde as vendas promocionais contribuem para quase 50% das vendas gerais. Consequentemente, empresas de bens de consumo e varejistas enfrentam desafios significativos em relação ao monitoramento, previsão e planejamento promocionais.
Nosso cliente Unilever FIMA, que gerencia a presença da Unilever no mercado português, estava determinada a revisar suas atividades de planejamento promocional para aumentar a eficiência geral, não apenas para se manter competitiva, mas também para garantir sua sustentabilidade e sucesso a longo prazo. Para atingir esse objetivo, três questões principais precisavam ser direcionadas:
Quais são as principais métricas e como monitorar a eficiência e o sucesso da promoção?
Qual é o impacto das ofertas promocionais alternativas nas vendas (tanto de venda quanto de venda automática)?
Como apoiar o planejamento de ofertas promocionais em todo o horizonte de planejamento?
Os desafios acima mencionados foram abordados com uma nova abordagem de planejamento promocional, passando de um processo manual, mal aproveitado pela visão de dados, para um processo sistemático, orientado por dados e apoiado por decisões, com base em quatro eixos cuja interdependência alimenta uma solução holística.
O primeiro passo foi o desenvolvimento de um processo ágil e robusto de coleta de dados, para garantir a centralização das informações promocionais sem depender de arquivos esparsos do Excel e do conhecimento específico das partes interessadas para acessar as informações.
O acesso às informações em um banco de dados centralizado permitiu o desenvolvimento de um painel para promover a eficácia do planejamento promocional e o monitoramento da eficiência com acesso a métricas comerciais relevantes. Os tomadores de decisão com maior acesso às informações e KPIs eficazes estão mais preparados para uma tomada de decisão melhor e mais rápida.
Para avaliar o impacto de diferentes atividades promocionais em vários indicadores de desempenho (vendas brutas, margem, entre outros), um modelo preditivo usando ferramentas de aprendizado de máquina foi desenvolvido reunindo dados históricos de vendas, atributos de produtos, horizonte temporal e tipificação promocional, como desconto e método de comunicação. Além disso, dados externos foram usados (por exemplo, dados de vendas dos clientes, geralmente conhecidos como esgotados), a fim de agregar valor incremental aos algoritmos de aprendizado de máquina desenvolvidos e, finalmente, melhorar a precisão das previsões.
O modelo preditivo permite não apenas uma previsão de vendas promocionais mais confiável, mas também acesso a cenários hipotéticos para entender o impacto de ofertas promocionais alternativas aos varejistas.
Finalmente, um módulo de otimização foi desenvolvido com o objetivo de propor planos promocionais ideais em um horizonte de planejamento, escolhendo a oferta certa, para o cliente certo no momento certo, a partir de um portfólio de ofertas promocionais previamente aprovadas. Este módulo é capaz de maximizar diferentes objetivos de negócios, como volume de vendas, volume de negócios ou lucro bruto.
Ao transformar a tomada de decisões de um processo empírico e manual em um processo padronizado baseado em dados, a Unilever FIMA pode monitorar e melhorar a eficácia de diferentes abordagens promocionais, mas também questionar as diretrizes promocionais já estabelecidas. Os resultados incluem excelência nos processos de planejamento, maior precisão das previsões e planos promocionais otimizados, com impacto direto nas vendas e no lucro bruto. Como trabalho futuro, ser capaz de apoiar a mudança das diretrizes promocionais é o passo definitivo para a excelência no planejamento de promoções comerciais.
Transformamos o planejamento de promoções comerciais da Unilever FIMA sistematizando as atividades e permitindo o acesso aos dados de todas as principais contas e aproveitando a análise avançada de dados para alcançar planos superiores
