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7/01/2024

Avaliação dos padrões de consumo em um milhão de pontos de venda

Maximização da rentabilidade em bens de grande consumo (FMCG) através da personalização do sortido ao nível de cada ponto de venda

Avaliar padrões de consumo em um milhão de pontos de venda

Em resumo

Desafio

As empresas de bens de consumo enfrentam um mercado heterogéneo e exigente, influenciado por fatores geográficos e demográficos. Para clientes a operar num mercado altamente disperso, com mais de um milhão de pontos de venda, avaliar os padrões de consumo e otimizar a distribuição de produtos ao nível de cada ponto de venda é essencial para ganhar quota de mercado e identificar oportunidades de crescimento.

Solução

Foi realizado um inquérito a nível nacional para recolher dados de vendas por produto, seguido de uma metodologia em três etapas para identificar oportunidades de distribuição:

  • Segmentação de Pontos de Venda: Algoritmo de clustering para analisar padrões de consumo com base em preços e características dos produtos nas diferentes regiões.
  • Modelo de Procura: Motor analítico para avaliar o potencial de vendas de novos produtos, considerando os efeitos de substituição relativamente a produtos semelhantes.
  • Otimização do Sortido: Algoritmo de otimização para selecionar os produtos com maior impacto em volume e margem para cada ponto de venda, adaptado à procura específica dos seus consumidores.

Resultados

A estratégia de distribuição proposta permitiu uma potencial melhoria de 7% no volume de vendas, através da otimização do sortido de produtos. Cerca de 70% desse aumento de volume veio de apenas 20% dos pontos de venda, demonstrando ganhos significativos com um investimento de distribuição reduzido. Foi desenvolvido um dashboard para explorar estas oportunidades, aumentando a aplicabilidade da estratégia e fornecendo insights valiosos sobre o mercado ao cliente.

As empresas de bens de consumo enfrentam um mercado bastante heterogéneo e cada vez mais desafiante, com os padrões de procura fortemente influenciados por fatores geográficos e socio-demográficos. Adaptar a estratégia de distribuição a todas estas variáveis é fundamental para o sucesso. O nosso cliente atua num mercado altamente disperso, com mais de um milhão de pontos de venda.

Através de um inquérito realizado a nível nacional junto dos pontos de venda, foram recolhidos dados de vendas ao nível do produto. Foi implementada uma metodologia em três etapas para identificar oportunidades de distribuição:

Segmentação dos pontos de venda – Aplicação de um algoritmo de clustering para caracterizar os padrões de consumo relacionados com preços e características dos produtos em todo o país;

Modelo de procura – Desenvolvimento de um motor analítico para avaliar o potencial de vendas na introdução de qualquer produto num determinado ponto de venda, considerando os efeitos de substituição em relação a produtos similares;

Otimização do sortido – Desenvolvimento de um algoritmo de otimização para identificar os produtos com maior potencial impacto no volume total e na margem para cada ponto de venda, de acordo com os seus padrões específicos de consumo.

A implementação da estratégia de distribuição proposta permitiu identificar oportunidades que conduzem a um aumento potencial de 7% no volume de vendas, através da otimização do sortido de produtos.

Além disso, com quase 70% do aumento de volume a originar-se em apenas 20% dos pontos de venda, é possível alcançar ganhos substanciais com um investimento consideravelmente menor em distribuição.

O desenvolvimento de um dashboard para explorar as oportunidades identificadas permitiu aos utilizadores analisar os padrões de procura e as lacunas de distribuição em todo o país, melhorando a aplicabilidade da estratégia de distribuição proposta e fornecendo valiosos insights de mercado ao nosso cliente.

O desafio consistia em avaliar os padrões de consumo nestes pontos de venda e otimizar a distribuição de produtos ao nível de cada um deles, com o objetivo de identificar oportunidades para conquistar quota de mercado.

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