Victor Melo
Para prospectar lojas de produtos alimentares com precisão, é importante considerar uma infinidade de variáveis e toda a diversidade desse mercado.
As diferenças ocorrem não apenas em relação ao espaço físico – existindo os estabelecimentos de rua, os de shopping center, os supermercados, as dark kitchens, e assim por diante – mas também na especialidade e público-alvo de cada uma delas.
Um bom exemplo disso é a proliferação de redes de varejo focadas em alimentos saudáveis e/ou sustentáveis, como linhas orgânicas, gluten free, fitness, vegan, cruelty free, entre outros.
Isso sem falar dos produtos voltados para determinadas faixas etárias, caso de alguns lácteos e cereais infantis.
Geralmente não é simples adivinhar onde ficam os consumidores e os estabelecimentos ideais para essas demandas mais específicas, o que torna necessário ter uma base de dados robusta para um bom estudo de mercado.
Por isso, a inteligência geográfica é o caminho mais indicado para poder realizar uma análise em busca dos melhores pontos de venda. Veja como.
Para encontrar os melhores locais visando prospectar um ponto de venda, a principal ferramenta utilizada pelas grandes indústrias no Brasil é o OnMaps, software desenvolvido por nós, da Geofusion.
O recurso consiste em uma complexa base de dados georreferenciados que ficam disponíveis na nuvem, sendo visualizáveis por meio de mapas digitais flexíveis e intuitivos.
São milhares de informações de fontes confiáveis facilmente acessadas por qualquer usuário para pulverizar vendas, expandir unidades ou gerir territórios.
Em casos de necessidades mais pontuais ou que demandam alta complexidade, nós contamos também com os maiores especialistas do segmento no mercado e que estão sempre a postos em nosso time de Consultoria.
Mas de que forma exatamente um mapa de dados pode ajudar as indústrias a encontrar as lojas de produtos alimentares ideais para suas estratégias? Isso é bem simples, e existem vários caminhos pelos quais começar. Alguns deles são:
Leia também: Loja de rua ou shopping?
Cada caso é um caso. Peguemos o terceiro como exemplo.
Algo bastante comum, não apenas nas indústrias de alimentos, mas no setor como um todo, é manter registros a respeito das empresas às quais elas fornecem seus produtos.
Essa muitas vezes se torna uma importante chave para entender onde está o público ideal. Isso porque, com informações como endereço e CEP, fica muito mais fácil saber quais são os caminhos que estão trazendo melhores resultados.
Análises desse tipo podem ser feitas, por exemplo, analisando a localização de key accounts.
Entretanto, limitar-se a elas acaba tapando os olhos para infinitas oportunidades, como explicamos neste post a respeito de como pulverizar vendas, reduzindo o risco de dependência das grandes redes.
Uma possibilidade é escolher alguns players menores que tenham uma boa taxa de compra, e estudar por que razão eles apresentam essa performance, mesmo não possuindo os mesmos recursos dos grandões.
E como fazer isso? É bastante simples. Com uma ferramenta como o OnMaps, basta subir os dados com os endereços dos pontos que você quer analisar.
Abaixo, consideramos dois estabelecimentos fictícios de produtos naturais. Um deles, localizado no bairro da Saúde, em São Paulo. O outro, no Shopping Metrô Santa Cruz. O resultado ficou assim:
PDVs fictícios para produtos naturais
Mas o que fazer a partir disso? Ainda que, a princípio, pareçam apenas dois pontos isolados jogados à própria sorte, é a partir deles que a inteligência geográfica vai começar a entrar de fato em ação.
Quando se faz um estudo de mercado com base em georreferenciação, algo de grande impacto nos indicadores que serão obtidos é a definição da escala.
Ou seja, é a delimitação do quão abrangente é o território que você quer analisar: se um município inteiro, um bairro, uma microárea, e assim por diante.
Uma possibilidade para entender o perfil do entorno de lojas de produtos alimentares – ou de qualquer outro tipo de estabelecimento – é a análise por CEP5. Trata-se de um dado que considera a área abrangida pelos primeiros cinco dígitos de um CEP. Veja abaixo:
PEA Dia do entorno dos estabelecimentos
Nos dois pontos que utilizamos para análise, percebe-se que o da Santa Cruz está totalmente dentro de uma dessas delimitações. Já a unidade da Saúde fica nos limites entre dois CEP5s.
Dentro disso, é possível, desde o início, obter informações relevantes a respeito desse território.
Neste caso, optamos por descobrir a População Economicamente Ativa que circula nos arredores das unidades ao longo do dia.
Em outras palavras, quisemos saber a quantidade de trabalhadores formais e informais e a população residente inativa da região.
Essa população é composta por quem tem idade acima de 18 anos e que possui alguma renda, mas não necessariamente trabalha – caso de aposentados, alguns universitários, entre outros.
Não é de se estranhar, portanto, que 13.694 pessoas estejam no mesmo CEP5 que a loja de Santa Cruz, uma vez que o shopping é um polo gerador de tráfego e, ainda, concentra grande quantidade de trabalhadores.
Entretanto, se considerados os dois lados da avenida, a Saúde não fica muito atrás. E por quê?
Além do bairro, assim como Santa Cruz, também possuir uma estação de metrô, o shopping e os meios de transporte são apenas alguns dos tipos de lugares que, por si só, atraem grande fluxo de pessoas no entorno.
Restaurantes, academias, universidades, escolas, uma variedade de estabelecimentos acabam gerando esse efeito, principalmente quando se trata de grandes redes de um segmento.
Os dados a respeito da dinâmica da região são de grande relevância para entender fatores que fazem determinados pontos terem mais vendas do que outros.
Mas, afinal de contas, o perfil do público é um dos fatores que mais interessa à indústria que pretende prospectar lojas de produtos alimentares.
Além das linhas e marcas frequentemente serem pensadas para pessoas com gostos e comportamentos diferentes, o preço também é um marcador importante. Pensando neste aspecto, será que as duas unidades possuem algo em comum?
Para isso, podemos manter nossa análise na escala geográfica dos CEPs, e procurar saber a respeito da renda média local. Descobrimos, então, que os habitantes são distribuídos conforme as seguintes faixas de renda:
Essa informação foi obtida a partir da extração dos dados de sociodemografia do OnMaps, uma vez que o software é projetado para permitir versatilidade nas análises tanto dentro quanto fora da ferramenta.
Uma característica em comum ficou evidente nos três territórios: todos eles possuem mais de 30% da população com renda média domiciliar na faixa que consideramos como B1.
Ou seja, a soma do que as pessoas de um domicílio local recebem fica entre R$: 7.939 e R$: 16.572. A faixa B2 também é relevante em todas as áreas analisadas, e corresponde à faixa entre R$: 4.246 e R$: 7.939 mensais.
Apenas a partir desses dados, essa indústria já conseguiria inferir aspectos muito importantes na prospecção para sua linha de produtos naturais.
Seriam eles a necessidade da loja de produtos alimentares estar situada próxima a locais que atraem alto fluxo de pessoas, e em que os domicílios próximos possuírem um poder aquisitivo bastante considerável.
A partir desses dados, uma estratégia na busca por novos estabelecimentos seria espelhar essas informações em diferentes pontos da cidade – ou mesmo de municípios -, visando encontrar outros que estivessem localizados de modo similar.
Mas isso é tudo? Obviamente que não. Além da inteligência geográfica fornecer uma infinidade de análises possíveis, a oferta de produtos no ramo alimentício envolve variáveis tão amplas e complexas quanto a própria dinâmica do mercado.
Neste estudo, tratamos de um caso particularmente específico. Mas as classes D e E e o consumo nas periferias também são mais alguns dos outros públicos que compõem o vasto universo atendido por esse segmento.
E para saber como oferecer os itens mais adequados a cada público utilizando inteligência geográfica, você pode conferir nossas soluções.
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