Um grande desafio no processo de abertura de novas unidades no varejo é conseguir fazer uma previsão de vendas assertiva.

Afinal, ao iniciar um projeto de expansão, há o objetivo de fazer com que o dinheiro investido nesse processo gere retorno. Mas como estimar isso sem que esteja tudo pronto?

No caso de redes que já possuem certa capilaridade, a resposta está na própria base interna, em conjunto com o entendimento sociodemográfico e econômico sobre os clientes e o público-alvo.

Isso significa que, a partir dos dados que a companhia já possui, juntamente com os dados da Geofusion, é possível entender quais os perfis de consumidores que ela atrai, os lugares onde eles estão mais concentrados, e o quanto ela consegue obter de vendas considerando esses fatores em sua análise.

Saiba mais a respeito no post abaixo.

Previsão de vendas com ferramenta personalizada

Com a Calculadora de Previsão de Vendas, essas informações podem ser extraídas antes mesmo que a expansão da empresa chegue à etapa de execução.

Essa é uma solução que criamos na Geofusion unindo nossa expertise de mais de 25 anos em inteligência geográfica de mercado ao desenvolvimento de uma nova tecnologia customizada, tudo de acordo com as especificidades de cada empresa.

Isto é, sua companhia consegue simular a abertura de novos pontos a partir de características em comum que seu público-alvo possui, descobrindo, portanto, os locais com maior potencial de vendas.

Esse estudo é possível devido a um processo constituído pelas seguintes etapas:

• Entendimento do negócio;
• Criação de modelos de machine learning com os dados da rede e da Geofusion (sociodemográficos, de mercado e consumo)
• Previsões de vendas de novos pontos.

E como isso funciona na prática?

1. Análise de unidades com melhores resultados

Em um case, consideramos uma rede de supermercados com centenas de unidades distribuídas em todo o Brasil, mas com predominância na cidade de São Paulo (SP).

O objetivo dessa empresa é abrir novos pontos em locais com características iguais ou similares aos outros que já possuíam alta performance.

Para isso, mapeamos esses já existentes, e procuramos entender o que havia em comum no entorno deles: isto é, aspecto geográfico, além da população que vive e frequenta ali.

Analisamos então fatores como renda média local, número de domicílios, potencial de consumo para as categorias de produtos relevantes para a empresa, entre outros que influenciam na aderência do público.

Logo identificamos que os clientes dessa rede eram predominantemente de classes de renda A e B, ou seja, recebiam acima de R$ 4.458 por mês.

Além disso, as lojas que costumavam ter maior faturamento ficavam localizadas em tipos específicos de logradouros: praças, rodovias ou avenidas.

2. Perfil da região

Outra questão importante para entender o quanto o fator geográfico influencia na previsão de vendas da unidade é descobrir de que forma aquela área do município em questão está segmentada.

Em outras palavras, trata-se de um território com predominância de domicílios ou de comércios? Ou, talvez, de ambos ao mesmo tempo?

No caso da rede varejista que analisamos, notamos que outra característica marcante relacionada ao sucesso das unidades era o fato de estarem localizadas em áreas mistas, seguidas por outras comerciais e residenciais verticalizadas.

Portanto, na abertura de um novo ponto, seria necessário verificar se ele estaria em alguma região com essas características.

Segmentação intraurbana de São Paulo – SP

3. Identificação de pontos com alta aderência

Ao longo desse processo, a rede já possuía uma lista de possíveis locais nos quais investir.

No entanto, seu intuito era justamente descobrir o que teria maior potencial para, assim, realizar uma previsão de vendas que teria naquele local e focasse apenas nele.

Levando isso em consideração, criamos um modelo de dados, consistindo em uma categorização de territórios com as características em comum elencadas na etapa anterior.

Ou seja, em um primeiro grupo, reunimos os lugares com predominância comercial; em outro, as áreas mistas, e assim por diante.

Junto a esse fator, relacionamos também às informações sobre concorrência, perfil de público-alvo, existência de praças, rodovias ou avenidas, entre outras relevantes para a empresa.

Por fim, identificamos o quanto os possíveis pontos tinham de aderência com cada agrupamento, o que permitiu descobrir qual deles era o que possuía maior potencial.

Este case é um exemplo de como a inteligência geográfica de mercado pode auxiliar as companhias a terem mais assertividade e diminuírem os riscos em suas tomadas de decisões.

Mas existem inúmeras outras formas de utilizar isso para alavancar os resultados do seu negócio, independentemente do segmento.