Ruptura no varejo

Ruptura no varejo — Presentation Transcript

  • 1. Thomas W. Gruen, Ph.D.A Ruptura na Indústria do Varejo: Buscando uma Solução
  • 2. Ruptura no Varejo: Buscando uma SoluçãoThomas W. Gruen, Ph.D.Professor de MarketingUniversidade do Colorado em Colorado Springs, EUA 27 de setembro de 2007© 2007 Thomas W. Gruen
  • 3. Se você acha que a ruptura na indústria do varejo não representa um grande problema…Toilet tissue3
  • 4. Então por que…Um pessoa gasta 21% do seu tempo de compra procurando um produto que está faltando?Normalmente as lojas gastam US$800 por semana para pagar funcionários que são contratados exclusivamente para atender clientes que procuram produtos que estão faltando?Será que os nossos clientes só saem realmente satisfeitos em menos de 10% de suas visitas a nossas lojas?Reduz o bom resultado de 1/7 das nossas promoções?Será que de cada 13 produtos que o cliente procura, 1 estará ausenta das gôndolas?Incentivamos clientes fiéis a experimentarem outras marcas e comprarem em outras lojas?4
  • 5. AgendaRever o que constatamos sobre ruptura na indústria de varejo através da pesquisa desenvolvidaApresentar as 7 principais áreas que precisam ser estudadas:A maioria foca em dadosMostra como estas áreas podem nos levar a encontrar soluções ao revelarem a origem dos problemasDemonstrar nossa abordagem para reduzir o índice de ruptura.5© 2007 Thomas W. Gruen
  • 6. Porque dar atenção à Ruptura dos Produtos?Prejuízo de Vendas & Margem para o FabricantePrejuízo de Vendas & Margem para o Varejista Efeito Dominó nas CategoriasInsatisfação do ClienteApresentamos a seguir alguns dados revelados na pesquisa realizada em 2002. Estes dados despertaram grande interesse (e uma nova dotação para a pesquisa) e possibilitaram que esta nova pesquisa fosse desenvolvida! Vamos descobrir o porquê.6© 2007 Thomas W. Gruen
  • 7. Dois EstudosEstudo GMA/FMI/CIES realizado em 2002O problema da Ruptura no MundoReação do Comprador quando não encontra o produto que procura na gôndolaOrigem do ProblemaEstudo Atual – 2007 Focado nas Soluções Relatório Preliminar Concluído em Junho Publicado em Setembro7© 2007 Thomas W. Gruen
  • 8. Objetivos do Primeiro EstudoAnalisar a extensão da Ruptura Analisar a causa da RupturaAnalisar a reação do consumidor quando não encontra o que pretende levar na gôndola…em todo o mundo, com os seguintes objetivos:1.Apresentar um “mapa” atualizado e preciso dos fatos que causam a ruptura no varejo na indústria de Bens de Consumo de Alto Giro (FMCG), Analisar o problema da ruptura em todo o mundo, tentando detectar as razões para as semelhanças e as diferenças, 8© 2007 Thomas W. Gruen
  • 9. Insumos do Projeto de Pesquisa: 52 Estudos16 estudos acadêmicos e da indústria previamente publicados36 estudos anteriores a este relatórioEnvolvendo:Quantidade de lojas de varejo analisadas: 661Quantidade de tipos de FMCG (Produtos de Rápido Consumo) incluídos: 32 Quantidade de consumidores pesquisados em todo o mundo: 71.000Número de países representados: 29Foi um estudo bastante abrangente! Mas o que foi que descobrimos…9© 2007 Thomas W. Gruen
  • 10. Âmbito — Diferença de DefiniçõesDefinições da loja:Percentual de SKUs (ítens em estoque) fora das gôndolas em um determinado momento Medido por auditorias, normalmente em determinadas categorias, e depois agregadas.Definições do Comprador: Número de vezes que um comprador não encontra o que pretende levar na gôndola.Calculado como um percentual.Medido pela estimativa dos dados POS da loja.Útil para examinar produtos de alto giro.10
  • 11. Explicando a RupturaCasos de RupturaFalta física de um produto na gôndola Atributos da RupturaAspectos do episódio(s) de ruptura que podem ser medidos e calculados como um “índice” de ruptura.Freqüência, Duração, Eventos Simultâneos, Disponibilidade, Perda de Oportunidade de Venda, Prejuízo em termos monetários, e impacto sobre consumidores11
  • 12. Taxas de Ruptura são Calculados pelos AtributosResumo das Taxas de Ruptura:1. Quantas vezes um ítem não está disponível na hora da compra2. Quantas vezes uma categoria de produtos não está disponível na hora da compra3. Quanto tempo um ítem fica faltando na gôndola4. Quanto tempo um ítem fica na Gôndola 5. Quantas oportunidades de venda foram causadas pela falta de um produto na gôndola6. Qual prejuízo causado pela falta de um produto na gôndola7. Como a falta de um produto na gôndola afeta os compradores?12
  • 13. Situação Geral da Ruptura (Médias)8.3Mundo8.2Outras Regiões8.6Europa7.9EUA0.02.04.06.08.010.0Percentual de RupturaBACKGROUND: O que sabemos sobre RupturaSituação Mundial > 8%*Nota: Europa inclui toda a Europa, inclusive o leste europeuCréditos: Gruen, Corsten, e Bharadwaj 200213© 2007 Thomas W. Gruen
  • 14. A RUPTURA DE PRODUTOS EM PROMOÇÃOÍndice de Ruptura na Indústria do Varejo nos EUA: 7,9%Índice de Ruptura de Produtos em Promoção: 17,1%14© 2007 Thomas W. Gruen
  • 15. Médias de Ruptura por Categoria8.3Média Mundial (18 categorias)5.3Salgadinhos6.6Papel Higiênico6.8Higiene Feminina7.0Fraldas7.7Lavanderia.9.8Beleza Cabelos0.02.04.06.08.010.012.0PercentualA SITUAÇÃO VARIA EM CADA CATEGORIA…Dados confirmados com base em três ou mais estudos15© 2007 Thomas W. Gruen
  • 16. Ruptura Por Dia da Semana(Méida dos 13 estudos)10.92ª 10.03ª9.84ª9.15ª8.76ªSab7.310.9Dom0.02.04.06.08.010.012.0PercentualA SITUAÇÃO VARIA CONFORME O DIA DA SEMANAReflete padrões esperados graças aos shoppings e deliveries16© 2007 Thomas W. Gruen
  • 17. Duração da Ruptura19%20%8 hrs ou menos8 hrs a < 1 dia1 dia a < 3 dias3 dias ou mais25%36%SITUAÇÃO: DURAÇÃOMais da metade das rupturas tendem a durar mais de 24 horas! 17© 2007 Thomas W. Gruen
  • 18. Background: Âmbito Interpretação e ImplicaçõesApesar dos altos investimentos feitos para melhorar as redes de abastecimento, em todo o mundo, os índices de ruptura ainda são da ordem de 8%, ou sob a ótica do consumidor, de cada 13 produtos procurados, um estará faltando. Para produtos em promoção, as taxas de ruptura são em média da ordem de 16%, o que significa dizer que de cada 7 produtos em promoção, um estará faltando. Logo, em uma indústria dependente das promoções, o impacto da receita proveniente de promoções é reduzido em um sete avos. A rapidez das vendas sempre afeta o índice de ruptura.18© 2007 Thomas W. Gruen
  • 19. Background: ÂmbitoP: O QUE MUDOU NAS TAXAS DE RUPTURA?Estudo feito em 1996 pelo Conselho de Pesquisa da Coca-Cola = 8,2% (apenas nos EUA)Nosso Estudo GMA/FMI/CIES 2002 = 8,3% (A nível mundial; 7,9% nos EUA)R: Quase nada.Mas… em compensação a quantidade de novas tecnologias para sistemas de escaneamento, banco de dados, sistemas CAO (Pedidos Automáticos de Mercadorias por Computador), etc. é enorme… 19© 2007 Thomas W. Gruen
  • 20. Background: Âmbito PORQUE AS TAXAS DE RUPTURA NÃO FORAM ALTERADAS?As inovações tecnológicas foram suplantadas pela complexidade dos procesosProliferação de SKU Proliferação de PromoçõesNível de sortimento da lojaNível de planograma da empresaOs varejistas são cada vez mais pressionados a reduzirem seus custos de trabalhistas20© 2007 Thomas W. Gruen
  • 21. RESPOSTA DO COMPRADORCINCO REAÇÕES DOS CONSUMIDORES QUANDO NÃO ENCONTRAM O QUE ESTÃO PROCURANDO NA GÔNDOLA:Não compramCompram em outra lojaCompram outro produto – da mesma marcaCompram outro produto – de uma marca diferenteAdiam a compra21© 2007 Thomas W. Gruen
  • 22. RESPOSTA DO COMPRADORComo o Comprador Reage à Ruptura?Quando um comprador se depara com a falta de um produto na gôndola:Os lojistas perdem aproximadamente 40% das compras planejadasOs fabricantes perdem 35% das compras planejadas22© 2007 Thomas W. Gruen
  • 23. Média de Respostas do Consumidor Por Região (comparação entre 8 categorias comuns)3116212211EUA271716329EuropaOutrasComrpou em outra loja341320258RegiõesDeixou pª comprar depoisSubstituiu – mm. marcaMédia311519269Substituiu–marca diferenteMundialNão comprou o ítem0%20%40%60%80%100%RESPOSTA DO COMPRADORREGIÕESObserve as diferenças no ítem substituição de marca entre as regiões!23© 2007 Thomas W. Gruen
  • 24. Média de Respostas do Consumidor Mundialmente por Categoria401317255Higiene Femina3917142010FraldasComprou em outralojaComprou depois371616247Pasta dentesSubstituiu-mesma321615307Shampoo/Cuidado Cab.marcaSubstitutuiu-marca262016317Lavand.diferenteNão comprou oítem1819242811Pap. Hig.1510213816Salgadinhos1319193712Toalhas de Papel0%20%40%60%80%100%RESPOSTA DO COMPRADORGrande Variação por CategoriaO índice de “compraram em outra loja” variou de 13% a 40%Procurar outra loja para comprar produtos de higiene feminina é três vezes mais freqüente do que para comprar Toalhas2424© 2007 Thomas W. Gruen
  • 25. RESPOSTA DOS COMPRADORESARTIGOS DE MERCEARIAFonte: ECR-UK 200525© 2007 Thomas W. Gruen
  • 26. RESPOSTA DOS COMPRADORESArtigos de FarmáciaFonte: ECR-UK 200526© 2007 Thomas W. Gruen
  • 27. O comprador pode abandonar seu carrinho de compras caso não encontre alguns dos produtos que está procurandoFonte: GS1 Columbia, “Diagnosis Report,” 200727© 2007 Thomas W. Gruen
  • 28. PERGUNTA: O QUE ACONTECE QUANDO O CONSUMIDOR NÃO CONSEGUE ENCONTRA DIVERSOS PRODUTOS QUE PRETENDE LEVARConsiderando-se um índice de ruptura médio (8%) e um consumidor comprando 40 ítens – estaticamente qual o % de visitas que ele/ela precisará fazer para ficar totalmente satisfeito (ou seja encontrará tudo o que está procurando)? A. 4% B. 24% C. 44% D. 64% E. Difícil precisar com base nas informações dadas.28© 2007 Thomas W. Gruen
  • 29. From Appendix E, p. 6529© 2007 Thomas W. Gruen
  • 30. PROBABILIDADE DO CLIENTE SAIR 100% SATISFEITOSe o varejista conseguir reduzir o índice de ruptura pela metade, a probabilidade dele conseguir que o cliente fique 100% satisfeito é infinitamente maior!Thanks to Synchra Systems, Inc. for this chart!30© 2007 Thomas W. Gruen
  • 31. PrejuÍzo nas Vendas causado pela RupturaMédia Mundial3.9Europa3.7EUA3.8Outras Regiões4.0Por RegiãoSalgadinhos2.1Papel Higienico2.4Lavanderia3.2Hig. Feminina3.53.8FraldasProd. cabelos4.5Por Categoria0.01.02.03.04.05.0Estimativa do Percentual da Perda Oportunidade de VendasIMPLICAÇÕES: A PERDA DE OPORTUNIDADE DE VENDA CAUSADA PELA RUPTURA É DE APROXIMADAMENTE 4%A perda de oportunidade des vendas são muito semelhantes em todo o mundo, mas variam muito entre as categorias3131© 2007 Thomas W. Gruen
  • 32. Cálculo da perda de oportunidade vendas de uma empresa provocado pela ruptura:Taxa de Ruptura _______% xPerda Média por Categoria _______% xTotal Categoria/Vendas da Empresa $_____ =Perda de Oportunidade de Vendas provocada pela Ruptura $_____Examplo:Taxa Média de Ruptura 8% XPerda Média 30% XVendas da Categoria$1B =Vendas não Realizadas $24,000,000Perda de oportunidade de vendas típica de um Lojista//$1B em vendas totais que corresponde a $32 milhões32© 2007 Thomas W. Gruen
  • 33. DESCOBERTAS: IMPLICAÇÕESNossas descobertas sugerem que o custo da ruptura no varejo é muito maior do que o relatado em estudos anteriores. De acordo com as conclusões de nosso estudo, um lojista típico perde aproximadamente 4% de oportunidade de vendas devido à ruptura. Uma quebra nas vendas de 4% se traduz em uma queda no lucro por ação de aproximadamente US$0,012 (1,2 centavos) para as empresas do setor de varejo onde o lucro por ação é de aproximadamente US$ 0,25 (25 centavos) por ano. 33© 2007 Thomas W. Gruen
  • 34. Motivação – Custos AdicionaisFabricantesVarejistasA ruptura reduz o impacto das Promoções e dos Fundos de Promoção do Setor A Ruptura destorce a Verdadeira Demanda das Lojas, logo as Projeções, Gestão de Categoria e Esforços Afins são menos Precisos e Eficientes A Ruptura Aumenta o Custo Geral de Relacionamento com o Lojista(Necessidade de um maior volume de atividade pós auditoria, Pedidos Errados)A ruptura distorce as Verdadeiras Demandas do Comprador e, por conseguinte, reduz a Precisão das Projeções e das Compras Os custos operacionais são majorados devido à contratação de funcionários para procurar Ítens Esgotados, Distribuir “Vale-Compra” para Clientes, Renovar o Estoque, etc. (pode representar US$1.0 milhão para 100 lojas)OperacionalPerda Direta da Fidelidade à LojaMenor Satisfação do ConsumidorA ruptura favorece a visita às lojas dos concorrentesNão existe um registro da Taxa de Prejuízo Permanente do Comprador, mas o custo anual é de US$1 milhão para cada 200 compradoresPerda de Fidelidade da Marca e de Participação da MarcaA ruptura estimula a compra de produtos de marcas concorrentesRedução na Eficiência dos Recursos da Equipe de VendasEstratégico© 2007 Thomas W. Gruen
  • 35. Costs of Addressing OOS in StorePara os Varejistas:O dinheiro gasto por uma loja de produtos alimentícios de porte médio para contratar funcionários para atender os consumidores que procuram um produto que está em falta no momento da compra é de US $800/semana/loja.Cerca de U$4.1milhões por ano – 100 lojasPara os Compradores:Os compradores gastam >20% a mais do que o Tempo Médio de Compra esperando uma resposta.35
  • 36. Let’s Examine the Causes of Out-of-StocksVamos tentar descobrir onde está o erro?Rede de Abastecimento?Pedido do Varejista?Merchandising do Varejista?Demanda irregular do consumidor?36© 2007 Thomas W. Gruen
  • 37. Para Reduzir o Índice de Ruptura Precisamos Primeiro Compreender as Causas da RupturaPrincipais Causas da RupturaMédia MundialDistribuição Pedido etotalPrevisão 28%da Loja47%Na loja, mas fora da gôndola25%Projeções e pedidos das Lojas de Varejo (aproximadamente ½ das Rupturas)Práticas de colocação nas gôndolas e de reabastecimento das lojas de varejo onde o produto está na loja mas não na gôndola (aproximadamente ¼ da Ruptura) Diversas causas distribuição (aproximadamente ¼ da ruptura)Credit: Gruen, Corsten, and Bharadwaj 200270-75% das rupturas são resultado direto das práticas adotadas pela loja37
  • 38. CAUSAS DA RUPTURA NA DISTRIBUIÇÃOResumo das Causas da Ruptura(Mundialmente)O mesmo que o slide anterior mas detalha as causas do upstream. Outras Causas4%Pedido da loja13%Sede do Varejista ou Fabricante14%Centro de Distribuição10%Previsão da Loja34%Distribuição nas Gôndolas25%38© 2007 Thomas W. Gruen
  • 39. VAMOS RESUMIR AS CAUSAS:Projeção da Loja – 35%Algoritmos ineficientesLongos ciclos de projeçãoPedidos da Loja – 13%Pedido atrasado / nenhum pedidoIntervalos de reabastecimento inadequados Estoque da Loja – 25%Espaço de prateleira insuficiente ou inadequadoFrequência de abastecimento das gôndolasDepósito congestionadoDepósito – 10%Más políticas de organizaçãoProblemas de precisão de dadosErros de Administração – 14%Decisões sobre preço / promoções de última horaInformações sobre produtos imprecisas ou obsoletas Disponibilidade do Fabricante – 4%Embalagem, materia prima ou alocação de ingrediente Problemas de capacidade39© 2007 Thomas W. Gruen
  • 40. Portanto…Sabemos qual é a extensão do problema, as respostas do consumidor e as principais causas. Simplesmente cruzar os braços acarreta grandes problemas.Alguns varejistas estão tentando resolver os problemas de ruptura e com grande sucesso. Dado o grande número de soluções possíveis, não deve ser difícil corrigir um ou mais problemas que se encontram na origem do problema de ruptura. Entretanto, a grande dificuldade ainda é definir por onde começar e quais medidas produzirão os melhores resultados em relação aos recursos investidos. E agora?40© 2007 Thomas W. Gruen
  • 41. 7 Áreas Chave que Impactam a Ruptura Precisamos entender o fluxo dos produtos.Precisamos dimensionar a rupturaPor causa da ruptura (e por diversas outras razões), as vendas e a demanda são diferentes Na maioria das vezes, as informações sobre estoque não são exatasInadequação do espaço de gôndolas para produtos campeões de venda Ajuda quando as lojas obedecem aos planos traçadosManter as gôndolas e o estoque organizados é realmente muito importante 41© 2007 Thomas W. Gruen
  • 42. 1. Precisamos compreender o fluxo dos produtos (i.e., para o comprador)42© 2007 Thomas W. Gruen
  • 43. Características da Velocidade de ìtem – Loja de Grande Porte100%90%80%70%Dia Méd.60%Dia de Pico MedVendas Percentuais Cumulativas50%Semana MedMédia 4 sem.40%Média Ano30%20%10%0%05000100001500020000250003000035000400004500050000Número de ÍtensNão existe um número muito grande de produtos de grande procuraAs análises recentes dos dados colhidos nos pontos-de-venda apresentam um quadro mais nítido do comportamento dos produtos ao longo do tempo. Conclusão: apenas um número relativamente pequeno de produtos responde pela grande maioria das vendas totais da loja© 2007 Thomas W. Gruen
  • 44. Características de Velocidade de Ítem – Loja Pequena100%90%80%70%Dia médio60%Vendas Percentuais CumulativasDia de Pico méd50%Semana MédiaMédia 4 sem40%Média Ano30%20%10%0%05000100001500020000250003000035000400004500050000Número de ìtensMovimentação do Produto – Lojas de Menor Volume Chart provided by Standard Analytics44© 2007 Thomas W. Gruen
  • 45. Medidas & FocoPrecisamos entender a velocidade e inconstância das vendas SKU …e focar naquelas que realmente interessam45© 2007 Thomas W. Gruen
  • 46. 2. Precisamos compreender como medir a Ruptura, como estas medidas apontam para a origem do problema, e como compreender a origem do problema nos ajuda a encontrar soluções46© 2007 Thomas W. Gruen
  • 47. Método 1 para se Mediar a RupturaAbordagem de Auditoria ManualIntensiva de mão de obra, cara de ser usada continuamenteOs empregados acreditamIntensiva de DadosPassível de Erros47© 2007 Thomas W. Gruen
  • 48. Exemplo de uma Auditoria Manual : Percentual de Causa de Origem
  • 49. Método 2 para se Medir a RupturaSistema de Estoque ContínuoQuando disponibilidade = 0 (ou menos), significa que o ítem está faltandoMuitos varejistas já têm um sistema PI Os dados sobre disponbilidade de produto não são bonsResponsável por diversas Rupturas49© 2007 Thomas W. Gruen
  • 50. Método 3 para se Medir a RupturaAbordagem dos Dados do Ponto-de-Venda>85% Preciso (mesmo os falsos positivos acarretam um benefício)Dá importância à perda de oportunidade de vendaCalcula a duraçãoUm relatório abrangenteDe cara instalação, mas de manutenção barataDois Fornecedores parceirosData VenturesStandard Analytics50
  • 51. esdaehComprascEsgo-rsiutadoRealMPCompraEsperadaSabDom2ª feira3ª feira4ª feira5ª feira6ª feira SabDomesdaehcsComprarsiuEsgotadoRealPCompraEsperada2ª feira3ª feira4ª feira5ª feira6ª feiraSabDom SabDomExemplo de Cálculo de Dados em POSExamplo 1:(3 vendas perdidas)Examplo 2:(4 vendas perdidas)O algoritmo determina a velocidade de cada ítem (usando uma história de 52 semanas)A velocidade esperada do ítem varia proporcionalmente à velocidade da loje e do preço do ítemQuando o ciclo de compra de um ítem (velocidade esperada) é interrompido, este ítem passa a ser classificado como Esgotado 51© 2007 Thomas W. Gruen
  • 52. Exemplo: As 100 Maiores Rupturas por LojaEste relatório ajuda a:Identificar os produtos que estão sempre esgotados.Identifidar o dia e hora dos episódios de ruptura.Compreender a influencia das promoções na ruptura.Identificar os ítens que precisam ter o cronograma de entrega modificado.E também: Usar os dados POS para examinar atributos de freqüência para apresentar padrões52© 2007 Thomas W. Gruen
  • 53. P: Para que mais servem os dados de Ruptura gerados nos POS? R: Identificar um Padrão de RupturaSubestimação da Velocidade da Promoção Correlação da Ruptura com o Cronograma de PromoçãoSubestimação das Vendas de Final de Semana O Item está sempre esgotado nos Finais de SemanaEspaço de Gôndola InsuficienteRuptura de Curta Duração (< 1 dia),Fácil reposiçãoCentros de Distribuição da RupturaRupturas de duração relativamente longa com alta correlação em lojas geograficamente próximas53
  • 54. Amostra de Padrões de AvaliaçãoPadrão 1: Subestimação da Velocidade da PromoçãoLoja A, Salada Americana Fresca Expressa 12 ozProblema corrigido em JaneiroCopyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.54© 2007 Thomas W. Gruen
  • 55. O que este padrão indica?Esta loja precisa aumentar o espaço de gôndola, checar os produtos que estão na gôndola, e reestocar a gôndola de Ovos Tipo Grande mais freqüentemente55© 2007 Thomas W. GruenCopyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.
  • 56. Este padrão é indicativo de quê?Provavelmente esta loja tem um cronograma de reabastecimento inadequado para o produto PÃO PITA que é muito procurado. Normalmente o ítem já está esgotado na quinta-feira, e só aparece novamente nas gôndolas na sexta-feira à tarde. Está novamente esgotado no sábado ou nodomingo, e só volta a aparecer na gôndola na terça-feira. Aparentemente são feitas duas entregas por semana, quando o ideal seria quatro ou mais.56© 2007 Thomas W. GruenCopyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.
  • 57. Este padrão é indicativo do quê?Problema: o produto vende praticamente todos os dias – são poucos os dias em que não se registram vendasGeralmente o produto se esgota todos os dias – a demanda normalmente não é atendida.As vendas todas corresponderiam a 45-55 unidades /dia, e a média de vendas é 21 unidades / dia.Ocasionalmente o estoque fica zerado durante diversos dias.Solução: aumentar em aproximandamente 60% a abastecimento diário; checar a gôndola 3x por dia.57© 2007 Thomas W. GruenCopyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.
  • 58. 3. A Ruptura Esconde a Demanda Real47% da ruptura é provocada por erro de previsãoO prejuízo nas vendas passa despercebido porque a maioria dos clientes, quando não encontram o produto que estão procurando, optam por não comprar, comprar em outro estabelecimento, ou comprar um produto substituto, sem registrar na loja que não encontrou o produto que estava procurando.Os modelos de previsão não incluem estimativas referentes a perda de oportunidade de vendas, e simplesmente fazem projeções da demanda futura baseadas no histórico de vendas realizadas.Os pesquisadores tentaram calcular a demanda das vendas que deixam de ser feitas, e passam despercebidas. Todos os modelos desenvolvidos chegaram à conclusão de que o volume destas vendas pode ser bastante significativo e que é altamente influenciado pela demanda média e pela incerteza da demanda.58© 2007 Thomas W. Gruen
  • 59. Limpa-Prata e as Compras para o Jantar do dia de Ação de Graças: Um caso real-:Toda quarta quinta-feira do mês de novembro, nos Estados Unidos, praticamente todos os lares comemoram o Dia de Açãode Graças. Tradicionalmente, as famílias e amigos se reúnem nas casas para um jantar anual formal. Nesta época, os mercados e supermercados fazem um grande estoque de peru, batata doce, ingredientes para preparar o recheio do peru e para a torta de abóbora, bem como outros produtos que não podem faltar na mesa deste jantar tradicional. Uma vez quemilhares de casas preparam o mesmo cardápio, neste dia, mesmo na véspera, é raro não se encontrar algum destes produtos.. Na 3ª feira véspera do dia de Ação de Graças, Carol foi ao supermercado para comprar o que estava faltando para seu jantar para 20convidados. Como estava planejando usar sua baixela de prata no jantar,ela precisava de um limpa-prata.A loja tinha um SKU, como ítem de conveniência, e neste dia o produto estava esgotado, porque todo mundo sempre compra limpa-prata-nesta época para limpar e polir as baixelas e as pratas da casa Mas ela precisava polir sua baixela, e quando voltava para casa Carol deu uma paradinha em um mercadinho e conseguiu encontrar um limpa-prata.No próximo ano, Carol provavelmente precisara comprar novamente limpa-prata, e quando sair para fazer suas compras,rcaso não encontre limpa-prata em seu supermercado, vai parar no mercadinho atrás do produto que está procurando. E em todos os cantos do país, milhões de outras pessoas, estão fazendo exatamente a mesma coisa. O que os mercados não,se dão conta, é a demanda real, porque o lojista não tem a menor idéia de quantas unidades de limpa prata ele poderia vender.Como não dispõe de dados sobre a demanda, a loja continuará a ter um estoque incompatível com a demanda, enquanto o mercadinho aumentará seu pedido de limpa-prata para atender a sua demanda, -e a demanda gerada pela falta deste produto no supermercado. Se o mercado soubesse dimensionar a sua própria demanda, ee organizasse seu estoque de acordo; no ano seguinte, o mercadinho ficaria super estocado com aquele ítem.r Mas quando o mercado se der conta desta situação, Carol já terá parado de procurar este produto no supermercado,e terá se tornado cliente fiel do mercadinho.Como a Ruptura Mascara a Demanda Real59© 2007 Thomas W. Gruen
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  • 64. 4. A Ruptura Vinculada à Exatidão dos EstoquesPonto 1: Exatidão dos dados sobre o ProdutoSão diversos os fatores que provocam a imprecisão de dados nos bancos de dado dos varejista a saber:Fusão de bancos de dados anteriormente independentes; isto ocorre devido a fusão de empresas, e também pela fusão de sistemas anteriormente separados.Exatidão no que se refere a reabastecimento de produto, novos produtos lançados incorretamente no banco de dados , e remoção de ítens que não são mais fabricados. Os fabricantes introduzem algumas mudanças temporárias nos produtos, como novas embalagens promocionais, com vales-brinde, e inserem um novo código, mas logo depois voltam a usar o antigo código UPC/GTIN. 64
  • 65. Exatidão dos Dados do ProdutoPequenas diferenças podem causar um grande efeito. Fabricantes terceirizados, como a 1SYNCH, evoluíram para facilitar as melhorias nos dados.  Os efeitos no nível de ruptura de uma loja causados por um alinhamento de dados podem ser substanciais conforme comprovado por dois estudos pilotos apresentados durante o Capgemini/GCI 2005: Na América Latina (México, Guatemala, e Colombia), a Procter & Gamble e diversos outros clientes de varejo reduziram de 3,6% para 0,8% o volume de erros em ordens de compra, e isto representou uma redução de 8% para 3% no índice de ruptura no varejo.65
  • 66. 4. Ruptura Relacionada a Exatidão do Estoque (PI)Ponto 2: Exatidão do Controle Permanente do Estoque Estudo (Rede de drogarias nos EUA):Comparação dos Níveis de Ruptura através de auditorias feitas nas gôngolas das lojas:4,1 % de Ruptura Quando a Ruptura estava igual ao P. I. (i.e., P.I. = 0)8,9% de RupturaQuando a Ruptura estava diferente ao P.I.(i.e., P.I. >0)66
  • 67. Observações sobre Exatidão dos PI45.4% of the time there was no variance 18.8% of the time there was +/- 1 unit10% of the time there +/- 2 unit67
  • 68. Exatidão do Estoque Permanente deÍtens em uma loja vs Múltiplas lojas68
  • 69. Medidas a serem tomadas para melhorar a exatidão dos estoquesFocar na contagem do Estoque das Lojas em:Ruptura FísicaOn-Hands NegativoZero On-HandsOutros ìtens dirigidos (i.e. rápida saída, campeões de venda)Eliminar todas as outras ContagensMenos contagens total de ciclo e maior exatidãoResultados:Maior Exatidão do Estoque Permanente 19%Redução de 50% nos Custos de Mão de Obra para Exatidão do Estoque69© 2007 Thomas W. Gruen
  • 70. 5. Planogramas da Demanda de Pico91% dos SKUs são dipostos na gôndola conforme as caixas são descarregadasMuitos varejistas usam um programa “Red Dot” (um work-around)86% dos estoque nas gôndolas é mais do que suficiente para atender 7 dias.Reduzir os ítens de menor circulação para abrir espaço na gôndola para os produtos de maior circulação pode reduzir custos. 70© 2007 Thomas W. Gruen
  • 72. Pico de Demanda versus Demanda Míniman30aeM25svk20aDetergenteeP15FraldasfoHig. Feme10lpiti5uM011325374961738597109121133145157169181Skus por CategoriaPlanogramas da Demanda de Pico72© 2007 Thomas W. Gruen
  • 74. Fast movers are in casesOn the bottom shelf
  • 75. 6. Aderências às normas estabelecidas no PlanogramaAté que ponto a aderência a POG está relacionada aos níveis de Ruptura?Aderência à POG envolve:DistribuiçãoEspaço DisposiçãoItem na GôndolaPosicionamento da MarcaPosicionamento do nível de SKU75© 2007 Thomas W. Gruen
  • 76. © 2007 Thomas W. Gruen
  • 77. Weekly OOS rate measurement and analysis provided by Standard Analytics, LLC.77
  • 78. 78Weekly OOS rate measurement and analysis provided by Standard Analytics, LLC.
  • 79. Análise das Fraldas7979
  • 80. Resumo do Estudo de Aderência ao POGTodas as categorias apresentaram uma relação estatísticamente significativa entre a Aderência ao Planograma e a Disponibilidade na Gôndola (efeito é 1% : 0,1%)Com alta aderência o benefício é muito pequeno80© 2007 Thomas W. Gruen
  • 81. 7. Gerenciamento do ÍtemÉ preciso manter os ítens direito nas gôndolasNão cubra buracosNão esconda os produtosOrganize a disposição das etiquetas de preço nas gôndolas É muito importante conseguir transportar de forma eficiente a mercadoria que está no estoque da loja para a gôndolaTestes sobre o nível de precisão da gôndola com relação aos níveis de ruptura apresentaram bons resultados81© 2007 Thomas W. Gruen
  • 82. Teste vs. Controle – Perda de Oport. De Vendas p/ Dia da SemanaControl14%12%Test12%11%10%10%10%10%10%9%8%8%6%6%6%6%6%5%4%4%2%0%2ª feira3ª feira4ª feira5ª feira6ª feiraSábadoDomingoGerenciamento do ÍtemHouve uma redução no prejuízo das vendas em lojas piloto que passaram a adotar preceitos e normas bem definidos para a prática de estocagem versus Controle82© 2007 Thomas W. Gruen
  • 84. Resumo e ConclusõesTenha o produto na loja, e depois coloque-o na gôndola.Arrume as gôndolasIdentifique e controle os campeões de vendaPara formato de lojas com ítens campeões de venda, use uma estimativa POS e procure determinar padrõesPara formato de lojas com ítens de circulação mais lenta, trabalhe com a exatidão do estoque permanenteEm todos os casos, tenha as informações precisas sobre todos os produtos fazendo um cruzamento de dados. 84© 2007 Thomas W. Gruen
  • 85. Abordagem RecomendadaMeça & AvalieA. Produtos com alto risco de ruptura (campeões de venda)B.Lojas com alto índice de rupturaC. Ruptura na gôndola versus Ruptura na lojaSolucione os produtos de alto risco com soluções de ruptura na LojaSolucione as lojas de alto risco com soluções de ruptura nas Gôndolas85© 2007 Thomas W. Gruen
  • 86. Encontrando o Gênio da Lâmpada:Como solucionar o problema de RupturaQuantificação e AvaliaçãoIdentificação da Origem dos ProblemasAdotação de SoluçõesMelhorias PermanentesObserve todo o quadro e resolva o que for possível86© 2007 Thomas W. Gruen
  • 87. Para mais informações:Thomas W. Gruen, Ph.D. Professor de MarketingUniversidade do Colorado, Colorado Springs, USA719-262-3335E-mail: tgruen@uccs.eduVocê pode baixaruma cópia em PDF do estudo realizado em 2002, diretamente do website: http://www.uccs.edu/tgruen Veja também no website avisos sobre o Relatório de 200787© 2007 Thomas W. Gruen
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