Maximize seus resultados: varejistas que incorporam indicadores dos clientes em suas rotinas gastam até 5x menos do que os que não tem essa prática.

Uma gestão baseada em dados prioriza o conhecimento integrado, consistente, consolidado, avaliando o passado, o presente e, com metodologias adequadas, utilizando-se, inclusive de análises preditivas, para antecipar o futuro e com isso, desenvolver estratégias e táticas mais eficazes e efetivas para contribuir ao crescimento, fortalecimento, expansão e perenidade das empresas.

Quando falamos em uso de dados, as possibilidades são inúmeras e percorrem todas as áreas da empresa: Finanças e Controladoria, Contabilidade, RH, Marketing, operações, comercial, entre outros.

O que não nos faltam são possibilidades! hoje quero chamar sua atenção para dados / indicadores de clientes, dos quais destaco alguns dos mais relevantes você implementar nas rotinas recorrentes de todos, a saber:

1. Ticket médio em valor (R$)

Significa o quanto os clientes gastam, em média, em cada compra.

Para que serve: permite adotarmos estratégias e táticas para otimizar as vendas: ações promocionais mais direcionadas e efetivas; oferta de produtos complementares, vendas cruzadas (cross), packs específicos, tamanho do desembolso (R$), entre outros, até mesmo em negociações específicas com fornecedores.

Há suas possibilidades de cálculo. Uma pela ótica do shopper, no caso, de possuirmos uma base de dados de clientes (CRM, Painel Domiciliar), a saber:

Cálculo 1: desembolso ou valor gasto dividido pelo número de visitas (frequência) e/ou ocasião de compra

Na ausência de dados de CRM:
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Cálculo 2: receita ou venda total dividida pelo número de tíquetes emitidos no período

2. Penetração ou Conversão (presença em cupom)

Em resumo, indica a conversão de potenciais clientes em clientes efetivos, e/ou o aproveitamento de clientela por cesta, categoria, marca ou item.

Há duas avaliações distintas, mas correlacionadas. Dependendo como for calculado mede a “presença” de cada item na cesta (cupom),ou a relação entre o número de visitantes na loja versus o número de pessoas que concluíram uma compra.

Para que serve ao varejista desenvolver ações direcionadas para avaliação e ajuste do mix, desenvolver ações promocionais mais inteligentes (pensarem combos, por exemplo), análises de superposição de categorias (adjacências), ou seja, o que é comprado na mesma cesta, para, inclusive, compor layout e exposição de produtos, propor vendas casadas, entre outros.

Mas sua relevância não para por aqui. É recomendado utilizado também nos processos de gerenciamento por categoria, pois juntamente com a frequência de compra, contribui para a construção da matriz para determinar os papéis de cada categoria (destino, rotina etc.).Contribui ainda para o processo de “pricing”, pois como indica os itens com maior “procura” / “conversão” – relevantes pela ótica do shopper -, pode-se incluí-los na pesquisa de preço em concorrentes e não ter impactos no negócio, seja nos resultados em si e/ou na imagem, entre outros.

Cálculo 1: número de cupons com presença do item/ marca dividido pela quantidade total de cupons emitidos no período.

Exemplo: Varejista X emitiu1000 cupons hoje, pão francês apareceu em 900 destes cupons. Penetração = 90%

Cálculo 2:  número de vendas dividido pela quantidade total de visitantes

Exemplo: Entrou na loja1.000 clientes, 500 compraram o produto X, ou a marca Y, ou a cesta Z.  Penetração (conversão) = 50%

3. Frequência de compra

Indica número de vezes que o cliente foi comprar na loja. As análises podem ser total cesta de compra, categoria, por item, marca etc.

Para que serve: ajuda a determinar um melhor planejamento e periodicidade de promoções, tipo de promoção, abastecimento da loja e até mesmo na melhor alocação das equipes.

Cálculo: Neste caso para obter este dado faz-se necessário uma base gerenciável de clientes através das ferramentas de CRM e/ou pesquisas de mercado.

4. Taxa de recompra

Entender a capacidade de gerar compras recorrentes.

Para que serve: ajuda a compreender a quantidade de clientes recorrentes, e/ou, com que frequência, novos produtos são vendidos para quem já é cliente — pessoas que já compraram pelo menos uma vez na loja.

Cálculo: quantidade de pessoas que voltaram a comprar dividido pela quantidade total de compradores.

Exemplo: temos 10 mil clientes que visitaram a loja no período X, dos quais, 6.000 recompram mensalmente. Taxa de Recompra = 60%

5. Taxa de retenção de clientes

Serve para calcular a fidelidade de seus clientes.

Cálculo: ((CF– CN) / CA)) x 100 sendo:

CA = clientes atuais

CN = clientes novos ganhos no período posterior

CP = clientes perdidos

CF- Clientes finais

Exemplo: Supondo que você encerrou 2020 com 100.000clientes na sua carteira (CA). Sendo que, no primeiro trimestre de 2021, por ações diversas, você conquistou mais 30.000 novos clientes (CN), mas perdeu 10.000nesse mesmo trimestre (CP), os clientes no final do período (CF) serão 120.000.Aplicando a fórmula, temos

(120.000 – 30.000) / 100.000 = 90% de retenção

6. Satisfação dos clientes

Mede o nível de satisfação dos clientes considerando a qualidade do atendimento e cada uma das etapas de sua jornada de compra e consumo/uso, bem como, a eficácia das ações adotadas.

Para que serve: medir e acompanhar o nível de serviço oferecido e a reação do cliente nas entregas considerando todos os Ps do varejo.

Cálculo: Neste caso para obter este dado faz-se necessário pesquisas de mercado. O que não faltam são possibilidades: das metodologias mais tradicionais às mais avançadas, das análises mais básicas às mais complexas e das mais mecânicas às mais tecnológicas.

Uma boa medida é o NPS: Net Promoter Score

Serve para medir o nível de satisfação de seus clientes através da probabilidade (notas de 0 a 10) de eles te indicarem para algum amigo ou familiar.

Os respondentes, são segmentados em:

·        Promotores: Nota 9 ou 10

·        Neutros: 7 ou 8

·        Detratores: 0 a 6

Cálculo Índice: (Total de Promotores– Total de Detratores) / Total de respondentes * 100

Escala de avaliação(referencial)

·        Excelente: superior a 75%

·        Muito bom: entre 50% à 75%

·        Bom: entre 0% — 49%;

·        Ruim: abaixo de 0%

7. Custo de aquisição de clientes

Indica quanto geralmente se gasta para a conquista de uma conversão.

Cálculo: Custos ligados aos esforços de vendas, marketing e tecnologia / Quantidade total de clientes convertidos num mesmo período.

Quanto menor for o resultado, maior é a lucratividade alcançada.

8. Valor do tempo de vidado cliente (CLV)

Equivale ao valor que cada cliente tem para o seu negócio ao longo de todo o relacionamento.

Do inglês, Customer Lifetime Value, ou CLV, é conhecido como valor do tempo devida do cliente. Para obtê-lo, você pode utilizar dados históricos ou análisespreditivas¹ que considera o histórico de transações anteriores, bem como indicadores comportamentais.

Cálculo: (ticket médio × média de compras anual por cliente) × tempo médio de relacionamento

9. Receita recorrente mensal

A receita recorrente mensal é uma métrica das mais importante em todos os negócios, principalmente nos formatos por assinatura, que no Brasil já movimentam mais de R$ 1 bilhão (Fonte: Entrevista Fátima Merlin Revista SuperVarejo: SuperVarejo - Vendas por assinaturas já movimentam R$ 1 bilhão)

Cálculo: a maneira mais simples é somar as taxas mensais pagas por cliente

10. Churn Rate

Mede o % de clientes que “abandonaram” a empresa durante um período específico.

Cálculo: Total de clientes perdidos num período / Total de clientes no início do período

*Especialistas de mercado consideram que esse indicador não ultrapasse 7%. Taxas maiores indicam muita insatisfação.

E aí? Sua empresa possui uma cultura de avaliar dados de clientes de maneira recorrente?

Fique ligado: o varejo tem gasto 5 vezes mais em ações para atrair clientes para a loja, do que gastaria se estudasse seus clientes e investissem e mações direcionadas para aumentar a conversão e retenção.


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