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Thomas W. Gruen, Ph.D.<br />A Ruptura na Indústria do Varejo: <br />Buscando uma Solução<br />
Ruptura no Varejo: Buscando uma Solução<br />Thomas W. Gruen, Ph.D.<br />Professor de Marketing<br />Universidade do Color...
Se você acha que a ruptura na indústria do varejo não representa um grande problema…<br />Toilet tissue<br />3<br />
Então por que…<br />Um pessoa gasta 21% do seu tempo de compra procurando um produto que está faltando?<br />Normalmente a...
Agenda<br />Rever o que constatamos sobre ruptura na indústria de varejo através da pesquisa desenvolvida<br />Apresentar ...
Porque dar atenção à Ruptura dos Produtos?<br />Prejuízo de Vendas & Margem para o Fabricante<br />Prejuízo de Vendas & Ma...
Dois Estudos<br />Estudo GMA/FMI/CIES realizado em 2002<br />O problema da Ruptura no Mundo<br />Reação do Comprador quand...
Objetivos do Primeiro Estudo<br /><ul><li>Analisar a  extensão da Ruptura
Analisar a causa da Ruptura
Analisar a reação do consumidor quando não encontra o que pretende levar na gôndola</li></ul>…em todo o mundo, com os segu...
Insumos do Projeto de Pesquisa:  52 Estudos<br />16 estudos acadêmicos e da indústria previamente publicados<br />36 estud...
Quantidade de tipos  de FMCG (Produtos de Rápido Consumo) incluídos: 32
Quantidade de consumidores pesquisados em todo o mundo: 71.000
Número de países representados:  29
Foi um estudo bastante abrangente!  Mas o que foi que descobrimos…</li></ul>9<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
Âmbito — Diferença de Definições<br /><ul><li>Definições 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.</li></ul>10<br />
Explicando a Ruptura<br />Casos de Ruptura<br />Falta física de um produto na gôndola <br />Atributos da Ruptura<br />Aspe...
Taxas de Ruptura são Calculados pelos Atributos<br />Resumo das Taxas de Ruptura:<br />1. Quantas vezes um ítem não está d...
Situação Geral da Ruptura (Médias)<br />8.3<br />Mundo<br />8.2<br />Outras Regiões<br />8.6<br />Europa<br />7.9<br />EUA...
A RUPTURA DE PRODUTOS EM PROMOÇÃO<br />Índice de Ruptura na Indústria do Varejo nos EUA: 7,9%<br />Índice de Ruptura de Pr...
Médias de Ruptura por Categoria<br />8.3<br />Média Mundial (18 categorias)<br />5.3<br />Salgadinhos<br />6.6<br />Papel ...
Ruptura Por Dia da Semana<br />(Méida dos 13 estudos)<br />10.9<br />2ª <br />10.0<br />3ª<br />9.8<br />4ª<br />9.1<br />...
Duração da Ruptura<br />19%<br />20%<br />8 hrs ou menos<br />8 hrs a < 1 dia<br />1 dia a < 3 dias<br />3 dias ou mais<br...
Background: Âmbito Interpretação e Implicações<br />Apesar dos altos investimentos feitos para melhorar as redes de abaste...
Background: Âmbito<br />P: O QUE MUDOU NAS TAXAS DE RUPTURA?<br />Estudo feito em 1996 pelo Conselho de Pesquisa da Coca-C...
Background: Âmbito <br />PORQUE AS TAXAS DE RUPTURA NÃO FORAM ALTERADAS?<br />As inovações tecnológicas foram suplantadas ...
RESPOSTA DO COMPRADOR<br />CINCO REAÇÕES DOS CONSUMIDORES QUANDO NÃO ENCONTRAM O QUE ESTÃO PROCURANDO NA GÔNDOLA:<br />Não...
RESPOSTA DO COMPRADOR<br />Como o Comprador Reage à Ruptura?<br />Quando um comprador se depara com a falta de um produto ...
Média de Respostas do Consumidor Por Região <br />(comparação entre 8 categorias comuns)<br />31<br />16<br />21<br />22<b...
Média de Respostas do Consumidor Mundialmente por Categoria<br />40<br />13<br />17<br />25<br />5<br />Higiene Femina<br ...
RESPOSTA DOS COMPRADORESARTIGOS DE MERCEARIA<br />Fonte: ECR-UK 2005<br />25<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
RESPOSTA DOS COMPRADORESArtigos de Farmácia<br />Fonte: ECR-UK 2005<br />26<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
O comprador pode abandonar seu carrinho de compras caso não encontre alguns dos produtos que está procurando<br />Fonte: G...
PERGUNTA: O QUE ACONTECE QUANDO O CONSUMIDOR NÃO CONSEGUE ENCONTRA DIVERSOS PRODUTOS QUE PRETENDE LEVAR<br />Considerando-...
From Appendix E, p. 65<br />29<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
PROBABILIDADE DO CLIENTE SAIR 100% SATISFEITO<br />Se o varejista conseguir reduzir o índice de ruptura pela metade, a pro...
PrejuÍzo nas Vendas causado pela Ruptura<br />Média Mundial<br />3.9<br />Europa<br />3.7<br />EUA<br />3.8<br />Outras Re...
Cálculo da perda de oportunidade vendas de uma empresa provocado pela ruptura:<br />Taxa de Ruptura 	_______%<br />	x<br /...
DESCOBERTAS:  IMPLICAÇÕES<br />Nossas descobertas sugerem que o custo da ruptura no varejo é muito maior do que o relatado...
Motivação – Custos Adicionais<br />Fabricantes<br />Varejistas<br /><ul><li>A ruptura reduz o impacto das Promoções e dos ...
A Ruptura destorce a Verdadeira Demanda das Lojas, logo as Projeções, Gestão de Categoria e Esforços Afins são menos Preci...
A Ruptura Aumenta o Custo Geral de Relacionamento com o Lojista(Necessidade de um maior volume de atividade pós auditoria,...
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-...
Menor Satisfação do Consumidor
A ruptura favorece a visita às lojas dos concorrentes
Não existe um registro da Taxa de Prejuízo Permanente do Comprador, mas o custo anual é de US$1 milhão para cada 200 compr...
Perda de Fidelidade da Marca e de Participação da Marca
A ruptura estimula a compra de produtos de marcas concorrentes
Redução na Eficiência dos Recursos da Equipe de Vendas</li></ul>Estratégico<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
Costs of Addressing OOS in Store<br />Para os Varejistas:<br />O dinheiro gasto por uma loja de produtos alimentícios de p...
Let’s Examine the Causes of Out-of-Stocks<br />Vamos tentar descobrir onde está o erro?<br />Rede de Abastecimento?<br />P...
Para Reduzir o Índice de Ruptura Precisamos Primeiro Compreender as Causas da Ruptura<br />Principais Causas da Ruptura<br...
CAUSAS DA RUPTURA NA DISTRIBUIÇÃO<br />Resumo das Causas da Ruptura<br />(Mundialmente)<br />O mesmo que o slide anterior ...
VAMOS RESUMIR AS CAUSAS:<br />Projeção da Loja – 35%<br />Algoritmos ineficientes<br />Longos ciclos de projeção<br />Pedi...
Portanto…<br />Sabemos qual é a extensão do problema, as respostas do consumidor e as principais causas. <br />Simplesment...
7 Áreas Chave que Impactam a Ruptura <br />Precisamos entender o fluxo dos produtos.<br />Precisamos dimensionar a ruptura...
1. Precisamos compreender o fluxo dos produtos  (i.e., para o comprador)<br />42<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
Características da Velocidade de ìtem - Loja de Grande Porte<br />100%<br />90%<br />80%<br />70%<br />Dia Méd.<br />60%<b...
Características de Velocidade de Ítem – Loja Pequena<br />100%<br />90%<br />80%<br />70%<br />Dia médio<br />60%<br />Ven...
Medidas  & Foco<br />Precisamos entender a velocidade e inconstância das vendas SKU<br /> …e focar naquelas que realmente ...
2. Precisamos compreender como medir a Ruptura, como estas medidas apontam para a origem do problema, e como compreender a...
Método 1 para se Mediar a Ruptura<br />Abordagem de Auditoria Manual<br />Intensiva de mão de obra, cara de ser usada cont...
Exemplo de uma Auditoria Manual : Percentual de Causa de Origem <br />
Método 2 para se Medir a Ruptura<br />Sistema de Estoque Contínuo<br />Quando disponibilidade = 0 (ou menos), significa qu...
Método 3 para se Medir a Ruptura<br />Abordagem dos Dados do Ponto-de-Venda<br />>85% Preciso (mesmo os falsos positivos a...
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A velocidade esperada do ítem varia proporcionalmente à velocidade da loje e do preço do ítem
Quando o ciclo de compra de um ítem (velocidade esperada) é interrompido, este ítem passa a ser classificado como Esgotado...
Exemplo: As 100 Maiores Rupturas por Loja<br />Este relatório ajuda a:<br />Identificar os produtos que estão sempre esgot...
P: Para que mais servem os dados de Ruptura gerados nos POS? <br />R: Identificar um Padrão de Ruptura<br />Subestimação d...
Amostra de Padrões de Avaliação<br /><ul><li>Padrão 1: Subestimação da Velocidade da Promoção
Loja A, Salada Americana Fresca Expressa 12 oz
Problema corrigido em Janeiro</li></ul>Copyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.<br />54<br />© 2007 T...
O que este padrão indica?<br />Esta loja precisa aumentar o espaço de gôndola, checar os produtos que estão na gôndola, e ...
Este padrão é indicativo de quê?<br /><ul><li>Provavelmente esta loja tem um cronograma de reabastecimento inadequado para...
 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.</li></ul>56<br />© 2007 Thomas W. ...
Este padrão é indicativo do quê?<br /><ul><li>Problema: o produto vende praticamente todos os dias – são poucos os dias em...
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Ruptura no varejo

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APresentação de 2007 que faz a gente refletir, como será que estamos hoje?

Publicada em: Tecnologia, Negócios

Ruptura no varejo

  1. 1. Thomas W. Gruen, Ph.D.<br />A Ruptura na Indústria do Varejo: <br />Buscando uma Solução<br />
  2. 2. Ruptura no Varejo: Buscando uma Solução<br />Thomas W. Gruen, Ph.D.<br />Professor de Marketing<br />Universidade do Colorado em Colorado Springs, EUA <br />27 de setembro de 2007<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  3. 3. Se você acha que a ruptura na indústria do varejo não representa um grande problema…<br />Toilet tissue<br />3<br />
  4. 4. Então por que…<br />Um pessoa gasta 21% do seu tempo de compra procurando um produto que está faltando?<br />Normalmente as lojas gastam US$800 por semana para pagar funcionários que são contratados exclusivamente para atender clientes que procuram produtos que estão faltando?<br />Será que os nossos clientes só saem realmente satisfeitos em menos de 10% de suas visitas a nossas lojas?<br />Reduz o bom resultado de 1/7 das nossas promoções?<br />Será que de cada 13 produtos que o cliente procura, 1 estará ausenta das gôndolas?<br />Incentivamos clientes fiéis a experimentarem outras marcas e comprarem em outras lojas?<br />4<br />
  5. 5. Agenda<br />Rever o que constatamos sobre ruptura na indústria de varejo através da pesquisa desenvolvida<br />Apresentar as 7 principais áreas que precisam ser estudadas:<br />A maioria foca em dados<br />Mostra como estas áreas podem nos levar a encontrar soluções ao revelarem a origem dos problemas<br />Demonstrar nossa abordagem para reduzir o índice de ruptura.<br />5<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  6. 6. Porque dar atenção à Ruptura dos Produtos?<br />Prejuízo de Vendas & Margem para o Fabricante<br />Prejuízo de Vendas & Margem para o Varejista <br />Efeito Dominó nas Categorias<br />Insatisfação do Cliente<br />Apresentamos 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! <br />Vamos descobrir o porquê.<br />6<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  7. 7. Dois Estudos<br />Estudo GMA/FMI/CIES realizado em 2002<br />O problema da Ruptura no Mundo<br />Reação do Comprador quando não encontra o produto que procura na gôndola<br />Origem do Problema<br />Estudo Atual - 2007 <br /> Focado nas Soluções<br /> Relatório Preliminar Concluído em Junho<br /> Publicado em Setembro<br />7<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  8. 8. Objetivos do Primeiro Estudo<br /><ul><li>Analisar a extensão da Ruptura
  9. 9. Analisar a causa da Ruptura
  10. 10. Analisar a reação do consumidor quando não encontra o que pretende levar na gôndola</li></ul>…em todo o mundo, com os seguintes objetivos:<br />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), <br />Analisar o problema da ruptura em todo o mundo, tentando detectar as razões para as semelhanças e as diferenças, <br />8<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  11. 11. Insumos do Projeto de Pesquisa: 52 Estudos<br />16 estudos acadêmicos e da indústria previamente publicados<br />36 estudos anteriores a este relatório<br />Envolvendo:<br /><ul><li>Quantidade de lojas de varejo analisadas: 661
  12. 12. Quantidade de tipos de FMCG (Produtos de Rápido Consumo) incluídos: 32
  13. 13. Quantidade de consumidores pesquisados em todo o mundo: 71.000
  14. 14. Número de países representados: 29
  15. 15. Foi um estudo bastante abrangente! Mas o que foi que descobrimos…</li></ul>9<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  16. 16. Âmbito — Diferença de Definições<br /><ul><li>Definições da loja:
  17. 17. Percentual de SKUs (ítens em estoque) fora das gôndolas em um determinado momento
  18. 18. Medido por auditorias, normalmente em determinadas categorias, e depois agregadas.
  19. 19. Definições do Comprador:
  20. 20. Número de vezes que um comprador não encontra o que pretende levar na gôndola.
  21. 21. Calculado como um percentual.
  22. 22. Medido pela estimativa dos dados POS da loja.
  23. 23. Útil para examinar produtos de alto giro.</li></ul>10<br />
  24. 24. Explicando a Ruptura<br />Casos de Ruptura<br />Falta física de um produto na gôndola <br />Atributos da Ruptura<br />Aspectos do episódio(s) de ruptura que podem ser medidos e calculados como um “índice” de ruptura.<br />Freqüência, Duração, Eventos Simultâneos, Disponibilidade, Perda de Oportunidade de Venda, Prejuízo em termos monetários, e impacto sobre consumidores<br />11<br />
  25. 25. Taxas de Ruptura são Calculados pelos Atributos<br />Resumo das Taxas de Ruptura:<br />1. Quantas vezes um ítem não está disponível na hora da compra<br />2. Quantas vezes uma categoria de produtos não está disponível na hora da compra<br />3. Quanto tempo um ítem fica faltando na gôndola<br />4. Quanto tempo um ítem fica na Gôndola <br />5. Quantas oportunidades de venda foram causadas pela falta de um produto na gôndola<br />6. Qual prejuízo causado pela falta de um produto na gôndola<br />7. Como a falta de um produto na gôndola afeta os compradores?<br />12<br />
  26. 26. Situação Geral da Ruptura (Médias)<br />8.3<br />Mundo<br />8.2<br />Outras Regiões<br />8.6<br />Europa<br />7.9<br />EUA<br />0.0<br />2.0<br />4.0<br />6.0<br />8.0<br />10.0<br />Percentual de Ruptura<br />BACKGROUND: O que sabemos sobre <br />Ruptura<br />Situação Mundial > 8%<br />*Nota: Europa inclui toda a Europa, inclusive o leste europeu<br />Créditos: Gruen, Corsten, e Bharadwaj 2002<br />13<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  27. 27. A RUPTURA DE PRODUTOS EM PROMOÇÃO<br />Índice de Ruptura na Indústria do Varejo nos EUA: 7,9%<br />Índice de Ruptura de Produtos em Promoção: 17,1%<br />14<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  28. 28. Médias de Ruptura por Categoria<br />8.3<br />Média Mundial (18 categorias)<br />5.3<br />Salgadinhos<br />6.6<br />Papel Higiênico<br />6.8<br />Higiene Feminina<br />7.0<br />Fraldas<br />7.7<br />Lavanderia.<br />9.8<br />Beleza Cabelos<br />0.0<br />2.0<br />4.0<br />6.0<br />8.0<br />10.0<br />12.0<br />Percentual<br />A SITUAÇÃO VARIA EM CADA CATEGORIA…<br />Dados confirmados com base em três ou mais estudos<br />15<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  29. 29. Ruptura Por Dia da Semana<br />(Méida dos 13 estudos)<br />10.9<br />2ª <br />10.0<br />3ª<br />9.8<br />4ª<br />9.1<br />5ª<br />8.7<br />6ª<br />Sab<br />7.3<br />10.9<br />Dom<br />0.0<br />2.0<br />4.0<br />6.0<br />8.0<br />10.0<br />12.0<br />Percentual<br />A SITUAÇÃO VARIA CONFORME O DIA DA SEMANA<br />Reflete padrões esperados graças aos shoppings e deliveries<br />16<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  30. 30. Duração da Ruptura<br />19%<br />20%<br />8 hrs ou menos<br />8 hrs a < 1 dia<br />1 dia a < 3 dias<br />3 dias ou mais<br />25%<br />36%<br />SITUAÇÃO: DURAÇÃO<br />Mais da metade das rupturas tendem a durar mais de 24 horas! <br />17<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  31. 31. Background: Âmbito Interpretação e Implicações<br />Apesar 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. <br />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. <br />Logo, em uma indústria dependente das promoções, o impacto da receita proveniente de promoções é reduzido em um sete avos. <br />A rapidez das vendas sempre afeta o índice de ruptura.<br />18<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  32. 32. Background: Âmbito<br />P: O QUE MUDOU NAS TAXAS DE RUPTURA?<br />Estudo feito em 1996 pelo Conselho de Pesquisa da Coca-Cola = 8,2% (apenas nos EUA)<br />Nosso Estudo GMA/FMI/CIES 2002 = 8,3% (A nível mundial; 7,9% nos EUA)<br />R: Quase nada.<br />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… <br />19<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  33. 33. Background: Âmbito <br />PORQUE AS TAXAS DE RUPTURA NÃO FORAM ALTERADAS?<br />As inovações tecnológicas foram suplantadas pela complexidade dos procesos<br />Proliferação de SKU <br />Proliferação de Promoções<br />Nível de sortimento da loja<br />Nível de planograma da empresa<br />Os varejistas são cada vez mais pressionados a reduzirem seus custos de trabalhistas<br />20<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  34. 34. RESPOSTA DO COMPRADOR<br />CINCO REAÇÕES DOS CONSUMIDORES QUANDO NÃO ENCONTRAM O QUE ESTÃO PROCURANDO NA GÔNDOLA:<br />Não compram<br />Compram em outra loja<br />Compram outro produto – da mesma marca<br />Compram outro produto – de uma marca diferente<br />Adiam a compra<br />21<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  35. 35. RESPOSTA DO COMPRADOR<br />Como o Comprador Reage à Ruptura?<br />Quando um comprador se depara com a falta de um produto na gôndola:<br />Os lojistas perdem aproximadamente 40% das compras planejadas<br />Os fabricantes perdem 35% das compras planejadas<br />22<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  36. 36. Média de Respostas do Consumidor Por Região <br />(comparação entre 8 categorias comuns)<br />31<br />16<br />21<br />22<br />11<br />EUA<br />27<br />17<br />16<br />32<br />9<br />Europa<br />Outras<br />Comrpou em outra loja<br />34<br />13<br />20<br />25<br />8<br />Regiões<br />Deixou pª comprar depois<br />Substituiu – mm. marca<br />Média<br />31<br />15<br />19<br />26<br />9<br />Substituiu–marca diferente<br />Mundial<br />Não comprou o ítem<br />0%<br />20%<br />40%<br />60%<br />80%<br />100%<br />RESPOSTA DO COMPRADORREGIÕES<br />Observe as diferenças no ítem substituição de marca entre as regiões!<br />23<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  37. 37. Média de Respostas do Consumidor Mundialmente por Categoria<br />40<br />13<br />17<br />25<br />5<br />Higiene Femina<br />39<br />17<br />14<br />20<br />10<br />Fraldas<br />Comprou em outra<br />loja<br />Comprou depois<br />37<br />16<br />16<br />24<br />7<br />Pasta dentes<br />Substituiu-mesma<br />32<br />16<br />15<br />30<br />7<br />Shampoo/Cuidado Cab.<br />marca<br />Substitutuiu-marca<br />26<br />20<br />16<br />31<br />7<br />Lavand.<br />diferente<br />Não comprou o<br />ítem<br />18<br />19<br />24<br />28<br />11<br />Pap. Hig.<br />15<br />10<br />21<br />38<br />16<br />Salgadinhos<br />13<br />19<br />19<br />37<br />12<br />Toalhas de Papel<br />0%<br />20%<br />40%<br />60%<br />80%<br />100%<br />RESPOSTA DO COMPRADORGrande Variação por Categoria<br />O índice de “compraram em outra loja” variou de 13% a 40%<br />Procurar outra loja para comprar produtos de higiene feminina é três vezes mais freqüente do que para comprar Toalhas<br />24<br />24<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  38. 38. RESPOSTA DOS COMPRADORESARTIGOS DE MERCEARIA<br />Fonte: ECR-UK 2005<br />25<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  39. 39. RESPOSTA DOS COMPRADORESArtigos de Farmácia<br />Fonte: ECR-UK 2005<br />26<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  40. 40. O comprador pode abandonar seu carrinho de compras caso não encontre alguns dos produtos que está procurando<br />Fonte: GS1 Columbia, “Diagnosis Report,” 2007<br />27<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  41. 41. PERGUNTA: O QUE ACONTECE QUANDO O CONSUMIDOR NÃO CONSEGUE ENCONTRA DIVERSOS PRODUTOS QUE PRETENDE LEVAR<br />Considerando-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)?<br /> A. 4%<br /> B. 24%<br /> C. 44%<br /> D. 64%<br /> E. Difícil precisar com base nas informações <br /> dadas.<br />28<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  42. 42. From Appendix E, p. 65<br />29<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  43. 43. PROBABILIDADE DO CLIENTE SAIR 100% SATISFEITO<br />Se o varejista conseguir reduzir o índice de ruptura pela metade, a probabilidade dele conseguir que o cliente fique 100% satisfeito é infinitamente maior!<br />Thanks to Synchra Systems, Inc. for this chart!<br />30<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  44. 44. PrejuÍzo nas Vendas causado pela Ruptura<br />Média Mundial<br />3.9<br />Europa<br />3.7<br />EUA<br />3.8<br />Outras Regiões<br />4.0<br />Por Região<br />Salgadinhos<br />2.1<br />Papel Higienico<br />2.4<br />Lavanderia<br />3.2<br />Hig. Feminina<br />3.5<br />3.8<br />Fraldas<br />Prod. cabelos<br />4.5<br />Por Categoria<br />0.0<br />1.0<br />2.0<br />3.0<br />4.0<br />5.0<br />Estimativa do Percentual da Perda Oportunidade de Vendas<br />IMPLICAÇÕES: A PERDA DE OPORTUNIDADE DE VENDA CAUSADA PELA RUPTURA É DE APROXIMADAMENTE 4%<br />A perda de oportunidade des vendas são muito semelhantes em todo o mundo, mas variam muito entre as categorias<br />31<br />31<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  45. 45. Cálculo da perda de oportunidade vendas de uma empresa provocado pela ruptura:<br />Taxa de Ruptura _______%<br /> x<br />Perda Média por Categoria _______%<br /> x<br />Total Categoria/<br />Vendas da Empresa $_____<br /> =<br />Perda de Oportunidade de Vendas provocada pela Ruptura $_____<br />Examplo:<br />Taxa Média de Ruptura 8%<br /> X<br />Perda Média 30%<br /> X<br />Vendas da Categoria$1B<br /> =<br />Vendas não Realizadas $24,000,000<br />Perda de oportunidade de vendas típica de um Lojista//$1B em vendas totais que corresponde a $32 milhões<br />32<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  46. 46. DESCOBERTAS: IMPLICAÇÕES<br />Nossas descobertas sugerem que o custo da ruptura no varejo é muito maior do que o relatado em estudos anteriores. <br />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. <br />33<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  47. 47. Motivação – Custos Adicionais<br />Fabricantes<br />Varejistas<br /><ul><li>A ruptura reduz o impacto das Promoções e dos Fundos de Promoção do Setor
  48. 48. A Ruptura destorce a Verdadeira Demanda das Lojas, logo as Projeções, Gestão de Categoria e Esforços Afins são menos Precisos e Eficientes
  49. 49. A Ruptura Aumenta o Custo Geral de Relacionamento com o Lojista(Necessidade de um maior volume de atividade pós auditoria, Pedidos Errados)
  50. 50. A ruptura distorce as Verdadeiras Demandas do Comprador e, por conseguinte, reduz a Precisão das Projeções e das Compras
  51. 51. 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)</li></ul>Operacional<br /><ul><li>Perda Direta da Fidelidade à Loja
  52. 52. Menor Satisfação do Consumidor
  53. 53. A ruptura favorece a visita às lojas dos concorrentes
  54. 54. Não existe um registro da Taxa de Prejuízo Permanente do Comprador, mas o custo anual é de US$1 milhão para cada 200 compradores
  55. 55. Perda de Fidelidade da Marca e de Participação da Marca
  56. 56. A ruptura estimula a compra de produtos de marcas concorrentes
  57. 57. Redução na Eficiência dos Recursos da Equipe de Vendas</li></ul>Estratégico<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  58. 58. Costs of Addressing OOS in Store<br />Para os Varejistas:<br />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.<br />Cerca de U$4.1milhões por ano – 100 lojas<br />Para os Compradores:<br />Os compradores gastam >20% a mais do que o Tempo Médio de Compra esperando uma resposta.<br />35<br />
  59. 59. Let’s Examine the Causes of Out-of-Stocks<br />Vamos tentar descobrir onde está o erro?<br />Rede de Abastecimento?<br />Pedido do Varejista?<br />Merchandising do Varejista?<br />Demanda irregular do consumidor?<br />36<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  60. 60. Para Reduzir o Índice de Ruptura Precisamos Primeiro Compreender as Causas da Ruptura<br />Principais Causas da Ruptura<br />Média Mundial<br />Distribuição <br />Pedido e<br />total<br />Previsão <br />28%<br />da Loja<br />47%<br />Na loja, mas fora <br />da gôndola<br />25%<br />Projeções e pedidos das Lojas de Varejo (aproximadamente ½ das Rupturas)<br />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) <br />Diversas causas distribuição (aproximadamente ¼ da ruptura)<br />Credit: Gruen, Corsten, and Bharadwaj 2002<br />70-75% das rupturas são resultado direto das práticas adotadas pela loja<br />37<br />
  61. 61. CAUSAS DA RUPTURA NA DISTRIBUIÇÃO<br />Resumo das Causas da Ruptura<br />(Mundialmente)<br />O mesmo que o slide anterior mas detalha as causas do upstream. <br />Outras Causas<br />4%<br />Pedido da loja<br />13%<br />Sede do Varejista ou <br />Fabricante<br />14%<br />Centro de Distribuição<br />10%<br />Previsão da Loja<br />34%<br />Distribuição nas Gôndolas<br />25%<br />38<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  62. 62. VAMOS RESUMIR AS CAUSAS:<br />Projeção da Loja – 35%<br />Algoritmos ineficientes<br />Longos ciclos de projeção<br />Pedidos da Loja – 13%<br />Pedido atrasado / nenhum pedido<br />Intervalos de reabastecimento inadequados <br />Estoque da Loja – 25%<br />Espaço de prateleira insuficiente ou inadequado<br />Frequência de abastecimento das gôndolas<br />Depósito congestionado<br />Depósito – 10%<br />Más políticas de organização<br />Problemas de precisão de dados<br />Erros de Administração – 14%<br />Decisões sobre preço / promoções de última hora<br />Informações sobre produtos imprecisas ou obsoletas <br />Disponibilidade do Fabricante – 4%<br />Embalagem, materia prima ou alocação de ingrediente <br />Problemas de capacidade<br />39<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  63. 63. Portanto…<br />Sabemos qual é a extensão do problema, as respostas do consumidor e as principais causas. <br />Simplesmente cruzar os braços acarreta grandes problemas.<br />Alguns varejistas estão tentando resolver os problemas de ruptura e com grande sucesso. <br />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. <br />Entretanto, a grande dificuldade ainda é definir por onde começar e quais medidas produzirão os melhores resultados em relação aos recursos investidos. <br />E agora?<br />40<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  64. 64. 7 Áreas Chave que Impactam a Ruptura <br />Precisamos entender o fluxo dos produtos.<br />Precisamos dimensionar a ruptura<br />Por causa da ruptura (e por diversas outras razões), as vendas e a demanda são diferentes <br />Na maioria das vezes, as informações sobre estoque não são exatas<br />Inadequação do espaço de gôndolas para produtos campeões de venda <br />Ajuda quando as lojas obedecem aos planos traçados<br />Manter as gôndolas e o estoque organizados é realmente muito importante <br />41<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  65. 65. 1. Precisamos compreender o fluxo dos produtos (i.e., para o comprador)<br />42<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  66. 66. Características da Velocidade de ìtem - Loja de Grande Porte<br />100%<br />90%<br />80%<br />70%<br />Dia Méd.<br />60%<br />Dia de Pico Med<br />Vendas Percentuais Cumulativas<br />50%<br />Semana Med<br />Média 4 sem.<br />40%<br />Média Ano<br />30%<br />20%<br />10%<br />0%<br />0<br />5000<br />10000<br />15000<br />20000<br />25000<br />30000<br />35000<br />40000<br />45000<br />50000<br />Número de Ítens<br />Não existe um número muito grande de produtos de grande procura<br />As 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<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  67. 67. Características de Velocidade de Ítem – Loja Pequena<br />100%<br />90%<br />80%<br />70%<br />Dia médio<br />60%<br />Vendas Percentuais Cumulativas<br />Dia de Pico méd<br />50%<br />Semana Média<br />Média 4 sem<br />40%<br />Média Ano<br />30%<br />20%<br />10%<br />0%<br />0<br />5000<br />10000<br />15000<br />20000<br />25000<br />30000<br />35000<br />40000<br />45000<br />50000<br />Número de ìtens<br />Movimentação do Produto – Lojas de Menor Volume <br />Chart provided by Standard Analytics<br />44<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  68. 68. Medidas & Foco<br />Precisamos entender a velocidade e inconstância das vendas SKU<br /> …e focar naquelas que realmente interessam<br />45<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  69. 69. 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 soluções<br />46<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  70. 70. Método 1 para se Mediar a Ruptura<br />Abordagem de Auditoria Manual<br />Intensiva de mão de obra, cara de ser usada continuamente<br />Os empregados acreditam<br />Intensiva de Dados<br />Passível de Erros<br />47<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  71. 71. Exemplo de uma Auditoria Manual : Percentual de Causa de Origem <br />
  72. 72. Método 2 para se Medir a Ruptura<br />Sistema de Estoque Contínuo<br />Quando disponibilidade = 0 (ou menos), significa que o ítem está faltando<br />Muitos varejistas já têm um sistema PI <br />Os dados sobre disponbilidade de produto não são bons<br />Responsável por diversas Rupturas<br />49<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  73. 73. Método 3 para se Medir a Ruptura<br />Abordagem dos Dados do Ponto-de-Venda<br />>85% Preciso (mesmo os falsos positivos acarretam um benefício)<br />Dá importância à perda de oportunidade de venda<br />Calcula a duração<br />Um relatório abrangente<br />De cara instalação, mas de manutenção barata<br />Dois Fornecedores parceiros<br />Data Ventures<br />Standard Analytics<br />50<br />
  74. 74. e<br />s<br />d<br />a<br />e<br />h<br />Compra<br />s<br />c<br />Esgo-<br />r<br />s<br />i<br />u<br />tado<br />Real<br />M<br />P<br />Compra<br />Esperada<br />Sab<br />Dom<br />2ª feira<br />3ª feira<br />4ª feira<br />5ª feira<br />6ª feira<br /> Sab<br />Dom<br />e<br />s<br />d<br />a<br />e<br />h<br />c<br />s<br />Compra<br />r<br />s<br />i<br />u<br />Esgotado<br />Real<br />P<br />Compra<br />Esperada<br />2ª feira<br />3ª feira<br />4ª feira<br />5ª feira<br />6ª feira<br />Sab<br />Dom<br /> Sab<br />Dom<br />Exemplo de Cálculo de Dados em POS<br />Examplo 1:<br />(3 vendas perdidas)<br />Examplo 2:<br />(4 vendas perdidas)<br /><ul><li>O algoritmo determina a velocidade de cada ítem (usando uma história de 52 semanas)
  75. 75. A velocidade esperada do ítem varia proporcionalmente à velocidade da loje e do preço do ítem
  76. 76. Quando o ciclo de compra de um ítem (velocidade esperada) é interrompido, este ítem passa a ser classificado como Esgotado </li></ul>51<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  77. 77. Exemplo: As 100 Maiores Rupturas por Loja<br />Este relatório ajuda a:<br />Identificar os produtos que estão sempre esgotados.<br />Identifidar o dia e hora dos episódios de ruptura.<br />Compreender a influencia das promoções na ruptura.<br />Identificar os ítens que precisam ter o cronograma de entrega modificado.<br />E também: Usar os dados POS para examinar atributos de freqüência para apresentar padrões<br />52<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  78. 78. P: Para que mais servem os dados de Ruptura gerados nos POS? <br />R: Identificar um Padrão de Ruptura<br />Subestimação da Velocidade da Promoção<br /> Correlação da Ruptura com o Cronograma de Promoção<br />Subestimação das Vendas de Final de Semana<br /> O Item está sempre esgotado nos Finais de Semana<br />Espaço de Gôndola InsuficienteRuptura de Curta Duração (< 1 dia),Fácil reposição<br />Centros de Distribuição da RupturaRupturas de duração relativamente longa com alta correlação em lojas geograficamente próximas<br />53<br />
  79. 79. Amostra de Padrões de Avaliação<br /><ul><li>Padrão 1: Subestimação da Velocidade da Promoção
  80. 80. Loja A, Salada Americana Fresca Expressa 12 oz
  81. 81. Problema corrigido em Janeiro</li></ul>Copyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.<br />54<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  82. 82. O que este padrão indica?<br />Esta loja precisa aumentar o espaço de gôndola, checar os produtos que estão na gôndola, e reestocar a gôndola de Ovos Tipo Grande mais freqüentemente<br />55<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />Copyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.<br />
  83. 83. Este padrão é indicativo de quê?<br /><ul><li>Provavelmente esta loja tem um cronograma de reabastecimento inadequado para o produto PÃO PITA que é muito procurado.
  84. 84. Normalmente o ítem já está esgotado na quinta-feira, e só aparece novamente nas gôndolas na sexta-feira à tarde.
  85. 85. Está novamente esgotado no sábado ou nodomingo, e só volta a aparecer na gôndola na terça-feira.
  86. 86. Aparentemente são feitas duas entregas por semana, quando o ideal seria quatro ou mais.</li></ul>56<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />Copyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.<br />
  87. 87. Este padrão é indicativo do quê?<br /><ul><li>Problema: o produto vende praticamente todos os dias – são poucos os dias em que não se registram vendas
  88. 88. Geralmente o produto se esgota todos os dias – a demanda normalmente não é atendida.
  89. 89. As vendas todas corresponderiam a 45-55 unidades /dia, e a média de vendas é 21 unidades / dia.
  90. 90. Ocasionalmente o estoque fica zerado durante diversos dias.
  91. 91. Solução: aumentar em aproximandamente 60% a abastecimento diário; checar a gôndola 3x por dia.</li></ul>57<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />Copyright Standard Analytics, LLC. 2006. All rights reserved.<br />
  92. 92. 3. A Ruptura Esconde a Demanda Real<br />47% da ruptura é provocada por erro de previsão<br />O 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.<br />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.<br />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.<br />58<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  93. 93. Limpa-Prata e as Compras para o Jantar do dia de Ação de Graças: Um caso real<br />-<br />:<br />Toda quarta quinta-feira do mês de novembro, nos Estados Unidos, praticamente todos os lares comemoram o Dia de Ação<br />de Graças. Tradicionalmente, as famílias e amigos se reúnem nas casas para um jantar anual formal. Nesta época, <br />os mercados e supermercados fazem um grande estoque de peru, batata doce, ingredientes para preparar o recheio do peru <br />e para a torta de abóbora, bem como outros produtos que não podem faltar na mesa deste jantar tradicional. Uma vez que<br />milhares de casas preparam o mesmo cardápio, neste dia, mesmo na véspera, é raro não se encontrar algum destes produtos.<br />. <br />Na 3ª feira véspera do dia de Ação de Graças, Carol foi ao supermercado para comprar o que estava faltando para seu jantar para 20<br />convidados. Como estava planejando usar sua baixela de prata no jantar,ela precisava de um limpa-prata.<br />A loja tinha um SKU, como ítem de conveniência, e neste dia o produto estava esgotado, porque todo mundo sempre compra limpa-prata<br />-<br />nesta época para limpar e polir as baixelas e as pratas da casa Mas ela precisava polir sua baixela, e quando voltava para casa <br />Carol deu uma paradinha em um mercadinho e conseguiu encontrar um limpa-prata.<br />No próximo ano, Carol provavelmente precisara comprar novamente limpa-prata, e quando sair para fazer suas compras,<br />r<br />caso não encontre limpa-prata em seu supermercado, vai parar no mercadinho atrás do produto que está procurando. E <br />em todos os cantos do país, milhões de outras pessoas, estão fazendo exatamente a mesma coisa. O que os mercados não<br />,<br />se dão conta, é a demanda real, porque o lojista não tem a menor idéia de quantas unidades de limpa prata <br />ele poderia vender.Como não dispõe de dados sobre a demanda, a loja continuará a ter um estoque incompatível com <br />a demanda, enquanto o mercadinho aumentará seu pedido de limpa-prata para atender a sua demanda, <br />-<br />e a demanda gerada pela falta deste produto no supermercado. Se o mercado soubesse dimensionar a sua própria demanda, e<br />e organizasse seu estoque de acordo; no ano seguinte, o mercadinho ficaria super estocado com aquele ítem.<br />r <br />Mas quando o mercado se der conta desta situação, Carol já terá parado de procurar este produto no supermercado,e terá se tornado <br />cliente fiel do mercadinho.<br />Como a Ruptura Mascara a Demanda Real<br />59<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  94. 94. Silver Cleaning Polish<br />
  95. 95. Silver Cleaning Polish<br />
  96. 96.
  97. 97.
  98. 98. 4. A Ruptura Vinculada à Exatidão dos Estoques<br />Ponto 1: Exatidão dos dados sobre o Produto<br />São diversos os fatores que provocam a imprecisão de dados nos bancos de dado dos varejista a saber:<br />Fusão de bancos de dados anteriormente independentes; isto ocorre devido a fusão de empresas, e também pela fusão de sistemas anteriormente separados.<br />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. <br />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. <br />64<br />
  99. 99. Exatidão dos Dados do Produto<br />Pequenas diferenças podem causar um grande efeito. <br />Fabricantes terceirizados, como a 1SYNCH, evoluíram para facilitar as melhorias nos dados. <br /> 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: <br />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.<br />65<br />
  100. 100. 4. Ruptura Relacionada a Exatidão do Estoque (PI)<br />Ponto 2: Exatidão do Controle Permanente do Estoque <br />Estudo (Rede de drogarias nos EUA):<br />Comparação dos Níveis de Ruptura através de auditorias feitas nas gôngolas das lojas:<br />4,1 % de Ruptura Quando a Ruptura estava igual ao P. I. (i.e., P.I. = 0)<br />8,9% de RupturaQuando a Ruptura estava diferente ao P.I.(i.e., P.I. >0)<br />66<br />
  101. 101. Observações sobre Exatidão dos PI<br />45.4% of the time there was no variance <br />18.8% of the time there was +/- 1 unit<br />10% of the time there +/- 2 unit<br />67<br />
  102. 102. Exatidão do Estoque Permanente deÍtens em uma loja vs Múltiplas lojas<br />68<br />
  103. 103. Medidas a serem tomadas para melhorar a exatidão dos estoques<br />Focar na contagem do Estoque das Lojas em:<br />Ruptura Física<br />On-Hands Negativo<br />Zero On-Hands<br />Outros ìtens dirigidos (i.e. rápida saída, campeões de venda)<br />Eliminar todas as outras Contagens<br />Menos contagens total de ciclo e maior exatidão<br />Resultados:<br />Maior Exatidão do Estoque Permanente 19%<br />Redução de 50% nos Custos de Mão de Obra para Exatidão do Estoque<br />69<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  104. 104. 5. Planogramas da Demanda de Pico<br />91% dos SKUs são dipostos na gôndola conforme as caixas são descarregadas<br />Muitos varejistas usam um programa “Red Dot” (um work-around)<br />86% dos estoque nas gôndolas é mais do que suficiente para atender 7 dias.<br />Reduzir os ítens de menor circulação para abrir espaço na gôndola para os produtos de maior circulação pode reduzir custos. <br />70<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  105. 105.
  106. 106. Pico de Demanda versus Demanda Mínima<br />n<br />30<br />a<br />e<br />M<br />25<br />s<br />v<br />k<br />20<br />a<br />Detergente<br />e<br />P<br />15<br />Fraldas<br />f<br />o<br />Hig. Fem<br />e<br />10<br />l<br />p<br />i<br />t<br />i<br />5<br />u<br />M<br />0<br />1<br />13<br />25<br />37<br />49<br />61<br />73<br />85<br />97<br />109<br />121<br />133<br />145<br />157<br />169<br />181<br />Skus por Categoria<br />Planogramas da Demanda de Pico<br />72<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  107. 107.
  108. 108. Fast movers are in cases<br />On the bottom shelf<br />
  109. 109. 6. Aderências às normas estabelecidas no Planograma<br /><ul><li>Até que ponto a aderência a POG está relacionada aos níveis de Ruptura?
  110. 110. Aderência à POG envolve:
  111. 111. Distribuição
  112. 112. Espaço
  113. 113. Disposição
  114. 114. Item na Gôndola
  115. 115. Posicionamento da Marca
  116. 116. Posicionamento do nível de SKU</li></ul>75<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  117. 117. © 2007 Thomas W. Gruen<br />
  118. 118. Weekly OOS rate measurement and analysis provided by Standard Analytics, LLC.<br />77<br />
  119. 119. 78<br />Weekly OOS rate measurement and analysis provided by Standard Analytics, LLC.<br />
  120. 120. Análise das Fraldas<br />79<br />79<br />
  121. 121. Resumo do Estudo de Aderência ao POG<br />Todas as categorias apresentaram uma relação estatísticamente significativa entre a Aderência ao Planograma e a Disponibilidade na Gôndola (efeito é 1% : 0,1%)<br />Com alta aderência o benefício é muito pequeno<br />80<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  122. 122. 7. Gerenciamento do Ítem<br />É preciso manter os ítens direito nas gôndolas<br />Não cubra buracos<br />Não esconda os produtos<br />Organize a disposição das etiquetas de preço nas gôndolas <br />É muito importante conseguir transportar de forma eficiente a mercadoria que está no estoque da loja para a gôndola<br />Testes sobre o nível de precisão da gôndola com relação aos níveis de ruptura apresentaram bons resultados<br />81<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  123. 123. Teste vs. Controle – Perda de Oport. De Vendas p/ Dia da Semana<br />Control<br />14%<br />12%<br />Test<br />12%<br />11%<br />10%<br />10%<br />10%<br />10%<br />10%<br />9%<br />8%<br />8%<br />6%<br />6%<br />6%<br />6%<br />6%<br />5%<br />4%<br />4%<br />2%<br />0%<br />2ª feira<br />3ª feira<br />4ª feira<br />5ª feira<br />6ª feira<br />Sábado<br />Domingo<br />Gerenciamento do Ítem<br />Houve uma redução no prejuízo das vendas em lojas piloto que passaram a adotar preceitos e normas bem definidos para a prática de estocagem versus Controle<br />82<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  124. 124.
  125. 125. Resumo e Conclusões<br />Tenha o produto na loja, e depois coloque-o na gôndola.<br />Arrume as gôndolas<br />Identifique e controle os campeões de venda<br />Para formato de lojas com ítens campeões de venda, use uma estimativa POS e procure determinar padrões<br />Para formato de lojas com ítens de circulação mais lenta, trabalhe com a exatidão do estoque permanente<br />Em todos os casos, tenha as informações precisas sobre todos os produtos fazendo um cruzamento de dados. <br />84<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  126. 126. Abordagem Recomendada<br />Meça & Avalie<br />A. Produtos com alto risco de ruptura (campeões de venda)<br />B.Lojas com alto índice de ruptura<br />C. Ruptura na gôndola versus Ruptura na loja<br />Solucione os produtos de alto risco com soluções de ruptura na Loja<br />Solucione as lojas de alto risco com soluções de ruptura nas Gôndolas<br />85<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  127. 127. Encontrando o Gênio da Lâmpada:Como solucionar o problema de Ruptura<br />Quantificação e Avaliação<br />Identificação da Origem dos Problemas<br />Adotação de Soluções<br />Melhorias Permanentes<br />Observe todo o quadro e resolva o que for possível<br />86<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />
  128. 128. Para mais informações:<br />Thomas W. Gruen, Ph.D. <br />Professor de Marketing<br />Universidade do Colorado, Colorado Springs, USA<br />719-262-3335<br />E-mail: tgruen@uccs.edu<br />Você pode baixaruma cópia em PDF do estudo realizado em 2002, diretamente do website: http://www.uccs.edu/tgruen <br />Veja também no website avisos sobre o Relatório de 2007<br />87<br />© 2007 Thomas W. Gruen<br />

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