Negocio

Estimando as vendas potenciais do site de varejo: abordagens e exemplos

Área de comércio varejista

Matt é o gerente de área de uma loja de varejo especializada em produtos eletrônicos. Sua loja está considerando expandir, e sua atribuição é selecionar um local onde a loja teria o maior número de vendas, três locais diferentes possíveis – local A, local B e local C. Ele deve identificar a área de varejo de cada loja, que é os limites geográficos ou a área dentro da qual uma loja seria capaz de gerar pelo menos a maioria de seus clientes.


Qual local tem o maior potencial de vendas?
Potencial de Vendas

Estimativa de Vendas

Para identificar a localização ideal, Matt decidiu estimar as vendas para as possíveis localizações das lojas. Matt estava ciente de que o poder de atração ou o poder de uma loja para atrair pessoas depende de:

1. O tamanho da loja – uma loja maior terá mais atração para os clientes porque terá uma variedade maior de produtos.

2. O tempo que levaria para chegar a cada loja – uma loja mais próxima atrairá mais clientes na vizinhança imediata.

3. O tipo de produtos de que o cliente precisa – os clientes podem estar dispostos a viajar mais para compras feitas com menos frequência, por exemplo, móveis ou camas e viajar menos para comprar itens de uso diário.

Matt decidiu que usaria três métodos diferentes para estimar o potencial de vendas para cada um dos três locais A, B e C – modelo de gravidade Huff, análise de regressão e o método analógico.

Huff Gravity Model

O modelo Huff Gravity ajuda a determinar a probabilidade de os clientes comprarem em um local, dependendo da distância entre a loja e a residência do cliente. Ele reuniu alguns dados críticos – o fator de atração, que seria proporcional ao espaço de varejo da loja em cada local e o fator de resistência ou a distância e o tempo de viagem para o cliente chegar à loja. Esse modelo também requer um valor numérico para medir a atratividade da loja, ou o grau em que a loja seria tentadora para o cliente. Alguns valores que podem ser usados ​​para o índice de atratividade são a área da loja e a quantidade de vagas de estacionamento.

A vantagem deste modelo é que há espaço para escolha do cliente e é baseado na premissa de que a probabilidade de um cliente comprar em uma loja é diretamente proporcional ao tamanho da loja (fator de atração) e inversamente proporcional à viagem tempo para a loja (fator de arrasto). Depois de calcular a probabilidade de patrocínio do cliente, ele pode usar esse valor para descobrir o potencial de vendas com base na renda, população e outras variáveis.

Análise de regressão

A modelagem ou análise de regressão permitiria a Matt prever quais das variáveis ​​identificadas no modelo Huff Gravity (distância, atratividade, espaço de varejo) teriam o maior efeito nas vendas. A variável dependente seria as vendas e as variáveis ​​independentes seriam os fatores que Matt acha que impactariam as vendas, incluindo seus concorrentes e os produtos que a loja venderia.

Matt usaria uma ferramenta de software de análise de regressão para plotar os dados que ele reuniu para entender a relação entre vendas e cada uma das variáveis ​​independentes. O eixo Y representaria as vendas ou a variável dependente, porque vendas são o valor que Matt está interessado em aprender e como as vendas mudam, dependendo das outras variáveis. Depois de traçar os valores, uma linha de regressão reta que atravessa a maioria dos pontos de dados ajudará Matt a entender quantas vendas seriam geradas quando um cliente estivesse a uma certa distância da loja. Ou quanto seriam as vendas quando a metragem quadrada fosse uma determinada área.

Modelagem Analógica

Antes de tomar a decisão final, Matt decidiu usar o modelo analógico que lhe permitirá usar os dados da área comercial e as características da loja de varejo planejada para comparar com as lojas existentes. A modelagem geraria um relatório de lojas existentes que mais se assemelham à loja planejada com uma pontuação numérica indicando o grau de proximidade da combinação.

A empresa de Matt possuía um grande número de lojas de varejo em todo o país, então ele estava confiante de que poderia gerar um modelo analógico eficaz. Ele primeiro precisaria determinar a partir da loja existente quais características (renda, competição, distância, densidade populacional, etc.) seriam mais importantes para a localização da nova loja. Para que esse modelo funcione, ele deve ter dados de várias lojas com características muito semelhantes às da nova loja.

Tomando uma decisão

A partir do modelo Huff Gravity, Matt foi capaz de determinar que o local C seria o local ideal com base na área de comércio varejista e no cálculo do modelo Huff Gravity para probabilidade de preferência do cliente. No entanto, a análise de regressão mostrou que o local C tinha alta competição, portanto não seria o local ideal. O modelo analógico previu que o local A seria o ideal com base no desempenho das lojas existentes. Matt escreveu um relatório para sua equipe administrativa resumindo os resultados.

Resumo da lição

A área de comércio varejista são os limites geográficos dentro dos quais uma loja seria capaz de gerar a maioria de seus clientes. Para identificar o local ideal para uma nova loja de varejo, você precisa ser capaz de estimar as vendas . O poder de uma loja para atrair clientes, ou o poder de atração, depende do tamanho da loja, da distância a percorrer até a loja e dos produtos disponíveis.

O modelo Huff Gravity ajuda a estimar as vendas ao determinar a probabilidade de os clientes comprarem em um local, dependendo da distância entre o local da loja e seu local de residência. A análise de regressão permite prever as variáveis ​​que teriam o maior efeito nas vendas. E a modelagem analógica ajuda a comparar características de lojas semelhantes existentes com o novo local.