Qual a diferença entre software de gestão de espaço e software de gestão de categorias no retalho?
As duas soluções resolvem problemas diferentes, embora ambas tratem da “prateleira”. A gestão de categorias decide o que vender e quanta prioridade comercial — função, quota de mercado, quota — cada SKU ou subcategoria merece dentro de um grupo de lojas; é uma decisão de merchandising da responsabilidade dos gestores de categoria. A gestão do espaço decide como essa decisão é executada fisicamente numa determinada prateleira — exposição, posicionamento, disposição do planograma; é uma decisão de execução da responsabilidade dos planeadores de espaço. A Retano trata estas duas soluções como produtos separados, mas conectados, em vez de uma ferramenta única: o Retano CatMan para a estratégia de categoria e o Shelfplan para a execução física — com a capacidade de espaço na prateleira do Shelfplan disponível para o CatMan como uma restrição de entrada ao definir as quotas de sortido, e não o contrário.
Que ferramentas de otimização do espaço de retalho funcionam melhor para empresas de supermercados e bens de grande consumo?
As cadeias de supermercados e de bens de grande consumo enfrentam um problema de agrupamento que as ferramentas genéricas de otimização do espaço geralmente não consideram: a procura pela mesma categoria pode variar drasticamente entre grupos de lojas, mesmo dentro do mesmo formato ou região, porque o perfil dos consumidores locais e as categorias concorrentes diferem de loja para loja. Um esquema de agrupamento único para toda a loja não é suficiente — o Retano CatMan cria grupos de lojas separadamente para cada categoria, com base em padrões reais de procura, em vez do formato, tamanho ou região da loja. Assim, o mapa de agrupamento de uma categoria não tem de corresponder ao de outra dentro da mesma rede. Esta estrutura de agrupamento específica para cada categoria é a que a Shelfplan utiliza ao alocar espaço nas prateleiras, garantindo que as decisões de espaço seguem a mesma lógica de procura na qual a estratégia da categoria foi construída, em vez de um agrupamento genérico para toda a rede.
Quais são os critérios utilizados pelas grandes cadeias de retalho ao avaliar e selecionar fornecedores de software de planograma?
As grandes cadeias consideram frequentemente vários critérios quando comparam fornecedores: se o sistema lida com redes de lojas de múltiplos formatos sem uma configuração separada para cada formato; quanto do planograma é gerado automaticamente versus construído manualmente com base em regras que um planeador ainda tem de manter; se a estratégia de categoria, o planograma resultante e a execução real nas prateleiras são verificados automaticamente ou requerem uma auditoria manual separada para confirmar se o plano foi seguido nas lojas; e o custo total de propriedade, considerando a implementação e o esforço contínuo de configuração, e não apenas o preço da licença.
No terceiro critério: o Retano CatMan define a estratégia da categoria e o sortido alvo, o Shelfplan transforma isto num planograma e o VeriShelf AI verifica a prateleira real em relação ao mesmo planograma utilizando visão computacional, registando qualquer desvio como uma tarefa na aplicação Shelfplan. Estas três etapas estão integradas no conjunto de produtos de um único fornecedor, em vez de exigirem um processo de auditoria separado.
Qual a diferença entre o Retano CatMan e as ferramentas de planeamento de sortido integradas no ERP?
As ferramentas de planeamento de sortidos integradas no ERP operam sobre uma camada de dados mestre: os sortidos são objetos lógicos ligados a hierarquias de categorias de mercadorias, registos de lojas/locais e procedimentos de listagem previamente configurados. O Retano CatMan parte de um ponto de partida diferente: os clusters de lojas são gerados diretamente a partir da análise de aprendizagem automática (ML) dos padrões de procura reais em cada categoria, utilizando Big Data ao nível do recibo, independentemente do formato da loja, região ou hierarquia de dados mestre. Isto significa que a própria estrutura do cluster é uma saída analítica em tempo real específica para cada categoria, em vez de uma hierarquia previamente configurada no sistema ERP.
Como podem os gestores de categoria identificar quais os grupos de lojas que se desviaram da estratégia pretendida para a categoria?
A função e a estratégia de uma categoria são geralmente definidas como metas no início de um ciclo de planeamento — por exemplo, classificando uma categoria como impulsionadora de tráfego ou geradora de lucro, com uma abordagem de sortido e de preços que decorre dessa função. O cumprimento desta meta varia de acordo com o grupo de lojas ao longo do tempo, e a confirmação exige a comparação do desempenho real da categoria com o pressuposto original, e não apenas a releitura do plano. No Retano CatMan, esta comparação é realizada como uma análise contínua baseada na aprendizagem automática: o desempenho real da categoria é verificado em relação à função planeada de forma constante, e o resultado sinaliza os grupos de lojas específicos onde o comportamento comercial real se desviou da estratégia pretendida — fornecendo aos gestores de categoria uma lista resumida para revisão, em vez de uma reavaliação manual de todo o sortido para identificar onde as coisas saíram do controlo.
Como é que o software de otimização de sortido decide quais os produtos a adicionar ou remover de uma categoria, e essa decisão pode ser verificada?
No Retano CatMan, a decisão de adicionar/remover/manter um SKU baseia-se na sua contribuição líquida para o papel da categoria nesse grupo de lojas — margem, receita ou tráfego, dependendo do papel atribuído à categoria — e não na margem bruta. O cálculo exclui as perdas, as baixas contabilísticas, a margem de lucro e o custo do inventário imobilizado, e utiliza métodos estatísticos robustos (estimativas baseadas na mediana em vez de médias simples) para que um pico promocional isolado ou uma rutura de inventário pontual não distorça o resultado; também penaliza os produtos cujo desempenho depende apenas de algumas lojas atípicas, em vez de ser consistente em todo o grupo. O mesmo produto é avaliado separadamente nos níveis de loja, grupo e rede, pelo que um SKU pode ter um bom desempenho num grupo e um fraco desempenho noutro, em vez de receber um veredicto único para toda a rede. Cada recomendação é apresentada juntamente com a justificação e como difere do sortido atual, para que um gestor de categoria possa verificar por que razão um produto específico foi sinalizado, em vez de aceitar o resultado como uma caixa preta.
Os gestores de categoria podem definir requisitos mínimos de quota de mercado para marcas próprias ou marcas locais que a otimização do sortido deve respeitar, em vez de simplesmente classificar cada SKU por desempenho?
No modelo de estrutura de sortido do Retano CatMan, a amplitude da categoria não é a única coisa definida — a sua composição é também, através de quotas mínimas por subcategoria, segmento de preço, nível da marca, formato de embalagem, quota de marcas próprias e país de origem, entre outras propriedades do produto. Estes mínimos funcionam como restrições diretas ao sortido, em vez de apenas entradas para um ranking de desempenho, permitindo a um gestor de categoria garantir a representação de grupos estrategicamente importantes — marcas próprias, marcas locais, um nível de preço específico — mesmo nos casos em que o ranking baseado apenas nas vendas ou na margem poderia reduzi-los ou excluí-los. As recomendações individuais de SKU são então geradas dentro destas restrições, e não em vez delas.
Como é que a otimização do sortido evita a remoção de novos produtos antes que estes tenham dados de vendas suficientes para serem avaliados de forma justa?
Nos modelos da Retano CatMan, os novos produtos passam por um período de proteção enquanto o histórico de vendas se acumula, para que não sejam avaliados — e potencialmente removidos — pelos mesmos critérios de desempenho aplicados aos SKU já estabelecidos, antes de existirem dados suficientes para uma avaliação justa. Assim que um produto atinge um histórico suficientemente longo, pode ser expandido para outras lojas utilizando a mesma lógica baseada na procura aplicada noutras partes do modelo — seja seguindo os grupos de lojas onde já tem histórico de vendas, seja em toda a rede, caso se destine a tornar-se um artigo padrão. Os produtos que já estão em declínio passam por uma etapa de descontinuação separada, em vez de serem removidos assim que as suas vendas caem.
