Dashboard Perfil do Consumidor

Perfil Consumidor

A aba Perfil do Consumidor tem como objetivo auxiliar na análise dos valores de compra e quantidade dos clientes por Gênero, Estado Civil, Faixa Etária e Canal de Venda. Os seguintes filtros estão disponíveis:

• Período: Este filtro permite selecionar a Data Inicial e Final de acordo com a data de emissão do cupom e/ou nota fiscal, com limite de busca de um ano;

• Regional: Este filtro permite selecionar a regional desejada para análise, dessa maneira filtrando as lojas correspondentes;

• Loja: Com este filtro é possível selecionar uma ou mais lojas;

• Canal de Venda: Este filtro permite selecionar o canal de venda, sendo Loja Física ou E-commerce

• Métrica utilizada: Permite selecionar a métrica que as visões devem respeitar, sendo Vendas onde todos os percentuais apresentados são baseados nas vendas e Total de Clientes onde todos os percentuais são baseados no total de clientes. 

• Filtrar Clientes Cadastrados: Ao selecionar Sim, o dashboard ira considerar apenas clientes cadastrados no sistema no caso clientes que possuem CPF no cupom, na nota ou no pedido;

Clientes: Estes CARDS apresentam os Clientes não Identificados (Quantidade de Cupons e NFs que não possui CPF/CNPJ), os Clientes Identificados (Quantidade de Cupons com CPF/CNPJ) e os Clientes Cadastrados (Quantidade de CPF distintos nos cupons).

OBS: Para pedidos do E-commerce faturados por cupom ou por nota consideramos os CPF do pedido.

Gênero: Este gráfico de pizza exibe os percentuais de acordo com a Métrica utilizada, divididos em Homens, Mulheres e Indefinido (não possui cadastro ou informação de gênero no cadastro). Ao passar o mouse é possível ver o Gênero, a Quantidade de Cupons, o Valor de Compra e Representação da Compra % do Total;

Ao lado do gráfico de Gêneros existe um totalizador com o Valor de Compra e Qtde de Cupons + NF.

Vendas por Canal: Este gráfico em barras exibe o percentual de acordo com a métrica selecionada agrupando por Loja e Canal de Venda;

Faixa Etária: Este gráfico exibe os valores de Compra e Quantidade agrupados por faixa etária;

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Canal Principal: Com este gráfico é possível visualizar o canal principal das compras dos clientes onde o maior círculo representa maior valor de venda;

Estado Civil: Este gráfico exibe os valores de Compra e Quantidade de Cupons e NFs agrupados por Estado Civil, os clientes não cadastrados ou que não possui Estado Civil estão identificados como indefinidos;

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Faixa de Ticket Médio: Este gráfico em barras exibe os valores de Compra e Quantidade de Cupons e NFs agrupados por ticket médio partindo de 10 em 10 reais;

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Vendas por Dia: Este gráfico em linha representa a evolução diária das vendas onde a cor verde representa um aumento nas vendas e a cor azul uma queda no percentual das vendas.

Mapa de Moradia

Nesta aba é possível analisar a localização onde mais possui clientes onde cada ponto no mapa na cor azul representa um cliente estão disponíveis os filtros de Período, Regional, Loja, Canal de Venda, Métrica utilizada, Sexo, Faixa Etária e Faixa Ticket Médio. Ao passar o mouse em um ponto são apresentados detalhes do cliente como Quantidade de Cupons + NF, Valor de Compra e Representação da Compra % do Total.

Clusterização de Clientes

Esta aba tem como objetivo realizar a categorização das informações sobre o consumidor a fim de gerar segmentações relevantes. Sendo separados por grupos de pessoas com características parecidas. Ao acessar essa aba os mesmos filtros da aba Perfil do Consumidor estão disponíveis menos o Métrica Utilizada:

Clientes por Tipo de Compra: Essa visão exibe a quantidade de clientes distintos por tipo de compra realizada no período selecionado:

As catergorias dos tipos de compra são dividas da seguinte maneira:

– Emergência: Clientes que compraram até 4 itens distintos no período selecionado;
– Conveniência: São clientes que compraram entre 5 à 11 itens distintos no período selecionado;
– Reposição: Representa os clientes que compraram entre 12 à 25 itens distintos no período selecionado;
– Abastecimento: São os clientes que compraram mais de 25 itens distintos no período selecionado.

OBS: Um mesmo cliente por realizar compras em lojas, canais de venda e regionais diferentes dessa maneira a quantidade de clientes pode varias de acordo com a quantidade de compras que o mesmo realizar no período selecionado, como exemplo o cliente José pode ter realizado uma compra de Emergência mas em outro dia fez uma compra de Abastecimento.

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Clientes por Participação na Venda: Este gráfico em pizza exibe quantos clientes possui as compras por representavidade da venda total, sendo as lojas separadas dos clientes pela tag Clientes/Loja:

As faixas de participação na venda são divididas em:

• Até 10%
• De 10% à 30%
• De 30% à 50%
• Acima de 50%

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Clientes por Segmento: Este gráfico em barras exibe a quantidade de clientes agrupados por segmento:

Os clientes são classificados através do indicador RFM que consiste em uma estratégia de marketing para analisar e estimar o valor de um cliente, com base em três variáveis (fonte vidadeproduto.com.br):

• Recência: Quanto tempo se passou desde a última vez que um cliente comprou?
  
  Quanto mais recentemente foi a última compra de um cliente, maior a probabilidade de ele continuar comprando. Comparado com os clientes que não compram há meses ou períodos ainda mais longos, a probabilidade de se envolver em transações futuras com clientes recentes é muito maior.
  
  A recência e determinada através da diferença entre o dia atual (Dia em que está consultando o Dashboard) e a última compra realizada pelo cliente em alguma loja e canal de venda.

• Frequência: Com que frequência um cliente comprou durante um determinado período?
  
  A frequência das transações de um cliente pode ser afetada por fatores como o tipo de produto, o preço da compra e a necessidade de reabastecimento ou substituição. Se o ciclo de compra puder ser previsto, por exemplo, quando um cliente precisar comprar novos mantimentos, os esforços de marketing poderão ser direcionados para lembrá-lo de visitar a empresa quando itens como ovos ou leite estiverem esgotados.
  
  Para medir a frequência em que um cliente comprou, contamos as compras distintas durante o período selecionado, podendo ser pedidos ou cupons e notas fiscais.

• Valor monetário: Qual o valor total que um cliente comprou no último mês ou ano?
  
  O valor monetário é relacionado ao retorno financeiro que o cliente traz para a empresa durante suas transações. Uma tendência natural é colocar mais ênfase no incentivo aos clientes que gastam mais dinheiro para continuar fazendo isso. Embora isso possa produzir um melhor ROI em marketing e atendimento ao cliente, também corre o risco de alienar clientes consistentes, mas que não gastaram tanto com cada transação.
  
  Para determinar o Valor Menetário de cada cliente realizamos a soma de todas as compras realizadas no período selecionado.

Após determinar esses valores é possível prever quais clientes têm maior probabilidade de realizar novas compras no futuro, para isso devemos atribuir notas que vão de 1 até 5 para cada uma das letras de RFM seguindo as seguintes etapas:

1 – Coletar todos os valores de RFM distintos de cada cliente;

2 – Ordenar R(Recência) em ordem crescente e dividir os valores em 5 partes iguais, dessa maneira quanto mais recente for a última compra de um cliente maior será sua nota;

3 – Ordernar F(Frequência) de forma decrecente e dividir os valores em 5 partes iguais, com isso quanto maior for a frequência em que um cliente realiza compras em sua loja maior será sua nota;

4 – Ordernar M(Valor Monetário) em ordem decrescente e dividir os valores em 5 partes iguais, dessa forma quanto maior for o valor comprado pelo cliente no período mais próximo sua nota será de 5;

5 – Determinar a média das letras F e M, sendo (F + M) / 2

6 – Agora com todos esses valores conseguimos determinar em qual segmento o cliente se encaixa utilizando a tabela abaixo:

Os valores apresentados acima representam os seguintes perfis:

OBS.: Ao clicar em dos segmentos o Dashboard irá redirecionar para aba Clusterização Detalhes, onde é possível visualizar quais clientes se encaixam no segmentos selecionado e detalhes, como por exemplo sua última compra e valor monetário.

Clientes por Área de Inflência: Este gráfico exibe a quantidade de clientes por faixa de influência, sendo essa faixa determinada pela distância entre a loja de compra e a moradia do cliente:

As faixas de influência são dividas da seguinte maneira:

• Até 500m;
• De 500m à 1Km;
• De 1Km à 2Km;
• Acima de 3Km.

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Clientes por Intervalo de Compra/Visita: Esta visão exibe a quantidade de clientes por intervalo nas compras sendo o cálculo feito da data de última compra com a data de compra anterior a última, os círculos maiores representa uma quantidade maior de clientes:

A faixa de intervalo de visitas e divida em:

• Até 7 dias;
• De 7 à 14 dias;
• De 14 à 30 dias;
• Mais de 30 dias.

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.

Clientes por Forma de Pagamento: Este gráfico de barras exibe a quantidade de clientes por forma de pagamento no momento da compra:

Ao clicar no gráfico o dashboard será redirecionado para aba Clusterização Detalhe exibindo mais informações sobre os clientes e produtos.