Informações e recomendações — Smart Store Analytics

A página Informações e recomendações do Smart Store Analytics aplica ciência de dados para revelar informações mais aprofundadas sobre o desempenho de lojas, compradores e produtos. Pode obter informações sobre uma determinada loja ou de toda a cadeia de retalho.

Nota

Os dados da loja são sempre processados e apresentados de acordo com o fuso horário local da loja específica. Consequentemente, o fuso horário dos relatórios não pode ser alterado em tempo real através do PowerApps ou através do ajuste das definições num Mac ou PC.

Comprados frequentemente em conjunto

A funcionalidade Frequentemente comprados em conjunto capacita a loja ou o gestor de merchandising para a tomada de decisões orientadas por dados sobre a colocação e as promoções de produtos, com base em informações sobre produtos estreitamente relacionados. Identifica combinações de produtos associados entre si de modo a que os revendedores possam promover eficazmente uma atividade de venda cruzada.

Os dados dos percursos e das ações dos clientes na loja são enriquecidos com estes resultados para fornecer um contexto relevante. Deste modo, pode revelar dados de pares de produtos fortemente associados que podem ser colocados mais perto um do outro para potenciar as suas vendas. Em alternativa, produtos com taxas de conversão baixas no loja poderão beneficiar da venda cruzada com produtos relacionados mais populares.

Existem duas vistas para as associações de Frequentemente comprados em conjunto:

Vista Produtos comprados frequentemente em conjunto

A vista Produtos comprados frequentemente em conjunto mostra as associações de produtos mais fortemente relacionadas nos últimos 7, 30 ou 90 dias.

Nota

Quando escolhe uma loja no menu pendente, a tabela mostra as combinações de produtos principais com base nas transações na loja selecionada. Quando seleciona a vista de revendedor no menu, a tabela mostra as combinações de produtos principais com base nas transações em toda a cadeia de retalho.

A tabela inclui os seguintes dados:

• Nomes de produtos: nomes dos produtos associados

• SKUs de produtos: IDs dos produtos associados

• Força da associação: a força da associação é baseada num cálculo estatístico que representa a probabilidade de os clientes comprarem esses produtos juntos devido à sua relação e não ao acaso. Deste modo, poderá encontrar combinações de produtos mais interessantes e significativas fortemente associadas de forma específica entre si, em vez de serem apenas compras comuns em geral, quer em conjunto ou separadas.

  As categorias são atribuídas com base numa métrica estatística que mede a força da associação. Com base nas transações da loja ou do revendedor, a métrica ordena os pares de produtos associados. Em seguida, os pares são divididos em três categorias de tamanho igual, sendo Excelente o terço superior, Boa o terço central e Razoável o terço inferior. Por vezes, é possível apresentar uma indicação de "Baseado em dados limitados" junto à força da associação identificada quando as características das transações da loja não permitem uma inferência estatística fiável. O motivo pode ser o pequeno número de transações por período, o pequeno tamanho médio do cesto ou a baixa variabilidade nos produtos comprados.

• Número de vezes comprados em conjunto: número de vezes que os clientes compraram os dois produtos em conjunto no período escolhido.

• Atraso na recolha dos produtos: o atraso na recolha dos produtos é o tempo médio que decorreu entre a recolha dos dois produtos associados por parte dos clientes. Também indica se o atraso é superior ou inferior ao tempo médio de recolha dos dois produtos na loja por parte dos clientes. Se o atraso de tempo na recolha dos dois produtos associados for superior à média, pode considerar colocá-los mais perto um do outro.

  • A mensagem Não existem informações suficientes pode ser apresentada nesta coluna quando não houver dados suficientes para calcular de forma fiável a média de atraso na recolha.

  • É apresentada uma mensagem Não aplicável na coluna sobre combinações de produtos nas transações da cadeia de retalho, devido à variabilidade nas diferentes disposições da loja.

Vista Desagregação específica do produto

A vista Desagregação específica do produto mostra as cinco associações de produtos mais fortemente relacionadas nos últimos 7, 30 ou 90 dias.

No menu pendente, pode procurar um produto de interesse. A tabela mostra os cinco produtos principais mais fortemente associados ao produto escolhido ao longo do período selecionado, tais como os últimos 7, 30 ou 90 dias. Os dados sobre os produtos associados são semelhantes à tabela anterior da vista dos produtos frequentemente comprados em conjunto.

O menu só inclui produtos que identificam pelo menos uma combinação fortemente associada. Além disso, o menu apresenta o desempenho do produto selecionado.

A taxa de conversão representa a proporção entre o número de vezes que o produto interagiu com a loja e o número de vezes que um cliente o comprou. Quando um produto tem uma taxa de conversão baixa, pode considerar a venda cruzada com os produtos fortemente associados que aparecem na tabela da vista dos produtos frequentemente comprados em conjunto para melhorar as suas vendas.

Substitutos de produtos

A funcionalidade de recomendações de substituição dos produtos oferece informações sobre os produtos que os clientes veem como alternativas a outros produtos na loja ou na cadeia de comércio a retalho. Estas informações permitem que o gestor de merchandising da cadeia de comércio a retalho ou a equipa de gestão da loja tomem decisões baseadas em dados ao escolher a substituição de um produto que está esgotado. Em alternativa, o gestor pode analisar o desempenho de produtos alternativos entre si, uma vez que são produtos potencialmente concorrentes.

Um modelo de IA analisa dados granulares dos percursos dos clientes e interações com produtos na loja e produz recomendações de produtos. O modelo de IA identifica produtos que geralmente são comprados no mesmo contexto que alternativas em potencial. O contexto dos produtos é definido por outros produtos que os clientes recolhem na mesma sessão e pela sequência em que são recolhidos. Quanto mais forem semelhantes ao contexto, maior será a possibilidade de dois produtos serem identificados como alternativas. Os produtos de substituição recomendados satisfariam as necessidades do cliente semelhantes ao produto original com base na análise.

Atenção

O modelo de IA não é supervisionado (não é preparado em nenhum conjunto de dados predefinido de alternativas de produtos) e, portanto, infere a substituibilidade do produto com base na atividade do cliente na loja e no contexto dos outros produtos recolhidos na mesma sessão. Dado que ter um contexto semelhante nem sempre garante que os produtos sejam substitutos, ocasionalmente, o modelo pode recomendar um produto que não seria considerado um substituto adequado.

Ecrã Substitutos de produtos

O ecrã Substitutos de produtos mostra os substitutos recomendados para qualquer produto numa loja ou em toda a cadeia de comércio a retalho. Pode selecionar uma loja para encontrar a melhor alternativa disponível nessa loja ou mudar para a vista do revendedor para uma seleção potencialmente mais ampla ao nível do revendedor. Também é possível concentrar-se em alternativas para os produtos mais vendidos ou menos vendidos na loja ou cadeia de comércio a retalho. Quando seleciona uma das opções, todos os produtos, mais vendidos ou menos vendidos, o AI Insights atualizará o conteúdo do menu desagregado para incluir os produtos relevantes de acordo com o filtro escolhido.

Nota

A desagregação da escolha do produto inclui apenas produtos do catálogo da loja/revendedor para os quais havia substitutos em potencial, com base no caráter e na frequência da interação com o cliente. Os produtos do catálogo do revendedor que não aparecem na desagregação (seja para todos os produtos ou para os menus de produtos mais vendidos e menos vendidos) que não possuem recomendações disponíveis.

Tabela de substitutos de produtos

As recomendações de produtos são apresentadas numa tabela como mostrado. As recomendações são baseadas na análise dos dados recolhidos nos últimos 90 dias e são atualizadas a cada 24 horas.

A tabela mostra até três produtos substitutos recomendados para o produto selecionado no menu desagregado e alguns detalhes adicionais que são úteis para o cliente selecionar um dos substitutos ou comparar o desempenho do produto original e as várias alternativas sugeridas. Os detalhes para cada um dos substitutos sugeridos são os seguintes:

• Nomes de produtos: mostra os nomes dos produtos alternativos
• SKUs de produtos: mostra os IDs de Produtos dos produtos alternativos
• Posicionamento relativo ao produto selecionado: indica se o produto selecionado e o substituto sugerido estão na mesma prateleira, na mesma gôndola (prateleiras diferentes dentro da mesma) ou em locais diferentes da loja.

Nota

Esta coluna é relevante apenas para as recomendações de produtos alternativos no nível da loja (e permanecerá vazia para o nível do revendedor), devido às variações no posicionamento dos produtos nas diferentes lojas da cadeia de comércio a retalho. Se o mesmo produto for colocado em várias localizações numa loja, a coluna representará a localização mais próxima entre eles.

• Média diária de unidades vendidas: mostra as unidades médias diárias vendidas dos produtos selecionados e alternativos nos últimos 90 dias.
• Taxa de conversão média: mostra a taxa de conversão média diária dos produtos selecionados e alternativos. A taxa de conversão é o número de vezes que os clientes visualizaram o produto na loja dividido pelo número de vezes que os clientes compraram o produto.
• Taxa de conversão relativa: mostra a relação entre a taxa de conversão do produto e a taxa média de conversão na loja ou cadeia de comércio a retalho em todos os produtos para permitir uma comparação mais fácil entre diferentes produtos. A taxa de conversão média da cadeia de comércio a retalho/loja aparece abaixo do filtro da loja.

Desempenho de produtos alternativos

O gráfico de desempenho de produtos alternativos permite analisar o desempenho dos produtos selecionados e alternativos ao longo do tempo.

Este gráfico mostra as vendas unitárias diárias dos produtos selecionados e alternativos ao longo do tempo. O gráfico mostra as vendas unitárias diárias dos produtos ao longo do tempo escolhido nos campos de filtro de datas.

Previsão de tráfego pedonal

A organização das vendas e de lojas do revendedor depende muito da quantidade de clientes que visitam as lojas deles durante o dia. O tráfego pedonal preditivo é um modelo de IA/ML que analisa o tráfego pedonal passado, com fatores externos (por exemplo, época, feriados) e produz informações que permitem aos revendores antecipar a procura dos clientes e ajustar as suas atividades em função disso. O modelo de IA de previsão de tráfego pedonal no Smart Store Analytics faz uma previsão para o tráfego pedonal para cada hora dos próximos sete dias. Estes dados proporcionam aos gestores de loja e à equipa de marketing uma previsão horária de quantos clientes poderão visitar um loja nos próximos sete dias.

Com a previsão do tráfego pedonal, os revendedores podem:

• Desenvolva agendas otimizadas que se alinhem com períodos de pico, assegurando níveis de pessoal adequado.
• Alocar força de trabalho para cada loja e entre lojas, com granularidade horária.
• Agende tarefas, como reposição e reabastecimento de prateleiras antes das horas de pico, de forma a permitir que os associados de loja se concentrem em ajudar os clientes durante períodos de procura elevada.
• Otimizar agendas de reposição e prioritizar remessas com base em flutuações da procura.

A previsão do tráfego pedonal para um dia é efetuada agregando os valores horários do tráfego pedonal para esse dia. Para fazer uma previsão, o modelo de IA utiliza valores históricos reais do tráfego pedonal numa loja e uma lista de feriados públicos na região onde a loja está localizada. Não considera fatores como as condições meteorológicas, as agendas de lojas, os encerramentos de lojas inesperados ou outras condições que afetam a precisão da previsão.

Dashboard de previsão de tráfego pedonal

O dashboard de previsão de tráfego pedonal permite que os gestores de loja e as equipas de marketing monitorizem as predições de tráfego pedonal para uma loja inteligente selecionada numa data específica.

Importante

Para que o modelo mostre uma previsão, tem de ter acesso a, pelo menos, 14 dias de dados históricos reais para uma determinada loja. A previsão torna-se mais precisa ao longo do tempo à medida que o modelo aprende com conjuntos de dados históricos maiores. As lojas que têm um tráfego pedonal horário extremamente baixo e intermitente poderão ter uma previsão menos precisa.

O dashboard de previsão de tráfego pedonal tem quatro áreas-chave:

• Filtros: a lista pendente de Revendedor e de lojas mostra todas as lojas na cadeia do revendedor onde tem dados. O Dia permite-lhe escolher um dos sete dias para os quais o modelo de IA/ML produziu uma previsão. Os filtros disponíveis para "Revendedor e lojas" e "Dia" aplicam-se a todos os dados da página.

Nota

A "Última atualização em mm/dd/aaaa hh:mm UTC" fornece um carimbo de data/hora de que o dashboard foi atualizado e os sete dias de predição do tráfego pedonal começam a partir desta data. É importante que note que as horas são consideradas em UTC (Tempo Universal Coordenado), ou seja, zero Longitude: Greenwich, fuso horário do Reino Unido.

• KPIs: os KPIs de nível superior ajudam a avaliar o tráfego pedonal preditivo vs. a semana passada:

  • Previsão do tráfego pedonal para o dia: predição do número de clientes a entrar na loja selecionada, incluindo entradas repetidas, para o dia selecionado. Os compradores de um grupo são contabilizados como um. Por conseguinte, uma família de cinco pessoas é contabilizada como um único comprador.

    A variação em percentagem (%) do mesmo dia da semana anterior também é apresentado neste widget. Existe uma seta que indica a tendência, sendo que o texto tem a cor verde para crescimento ou vermelho para indicar uma diminuição no tráfego pedonal.

    O modelo de IA faz uma previsão para o tráfego pedonal para cada hora dos próximos sete dias. A previsão do tráfego pedonal para um dia é efetuada agregando os valores horários do tráfego pedonal para esse dia.

  • Tráfego pedonal real para o mesmo dia da semana anterior: é apresentado o tráfego pedonal real (ou histórico) no mesmo dia da semana anterior. A data calculada para o mesmo dia da semana anterior também é mostrada. Esta vista permite uma comparação valiosa, entre duas segundas-feiras consecutivas ou qualquer dia da semana.

  • Previsão do tráfego pedonal ao longo dos próximos 7 dias: a soma do número de clientes previsto que entrem na loja selecionada, para os sete dias que se seguem, conforme indicado pelo intervalo de datas: dd/mm/aaaa — dd/mm/aaaa. Este widget é afetado pela seleção de uma loja, mas não pela seleção de um dia no filtro.

    A variação em percentagem (%) dos últimos sete dias também é mostrada neste widget. Existe uma seta que indica a tendência, sendo que o texto tem a cor verde para crescimento ou vermelho para indicar uma diminuição no tráfego pedonal.

  • Tráfego pedonal real dos 7 dias anteriores: o tráfego pedonal real (ou histórico) nos sete dias anteriores, conforme indicado pelo intervalo de datas: dd/mm/aaaa — dd/mm/aaaa. Este widget é afetado pela seleção de uma loja, mas não pela seleção de um Dia no filtro.

• Gráficos de séries temporal: os gráficos de série temporal mostram o tráfego pedonal previsto ao longo do tempo, em três variantes:

  • A previsão do tráfego pedonal por hora do dia mostra o número de clientes pela hora do dia selecionada

  • Previsão do tráfego pedonal por dia ao longo dos próximos 7 dias mostra as barras com o número de clientes previsto que entrem na loja selecionada, para cada um dos 7 dias que se seguem, conforme indicado pelo intervalo de datas: dd/mm/aaaa — dd/mm/aaaa. A linha de cor vívida mostra o tráfego pedonal real (ou histórico) nos sete dias anteriores. Este widget é afetado pela seleção de uma loja, mas não pela seleção de um dia no filtro.

  • A previsão do tráfego pedonal por dia e hora do dia ao longo dos próximos 7 dias mostra cada dia representado por uma linha e as horas como colunas. A cor de cada quadrado representa o número de clientes numa determinada hora, de um determinado dia, conforme definido na legenda. Por convenção, quanto mais escuro for o quadrado, maior será o número de clientes. As horas são executados das 0 às 23, sendo que os dias abrangem os sete dias seguintes, conforme indicado pelo intervalo de datas: dd/mm/aaaa — dd/mm/aaaa.

• Como é que a previsão para o tráfego pedonal é calculada? - Esta secção fornece informações básicas sobre o modelo de previsão preditivo, os dados de entrada, a importância do conjunto de dados histórico e os fatores que, atualmente, não são considerados no modelo.