People Analytics no PDV: os dados que transformam layout, equipe e conversão

Descubra como o People Analytics no PDV transforma imagens em dados estratégicos para aumentar conversão, otimizar layouts, dimensionar equipes e melhorar a experiência do cliente no varejo.

People Analytics no PDV é a utilização da análise inteligente de vídeo para transformar o comportamento dos visitantes em informações estratégicas para a operação. Em vez de apenas registrar imagens, o sistema identifica quantas pessoas entraram na loja, por onde circularam, onde permaneceram por mais tempo e qual o perfil predominante do público.

Todo gerente experiente conhece sua operação, mas esse conhecimento normalmente é baseado em percepção. O problema é que percepção não escala. Ela não pode ser comparada entre unidades, não cria histórico confiável e nem acompanha rapidamente as mudanças no comportamento do consumidor.

Neste artigo mostramos como o People Analytics permite transformar esse conhecimento em indicadores concretos para decisões de layout, operação, marketing e expansão.

Contagem de pessoas: o indicador que faltava ao varejo físico

Enquanto o e-commerce acompanha diariamente sua taxa de conversão, muitas lojas físicas ainda desconhecem quantas pessoas realmente entram em cada unidade.

Para calcular a conversão corretamente é necessário conhecer dois números:

Quantidade de visitantes.
Quantidade de vendas realizadas.

O caixa já fornece o número de vendas. A análise inteligente de vídeo fornece automaticamente o número de visitantes.

Com isso, a empresa passa a acompanhar diariamente indicadores como:

Conversão por loja.
Conversão por horário.
Conversão por campanha.
Conversão por período.
Comparativo entre unidades.

Essa visibilidade permite identificar rapidamente quais lojas possuem muito fluxo e baixa conversão e quais conseguem vender mais mesmo recebendo menos visitantes.

Contagem de pessoas: o indicador que faltava ao varejo físico

Enquanto o e-commerce acompanha diariamente sua taxa de conversão, muitas lojas físicas ainda desconhecem quantas pessoas realmente entram em cada unidade.

Para calcular a conversão corretamente é necessário conhecer dois números:

Quantidade de visitantes.
Quantidade de vendas realizadas.

O caixa já fornece o número de vendas. A análise inteligente de vídeo fornece automaticamente o número de visitantes.

Com isso, a empresa passa a acompanhar diariamente indicadores como:

Conversão por loja.
Conversão por horário.
Conversão por campanha.
Conversão por período.
Comparativo entre unidades.

Essa visibilidade permite identificar rapidamente quais lojas possuem muito fluxo e baixa conversão e quais conseguem vender mais mesmo recebendo menos visitantes.

Mapa de calor: entendendo como o cliente utiliza a loja

Grande parte das decisões de layout ainda é baseada em opinião.

O mapa de calor elimina esse problema ao mostrar exatamente:

Onde o fluxo é maior.
Quais corredores recebem menos visitantes.
Onde as pessoas permanecem por mais tempo.
Quais áreas são ignoradas.

Com essas informações fica mais simples ajustar exposição de produtos, comunicação visual, posicionamento de gôndolas e circulação da loja.

Tempo de permanência: identificando interesse do consumidor

O tempo de permanência mostra quanto tempo os visitantes permanecem em cada região da loja.

Quando esse indicador é analisado junto ao fluxo e à conversão, torna-se possível identificar diferentes situações operacionais.

Alto fluxo + baixa permanência + baixa conversão

Indica que o cliente passa pela área, mas não demonstra interesse suficiente para permanecer.

Possíveis causas:

Exposição inadequada.
Precificação.
Mix de produtos.

Baixo fluxo + alta permanência + baixa conversão

Mostra que existe interesse, mas há alguma dificuldade durante o processo de compra.

Possíveis causas:

Atendimento.
Falta de estoque.
Dificuldades na jornada do cliente.

Alto fluxo + alta permanência + alta conversão

Representa um padrão de sucesso que pode servir como referência para outras unidades.

Perfil de público

Outra vantagem do People Analytics é permitir uma visão estatística do perfil dos visitantes.

O sistema pode gerar informações agregadas como:

Faixa etária estimada.
Gênero predominante.
Frequência de visitas.

Esses dados ajudam equipes de:

Marketing.
Expansão.
Comercial.
Operações.

É importante destacar que essas informações são agregadas e estatísticas, sem identificação individual dos clientes, respeitando os princípios da LGPD.