Fluxo de pessoas x vendas: por que o movimento e o faturamento contam histórias diferentes

Um varejista de uma cidade sueca de porte médio registrou um fluxo de pessoas recorde em um mês de novembro. As visitas subiram, o tempo de permanência subiu e o marketing se sentiu vingado. Aí chegou o DRE, e o faturamento estava estável. A explicação foi simples assim que alguém olhou: a maior parte dos visitantes extras tinha vindo para um evento na loja que não envolvia olhar produtos nem comprar. O fluxo era real, mas nunca virou venda, e ninguém estava de olho na diferença entre os dois.

Ninguém questiona o fluxo até ele contradizer o faturamento

Fluxo de pessoas e faturamento são os dois números que todo varejista acompanha. Quando um se mexe sem o outro, a discussão esquenta: a diretoria aponta o movimento como prova de que o ponto vai bem, e o financeiro aponta a linha de faturamento como prova de que algo está errado. Os dois têm razão, e os dois deixam de lado o número que liga um ao outro: a taxa de conversão da loja física.

A taxa de conversão é o número de transações dividido pelo número de visitantes, em porcentagem.

A conversão na loja física varia muito conforme o formato: o supermercado converte mais, porque a maioria dos visitantes vem para comprar, enquanto formatos de passeio e navegação convertem bem menos. Uma “média” única engana, porque um supermercado e uma butique de relógios de luxo quase não têm nada em comum nessa métrica. Por isso a sua própria linha de base móvel importa mais do que qualquer benchmark publicado.

Essa proporção responde à pergunta que o fluxo e o faturamento não respondem separadamente: de todas as pessoas que entraram, quantas de fato compraram?

Quando o fluxo sobe e o faturamento não

Crescimento de movimento sem crescimento de faturamento é a surpresa mais comum, e aparece em alguns padrões fáceis de reconhecer. Uma campanha promocional traz visitantes novos, curiosos mas pouco decididos; a conversão cai porque quem chega agora se comporta de um jeito diferente da clientela habitual. Uma loja bem localizada em um shopping center ganha fluxo de uma loja âncora popular, mas converte poucos desses clientes para si. O clima da estação empurra para dentro pessoas que não tinham a menor intenção de comprar.

Em todos esses casos, o número bruto de fluxo parecia animador, e a taxa de conversão teria mostrado antes o que estava acontecendo, se alguém estivesse olhando para ela.

Quando o faturamento sobe e o fluxo não

O inverso ensina tanto quanto, e costuma ser mais bem-vindo. Uma loja enxuga a vitrine, reorganiza o piso em torno de menos categorias principais e treina a equipe com mais rigor. O fluxo continua igual: o mesmo número de pessoas passa na frente e decide entrar. Mas a porcentagem de quem compra sobe, o tíquete médio sobe e o faturamento cresce sem o investimento em marketing que seria necessário para atrair mais visitantes.

Esse é o argumento para tratar a conversão como uma alavanca por si só.

Atrair mais fluxo é caro e disputado, enquanto converter os visitantes que você já tem depende sobretudo de medição e execução.

O que os dados mostram e a intuição não

Gerentes de loja sentem quando um período está movimentado ou fraco, e muitas vezes acertam.

Quase nunca acertam o porquê.

A terça-feira passada foi fraca porque entrou menos gente ou porque quem entrou saiu mais rápido e comprou menos? Atrás do balcão, os dois casos parecem idênticos, mas pedem respostas completamente diferentes: mais marketing no primeiro caso, mais trabalho de exposição ou mais atenção da equipe no segundo.

É por isso que os dados entregues por uma loja bem instrumentada incluem tanto a contagem de pessoas na loja quanto os horários que permitem cruzá-la com a exportação do PDV. Sem os dois, você diagnostica o negócio com metade da informação. Essa contagem pode vir direto do Wi-Fi que o prédio já tem, sem câmeras.

Conversão por dia, hora e zona

Com os dois números correndo em paralelo, as perguntas ficam mais precisas. A conversão no sábado à tarde pode ser quinze pontos maior do que na terça de manhã, e a pergunta útil que vem em seguida é se a sua escala dá conta disso. Uma escala de funcionários baseada nos padrões de fluxo coloca mais gente no piso quando há mais compradores de fato na loja, em vez de seguir escalas fixas que achatam os picos.

Os dados por zona acrescentam outra camada quando os dados de movimento são combinados com os de vendas. Uma área da loja com muito fluxo e poucas transações costuma ter exposição ruim ou iluminação mal resolvida, enquanto uma área com menos movimento e boa conversão pode compensar uma ampliação.

O problema das redes

Em uma loja só, a conversa é relativamente contida. Para uma rede de varejo com dezenas de pontos, o que está em jogo é maior e as comparações são mais úteis. Uma rede que consegue classificar suas lojas por fluxo e por conversão ao mesmo tempo vê rapidamente quais pontos vão mal em uma métrica e muito bem na outra, e essa distinção muda o que você faz com cada um. A classificação só se sustenta se todas as lojas foram contadas da mesma forma (veja quanto vale de fato um benchmark de fluxo).

Uma loja com fluxo alto e conversão baixa tem um problema operacional diferente de uma com fluxo baixo e conversão alta. A primeira precisa trabalhar a oferta de produtos, o layout ou a equipe. A segunda precisa de marketing ou sinalização para atrair mais gente do movimento de passagem, que ela já provou saber converter. Sem os dois números, as duas parecem simplesmente lojas com desempenho abaixo do esperado.

Ligando a contagem ao caixa via API

O gargalo prático costuma ser a integração. Os dados de fluxo de pessoas e os do PDV ficam em sistemas diferentes, com granularidades de tempo diferentes e donos diferentes. Uma plataforma de análise com conexão via API resolve isso colocando os dois fluxos de dados em um mesmo eixo de tempo, e assim a taxa de conversão vira uma métrica operacional contínua, e não algo que alguém calcula em uma planilha uma vez por mês.

Quando a conversão cai numa quinta à tarde sem nenhum motivo externo óbvio, alguém fica sabendo no dia seguinte, e não na próxima reunião de resultados. Com isso, os dados de fluxo deixam de ser uma ferramenta de relatório e passam a ser uma ferramenta de gestão, e você fecha a distância entre movimento e faturamento enquanto ela está aberta, em vez de reparar nela de vez em quando. Para lojas flagship e redes, a análise de fluxo de pessoas em conformidade com o GDPR por trás de tudo isso funciona sem identificar nenhum cliente pelo nome.

Fontes

• Perdikaki, O., Kesavan, S., & Swaminathan, J. M. (2012). Effect of traffic on sales and conversion rates of retail stores. Manufacturing & Service Operations Management, 14(1), 145–162. https://doi.org/10.1287/msom.1110.0356
• Mani, V., Kesavan, S., & Swaminathan, J. M. (2015). Estimating the impact of understaffing on sales and profitability in retail stores. Production and Operations Management, 24(2), 201–218. https://doi.org/10.1111/poms.12237