Por muito tempo, parte do processo padrão de coleta de preços em campo da InfoPrice sempre foi receber dos clientes a lista de lojas concorrentes já definida.
Com o tempo, a empresa se aprofundou no entendimento das dificuldades de se elaborar essa definição de forma acurada e inteligente.
Os métodos adotados nessa definição são dos mais diversos. Por exemplo, alguns varejos têm a prática de aplicar questionários em loja para saber em quais outras lojas os seus clientes costumam comprar. Essa é uma alternativa que fornece respostas de alto valor, porém existe uma dificuldade na operacionalização das pesquisas e, em geral, obtém-se poucos dados para se trabalhar.
Outros varejos direcionam essa tarefa aos gerentes de loja, que ficam responsáveis por reportar a abertura de lojas nos seus “arredores”. Essa é uma alternativa “barata”, porém é de se imaginar que os gerentes de loja têm outras tantas funções mais prioritárias que essa, resultando num monitoramento de baixa qualidade e sem critérios bem definidos.
Principais desafios no mapeamento de concorrentes
Aprendendo mais sobre esse processo, a equipe da Infoprice conseguiu mapear as principais dificuldades enfrentadas pelos clientes varejistas:
- Acompanhamento de abertura de lojas
- Mapeamento de concorrentes menores e regionais
- Mapeamento do perfil/posicionamento dos concorrentes
- Atualização da análise em tempo de acompanhar mudanças do mercado
- Adequação a especificidades de bairros, cidades ou regiões
- Necessidade de definir clusters por loja
Modelo inteligente de Identificação de concorrentes
A partir das necessidades mapeadas, a InfoPrice desenvolveu um modelo inteligente de identificação de concorrentes. A partir de uma base de dados de preço do varejo com mais de 1 milhão de produtos e 60 mil lojas, é calculado um score de concorrência entre todas as lojas, levando em consideração algumas premissas:
- Considerar apenas formatos de lojas semelhantes (Ex: Um atacado e um hipermercado podem ser concorrentes, porém um supermercado e uma farmácia, não);
- Considerar a distância entre as lojas como fator de cálculo do score;
- Considerar a similaridade de sortimento como um fator no cálculo. A ideia é que lojas com sortimentos mais parecidos tendem a ter um perfil e público mais próximo;
- Considerar o posicionamento de preço (com base na comparação de preço de mesmos itens) como um fator no cálculo. Dessa forma lojas com uma determinada proposta de valor, seja mais premium ou mais popular, sejam posicionadas juntamente com lojas de mesmo perfil.
Os fatores acima são então aplicados a uma extensa base de dados do varejo, possibilitando aos clientes a obtenção de forma simples de uma lista dos seus principais concorrentes por loja, ordenados por este score.