Desempenho das Lojas de uma rede de
supermercados do Estado do Rio de Janeiro:
Um exercício de análise das percepções dos
seus gerentes
Daniel Lee Moraes
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de
Engenharia de Produção da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como
parte dos requisitos necessários à obtenção do
título de Engenheiro.
Orientador: Adriano Proença
Rio de Janeiro
Fevereiro de 2017
ii
DESEMPENHO DAS LOJAS DE UMA REDE DE
SUPERMERCADOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO:
EXERCÍCIO DE ANÁLISE DAS PERCEPÇÕES DOS
SEUS GERENTES
Daniel Lee Moraes
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA
A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO DE PRODUÇÃO.
Examinado por:
_____________________________________________
Prof. Adriano Proença, D.Sc.
________________________________________________
Prof. Maria Alice Ferruccio Rainho, D.Sc.
________________________________________________
Prof. Vinícius Carvalho Cardoso, D.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL
FEVEREIRO DE 2017
iii
Moraes, Daniel Lee
Desempenho das Lojas de uma rede de
supermercados do Estado do Rio de Janeiro: Um exercício
de análise das percepções dos seus gerentes/ Daniel Lee
Moraes. – Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola Politécnica, 2008.
xii, 70 p.: il.; 29,7 cm.
Orientador: Adriano Proença
Projeto de Graduação – UFRJ/ POLI/ Engenharia de
Produção, 2017.
Referências Bibliográficas: p. 67-70.
1. Supermercados. 2. Indicadores de Desempenho. 3.
Correlação. 4. Regressão Linear. I. Adriano Proença II.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola Politécnica,
Engenharia de Produção. III. Desempenho das Lojas de
uma rede de supermercados do Estado do Rio de Janeiro:
Um exercício de análise das percepções dos seus gerentes
iv
Agradecimentos
Em primeiro lugar, gostaria de agradecer à minha família e aos meus amigos pelo
apoio, dedicação e companheirismo durante minha trajetória acadêmica. Sem eles nada
disso seria possível.
Um agradecimento especial ao meu professor e orientador Adriano Proença, pela
disposição e paciência que teve para me ajudar e criticar construtivamente este projeto.
Agradeço também aos meus professores Maria Alice Ferruccio Rainho e Vinícius Carvalho
Cardoso, pela disposição a participar da minha banca examinadora.
Por fim, minha gratidão a todos os professores do curso de Engenharia de Produção,
fundamentais para a minha formação. É um orgulho imenso fazer parte da Escola
Politécnica da Universidade Federal do Rio de Janeiro, instituição sempre dedicada a
desenvolver engenheiros de excelência no Brasil.
v
Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.
Desempenho das Lojas de uma rede de supermercados do Estado do Rio de
Janeiro: Um exercício de análise das percepções dos seus gerentes
Daniel Lee Moraes
Fevereiro/2017
Orientador: Adriano Proença
Curso: Engenharia de Produção
Na atual crise econômica que vive o Brasil, o segmento varejista de supermercados
tem enfrentado forte desaceleração de crescimento, devido à queda de renda e suas
consequências no comportamento do consumidor. Este estudo se propõe a compreender
quais variáveis influenciam alguns dos principais indicadores de desempenho do segmento
e como eles se relacionam. A fim de explicar o comportamento desses indicadores em uma
rede de supermercados, após a apresentação do setor e da empresa, são formuladas
hipóteses de correlação entre as variáveis explicativas e os resultados, induzidas pelo
“senso comum” dos seus gerentes, e utilizadas análises de gráfico e regressões lineares
para testá-las, a partir de uma base de dados obtida com a própria rede de supermercados.
Como variáveis explicativas, foram usados ‘área de venda’, ‘perfil socioeconômico’,
‘concorrência’, ‘variedade do mix de produtos’ e ‘presença de estacionamento’. Espera-se
que este estudo sirva de base para uma melhor compreensão dos efeitos das variáveis
estudadas nos resultados da empresa em questão e do setor.
Palavras-chave: Indicadores de Desempenho; Setor Varejista; Supermercados; Correlação;
Regressão Linear.
vi
Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Industrial Engineer.
Performance of stores of supermarket chain in the State of Rio de Janeiro: An
exercise of analysis of the perceptions of its managers
Daniel Lee Moraes
February/2017
Advisor: Adriano Proença
Course: Industrial Engineering
In the current economic crisis in Brazil, the supermarket retail segment has faced a
strong slowdown due to the fall in income and its consequences on consumer behavior. This
study intends to understand which variables influence some of the main performance
indicators of the segment and how they relate. In order to explain the behavior of these
indicators in a supermarket chain, after the presentation of the sector and the company,
hypotheses about the correlation between the explanatory variables and the results are
formulated, induced by the "common sense" of their managers, and graph analysis and
linear regressions are used to test them, using a database obtained from the supermarkets
chain itself. The explanatory variables used were 'sales area', 'socioeconomic profile',
'competition', 'variety of products', and 'presence of parking lot’. It is hoped that this study will
serve as a basis for a better understanding of the effects of the variables studied on the
results of the company in question and on the supermarket sector.
Keywords: Performance Indicators; Retail Sector; Supermarkets; Correlation; Linear
Regression.
vii
Sumário
1 INTRODUÇÃO ...................................................................................... 13
1.1 Apresentação .......................................................................................... 13
1.2 Configurando o Problema ........................................................................ 13
1.3 Organização deste Documento ............................................................... 14
2 CARACTERIZAÇÃO DO SETOR SUPERMERCADISTA ...................... 16
2.1 Comportamento Econômico recente do Setor ......................................... 17
2.2 Detalhando o Comportamento da Demanda ............................................ 19
2.3 Os diferentes tipos de supermercado ...................................................... 21
2.4 Posicionamentos Competitivos no Setor Varejista ................................... 22
2.5 Estrutura das 5 Forças de Porter Dinâmica no ‘Segmento Mediano’ ....... 25
2.5.1 Rivalidade entre Concorrentes ............................................................ 25
2.5.2 Poder de Barganha dos Fornecedores ................................................ 26
2.5.3 Poder de Barganha dos Compradores................................................. 27
2.5.4 Ameaça de Novos Entrantes ............................................................... 27
2.5.5 Ameaça de Substitutos ........................................................................ 28
2.6 Dinâmica ................................................................................................. 28
2.7 Vantagens Competitivas ao longo da Cadeia de Valor do Varejo ............ 29
2.7.1 Serviço de Atendimento ....................................................................... 30
2.7.2 Localização da Loja ............................................................................. 30
2.7.3 Sistemas de Informação e Distribuição ................................................ 31
2.7.4 Relações com Fornecedores ............................................................... 31
3 A EMPRESA E A IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA EM PAUTA ......... 32
3.1 Sobre a Empresa ..................................................................................... 32
3.1.1 Histórico .............................................................................................. 32
3.1.2 Características da Empresa ................................................................. 32
3.2 Definindo o Problema em Pauta .............................................................. 35
4 MÉTODO ............................................................................................... 36
4.1 Medição de Desempenho ........................................................................ 36
viii
4.2 Conceitos Básicos de Regressão ............................................................ 38
4.3 O Procedimento Analítico ........................................................................ 39
5 ANÁLISE ............................................................................................... 41
5.1 Hipóteses ................................................................................................ 41
5.1.1 Estacionamento e Ticket Médio ........................................................... 41
5.1.2 Estacionamento e Faturamento ........................................................... 41
5.1.3 Concorrência e Margem ...................................................................... 42
5.1.4 Concorrência e Ticket Médio ............................................................... 42
5.1.5 Concorrência e Faturamento ............................................................... 42
5.1.6 Mix de Produtos e Faturamento ........................................................... 42
5.1.7 Mix de Produtos e Ticket Médio ........................................................... 43
5.1.8 Perfil Socioeconômico e margem ........................................................ 43
5.1.9 Perfil Socioeconômico e Ticket Médio ................................................. 43
5.1.10 Perfil Socioeconômico e Faturamento ............................................... 43
5.1.11 Tamanho da Loja e Faturamento ....................................................... 43
5.2 Dados ...................................................................................................... 44
5.2.1 Considerações ..................................................................................... 44
5.2.2 Características das Lojas..................................................................... 47
5.2.3 Dados de Resultados Financeiros ....................................................... 53
5.3 Resultados .............................................................................................. 55
5.3.1 Estacionamento aumenta Ticket Médio? ............................................. 56
5.3.2 Estacionamento aumenta Faturamento? ............................................. 56
5.3.3 Concorrência diminui Margem? ........................................................... 56
5.3.4 Concorrência diminui Ticket Médio? .................................................... 56
5.3.5 Concorrência diminui Faturamento? .................................................... 57
5.3.6 Mix de Produtos aumenta Faturamento? ............................................. 57
5.3.7 Mix de Produtos aumenta Ticket Médio? ............................................. 57
5.3.8 Perfil Socioeconômico aumenta margem? ........................................... 57
5.3.9 Perfil Socioeconômico aumenta Ticket Médio? .................................... 58
ix
5.3.10 Perfil Socioeconômico aumenta Faturamento? .................................. 58
5.3.11 Tamanho da Loja aumenta Faturamento? ......................................... 58
5.4 Diagnóstico .............................................................................................. 58
5.4.1 Faturamento ........................................................................................ 59
5.4.2 Ticket Médio ........................................................................................ 60
5.4.3 Margem ............................................................................................... 61
5.5 Considerações a partir dos Resultados ................................................... 62
5.5.1 Mix de Produtos ................................................................................... 62
5.5.2 Perfil Socioeconômico ......................................................................... 62
5.5.3 Concorrência ....................................................................................... 63
5.5.4 Área de Venda ..................................................................................... 63
5.5.5 Estacionamento ................................................................................... 63
5.5.6 Uma Proposta de Lógica subjacente à Expansão da Rede ................. 64
6 CONCLUSÃO ........................................................................................ 66
7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ....................................................... 67
8 APÊNDICE A ......................................................................................... 71
x
Lista de Gráficos
Gráfico 1- Evolução das Vendas FONTE: SITE DO DEPARTAMENTO DE
ECONOMIA E PESQUISA DA ABRAS(2016) ...................................................................... 18
Gráfico 2 - Contribuição Acumulada. Fonte: Dados Fornecidos pela Empresa ...... 54
Gráfico 3 - Contribuição Acumulada – Grande Rio. Fonte: Dados Fornecidos pela
Empresa .............................................................................................................................. 54
Gráfico 5 - Contribuição Acumulada - Região dos Lagos. Fonte: Dados Fornecidos
pela Empresa ...................................................................................................................... 55
xi
Lista de Tabelas
Tabela 1 - Tabela de Dados. Fonte: Dados Fornecidos pela Empresa ................... 52
Tabela 2 - Tabela de Resultados. Fonte: Dados Fornecidos pela Empresa ........... 53
xii
Lista de Figuras
Figure 1 - Modelo de LEVY ET AL. (2005) ............................................................. 23
13
1 INTRODUÇÃO
O tema deste projeto foi escolhido a partir da curiosidade do autor de entender
como são os comportamentos dos resultados de um supermercado, dados alguns fatores
que podem influenciá-los.
1.1 APRESENTAÇÃO
Este trabalho estuda o caso de uma empresa de supermercados e tem como
objetivo melhorar a percepção de seus gestores em relação aos fatores que afetam o
desempenho de suas lojas, usando como base o ‘senso comum’ instaurado nas crenças
deles mesmos.
Após anos de funcionamento da empresa, é perceptível que ao passar das décadas
a companhia não seguiu uma estratégia de expansão e acabou crescendo de maneira
desordenada. Não se tem um modelo estratégico a ser seguido e, na situação crítica vivida
na economia, isso pode ser fatal. A concorrência está constantemente aperfeiçoando-se e
buscando expandir-se. Então, para se manter no mercado, a organização estudada precisa
se preparar melhor.
1.2 CONFIGURANDO O PROBLEMA
Uma empresa deve buscar manter um padrão operacional em suas lojas, cobrando
de seus funcionários, mas muitas vezes esquece-se de fornecer o padrão. Sem um
planejamento operacional a ser seguido, cada loja encontra um jeito próprio de realizar
tarefas.
Para um cliente, é possível reconhecer quando se está na mesma empresa e se
terá uma boa experiência através de padronização. Para os funcionários, o treinamento é
mais fácil, pois eles já sabem o que a empresa espera dele e como será cobrado. Para a
gestão, é fundamental saber o que cobrar dos funcionários e as políticas para configurar
uma equipe mais eficiente. E a comparação entre lojas semelhantes se torna mais fácil e
acurada.
14
Richard Rumelt (2011) descreve em seu livro ‘Estratégia Boa, Estratégia Ruim’ que
assim como ervas daninhas crescem no jardim ou a pintura de uma porta descasca, a
organização da empresa deteriora-se ao longo do tempo e é necessária sua manutenção.
Esse é o conceito de entropia e fica evidente seu potencial de causar problemas,
independentemente do tamanho da empresa.
Visto isso, é feito um estudo de caso dessa companhia que não elaborou um plano
de expansão e acabou perdendo seu foco ao abrir novas lojas desordenadamente.
O objeto de análise deste trabalho é uma rede carioca de supermercados, fundada
na Zona Sul do Rio de Janeiro em 1983 por quatro sócios.
Até 2007 foram abertas lojas em vários outros municípios, como: Armação dos
Búzios, Arraial do Cabo, Cabo Frio e Barra de São João.
Em 2008, terminado este ciclo de expansão, a matriz deslocou-se para um novo
centro de distribuição (CD), que atendia a todos os mercados, espalhados pela cidade do
Rio de Janeiro, Niterói e Região dos Lagos.
Atualmente, a empresa já contabiliza 26 lojas, sendo a última inaugurada em 2016.
Com gestão familiar, a organização cresceu de forma pouco planejada e sem muita
padronização de layout, escala, de tipo de público alvo, de treinamento de pessoal. Agora,
por conta disso, a varejista é um conjunto de diferentes supermercados que se aglomeraram
sob a mesma gestão, sem ter muito mais em comum do que sua administração.
O objetivo deste trabalho, portanto, é buscar caracterizar se existem de fato
diferenças de desempenho das lojas, devido sua diversidade, a ponto de se demandar um
esforço de padronização no modelo de gestão de expansão.
1.3 ORGANIZAÇÃO DESTE DOCUMENTO
Primeiramente, para entender a dinâmica do mercado na qual atua a organização,
é explicada a situação em que está o setor e a evolução dos demais agentes nele,
identificando os maiores players e os movimentos mais relevantes da economia que os
influenciam, além dos posicionamentos possíveis dentro do segmento supermercadista e
quais são as principais forças que influenciam em sua competitividade (capítulo 2).
15
Em seguida, é apresentada a empresa, sua história e como ela chegou ao
problema atualmente vivido, devidamente definido desde a perspectiva deste estudo
(capítulo 3).
Uma vez apresentado o problema, são levantadas hipóteses junto aos gerentes em
relação às influências de algumas variáveis para os resultados em desempenho da loja,
buscando-se estabelecer indutivamente percursos de análise para posterior validação.
Observe-se que aspectos internos à operação da loja – custos e qualidade de mão-de-obra,
custos do overhead administrativo, entre outros – não tiveram como ser levantados,
limitando por decorrência o escopo das variáveis que poderiam ser consideradas (capítulo
4).
Em seguida, descrevem-se as lojas, com suas características e seus resultados.
Ficou em evidência a grande variabilidade de seus resultados medidos. Finalmente,
analisando as variáveis dependentes (resultados) e independentes (características das
lojas), foi possível testar as hipóteses levantadas e verificar quais as efetivamente
relevantes para os objetivos deste trabalho (capítulo 5).
Por fim, buscou-se estabelecer não só orientações para a futura expansão da rede
de lojas, como também perspectivas sobre os necessários estudos para o melhor
desenvolvimento da estratégia da empresa, em busca de melhores resultados para a
companhia (capítulo 6).
16
2 CARACTERIZAÇÃO DO SETOR
SUPERMERCADISTA
Para Semenik e Bamossy (1995), a atividade do varejista consiste em atender as
necessidades de distribuição para fornecer mercadorias aos consumidores domésticos,
sendo mais que apenas a movimentação física dos produtos do fabricante para o
consumidor final. O varejo executa uma função em termos de agregação de valor na cadeia
total de suprimentos, sendo o elo final com o consumidor dos bens. Suas atividades são
dirigidas para a venda de bens ou serviços para o consumidor e, segundo Sandhusen
(1998), desempenham variadas funções, como:
Comprar bens e serviços e coloca-los à venda, decidindo variedade de bens
(mix de produtos) e serviços oferecidos;
Armazenagem, precificação e exposição dos produtos na área de venda;
Informar aos clientes, por meio de materiais promocionais, como encartes ou
comerciais, e de pessoal de venda;
A venda de produtos e fornecimento de serviços para ajudar ao máximo
finalizar a transação, como crédito, políticas de retorno e entrega, horários e
locais convenientes, pós-venda, e funcionários prestativos.
Ainda dentro do varejo, destaca-se o sistema de autosserviço, definido pela
ACNielsen1, como lojas que têm como características a venda de gêneros alimentícios e o
check-out, ou seja, um balcão na saída da loja com caixa registradora e terminal do ponto
de venda. Além disso, tem carrinhos ou cestas à disposição dos clientes para carregar os
produtos. A maioria dos bens, nestes estabelecimentos, é disposta de maneira acessível,
permitindo aos fregueses se “auto-servirem”, dispensando a presença de vendedores.
1 ACNielsen é uma empresa líder global no fornecimento de pesquisas e informação.
17
2.1 COMPORTAMENTO ECONÔMICO RECENTE DO SETOR
No Brasil, o setor supermercadista registrou faturamento R$ 315,8 bilhões em 2015,
representando um crescimento nominal de 7,1% na comparação com 2014, de acordo com
a ABRAS2 (2016). O resultado registrado em 2015 representa 5,4% do PIB (Produto Interno
Bruto), o que ilustra o grau de importância do setor na economia do país. Como o IPCA
(Índice Nacional de Preços ao Consumidor Amplo) acumulado do ano de 2015 ficou em
10,7%, pode-se sugerir que no setor uma retração de aproximadamente 3,6%.
Essa retração também foi refletida no desempenho das maiores empresas do setor,
fruto principalmente das condições macroeconômicas adversas do país. Se consideradas
apenas as 20 maiores empresas do setor, a média de crescimento foi de aproximadamente
7,9% nominal, o que representa um crescimento real de -2,8%. Entretanto, apesar das
dificuldades da economia brasileira, algumas empresas conseguiram expandir os seus
negócios e obtiveram crescimento real.
O setor fechou o ano de 2015 com 84,5 mil lojas e 1,847 milhão de funcionários
diretos, enquanto o faturamento das 20 maiores empresas, segundo o ranking da ABRAS,
chegou a R$201,7 bilhões.
Com o objetivo de compreender a atual situação do mercado brasileiro, um dado
interessante a ser estudado é o desempenho das vendas do setor nos últimos anos, que
também auxiliará depois na identificação da tendência para os próximos anos. Para
realização desta análise, será utilizado o Índice Nacional de Vendas da ABRAS o qual
envolve aproximadamente 130 empresas de supermercados de todo o território nacional,
totalizando uma amostra de mais de 2800 lojas e que representam cerca de 60% das
vendas totais do setor.
2 ABRAS – Associação Brasileira de Supermercados, que dá acesso à informações sobre o
setor supermercadista brasileiro. (Acessado em Novembro/2016)
18
GRÁFICO 1- EVOLUÇÃO DAS VENDAS FONTE: SITE DO DEPARTAMENTO DE ECONOMIA E
PESQUISA DA ABRAS(2016)
Como se pode observar no gráfico acima, as vendas do setor supermercadista
apresentaram em valores reais (deflacionados pelo IPCA/IBGE (Instituto Brasileiro de
Geografia e Estatística)) um movimento de queda no crescimento desde o início da década,
chegando a atingir níveis de decrescimento em 2015, quando no final do ano apresentou
queda acumulada de mais de 3%, em comparação com o acumulado de 2014. Essa análise
aponta para uma forte desaceleração do setor, tanto em volume de vendas, assim como no
faturamento das empresas.
Esses números evidenciam que a atual crise vivida pelo Brasil teve sérios impactos
no mercado de consumo, em especial o de supermercados, que serve como termômetro de
todo o setor de comércio.
No ano de 2016 houve certa recuperação de crescimento quando comparado com
2015. Dados divulgados pelo Jornal Valor Econômico (2016) mostram uma elevação de
0,71% em termos reais nas vendas de outubro sobre o mesmo mês de 2015, enquanto que
no acumulado do ano a alta real atingiu 1,16%.
Esse cenário de leve recuperação pode ser explicado simplesmente por um efeito
de base de comparação, já que o ano anterior apresentou números bem fracos de vendas.
Logo, não é possível afirmar que a perspectiva do cenário futuro seja muito animadora. O
19
comando da ABRAS, em Novembro, ainda fazia previsões conservadoras de crescimento
para o futuro próximo, estimando um aumento desinflacionado nas vendas do setor de 1% e
1,5% para os anos de 2016 e 2017, respectivamente.
Extremamente sensíveis à massa salarial e às taxas de desemprego, que atinge
em torno 12% atualmente, segundo o Jornal Valor Econômico (2016, apud Jornal Valor
Econômico, 2016), as vendas do setor de bens de consumo sofrem, diretamente, o impacto
do aumento do desemprego e da queda de renda dos consumidores. Além disso, o corte de
custos e investimentos do governo e as altas taxas de juros geram uma reação em cadeia
que afasta o dinheiro do setor produtivo, o que acaba resultando em um esfriamento do
mercado consumidor, afetando não só o setor supermercadista, mas também quase todos
os setores da economia.
Ainda de acordo com o Jornal Valor Econômico (2016), os dados do PIB, que
apresentou queda de 0,8% e 0,4% no terceiro e segundo trimestre do ano passado,
respectivamente, indicam que a recuperação da economia brasileira será mais lenta e
provocaram uma revisão para baixo das previsões de expansão em 2017 para perto de 0%.
Para uma eventual retomada será necessário um aumento do consumo das
famílias, que pela ótica da demanda compõe 64% do PIB. Entretanto, tudo indica que o
consumo permanecerá contido enquanto o desemprego estiver em alta.
A análise dos dados macroeconômicos ilustra um cenário adverso para o setor e
uma perspectiva de retomada lenta do crescimento para os próximos anos. O papel de
motor da recuperação passa por alguns fatores chave que recentemente apresentaram
melhora ou indícios de estagnação, entre os quais estão a desaceleração da inflação, que
permitiu o Banco Central a iniciar um ciclo de corte da taxa de juros SELIC (Sistema
Especial de Liquidação e de Custódia), a melhora dos índices de confiança do consumidor e
da indústria e uma desaceleração na ponta do aumento do desemprego, que parece estar
próximo de atingir um ponto de inflexão. Será necessário, entretanto, que o consumo
apresente sinais de recuperação, motivando a retomada dos investimentos, principal
alavanca de crescimento, que por sua vez terá impacto na geração de empregos.
2.2 DETALHANDO O COMPORTAMENTO DA DEMANDA
Analisando mais detalhadamente algumas variáveis do mercado de consumo a
partir de dados da ACNielsen (2016), empresa líder global em pesquisa de consumo,
20
observa-se que das oito cestas de produtos estudas pela empresa, apenas duas tiveram
queda em volume de vendas. Porém, quando o assunto é receita, apenas duas cresceram.
Esses dados sugerem um fenômeno de mudança de comportamento do consumidor, que,
em momentos de crise e orçamento mais apertado, tende a reduzir o volume de compra dos
produtos de maior valor agregado, substituindo e/ou complementando com itens de valores
menores, e buscando adquiri-los em ocasiões de descontos ou promoções.
Um exemplo de cesta que apresentou forte queda no volume de vendas foi a cesta
de bebidas não alcoólicas, que apresentou redução no consumo de categorias não básicas,
ou seja, compostas por produtos que não são essenciais no dia a dia, e, por isso, são
rapidamente cortados da lista pelos consumidores em épocas de redução de gastos. Um
item que se destacou e teve grande participação na queda de vendas foi o refrigerante.
Por outro lado, a cesta de bebidas alcoólicas foi uma das únicas, ao lado de
perecíveis, a apresentar crescimento na receita, atingindo o desempenho de quase 5% em
2015. Esse resultado expressivo pode ser explicado em boa parte por uma tendência do
consumidor, que com o objetivo de economizar, reduz o consumo em bares e restaurantes,
optando por comprar bebidas alcoólicas no supermercado e consumi-las em casa.
De acordo com a revista Supermercado Moderno (SM) (2015), a lenta recuperação
econômica, analisada na seção anterior, deve prolongar o aperto no orçamento das famílias,
que são pressionadas a fazer corte de gastos considerados supérfluos e priorizar o
pagamento do que é estritamente essencial, como alimentação e moradia. A redução na
folga do orçamento do brasileiro parece sugerir essa transformação observada no
comportamento do consumidor.
Portanto, a mera observação quanto à retração do consumo, como visto na seção
2.1, não é suficiente como orientação para atuação do varejo supermercadista. É preciso ter
maior entendimento do que acontece na mente dos clientes nesta conjuntura.
Entender mudanças dos hábitos de consumo, sejam impulsionadas por fatores
temporários, como a crise atual, ou então por novas tendências de consumo, são essenciais
para as empresas do setor se manterem rentáveis e se destacarem frente à competição.
Supermercados que estejam atentos às mudanças de mercado poderão responder de forma
mais rápida aos desejos do consumidor e se adaptar melhor a cenários emergentes.
21
2.3 OS DIFERENTES TIPOS DE SUPERMERCADO
De acordo com dados divulgados no site da ABRAS (2016), analisando os
diferentes formatos de supermercados, segmentados pela Nielsen para definir tendências
da dinâmica entre eles, verificou-se que os hipermercados e lojas de grandes superfícies
foram os que mais perderam vendas na comparação ano contra ano: -0,9% em 2015, contra
-1,1% em 2014. Já nos outros formatos, a desaceleração mais expressiva se deu entre as
lojas com 5 a 9 check-outs, definidos como os supermercados de proximidade, cujas
vendas, em volume, foram de 0,6%, no ano passado, contra 7,3% em 2014, ano que foi
marcado por forte aposta em lojas deste tipo, sobretudo entre as maiores empresas do país.
Já os supermercados tradicionais, que são constituídos por lojas com 10 a 19
check-outs e se caracterizam como principal destino de compra de reposição e
abastecimento dos lares dos brasileiros, tiveram um bom desempenho diante da situação
econômica do país, apresentando desaceleração menor. Em 2014, as vendas tiveram
crescimento de 4,8%, enquanto, em 2015, cresceram de 2,4%.
Alguns fatores explicam o desempenho acima da média dessa categoria. Entre os
mais relevantes, é possível citar o cuidado com itens perecíveis, cesta que apresentou
aumento de receita, competitividade em preço, em relação aos hipermercados.
Entretanto, outro modelo de negócio, com nome ainda estranho para o brasileiro,
tem se destacado e tido mais êxito do que todos os outros formatos: Cash and Carry.
Também conhecido como atacado de autosserviço ou ainda como atacarejo, esse formato
designa um sistema comercial livre de serviço, onde o ponto de venda oferece um modelo
de negócios híbridos, voltado tanto para o comprador profissional, como para o consumidor
final.
Este modelo apresenta vantagens para os pequenos comerciantes, que
isoladamente possuem pouco poder de negociação juntos aos fabricantes e distribuidores.
Além disso, o cliente elimina custos com vendedores, transporte e outros tipos de serviços
não essenciais. Por outro lado, as lojas de Cash & Carry costumam apresentar uma menor
variedade de produtos do que os varejistas tradicionais, e os produtos em geral são
vendidos em pacotes de maior volume, permitindo a prática de preços menores.
As lojas do formato atacarejo, que se apresentam como uma opção mais popular
de compras, apresentaram um crescimento em 2015 de 7,5%, bem acima dos outros
formatos, o que tem acirrado a competição neste segmento. Os gigantes do setor como
22
Carrefour, Walmart e Pão de Açúcar já possuem bandeiras que atuam com esse modelo e
cada vez mais buscam acelerar o lançamento de novas lojas no segmento.
Atualmente o atacarejo tem sido a estrela do setor e o seu crescimento tem atraído
cada vez mais as redes regionais, que enxergam no modelo uma maneira de ganhar escala,
aumentar receita e atender melhor grande parte da parcela da população, sobretudo em
momentos de redução de despesas, como é a situação atual da maioria da população
brasileira.
Pelos cálculos da ACNielsen divulgados na revista SM em 2015, cerca de 400 mil
brasileiros migraram dos supermercados para os hipermercados neste ano, de janeiro a
setembro, e 1 milhão dos consumidores de hipermercados passaram a frequentar os
atacarejos. Como resultado, esse segmento ultrapassou, pela primeira vez na história do
setor, o segmento de supermercados em termos de taxa de participação nas compras dos
consumidores brasileiros. Os números de setembro mostram que cerca de 46% dos lares
compram em lojas do formato atacarejo.
Segundo a consultoria McKinsey (2015, apud Revista SM, 2016), até alguns anos
atrás, as empresas locais cresciam muito acima do mercado. Porém, com a estabilização
dos supermercados e a desaceleração dos hipermercados, essas empresas passaram a
migrar os investimentos para o formato de atacarejo. Entretanto, a margem bruta deste tipo
de modelo chega a ser cerca de oito pontos percentuais inferior à dos supermercados.
Independente do formato de loja, super, hiper ou atacarejo, todos estão sendo
afetados pelas mudanças de comportamento do consumidor e da concorrência. Por isso, é
tão importante estar atento aos sinais de mercado e às mudanças nos hábitos de consumo,
a fim de adaptar-se rapidamente às novas tendências, construindo assim vantagem em
relação à concorrência.
2.4 POSICIONAMENTOS COMPETITIVOS NO SETOR VAREJISTA
A indústria do varejo é, ao mesmo tempo, um dos setores mais tradicionais da
economia e um dos que mais tem passado por mudanças significativas nos últimos anos. As
características do setor varejista refletem diretamente as condições da economia, da
tecnologia disponível, dos hábitos de consumo e mesmo da cultura local, tendo, portanto,
um rápido tempo de resposta a todas essas alterações, o que o define como um dos setores
mais dinâmicos.
23
Levy et al. (2005) propõem um modelo para descrever as diferentes estratégias
adotadas no setor varejista nos últimos tempos, no qual o posicionamento se baseia em
duas dimensões: os preços praticados relativamente aos concorrentes e o nível de serviço
da empresa aos clientes, também relativamente aos seus concorrentes. De acordo com o
nível de cada uma dessas características, os varejistas em geral se encaixam em uma das
quatro categorias: inovador, baixo preço, mediano ou em apuros. Essa classificação pode
ser representada pela seguinte relação:
FIGURE 1 - MODELO DE LEVY ET AL. (2005)
Para o caso do varejo supermercadista, os posicionados mais próximos ao vértice
superior direito da matriz, os inovadores focam suas ações em um segmento premium que
busca diferenciais de qualidade e experiência de consumo. Há uma maior preocupação com
o atendimento aos clientes, ao espaço físico das lojas quanto à ambientação, à seleção de
produtos de qualidade que supram as necessidades especiais dos clientes, entre outras
ofertas de valor, a um preço (e custo) mais altos do que a média. Recentemente, como
resposta à demanda por novos hábitos de consumo e como reação às grandes redes de
produtos industrializados, algumas organizações alcançaram sucesso por meio do foco no
segmento de produtos orgânicos e naturais, como o exemplo da rede supermercadista
norte-americana Whole Foods Market. A empresa se destacava por ofertar exclusivamente
e em grande variedade produtos orgânicos, sem conservantes, corantes, agrotóxicos ou
24
demais aditivos artificiais, para um público crescente mais preocupado com uma
alimentação saudável e com a sustentabilidade ambiental.
No outro extremo de posicionamento, o segmento de baixo preço, como já indica o
nome, se destaca por oferecer produtos e serviços simples, mas de alto fator custo-
benefício, dados os baixos preços praticados. Para obter sucesso nesse nicho, as empresas
devem possuir uma alta eficiência de operações e ainda assim abrir mão de margens mais
generosas. Os típicos agentes desta categoria são as grandes lojas de desconto como a
marca Aldi, que se utilizam principalmente da escalabilidade, menor número de opções de
produtos e serviços, que abaixam o custo total do negócio. Por exemplo, para usar um
carrinho de compras, faz-se um depósito de 25 centavos, que gera economia para a loja,
pois o próprio cliente o leva para o devido lugar para pegar seu dinheiro de volta, ao invés
de um funcionário.
Ao centro e com a maior concentração de casos bem sucedidos, o segmento
mediano envolve empresas capazes de ofertar uma variedade de produtos de certa
qualidade e inovação a preços razoáveis. Muitos dos varejistas que se encontram hoje nesta
posição já foram antes reconhecidos como inovadores ou praticantes de descontos, ou
ambos, tendo sido bem sucedidos e então migrando para mercados de massa. Também se
destacam pela forte identidade da marca e propostas híbridas de inovação e baixos preços,
gerando grande valor para seus clientes. Um caso de grande sucesso é o Wal-Mart, que
cresceu rapidamente por meio de uma abordagem inovadora de lojas mais afastadas dos
grandes centros e baseado em sua excelência logística, o que também permitia preços
bastante competitivos, tornando-se com o tempo o maior varejista do mundo e chegando até
a posição de empresa com maior receita mundial.
Por fim, a classe “em apuros” remete diretamente a uma posição indesejada pelos
varejistas e grande perigo para sua longevidade. Ao não conseguir transparecer o valor
adicionado aos seus produtos e/ou experiência de compra nem oferecer preços competitivos
pelo nível de qualidade proposto, as organizações acabam caindo nesta porção do
quadrante.
25
2.5 ESTRUTURA DAS 5 FORÇAS DE PORTER DINÂMICA NO ‘SEGMENTO
MEDIANO’
A estrutura das cinco forças de Porter (1980), em seu livro “Competitive Strategy”,
procura relacionar a lucratividade esperada dos participantes de um determinado setor às
forças competitivas que atuam nele. Elas são cinco: Rivalidade entre Concorrentes, Poder
de Barganha de Fornecedores, Poder de Barganha de Compradores, Ameaça de Novos
Investidores ou Entrantes e Ameaça de Substitutos.
Porter (1980) distingue os chamados ‘Grupos Estratégicos’, onde empresas do
mesmo setor adotam estratégias semelhantes e concorrem entre si. É nesse ‘grupo
estratégico’, o segmento mediano do varejo supermercadista, que as forças estudadas
estão presentes.
Faz-se aqui uma análise com as principais forças competitivas, assim como
tendências que têm mudado a dinâmica do segmento, levando em consideração as visões
de alguns dos gestores entrevistados da empresa. Logo, trata-se de apenas um ensaio,
estritamente focado no setor de supermercado tradicional pertencente ao grupo estratégico
aqui delimitado como ‘segmento mediano’.
2.5.1 RIVALIDADE ENTRE CONCORRENTES
Como citado anteriormente, o setor supermercadista teve uma grande expansão
em anos recentes. Ao longo deste processo, muitos entrantes se fizeram presentes,
aumentando significativamente o número de concorrentes. Agora, com esse setor
estabilizando, ele é caracterizado pela sua alta competitividade por preço e Market Share. A
margem, ou vantagem de custo, é conquistada, principalmente, através de vantagens
operacionais ou de boas negociações e contratos com fornecedores. A diferenciação do
produto depende do mix de itens de um estabelecimento supermercadista, no entanto, a
maioria deles pode ser obtido por um supermercado com facilidade, perdendo-se a
diferenciação, que se torna mais presente através do preço e do serviço.
Há alguma diferenciação com produtos importados exclusivos, que por acordo
comercial só podem ser vendidos por uma rede de supermercado. Com esses produtos há
concorrência reduzida, aumentando-se a margem sobre o custo.
26
Apesar de haver fidelização por bom preço e serviço, o peso da marca no setor de
supermercados não é muito grande para afetar a maioria dos clientes, uma vez que é um
serviço commoditizado. Uma pessoa pode comprar o mesmo produto em dois mercados
diferentes e ter o mesmo benefício, o que difere é o atendimento (menor fila, limpeza, luz
disponibilidade de produtos, etc) e o preço.
A localização do supermercado é um fator chave para atrair clientes, uma vez que
eles se deslocam até o local para efetuar suas compras, por isso, há grande concorrência
em locais (bairros) com maior número de mercados, provocando menores margens de lucro;
e menor concorrência e maiores margens em locais com poucos mercados, dada uma
população com poder de compra e tamanho similar.
As barreiras de saída podem ser consideradas elevadas devido ao alto custo de
dispensa de pessoal no contexto de legislação trabalhista em vigor.
2.5.2 PODER DE BARGANHA DOS FORNECEDORES
Os grandes fornecedores tem grande poder de barganha nas negociações com
supermercados em geral, pois tem os produtos mais famosos e de melhor qualidade. Temos
como exemplo a Nestlé. Ela é famosa pela qualidade em diversos produtos alimentícios e
por isso consegue negociar um preço mais alto, uma vez que um supermercado não pode
ficar sem seus produtos. A mesma coisa acontece com Ambev, que, se não está presente
em um supermercado, faz falta no setor de bebidas.
A falta de linhas chave de produtos afeta a atratividade de um supermercado. Os
grandes fornecedores levam vantagem não só no preço, como conseguem empurrar para os
supermercados um mix de diversos produtos diferentes, mesmo que o mercado prefira
pouca variedade, focando apenas dos principais produtos.
Já fornecedores menores oferecem preços mais negociáveis a redes de
supermercados de tamanho razoável, uma vez que entrar em um mercado lhes garante
maior amplitude de área de venda e visibilidade de seu produto.
O volume de compras e prazo de pagamento tem grande relevância na relação com
os fornecedores em geral. Obviamente, quanto maior o volume de compras e menor o prazo
de pagamento, mais barato é o produto unitário, o que gera grande diferenciação no custo e,
consequentemente, no preço, na margem de lucro e na receita.
27
Outro fator que pode influenciar a negociação de preço entre um supermercado e
seu fornecedor é a localização de cada loja, por exemplo, se uma rede de mercados tem
grande número de lojas em uma região estratégica para vendas de certo produto, o varejista
pode exigir melhores condições comerciais.
2.5.3 PODER DE BARGANHA DOS COMPRADORES
O poder de negociação dos compradores é alto, pois com sua a maioria
deslocando-se para onde há preços sensivelmente mais baixos, indiretamente, há redução
de preço. Isso ocorre de maneira simples, uma vez que clientes podem acessar facilmente
outros supermercados. Mercados de proximidade, bairro ou vizinhança, no entanto, tem
preços com maiores margens, com mercados em locais residenciais, aproveitando o nicho
de clientes que não está disposto a se locomover mais por uma dada variação no preço.
2.5.4 AMEAÇA DE NOVOS ENTRANTES
De acordo com os gerentes da empresa estudada, as barreiras de entrada para
novos entrantes podem ser consideradas médias, atualmente. O volume de vendas de uma
rede de supermercados que começa pequena não tem poder de barganha com
fornecedores e paga preços mais altos pelos produtos, perdendo competitividade.
Porém, existem redes de supermercados unidos, que combinados, conseguem
negociar melhores preços com fornecedores.
Além disso, a experiência acumulada pode se mostrar um ativo importante, com
relacionamentos já formados entre supermercados antigos com fornecedores e
conhecimentos sobre a logística e as preferências de consumidores locais.
28
2.5.5 AMEAÇA DE SUBSTITUTOS
Há atualmente duas frentes de serviços substitutos ao setor supermercadista. Uma
tendência que se faz muito presente é o atacarejo, ou cash-and-carry, que é um modelo de
varejo em que há venda de volumes maiores (atacado) por um preço menor.
Esse modelo de negócio, como citado anteriormente, pode ser uma grande ameaça
neste momento de crise econômica vivido no Brasil, visto que há uma mudança no
comportamento do consumidor, que procura gastar menos, para fora do supermercado,
procurando um melhor custo-benefício. Geralmente, atacarejos ficam em lugares mais
afastados das áreas residenciais, o que pode incentivar o consumidor a voltar para o
supermercado, uma vez terminada a crise. Um fator que influenciou nessa dinâmica foi o
incentivo fiscal existente para atacarejos, o que melhorava sua competitividade frente ao
supermercado.
O e-commerce também vem afetando os supermercados, mas num horizonte
maior. A grande dificuldade para o serviço de delivery de supermercados é a cultura do
brasileiro, o consumidor mais velho gosta de ver os produtos que está comprando para
assegurar qualidade, além disso, muitos não querem pagar pelo delivery ou esperar a
entrega. No entanto, é muito comum fazer-se compras on-line, atualmente, no exterior, o
que indica uma tendência, vista a ascensão das tecnologias de internet, smartphones e
inserção digital cada vez maior da população. Espera-se que com o passar dos anos, com o
crescimento da utilização de dispositivos móveis e cobertura de internet em populações
mais velhas, a tecnologia de e-commerce nas redes de supermercados ganhe força.
2.6 DINÂMICA
Segundo o checklist de dinâmicas de longo prazo, apresentadas por Rivkin (1999),
o dinamismo existente no setor dos supermercados pode ser constatado nos termos do
colocado anteriormente, quanto aos movimentos de atacarejo e e-commerce como modelos
de negócio substitutos, que vêm dominando mercado, e às mudanças no comportamento do
consumidor com a diminuição da renda e da tendência ao consumo.
O e-commerce, de forma mais isolada, não cria tamanha ameaça quando se pensa
em curto prazo, no Rio de Janeiro, devido ao seu crescimento lento. De acordo com o
29
Haltman Group 3(2016),o consumidor ainda tem barreiras culturais à compras de alimentos
online. Ele gosta de ver o que está comprando, principalmente quando se trata de produtos
alimentícios frescos. Já o atacarejo, que fornece possibilidade de melhor custo benefício,
combinado com a movimentação do cliente à procura por melhor custo benefício, se trata de
uma ameaça que está afetando muito o faturamento dos supermercados.
Além disso, na relação com os compradores, há declínio nas exigências do cliente
que passa a procurar melhor custo benefício. De acordo com a ACNielsen, está
acontecendo o “trade down”, ou seja, a movimentação do consumo para produtos de menor
qualidade, que possuem menores margens de lucro, e também o racionamento de
consumo, causando diminuição do volume total vendido.
Um fator que mudou a dinâmica, desta vez para a entrada de novos entrantes, foi a
mudança na fiscalização ocorrida nos últimos anos. Agora, com a emissão de notas fiscais
eletrônicas, a sonegação e a venda de produtos roubados, prática utilizada por pequenos
varejistas, se torna mais complicada, reduzindo a atratividade do setor e a força dos
menores mercados na briga com as grandes empresas do setor que usufruem vantagens de
escala.
2.7 VANTAGENS COMPETITIVAS AO LONGO DA CADEIA DE VALOR DO VAREJO
Um ponto central em qualquer análise setorial e no planejamento de longo prazo
consiste na busca de modos e meios de como se obter uma vantagem competitiva. Por um
golpe de sorte ou por condições inesperadas, é possível que ações descoordenadas ou a
simples formação de uma conjuntura favorável a certo competidor represente uma
vantagem pontual, beneficiando uma ou outra empresa repentinamente. No entanto, a
questão principal, não só no varejo, mas como em qualquer setor, reside em como se
preparar e utilizar os recursos e competências imediatamente disponíveis para construir
vantagens duradouras e reforçar seus recursos.
No setor varejista, utilizando-se do conceito de Cadeia de Valor, criado por Michael
Porter (1985) como modelo que ajuda a analisar atividades específicas através das quais as
empresas criam valor e vantagem competitiva, podem-se citar alguns aspectos capazes de
diferenciar competidores. A seguir, seguem algumas das principais fontes de vantagem
3 Haltman Group: empresa norte-americana líder em consultoria no setor alimentício.
30
competitiva na indústria, observadas num ensaio com os gestores da empresa estudada,
sobre as quais há os maiores diferenciais de custo da cadeia.
2.7.1 SERVIÇO DE ATENDIMENTO
Um bom serviço e atenção especial por parte dos funcionários podem ser
oportunidades consideráveis de diferenciação. Uma experiência de compra negativa pode
afastar definitivamente um cliente já conquistado. Neste aspecto, se incluem as interações
com todos os funcionários, os tempos de espera para atendimento e nos caixas e algumas
facilidades oferecidas pela loja.
A grande vantagem reside no fato de ser demorado e custoso de construir uma
reputação de atendimento acima da média, o que torna difícil a imitação pelos concorrentes.
Para isso, são necessários esforços contínuos de treinamento, seleção e avaliação de
funcionários com base nessas capacidades.
A fidelização de um cliente surge do valor percebido no serviço e representa a sua
predisposição a comprar produtos de um fornecedor em especial. A fidelidade é mais do que
simplesmente gostar mais de um varejista do que de outro. Ela significa que esses clientes
terão relutância em comprar de concorrentes, mesmo que, por exemplo, este competidor
ofereça preços ligeiramente menores ou abra uma loja mais próxima.
Algumas ações para desenvolver esse tipo de vantagem são: fortalecer a imagem
do varejista ou de suas marcas privadas; formular estratégias de posicionamento claras;
promover programas de fidelidade, como promoções direcionadas.
2.7.2 LOCALIZAÇÃO DA LOJA
Sem dúvidas, a localização constitui um fator crítico para a escolha dos clientes por
uma loja, uma vez que é o canal de distribuição da empresa. No ramo supermercadista
ainda por cima, esse aspecto tem valor ainda maior, dada a concentração de muitos itens
por cliente. Não raro a proximidade de um supermercado da residência do consumidor é o
primeiro critério na decisão, antes mesmo que preços mais baixos.
31
2.7.3 SISTEMAS DE INFORMAÇÃO E DISTRIBUIÇÃO
A distribuição muitas vezes ocupa uma parcela bastante relevante dos custos
operacionais e, portanto, pode ser vital para uma estratégia de baixos preços ou mesmo
como foco da produtividade geral. A tarefa de fazer a mercadoria correta estar no local
correto e no momento correto envolve um alto nível de complexidade quão maior for a rede
e pode ser uma fonte importante de diferenciação também pela inabilidade de concorrentes
copiarem as soluções complexas e específicas.
Como melhor exemplo, a maior rede de varejo do mundo, o Wal-Mart, evoluiu com
base em sua grande eficiência logística, o que a permitiu possuir os menores custos por
mercadoria do setor.
2.7.4 RELAÇÕES COM FORNECEDORES
Ao fortalecer e desenvolver relações de longo prazo com seus fornecedores, os
varejistas tendem a ganhar também boas vantagens. Em primeiro lugar, é possível obter
preços e termos de venda (prazos, por exemplo) diferenciados em relação aos demais
concorrentes. Segundo, há a possibilidade de obter exclusividades especiais, como a
comercialização de alguma marca de produto consagrada ou de bons prospectos.
Ademais, um trabalho próximo ao fornecedor pode oferecer boas oportunidades de
desenvolvimento conjunto de produtos a fim de atender às demandas específicas
identificadas pelos clientes.
32
3 A EMPRESA E A IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA
EM PAUTA
3.1 SOBRE A EMPRESA
3.1.1 HISTÓRICO
O objeto de análise deste trabalho é uma rede carioca de supermercados. Fundada
na Zona Sul do Rio de Janeiro em 1983 por quatro sócios, em 1998, a empresa já possuía 6
lojas espalhadas por esta região do Rio de Janeiro.
Em 2000 a marca chegou à Zona Oeste da cidade, com uma loja instalada em
Jacarepaguá. Foram abertas lojas em outros municípios, como: Armação dos Búzios, Cabo
Frio e Barra de São João, gerando um total de 15 lojas ao final de 2006. Já em 2007, foram
abertas mais duas lojas, em Arraial do Cabo e Fonseca.
Em 2008, terminado este ciclo de expansão, a administração e a logística se
tornaram o foco do seu desenvolvimento. Assim, a matriz deslocou-se para um novo centro
de distribuição, com uma área total construída de 12.000 metros quadrados, área
climatizada e 14 docas para recebimento.
Atualmente, a empresa já contabiliza 26 lojas, sendo a última inaugurada em 2016,
e faturamento anual de mais de meio bilhão de reais.
3.1.2 CARACTERÍSTICAS DA EMPRESA
Durante a elaboração do trabalho, o amplo acesso à diretoria possibilitou diversas
entrevistas e conversas sobre a organização e seu funcionamento, evidenciando a visão
que os gestores têm do negócio.
Os atuais donos da empresa são os mesmos quatro sócios. Três dos sócios ainda
atuam e o filho do sócio restante participa da reunião semanal do conselho administrativo. A
33
empresa, desde seu começo, prosperou sob gestão familiar, crescendo com a abertura de
novos estabelecimentos comerciais.
Com as empresas se tornando cada vez mais competitivas, a empresa procura se
profissionalizar para estar mais bem preparada para o futuro, por isso está em fase de
transição e procurando renovar sua mão de obra, trocando principalmente funcionários com
mais tempo de casa e “obsoletos”.
A marca obteve seu prestígio a partir do crescimento orgânico em bairros
tradicionais do Rio de Janeiro e, posteriormente, localidades mais distantes e conta com
alguma fidelização de clientes, principalmente os de idade mais elevada. Os supermercados
criaram naturalmente certa identidade e fidelidade da marca ao serem fundados e terem
crescido em bairros tradicionais do Rio de Janeiro, conquistando aos poucos a clientela dos
arredores. Hoje, esse legado pode ser observado por certo reconhecimento mais notório de
idosos e pessoas de idade mais avançada.
O posicionamento competitivo da empresa pode ser avaliado como competidor no
segmento mediano e mais próximo da inovação no modelo de estratégia no varejo de Levy
et al (2006), combinando um preço acessível e bom nível de serviço.
Espalhados por bons bairros do Rio de Janeiro e Niterói, além de centros de cidades
da Região dos Lagos, seus supermercados atuam principalmente com serviço de mercado
de bairro, atendendo a população que vive ou trabalha nas proximidades do supermercado,
e por conta disso, podem cobrar um preço com maior margem.
No Rio de Janeiro e em Niterói, os mercados não atraem clientes de locais mais
afastados, como ocorre com outros concorrentes que possuem grandes mercados com
estacionamento e/ou com preços mais baratos.
Alguns pontos de lojas ocuparam papel fundamental no desempenho da rede,
acompanhando o crescimento demográfico e a consequente maior demanda por varejo.
Exemplos são as lojas do Leme, no Rio de Janeiro, e na região dos lagos do estado do Rio
de Janeiro, que cresceu muito como destino turístico e de casas de veraneio.
Em geral, no Rio de Janeiro e em Niterói, o mercado atendido é de classe média a
classe média alta, portanto, são vendidos alguns produtos de melhor qualidade, mais caros
e com maiores margens.
Na Região dos Lagos, no entanto, existem dois tipos de clientes: Há clientes locais,
geralmente com renda mais baixa, que precisam de produtos mais acessíveis, com menores
margens; e clientes de veraneio e a minoria de renda mais alta mais exigente, como o
34
mercado atendido no Rio de Janeiro e Niterói. Desta forma, na Região dos Lagos é
necessário um mais amplo espectro de produtos para estes dois diferentes públicos-alvo.
A empresa não trabalha com produtos de marca própria nem adota um
posicionamento claro quanto ao seu público-alvo, propondo-se apenas a oferecer produtos
de qualidade ligeiramente acima da média a um preço razoável para as regiões onde se
localiza.
A rede dispõe de uma pequena frota de caminhões que atende parcialmente o
centro de distribuição da empresa de 12 mil metros quadrados, muito próxima da Avenida
Brasil. O restante da demanda logística entre o centro de distribuição e das lojas é suprida
por frotas terceirizadas.
É estimado que o CD atual possa atender uma expansão da empresa por volta de
até 32 lojas, o que possibilita a expansão de sua rede sem um dispêndio grande com custo
fixo de logística.
A empresa utiliza um sistema logístico de gerenciamento de armazém, que utiliza
tecnologia para acelerar as operações logísticas, tanto de recebimento de fornecedores e
armazenagem, quanto de expedição de mercadorias para as lojas para abastecimento do
ponto de venda. O próprio software sugere a quantidade para reabastecimento das lojas, o
que ajuda a evitar falhas dos gerentes. Além disso, a empresa dispõe de softwares para
gerenciar contabilidade, finanças, recursos humanos e etc. Uma aposta para o futuro da
empresa é a contratação de um programa de Customer Relationship Management (CRM),
para obter informações de cada cliente e poder fazer análises de Big Data e usá-lo para
seus exercícios de marketing. Com isso, poderá atender melhor os clientes e criar
fidelidade, gerando valor.
Além disso, apesar da atual aposta no software de CRM, a companhia não se
utiliza de forma constante os meios de propaganda para fortalecer sua marca, apenas mais
perto do verão e em aniversários, e até hoje foram poucos e temporários os programas de
fidelização praticados, limitados a algumas ações ligadas a eventos especiais e cartão de
crédito próprio. Assim, percebe-se esse aspecto como uma boa oportunidade para ação,
sendo fundamental para reter sua base de clientes frente aos grandes grupos que já se
utilizam de técnicas do tipo há muito tempo.
Pelas entrevistas realizadas, também foi reconhecida por parte de gestores a
importância de relacionamento com os fornecedores. Ter uma boa reputação com os
fornecedores pode gerar oportunidades, como promoções exclusivas ou descontos maiores,
que geram retorno financeiro. Um segmento apontado como de destaque sob este ponto de
35
vista na empresa é um bom relacionamento na categoria de bebidas, muito importante para
o Rio de Janeiro e Região dos Lagos.
3.2 DEFININDO O PROBLEMA EM PAUTA
Apesar de a empresa, de gestão familiar, ter tido sucesso e não ter passado por
crises financeiras internas, ela cresceu de forma descoordenada. Sem muita padronização
de localização, de layout, de escala, de tipo de público alvo, de treinamento de pessoal, as
expansões ocorrem quando há dinheiro em caixa e oportunidade de aumentar o
faturamento, geralmente, quando concorrentes querem vender lojas.
Uma vez que há capacidade ociosa do centro de distribuição, não há análise formal
aprofundada para realizar investimentos, quer seja em expansão da rede, quer seja em
melhorias operacionais. As ações são realizadas com base em experiências, conversas com
profissionais do setor e cálculos de rentabilidade superficiais.
Quanto à estratégia da empresa, não há nada determinado. As ações tomadas
procuram melhorar imediatamente a operação do mercado e reduzir custos, mas em médio
e longo prazo não há planejamento.
Por conta disso, a varejista é um conjunto de diferentes supermercados que se
aglomeraram sob a mesma gestão, sem ter muito mais em comum. Algumas lojas atendem
público com melhor condição financeira, outras atendem municípios mais carentes. Há lojas
pequenas e grandes, em cidades com altas e baixas densidades demográficas.
Na presente situação econômica e frente às companhias concorrentes, mais
profissionalizadas e bem preparadas, é importante a empresa estudada ter uma estratégia
sólida e fundamentada. Ela não pode mais se dar ao luxo de agir sem estudar cada passo
de seu crescimento, pois a concorrência é acirrada.
Portanto, para solucionar o problema de expansão sem critérios, seria necessária a
criação de alguma definição estratégica de parâmetros para as futuras expansões da
empresa, analisando os dados das lojas que forem possíveis de se obter da empresa.
O que se decidiu fazer como encaminhamento de partida foi investigar os
resultados de cada loja, assumindo que haveria oportunidades de entender a dinâmica dos
fatores que neles interferem, e quais características possibilitariam cada loja, e a empresa,
chegar a melhores indicadores e, em última instância, retorno para seus investimentos.
36
4 MÉTODO
Para realização deste trabalho, primeiramente foi feito contato com um dos donos
da rede de supermercados estudada e proposto um estudo para verificar quais eram suas
melhores lojas e entender os porquês delas apresentarem melhores resultados. Para isso
seria necessária, inicialmente, uma análise de desempenho.
4.1 MEDIÇÃO DE DESEMPENHO
Combinando os entendimentos de Esposto (2002), Neely (2005) e Rocha (2005),
um sistema de medição de desempenho é definido por um conjunto de processos e
ferramentas usados para coletar e analisar dados com a finalidade de criar informações
sobre a performance de uma unidade organizacional de interesse. Essa mensuração do
desempenho pode ser encarada como um processo de quantificação dos dados, mas seus
efeitos estimulam a ação, através de uma gerência consistente, que possibilita melhores
resultados.
E por isso que a definição de critérios é essencial, pois os executivos determinam
suas ações futuras baseadas em como percebem e julgam o desempenho e o julgamento
do sucesso de uma empresa depende dos critérios adotados.
Para definir quais as melhores lojas, foi consultado na literatura quais os
indicadores de desempenho (ou KPI’s, do inglês Key Performance Indicators) que são mais
utilizados no varejo.
Os indicadores de desempenho são métricas para medir o valor e demonstram
quão efetiva a companhia é alcançando seus objetivos.
De acordo com a empresa Gain Insights 4(2014), importantes KPI’s no varejo são:
Faturamento: é a geração de caixa que uma loja consegue com sua operação,
pode ser comparada por lojas, região, para identificar tendências, possibilitando formular
estratégias de marketing.
4 Gain Insights é uma empresa Indiana especializada em Business Intelligence
37
Ticket Médio: representa quanto uma loja consegue vender por compra. O cálculo é
a divisão do faturamento pela quantidade de compras realizadas. Quanto maior se torna o
ticket médio, melhor a loja, pois com a mesma quantidade de clientes, pode-se gerar maior
faturamento.
Margem de compra e venda: significa o valor agregado pelo serviço ao produto
vendido. É igual à diferença entre o preço de venda ao consumidor e o preço de compra do
fornecedor, ou lucratividade. É a margem que possibilita o lucro dos supermercados,
portanto, é o principal indicador utilizado na rede estudada. Utiliza-se em %, pois assim
anula-se o efeito de escala. Será chamada neste trabalho como ‘margem’, para simplificar.
Faturamento por metro quadrado: indica a eficiência da área de venda do
supermercado. Pode indicar uma boa exposição de produtos que gera melhor percepção
dos clientes, resultando em maior quantidade de vendas. Por ser simplesmente o
faturamento dividido pela metragem da área de venda, esse KPI não entrará no estudo de
regressão.
Giro de Estoque: Indica o quão rápido a empresa consegue vender seu estoque.
Um giro de estoque alto indica que a varejista consegue vender seus produtos rapidamente,
assim seu estoque é baixo e indica maior potencial de lucro, com baixo capital de giro.
Uma vez descobertos os dados necessários para começar o estudo, houve a coleta
deles: resultados financeiros na área de contabilidade; insights sobre concorrência e perfil
socioeconômico na área gerencial, comercial e de marketing; tamanho em metros
quadrados de cada loja e presença ou não de estacionamento foi recolhido na área
operacional; e o número de produtos diferentes na área comercial.
Devido à falta de algumas informações, entre elas dados sobre os estoques por
loja, infelizmente não foi possível utilizar o KPI ‘giro de estoque’ neste estudo.
A comparação entre as lojas na análise nos mostra que há diferença significativa
nos resultados financeiros das lojas.
Uma vez clarificada a existência de diferenças significativas entre os resultados das
lojas, foi importante descobrir o porquê das diferenças.
Os gerentes da companhia constataram que alguns fatores, como concorrência e
tipo de clientela podem causar essas diferenças.
Foram anotadas as hipóteses descritas e depois validadas de acordo com o
resultado do trabalho.
38
A investigação pelas explicações para as diferenças encontradas foi feita através
da observação de plotagem de dados em gráficos e, quando pertinente, pelo método de
análise comparativa por regressão linear.
4.2 CONCEITOS BÁSICOS DE REGRESSÃO
A análise de regressão é uma técnica estatística indicada para estudar o
relacionamento entre as variáveis (dependentes e independentes). (JOHNSON, WICHERN,
2002).
Segundo Stevenson (1986, p. 341), “A correlação mede a força, ou grau, de
relacionamento entre duas variáveis; a regressão dá uma equação que descreve o
relacionamento em termos matemáticos.” Ele continua afirmando que a regressão
compreende a análise de dados amostrais para saber como e se duas ou mais variáveis
estão relacionadas uma com a outra e, tem como resultado uma equação que descreve este
relacionamento. A equação resultante pode ser usada para estimar, ou prever, valores
futuros de uma variável quando se conhecem ou se supõem conhecidos valores da outra
variável.
Assim, a regressão linear estabelece uma equação linear que descreve a relação
entre duas variáveis, uma dependente e outra independente, com o fim de estimar valores
para uma variável, com base em valores conhecidos da outra. Através de estimativas dos
parâmetros, a regressão mostra o efeito da variável explicativa X sobre a dependente Y.
O R² ajustado exibe o coeficiente de determinação múltipla, que é uma medida do
grau de ajustamento da equação de regressão aos dados amostrais plotados. Um ajuste
perfeito resulta em R² = 1, um ajuste bom acarreta um valor próximo de 1 e um ajuste fraco
ocasiona um valor de R² próximo de zero. O coeficiente de determinação ajustado é o
coeficiente múltiplo de determinação R² modificado de modo a levar em conta o número de
variáveis e o tamanho da amostra. O coeficiente de determinação ou de explicação R2,
mede a parcela da variação de Y explicada pela variação dos X.
Valor P, segundo Lapponi (2000), é o nível de significância observado. É uma
medida de significância global da equação de regressão múltipla e uma boa medida de
aderência da equação aos dados amostrais. Para julgamento compara-se Valor P com o
nível de significância ou erro tolerado que julgar mais adequado. O critério de decisão para o
Valor P será: escolher o nível de significância α; Se Valor P < α, então, rejeitar a Ho.
39
Cabe aqui lembrar que a equação da reta, na regressão linear, é representada por:
“y=a+b.x”, onde “y”, representa a variável dependente, “a” o intercepto ou a interseção, “b”
o coeficiente angular e o “x”, representa a variável independente, podendo haver diferentes
coeficientes angulares um para cada variável independente a mais na equação.
É evidente que podem existir correlações acidentais e que certas relações entre as
variáveis explicativas estudadas e os resultados, embora pensadas linearmente, podem ser
na verdade não lineares (por exemplo, convexas).
Observa-se também que a precariedade e incompletude dos dados efetivamente
disponíveis previne o uso adequado de técnicas mais sofisticadas.
4.3 O PROCEDIMENTO ANALÍTICO
Para simplificar este estudo, são estudadas as plotagens dos dados e é utilizada,
quando pertinente e relevante, a análise de regressão linear para verificar quais variáveis
mais influenciam nos resultados estudados.
Utilizando a função de análise de regressão do programa Excel, são gerados
gráficos de plotagem e os dados referentes à correlação entre as variáveis e o resultado.
Como há diversas variáveis explicativas, são realizadas análises de regressão
linear simples, comparando o resultado e apenas uma das variáveis explicativas, e
regressão múltipla para duas ou mais variáveis explicativas, a fim de verificar se há alguma
relação entre elas em conjunto e o resultado.
Para filtragem das variáveis que melhor explicam os resultados atingidos, é
utilizado o valor-p, para verificar se a variável pode ser usada para descrever o
comportamento do resultado. Para que isso ocorra, o valor-p deve ser o menor possível,
evidenciando uma maior aderência ao modelo e probabilidade de que haja realmente uma
correlação, provando-se a hipótese. Utiliza-se o valor-p menor que 0,05 como um bom
parâmetro para verificar a existência de uma relação com boa confiabilidade.
Nas regressões múltiplas, para se obter o melhor conjunto de variáveis explicativas,
utiliza-se o método de seleção Backward de variáveis, definida por Smith e Draper (1998),
onde se inclui primeiramente todas as variáveis, retirando-se uma a uma, seguindo o critério
de melhor adesão, aqui caracterizada pelo valor-p.
40
Utilizando o valor-p menor que 0,05 como referência, retiram-se as variáveis que
apresentarem valores-p muito maiores, enquanto é mantida a relação entre as variáveis
ainda presentes na regressão múltipla.
Para definir qual a variável mais importante para cada resultado, se mais de um
caso de relação for encontrado entre as variáveis e um mesmo resultado (KPI), são
verificados os coeficientes da equação linear obtida pela regressão para cada variável. A
maior diferença causada por esse módulo do coeficiente evidencia a maior influência no
resultado por parte das características estudadas.
Como foi notado, alguns resultados não se explicavam muito bem quando todas as
lojas eram analisadas ao mesmo tempo. Como as lojas do Rio de Janeiro e Niterói e as da
Região dos Lagos atendem perfis diferentes, eles foram separados em clusters e as
análises de regressão foram repetidas para cada grupo.
Por fim, são listadas quais variáveis que mais influenciam os KPI’s estudados neste
trabalho e sugerido uma estratégia para expansão da rede que maximize esses resultados,
baseada nas correlações entre eles e as variáveis explicativas.
Nota: A presença da variável qualitativa ‘(intensidade da) concorrência’ foi ‘tratada’
na entrevista. Foi pedido que os gestores quantificassem esse dado usando categorias pré-
estabelecidas, que variavam em um intervalo de pouca concorrência (valor 1) até
concorrência acirrada (valor igual a 4), para que essa variável pudesse ser analisada na
regressão.
41
5 ANÁLISE
Neste capítulo, utilizando os fatores que possivelmente afetam a dinâmica de
competitividade e os resultados das lojas, foram realizadas análises para investigar se
relações existentes entre eles, e, se sim, quais são. As relações a seguir foram discutidas
em conversas com os executivos entrevistados e são hipóteses testadas neste capítulo.
Posteriormente, são analisadas relações além das citadas pelos gestores para estudar a
amplitude dos efeitos que cada um desses fatores pode causar nos KPI’s.
5.1 HIPÓTESES
Durante as conversas com os gestores da rede de supermercados, foram
levantadas, por indução, algumas hipóteses de que certos fatores, ou características da loja,
tinham influência nos resultados obtidos por ela. Através da análise de plotagem de gráfico e
análises de regressão, será possível dizer se estas hipóteses serão recusadas ou não.
5.1.1 ESTACIONAMENTO E TICKET MÉDIO
A relação entre a existência ou tamanho de estacionamento e ticket médio
ocorreria, pois com a possibilidade de estacionar o carro próximo ao supermercado, uma
pessoa estaria mais disposta a realizar as compras do mês ou comprar em maior
quantidade, pois não haveria necessidade de carregar as pesadas compras por longas
distâncias.
5.1.2 ESTACIONAMENTO E FATURAMENTO
Com a possibilidade de estacionar o carro próximo ao supermercado, uma pessoa
estaria mais disposta a realizar as compras do mês ou comprar em maior quantidade, pois
42
não haveria necessidade de carregar as pesadas compras por longas distâncias. Desta
forma, há possibilidade de aumento de faturamento.
5.1.3 CONCORRÊNCIA E MARGEM
Uma concorrência mais acirrada causaria baixa de preços dos produtos para
aumentar a competitividade, causando diminuição de margem.
5.1.4 CONCORRÊNCIA E TICKET MÉDIO
A concorrência poderia fazer com que o cliente comprasse parte dos produtos que
está procurando em um mercado e outra parte no concorrente, o que diminuiria o ticket
médio de ambos os mercados.
5.1.5 CONCORRÊNCIA E FATURAMENTO
A concorrência poderia fazer com que o cliente comprasse parte dos produtos que
está procurando em um mercado e outra parte no concorrente, o que diminuiria o
faturamento, também de ambos os mercados.
5.1.6 MIX DE PRODUTOS E FATURAMENTO
Um mix de produtos com maior variedade levaria a um aumento de faturamento,
pois um cliente poderia encontrar mais opções dos produtos que estivesse procurando ou
quisesse comprar, aumentando o faturamento.
43
5.1.7 MIX DE PRODUTOS E TICKET MÉDIO
Um mix de produtos maior levaria a um aumento de faturamento, pois um cliente
poderia encontrar mais opções dos produtos que estivesse procurando ou quisesse
comprar, aumentando o ticket médio.
5.1.8 PERFIL SOCIOECONÔMICO E MARGEM
O público com perfil socioeconômico mais alto não se importaria de pagar um preço
um pouco maior em troca de uma loja mais próxima ou com serviço melhor. Além disso,
comprariam produtos mais caros, que também tem margens maiores.
5.1.9 PERFIL SOCIOECONÔMICO E TICKET MÉDIO
O público com perfil socioeconômico mais alto geralmente consome em maior
quantidade e qualidade, gastando mais dinheiro por compra, aumentando o ticket médio.
5.1.10 PERFIL SOCIOECONÔMICO E FATURAMENTO
O público com perfil socioeconômico mais alto geralmente consome em maior
quantidade e qualidade, gastando mais dinheiro, aumentando, também, o faturamento da
loja.
5.1.11 TAMANHO DA LOJA E FATURAMENTO
Uma loja maior poderia suportar mais clientes dentro dela e atender mais clientes,
por geralmente manter maior número de check-outs disponíveis. Isso aumentaria as vendas
e possivelmente o faturamento.
44
5.2 DADOS
Os dados aqui expostos foram obtidos através de entrevistas com gestores e
diretores da empresa e, por questões de confidencialidade, alguns desses dados foram
mascarados utilizando-se escalas. A seguir serão caracterizadas as lojas da empresa em
relação a tamanho, proximidade de concorrência, mix de produtos, poder aquisitivo do bairro
ou cidade em que se situa a loja e existência ou não de estacionamento.
Primeiramente, alguns fatores serão considerados.
5.2.1 CONSIDERAÇÕES
5.2.1.1 Concorrência
A concorrência é uma variável subjetiva e difícil de ser medida. Nesta análise, foi
feita uma escala de 1 a 4 de quão acirrada é a concorrência, com o maior número
representando a concorrência mais acirrada, de acordo com a visão dos entrevistados. Esse
dado pode se tornar questionável, pois não leva em consideração se o concorrente tem uma
política de preço baixo ou preço alto, o que pode afetar de formas diferentes, dependendo
do poder aquisitivo e sensibilidade a preço da região.
5.2.1.2 Perfil Socioeconômico
Originalmente, o trabalho utilizaria o PIB per capita da população em torno da loja
para fazer as análises, mas não foram encontrados dados confiáveis para caracterizar os
públicos de cada unidade. O perfil socioeconômico foi traçado, então, de acordo com a
percepção dos diretores da empresa, com o que eles sabem sobre o local da loja e sua
clientela.
45
5.2.1.3 Preço
Os preços das mercadorias com compra centralizada, por default, são iguais, mas
há alguns produtos que são comprados pelas lojas que podem ter preços diferentes. Além
disso, dependendo do preço da concorrência, pode ser alterado o preço para melhorar a
competitividade, dependendo da sensibilidade ao preço na região. Se houver pouca
concorrência, podem-se aumentar os preços. Há também o uso de promoções e encartes
para atrair mais clientes, havendo diminuição de preços apenas na loja que os usarem.
Como o preço é um resultado dependente da concorrência, mas muito parecido
entre as lojas, esse dado não foi recolhido, uma vez que o efeito de um diferencial nele é
estabelecido pela variável concorrência.
5.2.1.4 Gestão da loja
A qualidade da gestão de cada loja, por ser uma variável muito difícil de analisar
pela sua natureza abstrata, não entrou na análise, apesar de poder influenciar, e muito, o
resultado de uma loja.
5.2.1.5 Número de funcionários
O número de funcionários de cada loja depende do tamanho da loja, portanto seu
efeito já está embutido no efeito do tamanho da área de venda da loja, além disso, o preparo
do funcionário e qualidade de seu trabalho variam, portanto, esse fator não foi usado na
análise.
5.2.1.6 Número de check-outs
O número de check-outs de cada loja não foi levado em consideração nesta análise
por duas razões. Primeiro, pois o número de check-outs depende do tamanho da área de
venda da loja (da frente de loja, na verdade). Segundo, pois, por procedimento, o número de
check-outs efetivamente ocupados por funcionários variam ao longo do dia (normalmente
46
não estão todos em funcionamento), podendo variar dependendo de horário de expediente,
do tamanho das filas e da gestão da fiscal de caixa, que por muitas vezes não a faz direito.
Isso cria uma deturpação no número de check-outs que dificulta seu uso.
5.2.1.7 Dados de Despesas
Como esse trabalho analisa os principais KPI’s utilizados, e estes não dependem
de quanto se gasta, os dados de custos e despesas não foram utilizados na análise por
regressão. Esses dados foram utilizados apenas no cálculo da contribuição por loja.
5.2.1.8 Dados de CMV
Como CMV é um resultado da operação, assim como o faturamento, ele não entra
na regressão. Ele é utilizado no cálculo de margem e também na contribuição por loja para
abater do custo fixo do Centro de Distribuição da rede.
5.2.1.9 Dados de 2014 e 2015
Foram obtidos os dados de faturamento e ticket médio dos anos de 2014 e 2015,
mas dados referentes a custos e despesas não. Desta forma, não é possível calcular a
margem desses anos. Como os dados de 2014 a 2016 permaneceram estáveis ao longo do
período, o fato de não existir um histórico para confirmar que os dados refletem a realidade
é superado.
5.2.1.10 Lojas abertas em 2016
Como houve lojas abertas em 2016 e, portanto, sem faturamento durante parte do
ano. Essas lojas não foram consideradas nas análises de regressão.
47
5.2.2 CARACTERÍSTICAS DAS LOJAS
5.2.2.1 A
A loja fica na Região dos Lagos, é uma loja grande que tem estacionamento grande
e uma clientela de baixo perfil socioeconômico. Tem concorrência acirrada com um mercado
muito próximo e um mix de produtos variado.
5.2.2.2 B
As lojas B, C e D ficam na mesma cidade e possuem baixa concorrência, apenas
de pequenos mercadinhos. A loja B é uma loja média e atende clientes de baixo perfil
socioeconômico. Tem um mix de produtos pouco variado.
5.2.2.3 C
C é uma loja pequena com clientela classe B. Possui um mix pouco menor que a
loja B.
5.2.2.4 D
D é uma loja grande. Perfil socioeconômico da clientela é médio com um mix de
produtos variado.
5.2.2.5 E
A loja E é média, tem grande estacionamento e atende clientes de baixo perfil
socioeconômico. Há forte concorrência com outros mercados da região. Mix de produto é
variado.
48
5.2.2.6 F
Loja média com estacionamento pequeno. Atende clientela classe C. Há forte
concorrência com um grande supermercado e uma feira próxima à cidade. Mix de produtos
pouco variado.
5.2.2.7 G
Loja pequena que atende classe A. Possui concorrência muito acirrada com
mercados próximos. Mix de produtos pouco variado.
5.2.2.8 H
As lojas H, I e J ficam na mesma cidade e atendem a população da região, classe B
e C, o ano todo, mas durante o verão atende aos turistas, classe A, e concorre com 2
mercados grandes. H é uma loja média com um estacionamento grande. Mix de produtos é
variado.
5.2.2.9 I
É uma loja grande com mix de produtos bem variado.
5.2.2.10 J
É uma loja grande com estacionamento e mix de produtos variado.
49
5.2.2.11 K
As lojas K, L e M tem concorrência acirrada com um mercado grande e um
atacarejo e durante a alta temporada atendem turistas com poder aquisição um pouco mais
alto. K é uma loja grande com um estacionamento pequeno. Seu mix de produtos é bem
variado para atender um público classe A, B e C.
5.2.2.12 L
L é uma loja grande com estacionamento grande. Seu mix de produtos é variado e
atende até a classe C.
5.2.2.13 M
Loja grande com estacionamento grande. Seu mix de produtos é variado e atende
classe B.
5.2.2.14 N
Loja pequena que atende classe B. Tem concorrência forte de um mercado muito
próximo e um mix de produtos pouco variado devido ao seu tamanho.
5.2.2.15 O
É uma loja grande que atende um público classe A e B. Tem um pequeno
estacionamento, um mix bastante variado e pouca concorrência.
50
5.2.2.16 P
É uma loja pequena que atende classe B. Possui forte concorrência com mercados
próximos e possui um mix variado de produtos.
5.2.2.17 Q
É uma loja grande com estacionamento grande que atende classe C. Há
concorrência acirrada com mercados próximos com bons preços. Mix de produtos variado.
5.2.2.18 R
R é uma loja pequena que atende a classe A. Tem concorrência forte de mercados
próximos e um mix pouco variado.
5.2.2.19 S
Loja grande com estacionamento grande que atende classe B. Há concorrência
com mercados da região.
5.2.2.20 T
Loja média que atende a classe A e B. Trabalha com um mix de produtos mais
limitado e concorre com mercado próximo.
5.2.2.21 U
51
Loja média que atende classe A e B. com um mix de produtos bem variado. Esta
unidade concorre com mercados próximos.
5.2.2.22 V
Pequena loja que atende classe A e B. Sofre com forte concorrência de mercados
próximos e tem limitado mix de produtos devido ao tamanho da loja.
5.2.2.23 W
Loja grande com estacionamento grande. Atende principalmente classe B e tem um
grande mix de produtos. Concorre com outros mercados da região.
5.2.2.24 X
Unidade média que atende classe C. Há um mix de produtos limitado e
concorrência com mercados próximos.
5.2.2.25 Y
É um mercado grande com pequeno estacionamento. Possui um mix variado de
produtos e concorre com alguns mercados próximos.
5.2.2.26 Z
É uma loja média com estacionamento grande que atende clientes de médio perfil
socioeconômico. Possui um mix variado de produtos e concorre acirradamente com
mercados nas proximidades.
52
5.2.2.27 Tabelas
Seguem tabelas1 e 2 com os dados referentes às lojas.
O mix de produtos varia numa escala de 1 a 5, com o mais variado equivalendo a 5
e o menos variado equivalendo a 1. Esses números foram disfarçados por questões de
confidencialidade, mas retratam a realidade.
O perfil socioeconômico, por questões de simplificar a variação de renda per capita
entre os diferentes locais, foi encaixado em uma escala de 1 a 3. Clientela classe A equivale
a 3, o B a 2 e C a 1; da mesma forma o estacionamento grande equivale a 3, o pequeno a 2
e sem estacionamento, 1;
TABELA 1 - TABELA DE DADOS. FONTE: DADOS FORNECIDOS PELA EMPRESA, 2016
Filiais M² Perfil SE Estacionamento Concorrência Mix
A 1000 1 3 4 3
B 500 1 1 1 2
C 400 2 1 1 2
D 700 2 1 1 3
E 600 1 3 3 2
F 500 1 2 3 2
G 400 3 1 4 2
H 500 3 3 3 3
I 800 3 1 3 4
J 700 3 3 3 3
K 900 2 2 4 4
L 700 1 1 4 3
M 900 1 3 4 3
N 400 3 1 3 2
O 900 3 2 1 5
P 400 3 1 3 3
Q 1000 1 3 4 3
R 300 3 1 3 2
S 800 2 3 2 4
T 500 3 1 2 1
U 600 3 1 2 4
V 300 2 1 3 1
W 1000 2 3 2 4
X 500 1 1 2 1
Y 700 2 2 2 3
Z 500 2 3 4 3
53
5.2.3 DADOS DE RESULTADOS FINANCEIROS
A seguir seguem tabela com os resultados financeiros, utilizados pela empresa
como KPIs das lojas e gráficos de ‘margem de contribuição descontada dos custos de cada
loja’ acumulada.
TABELA 2 - TABELA DE RESULTADOS. FONTE: DADOS FORNECIDOS PELA EMPRESA, 2016
Filial Faturamento Ticket Médio Margem Faturamento por M²
A 237,36 37,48 23% 0,24
B 330,14 36,92 32% 0,66
C 246,01 33,34 33% 0,62
D 215,16 38,02 32% 0,31
E 192,00 28,37 24% 0,32
F 319,44 45,87 30% 0,64
G 439,69 32,19 35% 1,10
H 263,73 40,23 34% 0,53
I 506,48 67,89 34% 0,63
J 142,98 61,45 33% 0,20
K 395,51 38,04 34% 0,44
L 244,00 35,48 31% 0,35
M 267,35 30,93 30% 0,30
N 327,62 28,84 35% 0,82
O 681,04 48,19 39% 0,76
P 474,57 39,45 38% 1,19
Q 332,94 29,16 32% 0,33
R 359,75 24,81 36% 1,20
S 296,81 45,16 31% 0,37
T 300,98 23,19 37% 0,60
U 482,51 33,69 39% 0,80
V 265,76 28,73 34% 0,89
W 583,83 61,76 31% 0,58
X 264,36 27,18 35% 0,53
Y 339,89 30,42 35% 0,49
Z 465,05 39,72 31% 0,93
54
GRÁFICO 2 - CONTRIBUIÇÃO ACUMULADA. FONTE: DADOS FORNECIDOS PELA EMPRESA, 2016
GRÁFICO 3 - CONTRIBUIÇÃO ACUMULADA – GRANDE RIO. FONTE: DADOS FORNECIDOS PELA
EMPRESA, 2016
55
GRÁFICO 4 - CONTRIBUIÇÃO ACUMULADA - REGIÃO DOS LAGOS. FONTE: DADOS FORNECIDOS PELA
EMPRESA, 2016
A tabela com KPI’s já deixa claro que as lojas tem desempenhos muito diferentes.
Há loja com faturamento acima de 600 e outras abaixo de 200. A margem de compra e
venda, por sua vez, varia de 23% até 39%, mostrando que o poder de geração de valor de
cada loja varia drasticamente. Ao analisar os gráficos de contribuição, fica evidente que as
performances das lojas são muito diferentes. Primeiramente nota-se que há lojas que
faturam mais de 100 unidades de faturamento, enquanto outras tem resultado negativo.
Além disso, percebe-se que os 10 mercados do Rio de Janeiro e Niterói somam um
faturamento quase 150 maior que da Região dos Lagos, apesar de ter menos de 2 terços
das lojas. Por esta razão, é importante estudar as origens destas diferenças para entender a
dinâmica existente no negócio e possibilitar que se saiba como trabalhar a expansão da
rede para alcançar os melhores KPI’s.
5.3 Resultados
De acordo com o método proferido no capítulo anterior (4), primeiramente, foram
analisadas as hipóteses sugeridas, com alguns comentários, e, posteriormente, analisadas
quais variáveis mais influenciam nos principais KPI’s das lojas.
56
Todas as plotagens de gráficos e as regressões realizadas para explicar os
resultados estão no Apêndice.
5.3.1 ESTACIONAMENTO AUMENTA TICKET MÉDIO?
A análise não demonstrou correlação entre estacionamento e ticket médio. Isso
significa que a hipótese de que o cliente adquire mais produtos por compra, por poder levar
as mercadorias dentro do carro ao invés de carregá-las, pode não estar correta.
5.3.2 ESTACIONAMENTO AUMENTA FATURAMENTO?
Esta análise também não demonstrou correlação entre estacionamento e
faturamento. O que fortalece a interpretação de que a relação de estacionamento com a
quantidade de compras pode não existir.
5.3.3 CONCORRÊNCIA DIMINUI MARGEM?
De fato, utilizando na regressão apenas a concorrência como variável explicativa
para margem, é evidente que existe uma relação, tanto analisando todas as lojas, como
analisando apenas Rio de Janeiro e Niterói. Isso quer dizer que a existência de concorrência
afeta a margem de uma loja negativamente, provavelmente pela competição de preços.
5.3.4 CONCORRÊNCIA DIMINUI TICKET MÉDIO?
Na Região dos Lagos, há uma forte correlação em conjunto com a variação de mix
de produtos, evidenciada por uma regressão linear múltipla. A presença de concorrência
causa queda do ticket médio, seja por baixa de preços ou divisão de compras dos clientes
entre os concorrentes, dando força à hipótese testada.
57
5.3.5 CONCORRÊNCIA DIMINUI FATURAMENTO?
A análise mostrou uma pequena correlação entre concorrência e faturamento, mas
outros fatores influem mais no faturamento. O que indica, na verdade, que o faturamento é
afetado negativamente pela concorrência, mas outros fatores explicam melhor o aumento ou
diminuição dele.
5.3.6 MIX DE PRODUTOS AUMENTA FATURAMENTO?
Sim, de acordo com as plotagens de dados, há fortíssima evidência visual (pela
formação de uma linha) de que o mix de produtos afeta positivamente o faturamento. O que
reforça a hipótese de que um maior número de opções de compra pode aumentar a receita
de uma loja.
5.3.7 MIX DE PRODUTOS AUMENTA TICKET MÉDIO?
Sim, de acordo com as regressões, há fortíssima evidência de que o mix de
produtos afeta positivamente o ticket médio. Também reforçando a hipótese de que um
maior número de opções de compra pode aumentar o faturamento médio por compra.
5.3.8 PERFIL SOCIOECONÔMICO AUMENTA MARGEM?
Os gráficos criados para analisar se o perfil tem relação com a margem indicaram
que, para todas as lojas da rede ou as do Rio de Janeiro e Niterói, há influência positiva na
margem com o aumento do perfil socioeconômico. O que pode confirmar que quanto maior
o poder aquisitivo do público-alvo, maior a disposição de pagar maiores margens pelos
produtos ou de comprar produtos supérfluos, que possuem maior margem.
58
5.3.9 PERFIL SOCIOECONÔMICO AUMENTA TICKET MÉDIO?
Na Região dos Lagos, isoladamente, quando o perfil socioeconômico é analisado
sendo única variável explicativa para ticket médio, apresenta forte correlação. Esta relação
indica que a hipótese de que clientes com mais dinheiro compram mais, e mais produtos
supérfluos, pode estar correta.
5.3.10 PERFIL SOCIOECONÔMICO AUMENTA FATURAMENTO?
Quando todas as lojas são analisadas juntas, o perfil socioeconômico apresenta
alta correlação com o faturamento. No Rio, quando analisado sendo única variável
explicativa, também. Isso indica que é muito provável que o perfil socioeconômico afeta o
faturamento positivamente, o que possibilita a interpretação de que, de fato, o público com
maior renda tende a gastar mais.
5.3.11 TAMANHO DA LOJA AUMENTA FATURAMENTO?
Nenhuma análise evidenciou esta relação. Desta forma, a conclusão pensada é que
o tamanho da loja não afeta diretamente o faturamento, mas indiretamente sim, uma vez
que possibilita um maior mix de produtos que, por sua vez, tem correlação com o
faturamento.
5.4 DIAGNÓSTICO
Com as regressões feitas, é possível identificar quais os parâmetros que tem maior
correlação com os resultados utilizados como KPI’s pela rede de supermercados.
59
5.4.1 FATURAMENTO
5.4.1.1 Mix de Produtos
O Mix de produtos apresentou os maiores coeficientes nas regressões geradas,
com variação de aproximadamente 320 unidades de medida de faturamento entre uma loja
com mix de produtos limitado e uma loja com o mix bastante variado, o que quer dizer que
esta variável tem um grande impacto no faturamento de uma loja. De fato, pode-se observar
que das 5 lojas com maior mix de produtos, 4 são as maiores em faturamento da rede (Lojas
O, W, I e U). Além disso, comparando essa variação com o faturamento das lojas, podemos
notar que é uma variável muito relevante, já que, mesmo para a loja com maior faturamento,
320 unidades é uma quantia alta.
Nota-se que esta variável tem limitações. Para que uma loja tenha uma gama maior
de produtos, é necessário espaço de frente de gôndola, portanto, maior precisa ser a área
de venda da unidade.
5.4.1.2 Perfil Socioeconômico
Também com muita influência no faturamento, o perfil socioeconômico consegue
explicar variações em torno de até 120 unidades de faturamento. As lojas O, I, U e P estão
entre as lojas com melhor nível socioeconômico de público-alvo e estão entre os 5 maiores
faturamentos da rede de supermercados.
5.4.1.3 Concorrência
A concorrência, dentre as variáveis que apresentaram possível relação com o
faturamento, foi a que teve a menor correlação, com a regressão não aderindo muito bem à
amostra, mas apresentou uma variação negativa de 110 unidades de receita com o aumento
de menor nível de concorrência para o maior, que pode representar mais da metade do
faturamento da pior loja (E, com 191 de faturamento).
60
5.4.2 TICKET MÉDIO
5.4.2.1 Mix
O ticket médio de uma loja parece sofrer grande influência do mix de produtos nela
presente. Quanto maior o mix, maior o ticket médio. A variação entre uma loja com o mix
mais variado para o menos variado pode causar uma diferença de cerca de 25 reais, em
média, considerando todas as lojas da rede na regressão. Na análise do Rio de Janeiro o
ticket varia um pouco menos, mas na Região dos Lagos essa diferença pode chegar a 34
reais. Esta variável parece ser muito importante, pois 34 reais pode mais do que dobrar o
ticket médio das lojas com menor mix.
5.4.2.2 Perfil Socioeconômico
Na região dos Lagos, o perfil socioeconômico mostrou ter influência do ticket médio
das lojas. Regiões mais ricas parecem gastar 20 reais a mais por compra que regiões mais
carentes.
5.4.2.3 Concorrência
A concorrência na Região dos Lagos foi citada como um grande problema nas
conversas com gerentes. Na análise de regressão foi confirmado que na Região dos Lagos,
uma loja com maior concorrência pode diminuir o ticket médio em até 16 reais, comparando
com uma em área pouco concorrida.
5.4.2.4 Área de venda
A área de vendas, de acordo com a regressão com todas as lojas da rede, mostra
que a média de ticket médio das menores lojas é aproximadamente 14 reais a menos que
das maiores lojas. Isso pode ter acontecido, pois o mix de produtos tende a ser maior em
lojas maiores.
61
5.4.3 MARGEM
5.4.3.1 Perfil Socioeconômico
O perfil socioeconômico é o fator que melhor explica a margem de contribuição
sobre o faturamento. Um mercado numa área com alto perfil socioeconômico gera margem
em torno de 6% maior que uma loja numa região mais carente. Em um universo em que as
margens variam entre 39% e 24%, sendo 30% o nível mínimo aceitável para uma boa
operação, de acordo com os gestores, a relevância deste fator é grande.
5.4.3.2 Concorrência
A concorrência também mostrou ter grande influência na margem, com variação
média de 5% entre as lojas com menores níveis de concorrência e as lojas com maiores.
5.4.3.3 Estacionamento
Estranhamente, a existência de estacionamento, que supostamente agrega valor ao
empreendimento, ficou inversamente proporcional à margem da loja. O efeito desta
presença de local para estacionar na margem é grande, sendo esta, em média, 4% maior
nos mercados sem estacionamento.
Após investigar o que pode ter gerado essa informação, é notável que as lojas que
possuem estacionamento são em sua maioria lojas que sofrem com bastante concorrência e
em cidades com perfil socioeconômico mais baixo, como as lojas A, E, M e Q, onde, não por
acaso, o aluguel de espaço para usar como estacionamento é barato. Desta forma, o que
causou essa influência negativa possivelmente não foi o estacionamento em si, mas o fato
de haver estacionamentos justamente em lojas em situações “problemáticas”.
62
5.5 CONSIDERAÇÕES A PARTIR DOS RESULTADOS
Ao levar os resultados da análise para a empresa, foram debatidas as hipóteses
defendidas pelos gerentes para tornar mais claras as influências que as características de
uma loja podem ter em seu resultado. Assim, pôde-se abrir campo para estudos apoiados
pela alta gestão, que procuram, com maior profundidade, como gerar melhores resultados.
5.5.1 MIX DE PRODUTOS
O mix de produtos é uma variável muito importante porque ela apresenta opções ao
consumidor. O consumidor que tem menor poder aquisitivo terá maiores chances de
encontrar produtos de menor qualidade, mas mais baratos, e efetuar a compra. Poderia não
comprar, caso fosse um produto mais caro, e ir procurar em outro mercado. Para pessoas
que tem marcas favoritas, a probabilidade de encontrar as que estão procurando é maior.
Para pessoas que querem experimentar produtos diferentes, há diferentes marcas de um
mesmo produto.
Isso tudo possibilita um aumento de ticket médio e, consequentemente, de
faturamento na mesma proporção.
Obviamente, espaço de frente de gôndola é muito valorizada pelos fornecedores de
mercadorias. Eles sempre querem mais dos melhores locais, o que pode tornar um aumento
de mix conflitante, uma vez que acordos comerciais podem ser prejudicados.
O mix de produtos, além disso, é limitado pelo espaço físico da loja. Quanto maior a
loja, maior pode ser o mix, em contrapartida, maiores serão os custos de mantê-la.
5.5.2 PERFIL SOCIOECONÔMICO
O perfil socioeconômico é importante, pois define a propensão do cliente a
consumir e a sua sensibilidade a diferenças de preço. Um cliente com maior poder
aquisitivo, geralmente, consome mais e em maior variedade e de melhor qualidade.
Clientes com perfil socioeconômico mais alto tende a consumir mais e desperdiçar
mais. Provavelmente tem a geladeira cheia de produtos e não raramente joga algo que
63
passou da validade ou que não gostou no lixo. Isso pode indicar que quando ele for ao
mercado, irá comprar mais produtos, o que aumenta o faturamento e ticket médio.
Além disso, clientes com maior poder aquisitivo consomem mais itens não
essenciais, que tem maior margem de contribuição para o mercado do que produtos
essenciais, além de aumentar o ticket médio e faturamento.
Por fim, esse público tem menor sensibilidade a preço, o que resulta em uma
diminuição do efeito da concorrência em regiões de maior renda.
5.5.3 CONCORRÊNCIA
Em lugares em que a população tem menor renda, um mercado com preços
menores é um concorrente muito perigoso, uma vez que a sensibilidade a preço nessa
região tende a ser maior, reduzindo seu faturamento, através do número de compras.
O ticket médio também tende a diminuir, uma vez que haja vantagem em preço em
apenas alguns dos produtos. O cliente pode comprar os que estão mais baratos na sua loja
e os que estão mais baratos na loja concorrente.
Como para aumentar a competitividade em situações com concorrência há a
diminuição de preços, a margem de venda dos produtos também é prejudicada.
5.5.4 ÁREA DE VENDA
A variável área de venda não parece ser um fator importante, mas é ela que limita a
extensão do mix de produtos. Portanto, para melhorar os KPI’s faturamento e ticket médio
de uma loja, é necessária uma estrutura que possibilite grande variedade de produtos.
5.5.5 ESTACIONAMENTO
A análise teve como resultado uma relação inesperada. O estacionamento abaixa a
margem de compra e venda.
64
Uma explicação para isso pode ser relacionada à disponibilidade de espaço para
aluguel, que pode indicar pouco valor comercial no local. A existência de grandes
estacionamentos em mercados com concorrência de varejistas baratos na região dos lagos
juntamente com um perfil socioeconômico baixo pode ter gerado um ambiente comum com
estacionamento e margem de contribuição baixa, resultando nessa relação.
Outra possibilidade é que o estacionamento possibilita que um cliente vá a diversos
supermercados, aproveitando as promoções de cada um. Desta forma, se um cliente vai ao
mercado e só compra produtos que estão em promoção, a margem de contribuição se torna
menor. Isso haveria mais chance de acontecer em locais com famílias de menor renda, que
aproveitam ao máximo oportunidades de economizar. Esse pode ser o caso dos mercados
na Região dos Lagos, que apresentaram a correlação da presença de estacionamento com
diminuição da margem.
Ainda sobra alguma chance de ter ocorrido uma correlação acidental, mas não se
pode ter certeza disso.
5.5.6 UMA PROPOSTA DE LÓGICA SUBJACENTE À EXPANSÃO DA REDE
Dadas as relações descobertas entre as variáveis estudadas e os KPI’s utilizados
no setor supermercadista, podemos descrever o que seria uma proposta de supermercado
para a empresa estudada com potencial para gerar bons resultados. Para isso, podemos
citar as características que possuem preferência para futuras expansões.
Novas lojas preferivelmente teriam um mix de produtos bastante variado, se
possível localizando-se em uma região onde mora população com alta renda, em um
quarteirão sem outros mercados muito próximos. Desta forma, seriam maximizados
faturamento, ticket médio e margem, como ocorre com as lojas O e U. Importante destacar
que, em regiões com melhor nível socioeconômico, a concorrência não mostrou, neste
trabalho, ser tão relevante quanto os outros fatores, ainda possibilitando bons resultados
mesmo sendo alta, como nas lojas P, G e I.
Caso não seja possível estabelecer uma loja em bairro nobre, a concorrência pode
ser determinante no desempenho da loja, então, seria interessante saber se há concorrência
próxima e se ela tem preço baixo. Se houver chance de ocorrer uma guerra de preços, não
é inteligente abrir uma loja próxima, pois se perde em todos os KPI’s, visto lojas como A, E e
L.
65
Nota-se que o mix de produtos deve variar de acordo com o perfil socioeconômico
do local, refletindo as preferências de qualidade de cada público. Além disso, para uma loja
ter um mix de produtos amplo, é preciso espaço, portanto, uma área de venda maior pode
ser necessária.
66
6 CONCLUSÃO
Este trabalho contribuiu com aprendizado sobre a dinâmica no setor
supermercadista. O contato com os gerentes da rede de supermercados possibilitou uma
troca de informações muito rica, com o peso da experiência de cada um.
Espera-se que, com esse estudo, tenha ficado mais claro como as variáveis
estudadas, características de uma loja da rede de supermercados, se tornam fundamentais
para criar expectativas e explicações para os resultados obtidos pela empresa. Que essa
compreensão sobre quais fatores mais afetam os resultados das lojas seja útil nas futuras
expansões da organização.
Infelizmente, a complexidade do negócio e a ausência de bases de dados
sistematizadas disponíveis limitou o estudo às variáveis mais palpáveis. Fatores como
qualidade de gestão, treinamento de pessoal, limpeza, arrumação e disposição de produtos
de uma loja e nível de serviço não foram analisados neste trabalho pela dificuldade de se
quantificar esses conceitos.
Por fim, é possível que este trabalho possa fomentar futuros estudos na empresa,
uma vez que nas conversas com gestores foram discutidos diversos tópicos, além dos
tratados neste trabalho.
Pode-se mostrar, a partir dos resultados do trabalho, que é importante focar os
próximos esforços para entender melhor a dinâmica entre mix de produtos, perfil
socioeconômico e concorrência, uma vez que evidenciaram relevantes relações com o
resultado de cada loja. Entender verdadeiramente como esses fatores funcionam e como a
empresa pode agir em prol do aproveitamento deles, tanto com refinamento da estrutura
existente ou futuras expansões, poderia gerar um grande diferencial para a empresa em
termos estratégicos de operação. Análises mais aprofundadas e profissionalizadas com a
supervisão de consultorias, neste sentido, poderiam gerar valiosos ganhos de conhecimento
privilegiado que possibilitariam tomadas de decisão mais bem fundadas e estruturadas.
67
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71
8 APÊNDICE A
GRÁFICOS DE PLOTAGEM E TABELAS DE REGRESSÃO
Os gráficos contem, em azul, os pontos que representam os dados das lojas estudadas e
em vermelho os pontos previstos pela regressão. É visível que há aderência do modelo
quando os pontos azuis se alinham e há sobreposição de pontos.
ANÁLISE 1: Estacionamento x Ticket Médio
Todas as Lojas
Rio de Janeiro e Niterói
74
ANÁLISE 3: Concorrência e Margem de Contribuição
Todas as Lojas
Estatística de regressão Estatística de regressão
R múltiplo 0,44371
R-Quadrado 0,19688
R-quadrado ajustado 0,15864
Erro padrão 0,03677
Observações 23,00000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,00000 0,00696 0,00696 5,14806 0,03393
Resíduo 21,00000 0,02839 0,00135
Total 22,00000 0,03535
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 0,37764 0,02177 17,34780 0,00000 0,33237 0,42291 0,33237 0,42291
Concorrência -0,01688 0,00744 -2,26893 0,03393 -0,03234 -0,00141 -0,03234 -0,00141
RESUMO DOS RESULTADOS
Rio de Janeiro e Niterói
75
ANÁLISE 4: Concorrência e Ticket Médio
Região dos Lagos
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
0 1 2 3 4 5
Tick
et
Concorrência
Concorrência e Ticket Médio
Ticket
Previsto(a) Ticket
Estatística de regressão
R múltiplo 0,773528
R-Quadrado 0,598345
R-quadrado ajustado 0,525317
Erro padrão 8,252499
Observações 14,000000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 2,000000 1115,997008 557,998504 8,193360 0,006625
Resíduo 11,000000 749,141214 68,103747
Total 13,000000 1865,138222
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 23,657789 8,145008 2,904575 0,014327 5,730748 41,584830 5,730748 41,584830
Mix 11,617857 2,898355 4,008431 0,002056 5,238620 17,997093 5,238620 17,997093
Concorrência -5,522315 2,331909 -2,368152 0,037273 -10,654812 -0,389818 -10,654812 -0,389818
RESUMO DOS RESULTADOS
76
ANÁLISE 5: Concorrência e Faturamento
Todas as Lojas
Estatística de regressão
R múltiplo 0,2355
R-Quadrado 0,0555
R-quadrado ajustado 0,0105
Erro padrão 122,7754
Observações 23,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,0000 18.588,8402 18.588,8402 1,2332 0,2793
Resíduo 21,0000 316.549,5449 15.073,7879
Total 22,0000 335.138,3851
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores95% superioresInferior 95,0%Superior 95,0%
Interseção 437,2900 72,6902 6,0158 0,0000 286,1224 588,4577 286,1224 588,4577
Concorrência 27,5818- 24,8374 1,1105- 0,2793 79,2341- 24,0705 79,2341- 24,0705
RESUMO DOS RESULTADOS
77
ANÁLISE 6: Mix de Produtos e Faturamento
Todas as Lojas
Estatística de regressão
R múltiplo 0,6878
R-Quadrado 0,4731
R-quadrado ajustado 0,4480
Erro padrão 91,6994
Observações 23,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,0000 158.554,0399 158.554,0399 18,8558 0,0003
Resíduo 21,0000 176.584,3452 8.408,7783
Total 22,0000 335.138,3851
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 146,5022 53,1275 2,7576 0,0118 36,0176 256,9868 36,0176 256,9868
Mix 79,8463 18,3879 4,3423 0,0003 41,6065 118,0860 41,6065 118,0860
RESUMO DOS RESULTADOS
78
ANÁLISE 7: Mix de Produtos e Ticket Médio
Todas as Lojas
Estatística de regressão
R múltiplo 0,6471
R-Quadrado 0,4187
R-quadrado ajustado 0,3910
Erro padrão 8,5303
Observações 23,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,00 1.100,70 1.100,70 15,13 0,00
Resíduo 21,00 1.528,10 72,77
Total 22,00 2.628,80
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 18,6706 4,9422 3,7778 0,0011 8,3928 28,9484 8,3928 28,9484
Mix 6,6527 1,7105 3,8893 0,0008 3,0955 10,2100 3,0955 10,2100
RESUMO DOS RESULTADOS
79
ANÁLISE 8: Perfil Socioeconômico e Margem de Contribuição
Todas as Lojas
Estatística de regressão
R múltiplo 0,7359
R-Quadrado 0,5415
R-quadrado ajustado 0,5196
Erro padrão 0,0278
Observações 23,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,00 0,02 0,02 24,80 0,00
Resíduo 21,00 0,02 0,00
Total 22,00 0,04
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 0,2628 0,0150 17,5707 0,0000 0,2317 0,2939 0,2317 0,2939
Perfil SE 0,0336 0,0067 4,9799 0,0001 0,0196 0,0476 0,0196 0,0476
RESUMO DOS RESULTADOS
Rio de Janeiro e Niterói
80
ANÁLISE 9: Perfil Socioeconômico e Ticket Médio.
Região dos Lagos
Estatística de regressão Estatística de regressão
R múltiplo 0,6240
R-Quadrado 0,3894
R-quadrado ajustado 0,3386
Erro padrão 9,7416
Observações 14,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,00 726,35 726,35 7,65 0,02
Resíduo 12,00 1.138,78 94,90
Total 13,00 1.865,14
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 23,9161 6,1907 3,8632 0,0023 10,4278 37,4044 10,4278 37,4044
Perfil SE 9,8883 3,5742 2,7666 0,0171 2,1008 17,6758 2,1008 17,6758
RESUMO DOS RESULTADOS
81
ANÁLISE 10: Perfil Socioeconômico e Faturamento
Todas as Lojas
Estatística de regressão Estatística de regressão
R múltiplo 0,5399
R-Quadrado 0,2915
R-quadrado ajustado 0,2578
Erro padrão 106,3344
Observações 23,0000
ANOVA
gl SQ MQ F F de significação
Regressão 1,0000 97.691,1015 97.691,1015 8,6399 0,0078
Resíduo 21,0000 237.447,2836 11.307,0135
Total 22,0000 335.138,3851
Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%
Interseção 206,6338 57,2375 3,6101 0,0016 87,6018 325,6657 87,6018 325,6657
Perfil SE 75,9030 25,8229 2,9394 0,0078 22,2013 129,6048 22,2013 129,6048
RESUMO DOS RESULTADOS