Identificação do cluster a observar

Nesta secção apresentar-se-á todos os passos até à implementação das campanhas, detalhando todos os passos efetuados em SPSS até obtenção dos clusters com o intuito de se conseguir posteriormente efetuar a análise dos resultados obtidos das campanhas em vigor.

O primeiro passo será o de efetuar a análise RFM para cada uma das categorias escolhidas para o estudo. As três categorias selecionadas pelo autor para o estudo foram Calçado Futebol, Têxtil Fitness e Calçado Running.

Da base de dados disponibilizada ao autor para o estudo utilizar-se-á a variável “ID_Cliente” como identificador do cliente, que representa o número de Cartão de fidelização do cliente, a variável “VB” representativa das Vendas Brutas como identificador do valor total transacionado pelo cliente e a Variável “NTRANS” para identificar o número de transações de cada cliente. Por fim o autor usa a Variável “Data” como identificadora da data em que o cliente efetuou a ultima transação.

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No separador ”Binning”, visualmente representado na Figura 9, é definido o método de agrupamento de cada cliente, tal como foi referido na metodologia será utilizado o Método “Nested”. O autor define cerca de 5 agrupamentos de clientes em cada característica RFM.

Figura 8 - Análise RFM – S eperador Variables

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Por fim no separador “Output” é possível definir que informação se quer extrair, seja já com os clientes agrupados como é exemplo um gráfico de contagens por agrupamento ou é possível a extração de informação não agrupada, como é o caso de histogramas.

Este Processo será repetido pelas três categorias, no final terminados todos estes passos, obter-se-á uma nova base de dados onde são acrescentadas quatro novas variáveis – “Recency_Score”, “Frequency_score”, “Monetary Score” e “RFM_score”- representativas da classificação de cada uma das características (Figura 11).

Figura 11 - Análise RFM – Base de dados Figura 10 - Análise RFM – S eparador Output

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Terminada a análise RFM das três categorias em estudo, avançar-se-á agora para a segmentação de cada uma delas através do algoritmo k-means,

O primeiro passo do algoritmo, prende-se com a definição das variáveis que se pretende analisar na segmentação. Tal como foi referido anteriormente as variáveis a utilizar serão as resultantes da Análise RFM, isto é, é utilizada a classificação obtida da ”Recência”, “Frequência” e “Valor Monetário” (“Recency_Score”, “Frequency_score”, “Monetary Score”), sendo que o identificador do cliente será a variável “”ID_Cliente” conforme podemos observar na Figura 12.

O número de clusters a determinar, tal como definidos inicialmente serão 5e com um número máximo de iterações de 10.

A primeira categoria em análise será Calçado Futebol, onde será aplicado o algoritmo com as condições definidas anteriormente.

Os centros iniciais de clusters são atribuídos aleatoriamente sendo posteriormente efetuadas iterações de ajustes nos centros de clusters até que não sofram mais alterações.

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Como podemos observar na Tabela 1, bastaram apenas 4 iterações do algoritmo para que os centros de clusters convergissem até às suas posições finais, sendo que o cluster II atingiu a sua posição final à segunda iteração e o cluster III, necessitou apenas de três iterações para atingir a sua posição final.

Na Tabela 2, comparamos as posições centrais dos clusters no início e fim do processo de algoritmo, como podemos ver todos os clusters sofreram alterações mínimas nos respetivos centros. O cluster II foi o único que alterou a sua posição central em duas das variáveis do algoritmo.

Na Tabela 3 verifica-se o detalhe do número de clientes por cluster de onde, com base nos centros finais de cluster obtidos através do algoritmo de k-means (Tabela 2),

Cluster Inicial Final Inicial Final Inicial Final

I 5 5 4 3 4 4

II 1 2 5 4 4 4

III 2 2 5 4 1 1

IV 2 2 2 2 5 4

V 4 4 2 2 1 2

Recency score Frequency score Monetary score

I 24417 II 11795 III 13629 IV 26003 V 32021 107865 Cluster Total I II III IV V 1 ,895 1,110 1,114 ,822 ,762 2 ,183 0,000 ,172 ,200 ,057 3 ,100 0,000 0,000 ,131 ,095 4 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Iteration Change in Cluster Centers

Tabela 1 - Histórico de Iterações em Calçado Futebol

Tabela 2 - Centros de Clusters Iniciais e Finais de Calçado Futebol

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selecionar-se-á o cluster em que se irá efetuar as campanhas. Ao seguir o critério definido anteriormente de seleção de clusters, o cluster onde incidirá o estudo será o cluster II, onde se encontram os Clientes Perdidos, que representam um valor para a Empresa e uma elevada frequência de visita. O cluster II tem cerca de 11795 clientes todos ele com uma data desde a última compra na Empresa superior a um ano, de onde se selecionará com base nos critérios definidos no Capítulo da Metodologia, os 8000 clientes que serão separados, seguindo as bases definidas anteriormente, para efetuar as duas tipologias de campanha.

Na segunda categoria em análise (Têxtil Fitness), foram necessárias sete iterações (Tabela 4) para os clusters convergirem para as suas posições finais, sendo que o cluster II foi o único que teve movimentações até ser efetuada a última iteração. Os clusters IV e V são os únicos que apresentam respetivamente apenas três e quatro movimentações, mas em iterações não sequenciais, o que indica que os mesmos após terem definido uma posição fixa a partir da terceira iteração, foram obrigados a ajustar fruto dos movimentos existentes nos clusters II e III.

Na Tabela 5, observamos a comparação entre as posições centrais de clusters nas três variáveis utilizadas no algoritmo. A variável Recência, mostrou ser a que se

I II III IV V 1 1,397 ,438 ,981 1,005 ,853 2 ,077 ,179 ,155 0,000 ,200 3 0,000 ,062 ,078 0,000 0,000 4 0,000 ,067 ,085 0,000 0,000 5 0,000 ,078 ,062 0,000 ,100 6 0,000 ,147 0,000 ,129 ,129 7 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Iteration History

Iteration Change in Cluster Centers

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movimentou mais, pois alterou a sua posição inicial até ao final do processo em três

clusters, enquanto as restantes variáveis apenas alteraram o seu centro em dois clusters.

Na Tabela 6 podemos ver o número de clientes por cluster e conforme o critério que está definido para a seleção do mesmo na realização das campanhas, o estudo vai incidir sobre o cluster I, que representa os Clientes Perdidos e que conta com 40415 clientes, dos quais se irão apenas selecionar 8000 clientes, com base nos critérios definidos anteriormente, sendo que 25% desse número é para o grupo de controlo e cerca de 3000 para a campanha em valor e 3000 para a campanha em percentagem. Todos os clientes presentes no cluster selecionado não têm compra no último ano em qualquer categoria da Empresa.

A última categoria em análise é Calçado Running, onde se efetuará o mesmo processo das categorias anteriores, usando o algoritmo de k-means. Foram necessárias apenas três iterações do algoritmo para que os centros de clusters convergissem até à sua posição final. Esta foi a categoria que necessitou de menos iterações, sendo que o cluster III e IV, à segunda iteração tinham encontrado a sua posição final (Tabela 7).

Cluster Inicial Final Inicial Final Inicial Final

I 1 2 2 2 5 4

II 3 3 5 5 3 3

III 1 2 2 3 1 1

IV 5 5 2 2 5 4

V 5 4 2 3 1 1

Recency score Frequency score Monetary score

I 40415 II 37219 III 30431 IV 21182 V 22914 152161 Cluster Total

Tabela 5 - Centros Cluster Iniciais e Finais em Têxtil Fitness

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Na Tabela 8, observamos as diferenças entre as posições inicias dos clusters e os seus centros finais. A variável Valor Monetário, foi a única que alterou o seu centro em três clusters, tendo a variável da Recência sofrido alteração em um cluster e a variável Frequência sofrido apenas alteração do centro inicial para o centro final no Cluster III.

No comportamento do cluster V destaca-se pois, apesar de ter sofrido movimentos nas iterações os seus centros finais mantêm-se idênticos aos iniciais.

Na Tabela 9, vemos o resultado de todo o processo que culmina com a distribuição de clientes por cluster.

Tendo em conta os critérios explicitados no capítulo 3 o cluster V, representado pelos clientes perdidos, é o utilizado para selecionar os 8000 clientes para distribuir pelo

Cluster Inicial Final Inicial Final Inicial Final

I 5 4 2 2 5 4 II 5 4 5 5 3 3 III 1 1 5 4 1 2 IV 4 4 2 2 1 2 V 1 1 2 2 4 4 Monetary score

Recency score Frequency score

I II III IV V

1 ,949 1,095 1,271 ,986 ,659

2 ,180 ,162 0,000 0,000 ,213

3 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000

Iteration

Change in Cluster Centers

I 36107 II 26503 III 18537 IV 56905 V 40420 178472 Total Cluster

Tabela 7 - Histórico de Iterações de Calçado Running

Tabela 8 - Centros Cluster Iniciais e Finais Calçado Running

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grupo de controlo e pelas campanhas a realizar. Estes clientes selecionados para o estudo tal como nas categorias anteriores não efetuam nenhuma compra na Empresa há pelo menos 1 ano.

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5. Análise dos Resultados das campanhas

Neste Capítulo são analisados os resultados obtidos das campanhas efetuadas para posteriormente, se obterem as conclusões finais do estudo.

Esta análise encontra-se dividida em quatro variáveis – Taxa de Conversão, Vendas Líquidas, Ticket Médio e Rentabilidade – que serão analisadas por Categoria e posteriormente numa ótica geral da Empresa.

Um dos objetivos principais é que o estudo desenvolvido traga rentabilidade para a Empresa, para tal terão de ser suportados todos os custos inerentes as campanhas. Estes custos resumem-se apenas ao envio das SMS aos clientes - custo por SMS de 0.017€ - sendo que foram enviados 12000 SMS, perfazendo um custo total de 204€.

5.1. Taxas de Conversão

Nesta secção analisar-se-á o número de transações existentes por tipologia de campanha dentro de cada categoria e dentro da Empresa.

No Gráfico 1, está representada a Taxa de Conversão, ou seja, a percentagem dos 3000 clientes que receberam a SMS referentes a uma das tipologias promocionais, e que dentro do prazo estipulado de cada campanha efetuaram uma transação na categoria em questão.

As campanhas efetuadas neste estudo estão identificadas por:

 "Nome da categoria_20pct" - para os clientes que receberam 20% de desconto;

 "Nome da categora_5eu" - para as campanhas referentes aos clientes que recebiam 5€ em transações superiores a 25€.

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As taxas de conversão em transações por categoria e tipologia de campanha, revelaram-se um pouco baixas, contudo superiores às apresentadas no grupo de controlo, com exceção da campanha de 20% em cartão em Calçado Futebol e a campanha de 5€ em Têxtil Fitness. Estes resultados demonstram que mesmo com a pouca adesão, este tipo de SMS promocionais surtem um efeito positivo na atratividade do cliente para compras na categoria.

De seguida serão analisadas estas taxas de transação a um nível geral (Gráfico 2), isto é, trata-se de medir clientes que recebem mensagem de uma campanha numa determinada categoria e não efetuaram transações nessa categoria, mas sim na restante loja.

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Neste caso as taxas de conversão, apresentam resultados um pouco diferentes das taxas na categoria, sendo que apenas metade das campanhas – 5€ em Calçado Futebol, 20% em Têxtil Fitness e 5€ em Têxtil Fitness - apresentam uma taxa superior à do grupo de controlo.

Se olharmos para as duas taxas de conversão em conjunto, verifica-se que houve um fluxo normal de clientes à loja, clientes esses que estão abrangidos pela campanha de 20% em Calçado Futebol. Estes representam os clientes que historicamente apresentam o ticket médio superior, ou seja, praticam uma compra mais racional.

O período da campanha em finais de julho é para muitos uma transição na época desportiva, que conduz a uma “renovação” de todo o equipamento desportivo, essa será uma das justificações para as diferenças apresentadas face ao grupo de controlo.

No caso das campanhas efetuadas em Calçado Running verificamos um comportamento diferente nas duas taxas de conversão. A Taxa à categoria apresenta-se bastante inferior em ambas as campanhas, no que diz respeito à taxa Geral da Empresa, verifica-se que a mesma é superior. Este resultado pode ser explicado pelo facto de grande parte dos clientes perdidos da categoria em questão, possivelmente só efetuem compras de Calçado Running quando têm alguma vantagem promocional associada.

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Numa visão global as taxas de resposta mostraram-se muito elevadas na visão de transações gerais na Empresa, tanto do Grupo de Controlo como das Campanhas efetuadas, tendo em conta que estes clientes não efetuavam compras na Empresa à pelo menos um ano. Este repentino acréscimo de retorno de clientes pode estar relacionado com o crescimento do índice de confiança do consumidor, que no mês de junho atingiu o valor mais alto do Seculo XXI, segundo dados do Banco de Portugal. Outro fator que pode ter potenciado o regresso dos clientes são as condições climatéricas, o período homólogo em que se realizaram as campanhas não foi caracterizado por temperaturas tão elevadas. Historicamente este fator esta relacionado com um maior número de transações na Empresa.

Como conclusão destes resultados conseguimos ter uma primeira indicação da tipologia de campanha mais eficiente em cada categoria. No caso de Calçado Futebol conseguimos perceber que a comunicação tipologia percentual foi mais eficiente, nas duas taxas de conversão em análise.

Na categoria Têxtil Fitness verifica-se um comportamento diferente nas duas taxas de conversão, no caso da taxa de conversão à categoria foi mais eficiente a comunicação de percentagem e no caso da taxa de conversão geral vemos que a comunicação promocional de 5€ foi mais eficiente, apesar do diferencial entre ambos ser mínimo.

Por fim observa-se um comportamento diferente na categoria de Calçado de Running em que, em ambas as taxas de transação, a comunicação promocional em que se oferecia um desconto fixo em euros numa compra superior a um valor previamente determinado, foi a mais eficiente sempre por um pequeno diferencial.

5.2. Vendas Líquidas

As vendas Líquidas são um fator importante nos resultados de todas as Empresas retalhistas, e é precisamente o que será analisado nesta secção. Por Vendas Líquidas entende-se todas as vendas efetuadas a Preço de Venda ao Publico sobre o qual posteriormente é retirado o valor do IVA (Imposto de Valor Acrescentado).

Tal como foi efetuado no subcapítulo anterior dividir-se-á em duas análises: uma à Categoria e uma outra a nível geral da Empresa.

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No Gráfico 3 temos representado o volume de vendas líquidas na categoria, dos clientes que foram abrangidos pela campanha, bem como do Grupo de controlo.

A Tabela 10 tem o percentual de Vendas Líquidas dos clientes abrangidos pela campanha e do grupo de controlo, no total consumido por ambos os grupos.

Nos resultados apresentados verifica-se um grande consumo na categoria de Calçado Running versus o grupo de controlo. De ambas as tipologias de campanha, tendo em conta que os 75% de clientes que receberam o SMS tiveram um percentual de gasto em vendas na Categoria muito superior à percentagem que representam, a que teve mais sucesso foi a comunicação da tipologia de desconto em euros.

No caso das campanhas efetuadas em Têxtil Fitness, o resultado foi totalmente diferente, observa-se em ambas as tipologias de campanha resultados menos positivos em

Gráfico 3 – Vendas liquídas na Categoria

Campanha G. Controlo Calçado Fut_20pct 57% 43% Calçado Fut_5eu 90% 10% Textil Fit_20pct 73% 27% Textil Fit_5eu 69% 31% Calçado Run_20pct 88% 12% Calçado Run_5eu 100% 0%

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que o grupo de controlo teve uma percentagem de consumo superior à sua representatividade na amostra (25%). Entre as duas campanhas a que se destaca mais eficiente é a campanha com a tipologia de desconto percentual.

A categoria de Calçado Futebol apresenta dois comportamentos totalmente diferentes, na tipologia de campanha com desconto em percentual, os 25% de clientes pertencentes ao grupo de controlo representa um peso nas vendas de 43%, o valor mais alto obtido e praticamente o dobro da representatividade do grupo de controlo na amostra. Ao invés na tipologia de desconto em euros o peso nas vendas do grupo de controlo é de apenas 10%, bastante inferior á sua representatividade na amostra.

O grupo de clientes que estava abrangido pela tipologia de campanha percentual, é representado pelos clientes perdidos que apresentam um ticket médio superior, ou seja representa o cliente que tem uma compra mais racional de artigos de PVP superior. Tal como foi referido anteriormente, a altura do período promocional é um período de renovação de equipamentos de Futebol e regresso aos treinos, bem como as boas condições climatéricas do período da campanha assumem-se como um fator importante para o regresso ao consumo destes artigos, o que pode ser justificativo do elevado peso de vendas apresentado.

A tipologia de desconto em euros revelou-se a mais eficaz, pois o grupo que está abrangido por esta tipologia representou cerca de 90% das Vendas líquidas totais dos dois grupos.

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As Vendas Líquidas efetuadas pelos grupos de clientes abrangidos neste estudo nas restantes categorias da Empresa revelaram-se volumosas, o que relembrando que se referem a clientes que não tinham registo de transações em cartão há pelo menos um ano, os números apresentados são surpreendentes, pois perfazem um total de 39470€, e pesaram quase 1% das vendas totais da Empresa nesse período.

Nesta análise consegue-se ver um padrão nos grupos de clientes que estavam abrangidos pela campanha de 5€, que obteve uma maior eficácia na atratividade ao consumo por parte desses clientes, não em volume, mas sim no peso das vendas totais, que foi sempre superior aos 75%, representativos da amostra destes grupos de clientes.

Este grupo de clientes foi selecionado para estar abrangido pela tipologia de campanha em euros, pois dentro do cluster, definido como o de “clientes perdidos” é o que apresenta historicamente o Ticket médio inferior e em que, a vantagem de obterem 5€ para utilizarem numa futura transação, foi suficiente para atraí-los à loja e consequentemente a realizarem alguma compra por impulso de algo que necessitavam associado a outra categoria.

A Tipologia de campanha em percentual revelou ser a que gerou o maior volume de vendas líquidas, mas revelou também um menor peso versus o grupo de controlo. Em Calçado Futebol e de Running o peso da Vendas Líquidas ficou abaixo dos 75%, valor representativo na amostra dos clientes abrangidos pelas campanhas promocionais. Assume-se que este volume de vendas associado a este tipo de cliente – com um ticket médio superior dentro do cluster selecionado – adveio de um acréscimo do fluxo de clientes à loja, que pode ser explicado pelo elevado crescimento do índice de confiança do consumidor no mês de junho, reportado pelo Banco de Portugal (2017), que demonstra uma maior confiança dos consumidores e que leva a que estes se sintam mais confiantes em aumentar o seu consumo em diversos bens.

Campanha G. Controlo Calçado Fut_20pct 70% 30% Calçado Fut_5eu 77% 23% Textil Fit_20pct 75% 25% Textil Fit_5eu 81% 19% Calçado Run_20pct 56% 44% Calçado Run_5eu 80% 20%

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Ao analisarmos os dois gráficos em conjunto conseguimos perceber que as tipologias de campanhas em euros efetuadas nas categorias de Calçado Futebol e Calçado Running demonstram sem dúvida serem as mais eficazes, quer nos aspetos de atração ao consumo na categoria quer ao consumo efetuado nas categorias em geral. Estes resultados permitem ter um pequeno indício de qual será a tipologia de campanha mais eficaz dentro destas duas categorias.

5.3. Ticket Médio

O Ticket médio é uma variável muito utilizada pelos retalhistas, permite-nos perceber qual é a média de euros despendidos por transação, isto é qual é o valor médio gasto por cliente em cada compra. A importância desta variável acontece pois o seu aumento implica um aumento direto nas Vendas da Empresa.

Esta variável foi usada como critério de seleção dos clientes que iriam ser abrangidos por cada tipologia de campanha. Os clientes que historicamente tinham um ticket médio superior na categoria foram abrangidos pela tipologia de desconto promocional em percentagem e os clientes com um ticket médio inferior foram abrangidos por uma tipologia de desconto em Euros.

Na Tabela 12, conseguimos observar o ticket médio pelas diferentes categorias, pelas tipologias de campanha e diferenciado pelo grupo contemplado pela campanha e pelo grupo de controlo. Estes valores de ticket médio são de compras efetuadas nas categorias em que cada grupo se encontra abrangido.

Campanha G. Controlo Calçado Fut_20pct 38,38 € 53,60 € Calçado Fut_5eu 31,17 € 28,45 € Textil Fit_20pct 11,84 € 14,22 € Textil Fit_5eu 16,67 € 14,71 € Calçado Run_20pct 52,77 € 58,05 € Calçado Run_5eu 37,29 € - €

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Como é possível verificar, apenas as tipologias de desconto em euros apresentaram um ticket médio superior ao do grupo de controlo. Nas tipologias de desconto em