A diretoria foi clara desde o começo: a entrega precisa terminar em dinheiro. Silhueta, ARI e η² provam que os grupos são bons. Não dizem quanto vale usá-los. Esta parte transforma "comparar com os pares" em reais por ano.
A lógica da gestão por pares
A loja não é comparada com a média da rede, e sim com a mediana do próprio grupo — lojas com fluxo, concorrência, resposta a promoção e calendário parecidos. A mediana, e não o máximo: ninguém vira a melhor loja da rede em um ano, e a mediana não é puxada pelos extremos.
| Premissa | Valor |
|---|---|
| Referência de desempenho | Venda média por dia de operação |
| Benchmark | Mediana do próprio cluster |
| Quem recupera | Só as 556 lojas abaixo da mediana do grupo |
| Dias de operação no ano | Proporção de dias abertos da loja × 365 (média de 302,9) |
| Unidade | Faturamento, não margem |
# por loja abaixo da mediana do grupo
oportunidade = (benchmark_cluster - venda_media_dia) × dias_operacao_ano × captura
Quanto vale
Prometer 100% do gap seria assumir que toda loja vira a mediana do grupo em um ano. Por isso, cenários:
| Captura do gap | Ganho anual | % do faturamento da rede |
|---|---|---|
| 10% (conservador) | R$ 20,6 mi | 0,88% |
| 25% (base) | R$ 51,4 mi | 2,19% |
| 50% (otimista) | R$ 102,8 mi | 4,38% |
| 100% (teto teórico) | R$ 205,5 mi | 8,76% |
O gap menor é o mais defensável
Um detalhe que parece contra o projeto e é a favor dele. Se a referência fosse a rede inteira, o gap total seria de R$ 228,1 mi; pelo tipo de loja, R$ 232,4 mi. Ambos maiores que os R$ 205,5 mi dos clusters. Um número maior impressionaria mais na apresentação — e cairia na primeira pergunta do financeiro, porque compara lojas que não são comparáveis. O gap dos clusters é menor porque a dispersão dentro dos grupos é menor (0,284 contra 0,351). É o número que sobrevive à revisão.
Um perfil, uma decisão
| Métrica | C0 | C1 | C2 | C3 | C4 | Rede |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lojas | 292 | 414 | 65 | 165 | 179 | 1.115 |
| Venda média/dia (R$) | 5.719 | 7.084 | 6.312 | 6.125 | 9.545 | 6.935 |
| Clientes/dia | 693 | 634 | 793 | 630 | 1.235 | 755 |
| Ticket médio (R$) | 8,43 | 11,35 | 8,24 | 9,78 | 8,04 | 9,64 |
| Efeito da promoção | 45,4% | 34,9% | 32,0% | 70,8% | 26,3% | 41,4% |
| Volatilidade | 0,275 | 0,251 | 0,312 | 0,364 | 0,213 | 0,272 |
| Sazonalidade | 0,084 | 0,092 | 0,159 | 0,094 | 0,076 | 0,092 |
| Distância mediana | 840 | 5.835 | 2.640 | 4.150 | 770 | 2.325 |
Do perfil para a matriz de decisão — uma proposta tirada dos números, para cada área usar:
| Grupo | Comercial (meta) | Trade (verba) | Supply |
|---|---|---|---|
| 0 · Bairro competitivo de cesta pequena | Benchmark de R$ 5.476/dia; foco em aumentar a cesta | Verba normal (+45,4%), contra o concorrente a 840 m | Sortimento básico, competitivo em preço |
| 1 · Destino de cesta grande | Benchmark de R$ 6.960/dia; grupo mais homogêneo; manter ticket e ganhar fluxo | Verba média, só em dias úteis | Sortimento amplo (concorrente a 5,8 km); reforço no sábado |
| 2 · Sazonal | Benchmark de R$ 6.325/dia; meta mensal pela curva sazonal | Verba mínima (+32,0%), só nos meses de pico | Calendário sazonal de estoque (1,7× a sazonalidade da rede) |
| 3 · Dependente de promoção | Benchmark de R$ 5.909/dia; parte promocional da meta separada | Prioridade máxima (+70,8%; +52,9% em dias úteis) | Estoque de segurança nas semanas de campanha |
| 4 · Alto fluxo, cesta pequena | Benchmark de R$ 8.837/dia; grupo mais disperso, meta loja a loja | Menor prioridade (+26,3%) | Reposição frequente de alto giro; sortimento enxuto |
A linha do Trade é a que mais muda o dinheiro da empresa: hoje a verba tende a ir para a loja que "está sofrendo". Com os grupos, ela vai para onde a promoção comprovadamente move a venda — o grupo 3 responde quase três vezes mais que o grupo 4.
Limites da conta: é faturamento, não margem; é estimada sobre histórico; e parte do gap pode ser estrutural (ponto, vizinhança) e não recuperável por gestão. É por isso que o cenário-base usa 25%, e não 100%. A tradução dessa oportunidade em meta loja a loja — e o buraco de R$ 19 milhões que a média simples escondia — está na parte 9.
Parte 7 de 9 da série 1.115 lojas, 1 régua injusta. O mapa completo da série reúne todas as partes, os cinco grupos e os números finais. O código, os notebooks e a documentação estão no repositório no GitHub ↗.