Ticket Data

Este servicio nos proporciona una nueva dimensión en términos de análisis de información sobre consumo masivo a partir de datos censales provenientes de millones de tickets de los principales Retailers de Argentina, a un nivel de detalle único en el mercado.
Sin encuestas, sin muestras, sin auditorías: 100% Censal

Qué respuestas nos puede dar CTA:
La apertura disponible de la información es total:

  • » A nivel geográfico: áreas, Micro - áreas, bocas
  • » Formatos de tiendas
  • » Frecuencia: Mensual, Semanal, diaria, por franjas horarias

A continuación se presentan algunos de los análisis típicos que nuestros partners realizan con la información. De ningún modo estos análisis agotan las posibilidades y flexibilidad del Servicio Ticket Data.

 

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Índice de Presencia en el Ticket:

  • En qué proporción de Tickets tiene presencia una determinada Categoría, Empresa, Marca o Producto?
  • Y como es la presencia en el ticket de mi competidor directo?

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Asociación de productos:

  • Busca entender con qué productos / categorías me complemento, para potenciar las ventas. Es necesario diferenciar la asociación directa o masiva de una asociación selectiva que hemos denominado Lift.

Es necesario diferenciar la asociación directa o masiva de una asociación selectiva que hemos denominado Lif.

Asociación masiva, nos muestra directamente en qué cantidad de tickets aparece una asociación determinada. Este enfoque nos habla de masividad, pero puede llevar a conclusiones erróneas en términos de la causalidad de la relación encontrada.

Como ejemplo: la leche es el producto con mayor presencia en el ticket. Siendo así tendrá alta asociación con muchísimos productos, desde cacao en polvo hasta bebidas blancas. Si bien nos puede orientar hacia la asociación, aún nos queda ruido que filtrar.

Asociación Selectiva: Lift. Esta técnica nos permite quitar el efecto masividad y encontrar asociaciones realmente significativas.

 


3

Franjas horarias:

  • Cómo se configura el "mapa de calor" de mi Marca o Producto? El análisis de franjas horarias permite conocer en qué día / rango de horas un determinado producto tienen mayor rotación

Es un herramienta única en el mercado destinada a optimizar la inversión en las tiendas, atacando en el momento preciso.

 


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Análisis descriptivos:

  • Todo tipo de análisis descriptivo con información de tickets, en el nivel de desagregación que sólo Ticket Data puede ofrecer:
  • Ticket Promedio
  • Cantidad de EANs e Items promedio por ticket
  • Estructuras de consumo
  • Información por día, formato, niveles económicos

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Medición de performance de acciones promocionales:

  • Permite analizar el impacto en ventas de una promoción específica, evaluándola sólo en los días que estuvo activa.

Generalmente el efecto de una promoción puntual, en grandes Cadenas puede diluirse si se mira la información mensual o semanal lo que hace difícil evaluar el éxito de la misma. Es indispensable contar con mayores niveles de desagreación para no tomar decisiones erróneas.


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Radiografia del EAN:

  • Tal como su nombre lo indica nos permite tener un estudio muy detallado del comportamiento del EAN.

Un ejemplo aparece en el siguiente chart, pero no se limita a él. Puede por ejemplo reemplazarse la cantidad de tickets con presencia por las ventas del producto.


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Estudios Especiales / Modelos:

  • Diferentes modelos y estudios especiales pueden ejecutarse a partir de la información de Ticket Data

Modelos de precio

  • Elasticidades
  • Pocisionamiento de precios óptimo

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Otras preguntas que podemos responder:

  • La performance de mi producto tiene relación con el tamaño del ticket? Como es la penetración de mi producto según el tamaño del ticket?
  • Cuál fue el precio final de mi producto, luego de las promociones?
  • La performance de mi producto tiene relación con el tamaño del ticket? Como es la penetración de mi producto según el tamaño del ticket?
  • Cuál fue el precio final de mi producto, luego de las promociones?
  • Como afectan las promociones que realiza el Retailer a la demanda de mis productos? Y a mis competidores?
  • Monitorear Acciones puntuales en un grupo de tiendas en contraste con un grupo de tiendas control
  • En qué micro – areas / tiendas performo mejor?
  • Cuáles son los productos más vendidos?