Cruzamento de dados para um trade marketing mais eficiente

O cruzamento de dados de Trade Marketing integra informações de sell-in, sell-out, execução e estoques. Assim, revela padrões ocultos, corrige distorções de mercado e orienta investimentos.

Além disso, os insumos informacionais do PDV têm um grande peso nesta iniciativa. Com eles, é possível conectar estratégia, operação e equipes de campo. Sobretudo transformando dados dispersos em decisões comerciais mais lucrativas.

Vamos nos aprofundar nessa temática?

Continue lendo para saber em detalhes:

• Como coletar dados para Trade Marketing no PDV
• Em quais frentes dados qualitativos e quantitativos se diferenciam
• Como fazer o cruzamento de dados para Trade Marketing
• E muito mais

Como fazer a coleta de dados para Trade Marketing no seu Ponto de Venda?

A coleta de dados do PDV começa antes da gôndola. Basicamente, são definidos objetivos e métricas claras. Além disso, conecta-se elementos a decisões de distribuição, exposição e campanhas. Dessa forma, cada informação coletada ganha propósito para o Trade Marketing.

Neste sentido, o primeiro passo consiste em amarrar a coleta aos resultados esperados. Isso te ajuda a definir seu objetivo, seja ele reduzir rupturas, melhorar sortimento ou defender preços, por exemplo.

Em seguida, escolha indicadores, como ruptura, share de gôndola, preço médio e participação promocional. Assim, você evita formulários extensos e pouco relevantes para o promotor.

Depois, organize as fontes que vão alimentar suas análises.

Dados de ERP, aplicativos de força de vendas, sell-out do varejista e observações devem conversar entre si. Por isso, padronize cadastros de itens, clientes, canais e regiões, garantindo códigos únicos e consistentes. 

Sem essa base, o cruzamento de dados se perde em planilhas.

Confira as principais formas de montar uma base de dados eficaz para seu trade marketing:

Apoio da tecnologia

No PDV, tecnologia confiável transforma visita em inteligência acionável.

Boas aplicações de Trade Marketing registram preços, fotos, materiais, rupturas, espaços e ações da concorrência. Além disso, organizam roteiros e checklists, o que reduz esquecimentos e padroniza a execução.

Dessa forma, o promotor foca em negociar e vender, não em preencher papelada.

Além disso, recursos de reconhecimento por imagem calculam share, preços e aderência ao planograma a partir de uma foto. Assim, a coleta fica mais rápida, reduz erros e aumenta a cobertura de lojas visitadas.

Plataformas que conectam essas leituras aos históricos de vendas apontam correções com maior impacto em faturamento e margem.

Vale ressaltar também que companhias que investem em analytics e inteligência aplicada já avançam mais rápido. Algumas alcançam mais de 10% de crescimento em vendas, segundo o Boston Consulting Group.

Portanto, quando a coleta no PDV abastece uma base analítica robusta, o cenário muda. Cada real de verba promocional passa a ser testado, comparado e otimizado.

Outro ponto decisivo é a integração entre sistemas.

Se a solução de campo não conversa com ERP, força de vendas e bases internas, surgem silos perigosos. Logo, é recomendável priorizar soluções que exportem dados automaticamente e utilizem cadastros comuns.

Seguindo essas premissas, o cruzamento de dados de Trade Marketing orienta decisões em tempo hábil.

Pesquisas de opinião

Os números mostram o que acontece na loja. Porém, as opiniões explicam por que aquilo ocorre.

Pesquisas de opinião com shoppers revelam percepções sobre facilidade de encontrar produtos, atratividade das promoções, atendimento e comparação com concorrentes. Além disso, ajudam a quantificar barreiras, como comunicação ou sensação de preço elevado.

Também é fundamental ouvir o varejista e sua equipe.

Gerentes, balconistas e operadores de caixa percebem objeções recorrentes, falta de informação nas embalagens e dificuldades logísticas. Quando essas opiniões são registradas em formulários estruturados, deixam de ser comentários dispersos. Passam a apoiar decisões sobre portfólio, exposição e serviço.

Há que se considerar que as mudanças de hábito entre canais e formatos de loja estão cada vez mais rápidas, de acordo com McKinsey. Logo, revisitar percepções de shoppers e varejistas ajuda a antecipar tendências. Isso ocorre antes que se transformem em perda de participação ou queda de rentabilidade.

→ No vídeo a seguir, confira quais são os indicadores mais importantes para merchandising:

Análise de tendências de mercado

A coleta de dados no PDV não deve olhar para uma única marca. Ela precisa capturar movimentos da categoria, dos concorrentes e do shopper. Assim, você transforma o ponto de venda em radar competitivo, não apenas em local de execução.

Tenha em conta também que monitoramento de preços, promoções e concorrência fortalecem o poder de negociação com o varejo.

Fabricantes e distribuidores chegam a investir 20% da receita em promoções, e fazem isso, pois sabem que melhorias na escolha de mecânicas, canais e períodos promocionais gera impacto direto.

Ou seja, quando você cruza dados de execução com volume vendido, descobre quais iniciativas realmente valem a verba.

Outro ponto sensível é a ruptura. Ela pode comprometer um percentual considerável das vendas no varejo físico. Por isso, monitorar níveis de estoque, cobertura e histórico de falta por loja deve fazer parte da rotina.

Tais dados, quando cruzados com rotas e pedidos, dão ao time comercial mais facilidade de atuar de maneira preventiva.

Por fim, não se esqueça de conectar a análise de tendências com o planejamento conjunto com a indústria.

Neste sentido, vale compartilhar painéis de execução, preços, ruptura e resultados promocionais. Sobretudo para fortalecer projetos cooperados. Dessa forma, o cruzamento de dados de Trade Marketing vai além do relatório. Ele se firma como um motor contínuo de crescimento, para distribuidores e varejistas.

Dados qualitativos x Dados quantitativos: qual a diferença e quando utilizar cada um?

Agora falando de dados qualitativos e quantitativos. Eles representam camadas diferentes da realidade do ponto de venda, por exemplo.

Enquanto os quantitativos mostram volumes, preços e frequências, os qualitativos revelam percepções, motivos e barreiras. Assim, quando domina ambos, o Trade Marketing ganha profundidade analítica e capacidade de ajuste fino na operação.

Dados quantitativos

Dados quantitativos traduzem o comportamento do mercado em números organizados.

São volumes vendidos, faturamento, participação por canal, rupturas, cobertura de mix e aderência promocional. Além disso, indicadores de execução, como share de gôndola, preço médio por loja e eficácia de campanhas.

Esses dados ajudam na visualização de padrões, tendências e anomalias no desempenho.

No contexto de distribuidores e atacadistas, eles normalmente vêm do ERP, da força de vendas e dos relatórios do varejo.

Por isso, falar em cruzamento de dados de Trade Marketing significa integrar sell-in, sell-out, estoques, pedidos, devoluções e históricos promocionais. Assim, quando essa base está bem estruturada, torna-se possível identificar clientes subatendidos, canais mais rentáveis e categorias em desaceleração.

Na prática, você usa dados quantitativos sempre que precisa dimensionar o tamanho de um problema ou oportunidade. Por exemplo, para saber quanto a ruptura em um grupo de SKUs derrubou o faturamento da regional. Ou seja, mede impacto em reais, percentuais e volumes por canal, rota ou cliente.

Em campanhas com verbas cooperadas, esses números sustentam negociações com a indústria e mostram retorno sobre o investimento.

Além disso, dados quantitativos apoiam decisões mais sofisticadas de preço, sortimento e promoção.

Sendo assim, quanto mais consistentes e detalhados eles forem na operação, maior o potencial de capturar parte do ganho no dia a dia comercial.

Vale a pena pensar nos dados quantitativos a partir de perguntas como:

• Quais SKUs alavancam o ticket médio em cada canal? 
• Quais combos aumentam a rentabilidade por loja, mesmo com descontos agressivos?
• Quais regiões respondem melhor a ações de encarte, ativação de gôndola ou incentivos à equipe?

Dados qualitativos

Dados qualitativos, por sua vez, traduzem percepções, sentimentos e narrativas de shoppers, varejistas e equipes de campo.

São comentários sobre dificuldade para encontrar produtos, impressões sobre preço, avaliação de material de ponto de venda e relatos de concorrência agressiva. Ademais, observações de promotores sobre comportamento de compra, jornada na loja e barreiras específicas de cada canal.

Essas informações aparecem em pesquisas de opinião, entrevistas rápidas no PDV, grupos focais ou campos abertos em formulários. Também podem vir de registros em aplicativos de Trade Marketing, quando o promotor descreve situações fora do padrão, como resistência do lojista a uma exposição.

Entretanto, se você não padroniza essa coleta, perde tempo com relatos soltos e pouco comparáveis entre regiões.

Basicamente, utiliza-se dados qualitativos quando se precisa entender o “porquê” por trás dos números. Por exemplo, para descobrir por que uma linha com boa distribuição vende pouco em lojas de bairro. Ou ainda, por que promoções de desconto funcionam melhor que brindes em determinado canal alimentar.

Para distribuidores e atacadistas, exemplos frequentes são:

• Shoppers relatando que não entendem a diferença entre duas embalagens muito parecidas
• Lojistas comentando que faltam materiais educativos em categorias técnicas, como limpeza profissional ou suplementos
• Promotores percebendo que certas ativações funcionam melhor em horários específicos

Quando integrar os dois no Trade Marketing?

Na rotina de Trade Marketing, a força está justamente no cruzamento entre dados quantitativos e qualitativos.

Você começa identificando um desvio nos números, como queda de volume em um canal importante. Em seguida, aciona a escuta qualitativa com promotores e varejistas para entender o que mudou no PDV, nas condições comerciais ou no perfil do shopper. Dessa forma, a análise deixa de ser abstrata e se conecta à realidade da loja.

Em operações de distribuidores e atacadistas, isso aparece em situações muito concretas. Por exemplo, os relatórios apontando bom nível de estoque, porém as vendas seguem caindo em uma rede específica.

Ao ouvir o campo, você descobre que a gôndola foi reposicionada para um corredor de menor fluxo, ou que um concorrente ganhou ponta de gôndola exclusiva. Assim, a combinação dos dois tipos de dados indica ação direta na negociação e no plano de visibilidade.

Outro caso comum envolve avaliação de lançamentos.

Dados quantitativos mostram aderência por canal, velocidade de giro e ticket médio. Já os qualitativos revelam se o shopper entendeu a proposta do produto, se a embalagem comunica corretamente e se o lojista percebe valor.

A partir deles, você decide se deve insistir no portfólio, ajustar posicionamento ou concentrar esforços em nichos mais receptivos.

Em resumo, no Trade Marketing, a pergunta não é qual tipo de dado usar. A questão é como orquestrar ambos para decidir mais rápido, reduzir desperdícios de verba e alinhar toda a cadeia, do fabricante ao PDV.

Como fazer o cruzamento de dados quantitativos e qualitativos para Trade Marketing? 

Confira, a seguir, um passo a passo para fazer cruzamento de dados para Trade Marketing, especialmente cruzando dados quantitativos e qualitativos.

Passo 1: Definir objetivos de negócio e perguntas

Comece pelo resultado que você quer mover na operação. Em seguida, traduza objetivos em metas de vendas, margem e participação por canal.

Depois, transforme essas metas em perguntas claras para o Trade Marketing. Assim, você conecta o cruzamento de dados diretamente a decisões comerciais concretas.

Passo 2: Mapear e organizar as fontes quantitativas

Liste todas as fontes numéricas disponíveis na empresa.

Inclua ERP, força de vendas, relatórios de sell-out, sistemas de estoque e incentivos.

Depois, padronize cadastros de clientes, produtos, canais e regiões para evitar conflitos. Dessa forma, você garante comparabilidade entre períodos, carteiras e categorias.

Passo 3: Estruturar os canais de coleta qualitativa

Agora, desenhe como a operação vai ouvir o campo:

• Defina formatos de pesquisa com shoppers, lojistas e equipes internas
• Use formulários rápidos, roteiros de entrevistas e campos abertos em aplicativos de visita

Assim, você captura percepções sobre preço, exposição, concorrência e jornada de compra.

Crie categorias padronizadas para esses registros qualitativos. Dentro disso, classifique temas como objeções de preço, dúvidas sobre embalagem e resistência a lançamentos.

Além disso, registre comentários sobre materiais de ponto de venda e campanhas. Isso vai te ajudar a preparar as informações para análise junto dos indicadores numéricos.

Passo 4: limpar, validar e integrar os dados

Com as fontes definidas, trate a qualidade dos dados.

Corrija duplicidades, cadastros divergentes e registros incompletos. Em seguida, valide amostras com líderes comerciais e coordenadores de campo. Assim, você aproxima a base analítica da realidade vivida pelas equipes.

Depois, conecte bases quantitativas e qualitativas em um mesmo repositório:

• Utilize integrações automáticas entre sistemas transacionais e soluções analíticas
• Vincule respostas de pesquisas, comentários de promotores e fotos de gôndola a lojas, produtos e campanhas

Dessa forma, cada insight qualitativo ganha contexto numérico para avaliação.

Passo 5: Construir painéis que combinem visão numérica e narrativa

Com os dados integrados, construa painéis que misturem indicadores e alertas qualitativos. Por exemplo, mostre vendas, margem e ruptura junto das principais reclamações por loja.

Depois, destaque padrões recorrentes, como queda de volume acompanhada por queixas sobre visibilidade. Assim, o time identifica causas prováveis com mais rapidez.

Inclua filtros por canal, região, perfil de cliente e linha de produto. E permita que gestores visualizem quais percepções surgem nas contas mais estratégicas.

Passo 6: Transformar cruzamentos em hipóteses e testes controlados

Use o cruzamento de dados para formular hipóteses claras. Por exemplo, associe baixa participação de gôndola e feedback recorrente sobre baixa visibilidade.

Então, proponha ações específicas, como negociação de ponto extra ou troca de materiais. Em seguida, defina lojas teste e lojas controle para medir a diferença de resultados.

Meça indicadores antes, durante e depois da intervenção. Para isso, acompanhe vendas, margem e ruptura, bem como comentários de campo.

Passo 7: Criar rotinas e governança contínua

Por fim, transforme o cruzamento de dados em hábito organizacional.

Estabeleça rituais mensais entre Trade Marketing, vendas, financeiro e logística. Nessas reuniões, revise painéis, hipóteses, testes e ajustes de rota. Assim, você evita análises isoladas e constrói um ciclo contínuo de melhoria.

E mais: defina responsabilidades claras para cada área. 

Faça isso considerando que:

• Trade interpreta cruzamentos e propõe ações
• Vendas negocia e executa
• Financeiro acompanha a rentabilidade
• TI garante integrações e qualidade de informação

Com essa governança, o cruzamento de dados quantitativos e qualitativos sustenta decisões diárias em toda a cadeia.

Quando realizado com método, o cruzamento de dados de Trade Marketing ajuda na superação de desafios operacionais

Há significativa redução de achismos, o que ajuda a superar desafios operacionais. Além disso, metas comerciais, execução em rotas e estoques são conectadas, alinhando decisões de fato ao PDV.

Dessa forma, gargalos como ruptura recorrente, mix desequilibrado e verbas mal alocadas ficam visíveis e priorizados.

Outro ponto é que o método aproxima times que trabalham separados.

Comercial, trade, logística, financeiro e tecnologia passam a discutir evidências, não percepções. Nasce, então, uma rotina em que cada área entende causas, consequências e responsabilidades sobre os resultados.

Por fim, o cruzamento de dados de Trade Marketing disciplinado cria aprendizagem contínua. Ele ampara testes e ajustes realizados de forma cadencial. Logo, a operação se torna mais previsível, lucrativa e preparada para mudanças no mercado.

• Sobre
• Últimos Posts

MáximaTech

Últimos posts por MáximaTech (exibir todos)

• Gestão da cadeia de suprimentos: como montar uma operação integrada? - 16 de dezembro de 2025
• Cruzamento de dados para um trade marketing mais eficiente - 9 de dezembro de 2025
• Tendências para 2026: o que esperar da cadeia de abastecimento - 2 de dezembro de 2025

Artigos relacionados:

Passo a passo para implementar um planograma Canal de venda direto e indireto para o Trade Marketing Personalização no Trade Marketing: 5 formas para alcançar