Powered by generative AI. Results may not fully be accurate. Use is governed by the Generative AI Guidelines and other applicable Walmart policies.
Personalize Snapshots
Please toggle the snapshots that you want to view
Paystub Authentication
To view your current paystub, please provide additional security information as follows.
Personalize Snapshots
Please toggle the snapshots that you want to view
Menu
Kraft Heinz: Análisis de adyacencia de flujo del pasillo de condimentos
Optimizando el pasillo con Scintilla
Después de años de recopilar investigaciones y conocimientos en colaboración con los proveedores, Walmart desarrolló su estrategia de flujo de adyacencia para el pasillo de condimentos. Todas las tiendas Walmart debían configurarse en consecuencia para satisfacer mejor las necesidades de los clientes, pero recorrer las tiendas reveló que esta estrategia no siempre estaba en su lugar. Sabiendo que esto probablemente causaba confusión a los clientes, el comerciante de Walmart y el asesor de categoría de Kraft Heinz tenían preguntas como:
- ¿Cuántas tiendas están desalineadas?
- ¿Cómo afecta esto al cliente?
- ¿Por qué no está configurado correctamente?
- ¿Hay alguna manera de averiguar qué tan amplio es esto?
El equipo necesitaba una forma de obtener respuestas sin tener que revisar miles de planos de la tienda, y ahí es donde entraron al juego Channel Performance y Shopper Behavior de Scintilla.
El primer paso
El proyecto comenzó con la identificación de las tiendas que estaban ejecutando la estrategia de flujo. Las métricas de planes modulares en el rendimiento del canal ayudaron al equipo a encontrar tres puntos de datos clave:
Descripción de la categoría modular:
Se eliminaron los valores atípicos del análisis (como la combinación de modulares y las tiendas en Puerto Rico).
Identificador del pasillo de la tienda:
Tiendas separadas que tenían todas las categorías de condimentos en el mismo pasillo frente a tiendas divididas en varios pasillos.
Identificador de la sección de la tienda:
Tiendas agrupadas por tipo de flujo.
El Identificador de Sección de Tienda encontró que solo el 32% de las tiendas estaban ejecutando la estrategia de adyacencia correctamente, y se encontraron 35 variaciones diferentes en el pasillo de condimentos en todas las tiendas.
Comprender el impacto
Ahora que el equipo comprendía la magnitud del problema, utilizaron Shopper Behavior para comparar las tiendas alineadas con la estrategia con las que no lo estaban. Analizaron el rendimiento con estos reportes:
Evaluación de pruebas y controles: Determinar el porcentaje de aumento de las tiendas alineadas frente a las desalineadas con la estrategia.
Desempeño en detalle: Comparar el rendimiento entre tiendas alineadas y desalineadas para calcular el impacto.
Y luego profundizaron en los comportamientos de los clientes con:
- Compra cruzada: Comprender las diferencias entre tiendas alineadas y desalineadas
- Análisis de la cesta: Identificar las diferencias de la cesta de la compra entre las tiendas alineadas y desalineadas
Surge la oportunidad
La combinación de los resultados de los reportes de prueba y error y desempeño en detalle ayudó al equipo comercial y al asesor de categoría a determinar que las tiendas correctamente alineadas experimentaron aumentos de hasta el 1.9% en algunas categorías. La ampliación de estos porcentajes en las tiendas afectadas proporcionó un valor potencial significativo en dólares al alinear correctamente las tiendas con la estrategia. Sus próximos movimientos:
Comparte estos hallazgos con los líderes e infórmales que se pueden usar para monitorear la ejecución del pasillo. Aumenta la comunicación con los operadores a nivel de tienda para aumentar el cumplimiento.
Esto puede ayudar al equipo a liderar futuras discusiones con el liderazgo sobre cómo avanzar hacia una ejecución perfecta del flujo de pasillos, con la oportunidad potencial de mejorar la experiencia del cliente actuando como motivación. Explora el estudio de caso de Kraft-Heinz para ver cómo Scintilla ayudó a optimizar el pasillo.
Algunos datos en los ejemplos permanecen en el lenguaje original.
