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Stavis Seafoods: aprovechar la información de Scintilla para optimizar la estrategia de selección de surtido de mods de otoño
Un enfoque basado en datos para una revisión del modelo descubrió áreas de crecimiento y condujo a una selección optimizada que resonó entre los compradores de Walmart.
Mientras Stavis Seafoods se estaba preparando para la revisión de la línea de mods de otoño con su equipo de marketing de Walmart, necesitaban información que los ayudara a informar sus nuevas ofertas de productos. Recurrieron a Shopper Behavior de Scintilla para crear una narrativa basada en datos que demostraría una comprensión más profunda de su departamento como un todo, y lo que descubrieron fue sorprendente.
Los datos mostraron una disminución en la penetración de los consumidores que sugirió que Stavis necesitaba pensar más allá del precio como un impulsor de valor y, básicamente desarrollar una mejor comprensión de su comprador de Walmart.
Para hacer esto, aprovecharon el reporte de Assortment Deep Dive de Shopper Behavior para obtener información sobre cómo un consumidor típico compraba en el pasillo de mariscos congelados. Además, el reporte de Desempeño en detalle de Shopper Behavior mostró que hubo un aumento en el tráfico peatonal impulsado por nuevos clientes de Walmart que también son sensibles al precio, y que el segmento demográfico de mayor crecimiento, los segmentos de Mercado Alto y Medio, estaban disminuyendo.
Lea nuestro caso de estudio a continuación para aprender cómo Stavis aprovechó Scintilla para obtener conocimientos que ayudaron a construir una línea de productos que resonó con los compradores de Walmart y se alineó con los objetivos de su equipo comercial.
Referencias:
Datos patentados de primera parte, Scintilla 2024.
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