O Arby's cria um mapa para o sucesso do varejo com o Tableau


O Arby’s Restaurant Group é o franqueador de uma das mais bem-sucedidas redes de fast food americanas.

Quando o Arby’s Restaurant Group decidiu reformar sua cadeia de restaurantes, ele se deparou com algumas questões. O que acontece com os clientes quando um restaurante fecha para obras? Para onde eles vão? Eles voltam quando o restaurante é reaberto?

Mapeando os dados dos pontos de vendas (POS) no Tableau, a equipe de business intelligence monitorou o fluxo de clientes em outros restaurantes próximos durante os períodos de reforma. Quando seus restaurantes foram reabertos, foi possível ver os clientes voltando às lojas reformadas, provando que uma aparência nova atrai mais clientes. Com base nessa informação, o Arby’s decidiu quintuplicar o número de reformas do período de um ano, estendendo-as até o ano seguinte.

Além de usar o Tableau para as renovações, a equipe do Arby’s também utiliza a ferramenta para analisar os dados de vendas, combinados com informações de pesquisas e cupons. Esses dados ajudaram a otimizar a campanha de seu programa de caridade ‘Give A Dollar’ e pouparam dinheiro à empresa.

Criamos o painel no Tableau e o disponibilizamos para os diretores, que fizeram as alterações necessárias. Podemos ver que a área de operações está realmente fazendo mudanças porque ela pôde ver os dados e saber o que estava acontecendo.

Tableau: Você poderia falar um pouco sobre a marca Arby’s?
Karl Riddett, gerente de business intelligence e análises: No Arby's, queremos inspirar sorrisos com experiências deliciosas. Esse é o nosso objetivo quando um cliente entra no restaurante.

Tableau: Você poderia falar um pouco sobre o mapeamento feito no Tableau?
Karl: O mapeamento é uma ótima forma de mostrar os dados visualmente, em especial quando se trata de um restaurante. Temos restaurantes no país inteiro e estabelecemos hierarquias, como a maioria dos restaurantes faz. Elas são divididas em áreas, distritos e regiões. Assim, podemos mapear os restaurantes nesses níveis e agregá-los usando os dados de latitude e longitude.

Tableau: Como vocês usaram o mapeamento durante os períodos de renovação?
Karl: No período de renovação, colocamos os restaurantes em um mapa, usando suas latitudes e longitudes. Usamos uma animação para ver o cenário ao longo do tempo. Podíamos ver que os estabelecimentos próximos a um de nossos restaurantes em reforma aumentaram suas vendas.

Quando nossos restaurantes reabriram, as vendas desses estabelecimentos caíram. E eles não conseguiram se recuperar, porque agora há um restaurante novinho em folha nas redondezas. É possível ver os clientes migrando dos restaurantes antigos para os reformados.

Tableau: Então, esse painel foi essencial para a estratégia da empresa?
Karl: O que o painel realmente ajudou a empresa a fazer foi: oferecer uma forma precisa e rápida de acompanhar o progresso das renovações semanalmente e comprovar que a renovação realmente ajuda a melhorar as vendas. Sabendo disso, quintuplicamos o número de reformas de 2014 a 2015. E já fui informado de que haverá mais reformas em 2016. O painel nos mostrou que investir mais na renovação de nossos restaurantes, em uma aparência nova para eles, realmente ajuda nos negócios.

Tableau: Quais outros benefícios vocês tiveram?
Karl: Outro benefício inesperado foi ouvir o seguinte do nosso grupo de Planejamento financeiro e análises (FP&A): "Não aguentamos mais gastar seis horas com o Excel".

E esse grupo era o que menos se importava com a visualização de dados. Então, trabalhamos junto com ele, eliminamos o processo de seis horas no Excel, ainda fornecemos as planilhas que o pessoal do financeiro tanto gosta, mas, ao mesmo tempo, fornecemos um mapa que mostra o progresso dos nossos restaurantes renovados e como isso afetou outros restaurantes.

Tableau: De que outra forma você estão usando esses dados?
Karl: Agora já podemos criar um painel com alguns dos nossos dados de avaliação. Adicionamos algumas pontuações qualitativas das avaliações de nossos restaurantes ao Tableau e conseguimos ver como elas estão relacionadas a outras métricas.

Tableau: E como foi isso no nível do cliente?
Karl: Quando você olha para uma nota do caixa que diz que o cliente Carl comprou um sanduíche de rosbife com cheddar e um milk-shake usando um cupom, todas essas informações podem ser usadas em uma análise quantitativa. Mas, se você puder relacionar isso com uma pesquisa de satisfação do cliente, poderá saber se a experiência do cliente foi boa ou ruim. É provável que esse cliente volte? Ele usará um cupom novamente?

Tableau: Vocês já fizeram alguma promoção com base em informações como essas?
Karl: Eu diria que ainda estamos engatinhando com os dados de experiência do cliente. Acabamos de mudar os provedores dessas informações.
A melhor história que temos sobre isso foi uma promoção que fizemos, em que o cliente pagava um dólar por um cupom de dois dólares. E esse dinheiro seria revertido para caridade.

Tableau: Qual foi o resultado?
Karl: Nosso controlador veio até mim e disse: "Você poderia ver o que podemos fazer com o Tableau, porque estamos detectando coisas estranhas nos dados". Ele sabia que havia algo errado, mas não sabia o que era.

Tableau: O que você fez?
Karl: Criamos o painel e o disponibilizamos para os diretores, que fizeram as alterações necessárias. Logo vimos que o problema foi corrigido. Com isso, podemos ver que a área de operações está realmente fazendo mudanças porque ela pôde ver os dados e saber o que estava acontecendo.

Isso representou uma economia financeira significativa para a empresa e para a nossa fundação também.

Tableau: Qual foi o impacto do Tableau no Arby's? Ele aumentou a colaboração?
Karl: Usamos o Tableau de duas formas para eliminar a estrutura de dados em silos. Uma delas é o comitê de análise. Fazemos reuniões mensais com um grupo de 45 a 50 pessoas. Não sei quantos somos exatamente, mas nos reunimos uma vez por mês para falar sobre nossos trabalhos de um ponto de vista analítico.

A outra forma com que o Tableau nos ajudou a eliminar os silos é o uso do Tableau Server. Descobrimos que muitas pessoas usam o Tableau Server para ver o que outras pessoas estão fazendo com a ferramenta. Elas baixam os painéis e dizem: "Opa! Gostei do que o Alex fez aqui ou do que o Ken fez aqui. Deixe-me ver como eles fizeram isso".

Ou ainda: “Ok, o FP&A está gerando um relatório com estas métricas aqui. Eu ia fazer um relatório sobre isso também. Talvez não seja necessário ter dois relatórios sobre o mesmo assunto.” Isso também ajudou. Ele oferece um lugar onde as pessoas podem ver o que está acontecendo. Não tínhamos isso antes aqui no Arby's.

Tableau: Vocês tiveram benefícios fiscais com o uso do Tableau?
Karl: Definitivamente tivemos um retorno sobre o investimento (ROI) financeiro que fizemos na ferramenta. Estou me referindo àquele problema que tivemos antes (com o programa beneficente) em que descobrimos as operações. Isso gerou um impacto financeiro de um ROI.

Acredito que o ROI real que estamos vendo se deve à possibilidade de as pessoas poderem se expressar livremente, fazerem seu trabalho melhor e responder a perguntas rapidamente.

Tableau: Você pode falar mais sobre sua estratégia de dados?
Karl: Nossa estratégia é o business intelligence de autoatendimento. Não queremos ser uma fábrica de relatórios ou de painéis de TI. Criaremos muitos conteúdos, conceitos novos inovações, mas queremos trabalhar junto com a empresa para que ela cresça.

Você também pode gostar de...