Vocês terão detectado uma variação de quase 50 mil milhões de libras – não muito longe do PIB do País de Gales – nas avaliações acima. Mas isso não significa que dois deles estejam errados. O IRI, Kantar e Nielsen têm a confiança dos principais retalhistas e fornecedores do Reino Unido para a sua análise, afinal de contas.
Então porque é que existe uma diferença tão grande nas suas avaliações?
A verdade é que nenhuma metodologia é perfeita.
IRI, Nielsen e Kantar os parâmetros podem variar em termos de tipos de produtos e retalhistas abrangidos. Por exemplo, a avaliação do IRI de £99.2bn para a nossa avaliação de Abril do Focus On Own Label não inclui todos os tipos de produtos frescos, ajudando a explicar o valor mais baixo aqui.
Dados EPoS (electronic point of sale) dos retalhistas – a metodologia primária dos serviços IRI e Nielsen acima – só o leva até agora. Alguns retalhistas não partilham de todo os seus dados EPoS; a maioria restringe os dados considerados comercialmente sensíveis porque dizem respeito a bens vendidos exclusivamente ou principalmente através dos seus próprios pontos de venda.
(Nota: Esta tabela não é apresentada na íntegra no telemóvel. Por favor veja a versão desktop do artigo para o conteúdo completo.)
A alternativa ao EPoS é utilizar um painel de consumidores que registam tudo o que compram e depois extrapolam para o nível nacional.
Mas, como veremos, esta metodologia – utilizada pela Kantar Worldpanel e pela Nielsen para o seu serviço Homescan – também tem as suas limitações bem como os seus pontos fortes.
O poder dos painéis
Não há contestação de dados EPoS. Sempre que um retalhista vende um artigo, tudo, desde o preço até ao formato de embalagem, é registado com o zap de um código de barras. Cada venda é registrada. Esses dados podem então ser utilizados para calcular os valores totais do mercado, taxa de crescimento e perda e assim por diante. Simples!
Não é bem assim. Nem todos os retalhistas podem ou vão partilhar os seus dados. Aldi e Lidl caem neste campo. Isto importava menos há 20 anos, quando a sua quota de mercado era uma fracção do que é hoje. Mas com os discounters representando até um quinto das vendas em algumas categorias agora, sua ausência deixa uma grande lacuna em qualquer avaliação baseada em EPoS.
Aqui abaixo ilustra bem isso. À esquerda está a avaliação de 2017 da Nielsen de geléia do Reino Unido & spread sales. À direita está a de Kantar. Há algumas diferenças entre eles – os números da Nielsen são um mês mais antigos, por exemplo; seus números incluem spread de sanduíche, o de Kantar não – mas o mais significativo é a ausência de Aldi e Lidl na leitura do Scantrack da Nielsen. (O seu serviço de Homescan capta os discounters.)
Hence a diferença de £46m (10%) no valor. Os diferentes períodos e produtos cobertos explicam parte disso (a inclusão do Heinz Sandwich Spreads da Nielsen contribui com £3,7 milhões para a sua valorização), mas a maior influência é a ausência dos discounters na leitura da Nielsen. Eles venderam £65,1 milhões em spreads no ano passado, diz Kantar – 12,7% do mercado.
Baixas na análise EPoS também podem surgir do ‘mascaramento’ de informações relativas à própria etiqueta ou produtos exclusivos quando uma proporção das vendas através de um determinado retalhista passa um limite especificado. Por exemplo, as marcas de prosecco exclusivas do retalhista são tipicamente mascaradas, o que significa que não aparecem nas classificações dos vinhos espumantes mais vendidos.
Estas regras de lançamento são o padrão do sector, por isso afectam qualquer pessoa que utilize dados EPoS. A única forma de obter uma leitura das vendas da Aldi e da Lidl ou das vendas de produtos mascarados pelos retalhistas é através de um painel de consumidores. Mas, claro, os dados do painel também têm suas limitações.
O poder do EPoS
Escolhemos spreads no exemplo acima por uma boa razão: poucos compram um frasco de geléia e o comem no caminho de casa. Esta parece uma afirmação estranha, mas vale a pena fazer porque a Kantar Take Home Grocery (e o serviço de painel rival da Nielsen, Homescan) só cobrem produtos trazidos para casa após a compra. A dica está no nome.
Isso é mais importante para alguns setores do que para outros. Compare a maior leitura de geléias de Kantar & spreads no gráfico acima – 10% maior que o da Nielsen – com os números abaixo mostrando as avaliações da Nielsen e Kantar para as vendas de refrigerantes carbonatados no Reino Unido, um mercado muito mais dependente dos consumidores que compram e consomem produtos em movimento.
Desta vez, a avaliação do mercado da Nielsen é mais de £1bn ou 40% maior que a de Kantar. Lembre-se do ponto anterior sobre os dados EPoS: cada venda é registrada, independentemente de onde o produto é finalmente consumido.
Isso ajuda a explicar a grande diferença entre as avaliações da Nielsen e de Kantar do mercado pop efervescente acima.
Vale notar que nem todos os dados do IRI e da Nielsen são ‘reais’.
O setor de varejo independente é fragmentado, com 18.000 indies não afiliados e 15.000 varejistas do grupo de símbolos operando em todo o Reino Unido. Comprar dados EPoS de cada loja não é praticável, por isso o IRI e a Nielsen usam painéis representativos de varejo para extrapolação.
Kantar mede o consumo fora de casa, através de um painel de 7.500 indivíduos que registra todas as refeições, lanches e refrigerantes comprados para serem consumidos fora de casa.
Kantar diz que esses números não podem ser integrados com o painel de consumo fora de casa, pois isso mede as compras domésticas enquanto as compras fora de casa são feitas por indivíduos.
Own label
Aldi e Lidl’s close guardam os seus dados cria outro problema para os analistas.
Alguns retalhistas estão fortemente dependentes de produtos com marca própria, o que significa que qualquer análise que não inclua os discounters é susceptível de subestimar o significado da própria marca.
Veja a diferença nas avaliações do IRI e da Kantar da quota da própria etiqueta em cinco sectores abaixo.
O porquê e o quê
EPoS pode ser dito para fornecer o ‘o quê’. Além de ajudar a preencher algumas das lacunas causadas pelos discounters e pelo mascaramento de produtos exclusivos do retalhista, diz-se frequentemente que os dados do painel fornecem o ‘porquê’.
Vamos dizer que um rival lançou uma nova bebida de açafrão-da-índia gaseificada. É um nicho de mercado, mas fez um splash e um retalhista de conveniência nacional listou-a. Você precisa rastreá-la. A única maneira de fazer isso é através dos dados da EPoS, porque isso capta cada venda individual. É muito pequeno para ser captado por um painel.
Você compra os dados e mostra um crescimento de bolhas para a marca. Agora você precisa saber quem está comprando esta bebida, e por quê. É aí que entram os dados do painel. Você segmenta os dados por idade, grupo socioeconômico, motivação, histórico de compras anteriores e assim por diante. Alarmante, mostra que os seus consumidores estão a mudar para esta nova bebida. Você precisa agir.
Sem os dados do EPoS você não teria sabido da escala de crescimento do novo rival. Mas sem os dados do painel, você não poderia ter sabido que os consumidores estavam mudando do seu produto para este, ou por quê. As caixas modernas são inteligentes, mas não são assim tão inteligentes.
É por isso que os operadores inteligentes usam EPoS e dados de painel em conjunto.