Sumário
A coleta de dados no PDV é um dos pilares centrais do trade marketing moderno. Em um mercado cada vez mais competitivo, a capacidade de registrar informações diretamente do campo e transformá-las em decisões estratégicas define quais empresas conseguem se destacar.
Ter processos de coleta estruturados, confiáveis e apoiados em tecnologia é fundamental para que cada visita ao PDV gere insights que impulsionam vendas e aumentam a eficiência operacional.
Por que a coleta de dados no PDV é essencial?
O consumidor toma decisões em segundos dentro da loja. Se a sua marca não estiver bem posicionada, com preço competitivo e sem rupturas, você pode perder vendas sem nem perceber.
A coleta de dados no PDV permite identificar:
Disponibilidade de produtos: detectar rupturas antes que afetem o sell-out.
Posicionamento no ponto extra: avaliar se campanhas e materiais de merchandising foram corretamente aplicados.
Preço praticado: monitorar se a precificação está alinhada à estratégia e competitiva em relação à concorrência.
Execução da equipe de campo: acompanhar produtividade e eficiência dos promotores.
Se você ainda tem dúvidas sobre a importância desse processo, confira este artigo sobre coleta de dados e informações.
Que tipos de dados coletar no PDV?
Nem todo dado é igualmente útil. É importante definir quais informações realmente trazem impacto para a estratégia. Alguns exemplos:
Dados de preço: monitorar variação e políticas de desconto.
Presença de material de merchandising: identificar se o planejamento foi executado.
Espaço em gôndola e share of shelf: avaliar a proporção de visibilidade frente à concorrência.
Estoque e ruptura: garantir que o produto esteja disponível para o shopper.
Feedback qualitativo: impressões de shopper ou do próprio promotor sobre concorrentes e dinâmica da loja.
Esse mix de dados quantitativos e qualitativos ajuda a ter uma visão completa da execução.
O papel da tecnologia na coleta de dados
Antes, o processo era manual: planilhas impressas, formulários extensos e erros de digitação eram comuns. Hoje, a tecnologia permite transformar esse cenário com:
Ferramenta de coleta de dados em tempo real que facilitam o registro direto no PDV.
Uso de inteligência artificial em Reconhecimento por Imagens que identifica produtos, preços e rupturas em segundos.
Dashboards de BI com integração automática para que dados se transformem em indicadores estratégicos.
O resultado é mais velocidade, confiabilidade e padronização, permitindo que gestores tomem decisões rápidas e precisas. Além disso, com dados confiáveis, as decisões deixam de ser baseadas em suposições e passam a seguir um caminho de inteligência analítica.
Leia também: 5 sinais de que a qualidade de dados no PDV pode estar comprometida
Como transformar dados em resultados
A coleta é só a primeira etapa. O grande diferencial está em interpretar e agir. Alguns exemplos práticos:
Detectar ruptura e gerar uma ação imediata de reposição.
Identificar lojas com menor execução e redirecionar visitas de promotores.
Usar dados de preço para negociar com varejistas e ganhar competitividade.
Analisar desempenho de campanhas e ajustar futuras ativações no PDV.
Empresas que dominam esse ciclo de coleta → análise → ação ganham mais eficiência e aumentam seu retorno sobre investimento no trade marketing.
Quer ver um exemplo prático de como dados e tecnologia podem transformar uma operação de trade marketing? Confira o case da Conurbano, distribuidora oficial de grandes marcas que otimizou eficiência e inovação com inteligência analítica.
