Introdução

A tomada de decisões baseada em dados está revolucionando diversos setores, incluindo o de serviços pessoais como barbearias. Neste estudo de caso, apresentamos como uma abordagem analítica pode transformar a gestão de horários e o faturamento de uma barbearia. Utilizando dados de vendas e uma campanha direcionada no Instagram, conseguimos otimizar os horários de menor movimento e aumentar a receita.

Contexto e Objetivo

O empresário da barbearia enfrentava um desafio comum: horários com baixa ocupação e um desejo de aumentar o faturamento nesses períodos. Ele acreditava que o horário de menor faturamento era das 10h às 11h e queria direcionar uma campanha de tráfego pago no Instagram para atrair novos clientes e maximizar o uso desses horários.

Nosso objetivo foi analisar os dados de vendas e atendimento para identificar os horários de menor faturamento e maior vacância, e assim, direcionar a campanha de marketing de forma mais eficaz.

Metodologia

1. Coleta de Dados:
   • Solicitamos a lista de clientes com detalhes dos pagamentos (datas e horários) extraída do sistema de pagamentos da barbearia. O relatório foi fornecido em formato PDF, Balanço Patrimonial, Demonstração de Resultados do Exercício e Demonstrativo do Fluxo de Caixa e incluía informações desde o início do ano até o momento atual.
2. Análise de Dados:
   • Utilizamos ferramentas de análise de dados em rotina python para coletar, processar e visualizar as informações coletadas.
   • A análise incluiu a identificação de padrões de atendimento e faturamento ao longo dos diferentes horários do dia.
3. Interpretação e Decisão:
   • Confrontamos as suposições do empresário com os dados analisados para identificar discrepâncias e oportunidades.

Resultados da Análise

1. Vacância e Faturamento:
   • O horário das 10h às 11h, que o empresário acreditava ser o de menor faturamento, revelou-se como um horário de grande vacância, mas também de maior faturamento.
   • O verdadeiro horário de menor faturamento foi identificado das 14h às 15h, que também era o horário de maior lucratividade.
2. Maior Vacância e Menor Lucratividade:
   • O horário de menor lucratividade com maior vacância foi identificado das 8h às 9h, nas segundas e quintas-feiras.

Discussão

A análise revelou que as percepções do empresário sobre os horários de maior e menor faturamento não estavam alinhadas com os dados reais (nem sempre um alto faturamento representa lucratividade). Esse viés cognitivo do empresário, onde decisões são baseadas em suposições não verificadas, é comum em muitos negócios e pode ser mitigado com uma abordagem baseada em dados.

Numa abordagem baseada em dados a interpretação do objetivo primordial do negócio (que é o lucro), temos que analisar o resultado entre Receita e Gastos (custos, despesas, perdas…) por hora a cada hora da operação passada e realizar a predição em momentos futuros, visando sempre o aumento da lucratividade em cenários hipotéticos futuros.

Implementação da Estratégia

Com base nos resultados, desenvolvemos uma campanha de tráfego pago no Instagram focada nos horários de menor lucratividade e maior vacância (8h às 9h, segundas e quintas). A campanha foi direcionada a atrair novos clientes e maximizar a utilização dos horários subutilizados.

Conclusão

A consultoria demonstrou a importância de decisões baseadas em dados para otimizar o desempenho do negócio. A análise correta dos dados permitiu identificar oportunidades escondidas e ajustar a estratégia de marketing de forma eficaz.

Referências

1. Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.
2. Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.
3. Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Harvard Business Review Press.