Onde estamos perdendo participação? Como o nosso preço se compara ao do concorrente? Qual categoria ganhou relevância? São perguntas curtas, do tipo que qualquer diretor comercial faz em uma reunião. O que as torna caras é o caminho até a resposta: quando os dados de mercado chegam em planilhas, cada pergunta nova vira uma nova rodada de extração, filtros e comparações.
Esse era o cenário de uma indústria brasileira de higiene pessoal e cuidados com o corpo. A empresa já investia em pesquisa de mercado e já tinha os dados. Faltava transformá-los em algo que o comercial e a inteligência de mercado pudessem consultar sem depender de uma nova preparação a cada ciclo de análise.
O contexto: um mercado em que pequenas variações pesam
A indústria disputa espaço com grandes grupos e marcas consolidadas, em categorias nas quais uma pequena variação de participação ou de preço pode alterar o resultado. Sua operação comercial atende dois grandes canais, alimentar, que inclui atacado e diferentes faixas de tamanho de loja, e farma, com redes e canal independente, em duas macro regiões.
Nesse tipo de disputa, olhar apenas para as próprias vendas não basta. Para decidir onde investir, como precificar e onde defender posição, a empresa precisava enxergar o mercado inteiro: quanto vendia, mas também quanto os concorrentes vendiam, a que preço e com que presença nas lojas.
O desafio: informação comprada, análise ainda manual
Os dados externos chegavam em planilhas Excel, de difícil leitura e comparação, e a estrutura da base explica por que cada análise dava trabalho. Havia dimensões demais para cruzar manualmente: mercado, categoria, subcategoria, marca, canal, macro região, estado e faixa de gramatura. Cada indicador precisava ser lido em valor e em volume, contra o ano anterior e contra o planejado. A concorrência tinha de ser acompanhada por marca, preço, participação e distribuição. E os indicadores típicos de varejo, distribuição numérica, distribuição ponderada e giro, exigiam leitura por canal, região e subcategoria.
Sem uma visão estruturada, as áreas comercial e de inteligência de mercado tinham dificuldade para cruzar o desempenho da empresa com o do mercado, comparar os preços praticados com os dos concorrentes, acompanhar tendências por canal e região e priorizar as categorias estratégicas. O problema não era acesso a dado. Era a distância entre o dado e a decisão.
Dado de mercado comprado e não estruturado é custo recorrente: a empresa paga pela informação e paga de novo, em horas de preparação, toda vez que precisa usá-la.
O que a Target construiu: um book de resultados, não um painel de vendas
A Target entregou um Book de Resultados e Inteligência Comercial em Power BI, um relatório navegável que passou a alimentar, a partir da base externa, as análises de sell out, participação de mercado, concorrência, preço e distribuição. A empresa compara seu desempenho com o do mercado e com o plano, por mercado, categoria, canal e região, em um único ambiente com filtros interativos.
Algumas escolhas de desenho explicam por que o book funciona como ferramenta de decisão, e não apenas como visualização.
A comparação faz parte da estrutura. Sell out, participação e preço aparecem em valor e em unidades, com variação contra o ano anterior e contra o planejado no mesmo painel. Quem consulta não precisa montar a comparação: ela já está ali.
A concorrência está no mesmo lugar que o resultado próprio. O relatório traz o ranking das principais marcas por volume e por valor, o cruzamento entre crescimento de vendas e variação de participação, a evolução do preço médio contra os principais concorrentes (com alternância entre preço e índice de preço) e o acompanhamento mensal da participação por marca. Também é possível ver a composição do mercado por faixa de gramatura.
Importância e distribuição entram na conversa. Um mapa de importância das categorias mostra, lado a lado, onde a empresa e o mercado estão ganhando ou perdendo relevância. Os indicadores de distribuição e giro comparam o mês com a média dos últimos três meses, o que ajuda a separar oscilação pontual de tendência.
Os filtros atravessam tudo. Mercado, categoria, subcategoria, macro região, canal e período valem para todas as análises, e a exportação de dados está integrada ao relatório.
O que mudou na rotina das equipes
A leitura de mercado ficou centralizada em um único relatório, no lugar da análise manual das planilhas de pesquisa. As equipes de inteligência de mercado e comercial passaram a ter uma visão unificada de sell out, participação, preço e distribuição, comparável com o ano anterior e com o plano, e um benchmark contínuo contra os concorrentes diretos, por marca, preço e faixa de gramatura.
Na prática, o book digital e interativo ocupou o lugar das planilhas extensas. As perguntas que abrem este texto — onde estamos perdendo participação, como nosso preço se compara, qual categoria ganhou relevância — passam a ser respondidas com filtros, sem uma nova extração a cada ciclo de análise.
O que vale para qualquer empresa que compra dados de mercado
Os fatos acima são do projeto. A leitura a seguir é da Target, a partir dele.
– Comprar dado não é ter inteligência. A informação só vira inteligência quando as perguntas recorrentes do negócio estão embutidas na estrutura. Se cada pergunta exige reconstruir a análise, o dado ainda está cru.
– Comparação é parte do desenho. Ano anterior, plano e concorrente não deveriam ser exercícios refeitos a cada ciclo. Quando entram na estrutura, a leitura deixa de depender de quem montou a planilha.
– Participação, preço e distribuição se explicam juntos. Lidos separadamente, cada indicador conta metade da história. No mesmo ambiente, é possível perguntar se um ganho de participação veio de preço, de presença nas lojas ou de ambos.
– Estruturar vem antes de automatizar e antes de aplicar IA. Automações e modelos de IA sobre dados de mercado dependem de bases organizadas, com definições estáveis e comparáveis no tempo. O projeto descrito aqui é essa fundação.
Com essa base, decisões como reposicionar preço, priorizar categorias e canais ou agir sobre distribuição e giro passam a contar com dados comparáveis e acessíveis. Esses usos são o que a estrutura sustenta; não são resultados medidos neste projeto.
Se a sua empresa compra pesquisas de mercado e ainda as trabalha em planilhas, a pergunta útil não é qual ferramenta de BI adotar. É quais perguntas o seu comercial repete a cada ciclo, e quanto do tempo da equipe é consumido para respondê-las. Esse é o ponto de partida de projetos como este, e o território em que o Data Squad, o Data Office e o Lab de AI & Inovação da Target atuam: da organização do dado à análise e, quando faz sentido, à IA.
Case de Sucesso Target
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