La hoja de respuestas para tomar decisiones rentables en sus tiendas.
Cadenas como la suya ya descubrieron qué funciona, haciéndolo: horarios de desayuno, el orden de las remodelaciones, el ajuste del programa de lealtad. Medimos lo que esos cambios realmente causaron en sus datos del punto de venta, con matemáticas causales del tipo que Google publicó como código abierto, y le entregamos la hoja de respuestas: haga esto, vale tanto en sus tiendas, con esta certeza. Después calificamos nuestras propias respuestas, y queda registrado.
Las grandes cadenas construyen gemelos digitales con cámaras y sensores. Seurat construye un gemelo de cada tienda con los datos de venta que usted ya tiene.
Todo está escrito para que un gerente de tienda lo entienda sin ayuda: qué hacer, cuánto vale, con qué certeza y en qué estado está.
El benchmark de la industria no está hecho para una cadena de su tamaño.
El benchmark financiero estándar del canal de conveniencia reporta promedios entre empresas que comparten sus datos voluntariamente, y el número de tiendas detrás de esos promedios lo dominan las cadenas más grandes de Estados Unidos. Si mide una operación de 40 tiendas contra él, se está midiendo contra empresas con otro formato, otro programa de comida y otro costo de capital.
Además publica promedios por empresa y ninguna dispersión por tienda. Ese es el límite más difícil. Un benchmark construido con promedios de empresas puede describir a un buen operador. No puede ubicar una buena tienda, ni decirle cuál de las suyas es el problema.
Esa es la pregunta que responde este tablero, y la responde con sus propios datos de caja.
¿Tiene otra pregunta?Hágala →EN
Demostración interactiva del Lever Board
Ambas tiendas son ilustraciones.
Cuatro preguntas, en el orden en que suelen hacerse. Empiece donde esté la suya.
¿Hoy hace pruebas diseñadas?Sin diseño de pruebas ni tiendas excluidas →EN
¿Necesita primero la vista por tienda?Store-to-Store Read →EN