Decisiones de góndola y de empaque
Dónde va el producto en el planograma, cómo se comporta el empaque nuevo junto a sus vecinos, qué pasa cuando el precio cambia o falta el favorito. Trade y gestión por categorías deciden esto todo el año.
Simulador de góndola virtual para investigación de shopper
Un empaque nuevo, un planograma, un cambio de precio, un quiebre de stock. Shopper Insight Lab pone al participante en un pasillo virtual, con carrito, presupuesto y tres misiones, y registra dónde se detiene el mouse, qué entra al carrito, qué sale y qué se compra. De 5 a 8 minutos por sesión, en el navegador.
Datos ilustrativos. Las escenas avanzan solas.
El trabajo
Planograma, empaque nuevo, cambio de precio, quiebre de stock. Cada una cambia lo que pasa frente a la góndola, y casi todas se deciden con lo que el shopper declaró en un cuestionario.
Dónde va el producto en el planograma, cómo se comporta el empaque nuevo junto a sus vecinos, qué pasa cuando el precio cambia o falta el favorito. Trade y gestión por categorías deciden esto todo el año.
El cuestionario muestra los empaques y pregunta cuál compraría la persona. El camino observado es la tienda simulada física o la prueba en tienda, que toma semanas, pide un local y trabaja con una muestra pequeña.
En el cuestionario, la persona responde lo que suena correcto. En la góndola, toma la marca de siempre, baja a una más barata cuando el presupuesto aprieta y pasa de largo ante lo que ni vio. El método que observa esto es demasiado pesado para la decisión del día a día, que termina saliendo con dato declarado.
El participante compra tu categoría en el navegador, con carrito, presupuesto y tres misiones. La plataforma registra atención, adiciones, retiros y elección final, y el panel lo lee todo por atención, elección y trade-offs, que son los cambios que la gente hace cuando el presupuesto aprieta o el producto falta.
Pregunta al shopper qué empaque prefiere y recibes una opinión. Entrégale un carrito y un presupuesto y recibes una compra.
Qué responde
Cada vista del panel existe porque responde a una pregunta que categoría, trade o empaque hacen antes de tocar la góndola.
Mapa de calor de atenciónmouse y tiempo
Un mapa de calor sobre la góndola, del estante superior al inferior, hecho con el movimiento del mouse y el tiempo en cada producto. La cuota de atención por producto muestra cuánto del tiempo de góndola gana cada ítem.
Atención × Elección4 cuadrantes
Cada producto cae en uno de cuatro cuadrantes: Campeones, Atrae pero no convierte, Leales a la marca e Invisibles. Un empaque visto y dejado en el estante es un problema distinto de un empaque que nadie vio.
Presupuesto reducidomisión 2 de 3
En la segunda misión el presupuesto se recorta y el participante ajusta el carrito. Ves qué sale primero, qué se protege, y cómo cambian el ticket promedio y los ítems por carrito de una misión a la otra.
SustitucionesA → B
En la tercera misión el producto favorito no está disponible. El panel lista las sustituciones más frecuentes, producto por producto, y muestra qué vecino hereda la compra.
Adiciones y retirospor producto
Cada adición y cada retiro quedan registrados. Un producto muy agregado y muy retirado está siendo considerado y pierde en el último paso, algo que una tabla de elección final escondería.
Cuestionario poscompradespués del comportamiento
Solo después de comprar el participante responde: motivo de la elección, dificultad para decidir, importancia del precio, alternativas consideradas, satisfacción e influencia del presupuesto. La respuesta declarada se lee junto al comportamiento observado.
Método
El participante pasa de 5 a 8 minutos en un flujo que se siente como un juego corto. El investigador recibe el comportamiento organizado por misión.
El equipo de Cassi.ai configura el estudio contigo: categoría, productos, precios, planograma y misiones.
La góndola se arma para tu estudio y nunca se reutiliza con otro cliente.
El participante abre un enlace, acepta el consentimiento y elige un avatar. La sesión corre en portugués, inglés o español, y se recomienda una computadora.
Las sesiones son anónimas. Nadie es identificado.
Cada misión informa la tarea y el presupuesto antes de que la góndola se abra: elección libre, presupuesto reducido, producto agotado.
Todo participante pasa por las tres misiones en la misma secuencia.
El participante recorre, agrega y retira productos, sigue el presupuesto y finaliza. La plataforma registra movimiento del mouse, tiempo en cada producto y tiempo de decisión.
Aquí atención significa mouse y tiempo. Nunca se llama eye tracking.
Motivo de la elección, dificultad, importancia del precio, alternativas consideradas, satisfacción, influencia del presupuesto, recomendación y comentario abierto.
Las preguntas vienen después del comportamiento, para no conducir la compra.
Indicadores por misión y tres pestañas, Atención, Elección y Trade-offs, con el mapa de calor, los cuatro cuadrantes y las sustituciones.
Cada lectura muestra el número de sesiones que la sostiene.
Qué hay detrás
Cada número de abajo describe cómo funciona el producto. Ninguno es una promesa sobre tu resultado.
Para decisiones de góndola demasiado frecuentes para una tienda simulada física y demasiado importantes para un cuestionario declarado.
Preguntas
Shopper Insight Lab es un producto de Cassi.ai para investigación de shopper. Es un simulador de compra en góndola virtual: el participante compra en un pasillo virtual como lo haría en el supermercado, con carrito y presupuesto, y la plataforma observa el comportamiento en vez de preguntar por él. El investigador lee el resultado en un panel de insights.
El participante acepta el consentimiento, elige un avatar, lee el brief de la misión, compra en la góndola con carrito y presupuesto, responde un cuestionario poscompra y termina. La sesión se estima en 5 a 8 minutos, se recomienda una computadora, y el flujo es nativo en portugués, inglés y español.
Elección libre pide al participante comprar snacks para la semana dentro del presupuesto. Presupuesto reducido recorta el presupuesto y le pide ajustar sus elecciones. Producto agotado deja su favorito sin disponibilidad y le pide una alternativa. Las tres misiones ocurren en secuencia, y la misma persona es observada en tres condiciones.
La atención se mide por el movimiento del mouse sobre la góndola y por el tiempo en cada producto, junto con el tiempo de decisión. Es un indicador de comportamiento registrado en el navegador. La plataforma nunca lo llama eye tracking, y el panel identifica la medida como atención por mouse y tiempo.
El simulador muestra comportamiento comparativo en una góndola controlada: qué producto gana atención, cuál se elige, qué se cambia cuando el presupuesto aprieta o el producto falta. Apoya decisiones de góndola y de empaque, y nunca presenta comportamiento simulado como pronóstico de ventas.
El equipo de Cassi.ai configura cada estudio junto con el cliente: la categoría, los productos, los precios, el planograma y las misiones. La góndola pertenece al estudio para el que fue armada y nunca se reutiliza con otro cliente.
Indicadores de participantes, ticket promedio por misión, ítems por carrito, tiempo promedio en la góndola y la proporción de participantes que superó el presupuesto. Tres pestañas, Atención, Elección y Trade-offs, traen el mapa de calor sobre la góndola, la cuota de atención por producto, los cuatro cuadrantes de atención y elección, la influencia del presupuesto, las sustituciones más frecuentes y las adiciones frente a retiros por producto.
Las sesiones son anónimas. La plataforma registra el comportamiento en la góndola, como movimiento del mouse, tiempo en cada producto, productos agregados y retirados y la elección final, además de las respuestas del cuestionario poscompra. Nunca identifica al participante.
Cuéntanos la categoría y la decisión: empaque nuevo, planograma, cambio de precio, quiebre de stock. Te mostramos cómo correría el estudio en el simulador, del brief de la misión al panel.