Análise · Jan–Jun 2023
Coffee Shop Analytics
Rede de 3 lojas · 149.116 transações · Gerente de Operações
Faturamento Total
R$ 698k
Jan–Jun 2023
Crescimento
+103.8%
Jan → Jun (faturamento)
Transações
149.116
Itens vendidos
Ticket Médio
R$ 4,69
Por item · estável no período
11 Análises · da maior para a menor alavanca
O crescimento é volumétrico, não de ticket?
Volume de transações por mês
Ticket médio por item (R$) — escala: 4,60–4,75
Vendas: +104% (17k→35k). Ticket médio: +0,1% (R$4,72→4,71). Crescimento 100% volumétrico. A rede cresce porque atende mais clientes, não porque cada visita gera mais receita.
Há espaço para crescer via upsell de ticket alto?
Receita por transação (R$) por categoria
Coffee Beans: R$22,87 por venda vs Coffee: R$4,62 por venda (5x mais). Com apenas 1.753 vendas, a categoria tem vasta capacidade de absorver demanda. Oferta de produtos de alto valor é a principal oportunidade inexplorada.
A receita está concentrada em poucos horários?
Os horários 8h, 9h e 10h concentram 36,7% de toda a receita diária em apenas 3 horas de um expediente de 15h. O horário 20h representa <0,5% — operação residual. Dimensionamento de equipe deve priorizar fortemente o bloco 7h–11h.
Adicionar sabores ao café eleva o ticket médio?
Associação forte (r=0,74). O padrão existe: horários de abertura (6h) e fechamento (20h) concentram mais pedidos com sabores extras e ticket ligeiramente maior. Contudo, o efeito é puxado pelos extremos do dia — a relação não é uniforme ao longo do expediente.
O crescimento é homogêneo entre as lojas?
+101.7%
Astoria
+104.7%
Hell's Kitchen
+105.1%
Lower Manhattan
As curvas são paralelas com diferença máxima de 3,4 p.p. entre lojas. O crescimento é sistêmico — mesma força motriz atuando nas 3 unidades simultaneamente.
Coffee é o principal motor do crescimento?
39,5%
do crescimento vem de Coffee
27,9%
do crescimento vem de Tea
Coffee respondeu por 39,5% do crescimento incremental (Jan→Jun). Junto com Tea (27,9%), as duas categorias explicam 67,4% de todo o crescimento da rede. Alta dependência de 2 categorias.
Cada loja tem perfil de mix diferente?
Coffee é idêntico nas 3 lojas (38,6–38,7%) — categoria sem diferenciação. Hell's Kitchen tem 7,9% em Coffee Beans vs 4,4% em Astoria — público mais voltado a preparo em casa. Diferença relevante mas mix global é homogêneo.
O padrão intradiário muda no fim de semana?
Pico em ambos os grupos: hora 10 (103 vendas/dia útil vs 101 vendas/fim de semana). Diferença máxima em qualquer hora: apenas 3 vendas (~3%). O comportamento ao longo do dia é praticamente idêntico — não há evidência para escalas diferenciadas por dia da semana.
O crescimento é sazonal, não estrutural?
As 3 lojas crescem em paralelo — padrão consistente com sazonalidade. Sem dados do ano anterior não é possível isolar efeito estrutural de efeito sazonal. O pico de Jun (+6,2% MoM) vs Jan sugere que há aceleração real, não apenas calendário.
A queda de fev. é puramente calendária?
Receita média por dia (R$)
Fev/dia: R$2.719 > Jan/dia: R$2.635 (+3,2%). A queda no total mensal (–6,8%) ocorreu apenas porque fevereiro tem 28 dias vs 31 de janeiro. Demanda não caiu.
Cohort simulado por categoria: quem cresceu além da média?
Índice de receita mensal (Jan = 100) — sem ID de cliente, o mês é o proxy de coorte
| Categoria | Jan | Fev | Mar | Abr | Mai | Jun | Jun/Jan |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Bakery | 100 | 95 | 125 | 147 | 195 | 202 | +102% |
| Branded | 100 | 65 ⚠ | 95 | 126 | 153 | 181 | +81% |
| Coffee | 100 | 94 | 123 | 147 | 193 | 207 | +107% |
| Coffee Beans | 100 | 78 | 100 | 130 | 167 | 189 | +89% |
| Drink. Chocolate | 100 | 98 | 123 | 147 | 196 | 205 | +105% |
| Flavours | 100 | 95 | 120 | 146 | 196 | 206 | +106% |
| Loose Tea | 100 | 99 | 127 | 141 | 185 | 214 ↑ | +114% |
| Pack. Chocolate | 100 | 86 | 113 | 167 | 188 | 190 | +90% |
| Tea | 100 | 96 | 123 | 147 | 197 | 204 | +104% |
Branded é o único outlier. Enquanto todas as categorias caíram moderadamente em fevereiro (–2% a –14%), Branded colapsou –35% e chegou a junho crescendo apenas +81% — contra +102% a +114% das demais. Indica dinâmica própria: possível restrição de estoque, baixa visibilidade no cardápio ou dependência de campanha pontual.
51% da receita de junho é incremental. A base de janeiro (R$81,7k/mês) representava 100% da receita. Em junho (R$166,5k), R$84,8k vieram de crescimento acumulado — o negócio praticamente dobrou sua base de demanda em 6 meses sem nenhuma ação deliberada de retenção rastreável.
Priorização · Time de Operações
Matriz de Acionabilidade
Análises ranqueadas da maior para a menor alavanca operacional
| # | Análise | Impacto | Ação Operacional |
|---|---|---|---|
| 1 | Crescimento volumétrico — ticket médio estagnado | Alto | Implantar upsell estruturado — o ticket R$4,69 nunca variou; cada +R$0,50 por venda equivale a +R$75k/ano na rede |
| 2 | Coffee Beans e Branded com ticket 5× maior que café | Alto | Posicionar Coffee Beans e Branded no PDV; incluir oferta desses produtos ao finalizar o pedido no balcão |
| 3 | Sabores extras no café associados a ticket mais alto | Alto | Protocolo "Deseja adicionar um sabor?" em todo pedido de café — baixo custo de implantação, impacto direto no ticket |
| 4 | 36,7% da receita concentrada nas 3h de pico (8–10h) | Alto | Escalar máximo de equipe no pico 8–10h; qualquer gargalo nessa janela compromete ~12% da receita diária |
| 5 | Crescimento homogêneo entre as 3 lojas (+101–105%) | Médio | Documentar o que funciona igualmente bem nas 3 lojas e formalizar playbook operacional padrão |
| 6 | Coffee representa 39,5% da receita — motor do crescimento | Médio | Proteger qualidade e disponibilidade do café; avaliar variedades premium como alavanca de ticket |
| 7 | Mix de categorias ligeiramente distinto por loja | Médio | Customizar mix em destaque no cardápio e promoções locais conforme perfil de compra de cada loja |
| 8 | Fins de semana têm padrão operacional igual a dias úteis | Médio | Revisar alocação de equipe: uniformizar escala entre semana e fim de semana; eliminar sobre- ou subalocação |
| 9 | Crescimento sazonal sustentado ao longo de Jan–Jun | Baixo | Antecipar demanda crescente com estoque e escala — a tendência é externa, mas ops pode se preparar para ela |
| 10 | Queda de fevereiro é calendária (menos dias úteis) | Baixo | Normalizar metas mensais por dias úteis; contextualizar resultados de meses curtos para a equipe de loja |
| 11 | Cohort simulado — Branded descolou do mercado em fev. | Médio | Investigar por que Branded caiu –35% em fevereiro e cresceu 20 pp abaixo da média no semestre; avaliar estoque, posicionamento e visibilidade no cardápio |
4 análises Alto Impacto — #1 a #4
5 análises Médio Impacto — #5 a #8 e #11
2 análises Baixo Impacto — #9 e #10