Simulação de atendimento em pontos de venda e seu impacto no tempo de espera do cliente: um estudo de caso.

Abstract

Com o avanço da tecnologia e o aumento da competitividade no setor varejista, tornou-se essencial adotar ferramentas que possibilitem a análise de processos e a identificação de melhorias. O presente estudo de caso aborda o uso de simulação para otimizar a eficiência em pontos de venda (PDVs) e reduzir o tempo de espera dos clientes, promovendo uma melhor experiência no atendimento. A teoria aborda o uso do software Arena, permitindo modelar o fluxo de clientes e testar diferentes cenários para aperfeiçoar o tempo de atendimento dos clientes de uma distribuidora de refrigerantes. A metodologia abordada foi a pesquisa bibliográfica de caráter quantitativa. Os resultados da simulação indicam que ajustes como o aumento de caixas em horários de pico, a reorganização do layout e a implementação do uso do autoatendimento através de uma ferramenta de Inteligência Artificial para se reduzir significativamente o tempo de espera e melhorar a navegação dos clientes no varejo. Este estudo oferece insights valiosos sobre como pequenas mudanças operacionais podem elevar a satisfação do consumidor e a eficiência do negócio, tornando-se um recurso essencial para gestores que buscam elevar a competitividade no setor de varejo.

With the advancement of technology and the increase in competitiveness in the retail sector, it has become essential to adopt tools that enable the analysis of processes and the identification of improvements. This case study addresses the use of simulation to optimize efficiency at points of sale (POS) and reduce customer waiting times, promoting a better service experience. The theory addresses the use of Arena software, allowing the modeling of customer flow and testing of different scenarios to improve customer service times for a soft drink distributor. The methodology used was quantitative bibliographic research. The results of the simulation indicate that adjustments such as increasing the number of cashiers during peak hours, reorganizing the layout, and implementing the use of self-service through an Artificial Intelligence tool can significantly reduce waiting times and improve customer navigation in retail. This study provides valuable insights into how small operational changes can increase consumer satisfaction and business efficiency, becoming an essential resource for managers seeking to increase competitiveness in the retail sector.