Localización: La revolución en los mercados de consumo

La idea en resumen Durante décadas, Wal-Mart y otros sultanes de la estandarización han dominado el panorama del mercado de consumo con sus formatos de tienda y combinaciones de productos ganadores. Pero su estrategia de «talla única» ya no sirve: las diversas comunidades de consumidores —diferenciadas por etnia, riqueza, estilo de vida y valores— ahora exigen productos personalizados. Y la gente se rebela cada vez más contra las tiendas de galletas que amenazan el carácter único de sus barrios. Sin embargo, si los gigantes minoristas responden con ofertas personalizadas para cada ubicación, corren el riesgo de perder las economías de escala que impulsan sus beneficios. ¿La respuesta? Los autores Darrell K. Rigby y Vijay Vishwanath recomiendan localizar por clústeres—adaptar elementos como los formatos de las tiendas, los surtidos de productos, los precios y el personal a los grupos de consumidores que tienen preferencias similares. Por ejemplo, la tienda de ropa casual American Eagle Outfitters, que cuenta con 740 tiendas en EE. UU., descubrió que los patrones de compra de los clientes del oeste de Florida coincidían estrechamente con los de ciertas comunidades de Texas y California. Personalizando los productos y las promociones para estos grupos de consumidores al otro lado ubicaciones, la empresa aumenta las ventas y, al mismo tiempo, mantiene la rentabilidad. La localización por clústeres requiere una gran inversión en tecnología para recopilar y analizar los datos; una toma de decisiones centralizada y basada en los datos; y socios de la cadena de suministro que puedan fabricar y distribuir productos personalizados de forma eficiente. Pero el esfuerzo paga grandes dividendos. Pensemos en Best Buy: en 2005, sus 85 «tiendas localizadas» registraron un aumento de ingresos dos veces mayor que la media de la empresa. La idea en la práctica Rigby y Vishwanath sugieren estos pasos para la localización por grupos: Recopilar datos Recopile la mayor cantidad de datos posible sobre los elementos clave de su negocio para cada tienda, utilizando fuentes como los conocimientos de los gerentes locales, los censos y otros estudios demográficos, los datos de los escáneres de las tiendas y las tarjetas de fidelización, las encuestas de consumidores y los comentarios no solicitados, los datos de ventas por Internet y la información sobre la competencia. Tenga en cuenta los elementos relacionados con: Qué usted vende—como la combinación de productos, los precios, las promociones, el diseño de la tienda y los niveles de servicio. Dónde usted vende —incluidos la demografía de los consumidores, el clima, la cuota de mercado de la competencia y las atracciones y eventos culturales locales. Cuándo usted vende—como los ciclos mensuales, estacionales y anuales. Desarrollar clústeres Utilice los datos que ha recopilado para desarrollar grupos de consumidores, grupos que comparten distintas preferencias en relación con qué, dónde y cuándo vende. Para simplificar las cosas, utilice el número mínimo de clústeres que le permitan localizar los elementos más prometedores de su oferta. Ejemplo: Best Buy identificó cuatro grupos de consumidores: 1) madres ocupadas de los suburbios que son las principales compradoras de sus hogares y desean ayuda rápida y personalizada para navegar por el mundo de la tecnología, 2) jóvenes adictos a la tecnología que desean equipos de entretenimiento y juegos de vanguardia, 3) profesionales adinerados y con poco tiempo que buscan equipos de alta gama y un servicio personalizado, 4) hombres de familia con presupuesto limitado que desean tecnología para mejorar la vida hogareña. Identificar oportunidades de localización Localice los elementos clave de su negocio de manera que generen las mayores ventas posibles y los costes más bajos. Ejemplo: Tras analizar la demografía y los patrones de demanda locales, Best Buy creó tipos de tiendas que se adaptan a los grupos de consumidores que identificó. Por ejemplo, en algunas de las tiendas de Best Buy, las madres ocupadas de los suburbios eran un segmento sin explotar que ofrecía la mejor oportunidad de expansión. Para atraerlos, Best Buy diseñó tiendas con diseños ordenados con pasillos anchos e iluminación cálida, juguetes relacionados con la tecnología para niños, asistentes de compras personales y más espacio destinado a los electrodomésticos. Preservar las economías de escala No importa lo sofisticada que sea su agrupación, seguirá perdiendo algunas economías de escala en las compras, el marketing y otras actividades. Para minimizar las pérdidas, comience con estrategias menos costosas, como localizar las rebajas o el embalaje de un producto, en lugar de incurrir en los gastos de personalización del propio producto. Ejemplo: Wal-Mart descubrió que, si bien «asesino de hormigas y cucarachas» se vende bien en los estados del sur, a los consumidores del norte les desanima la palabra «cucaracha». Con el simple hecho de etiquetar el pesticida como «asesino de hormigas» en los estados del norte, las ventas de la empresa aumentaron drásticamente. Estamos en las primeras fases de una revolución silenciosa en los mercados de consumo. Durante décadas, las cadenas que han dominado el panorama —titanes como Wal-Mart, Best Buy y McDonald's— han seguido estrategias de estandarización decididas. Han ajustado los formatos de sus tiendas, las mezclas de productos y los procesos operativos y de marketing, y han lanzado sus fórmulas ganadoras a nivel internacional. Han exigido a los proveedores una coherencia igual de rigurosa, lo que ha llevado la ética de la estandarización a las empresas de productos de consumo y a toda la cadena de suministro de consumo. Pero la era de la normalización está llegando a su fin. Las comunidades de consumidores son cada vez más diversas en cuanto a etnia, riqueza, estilo de vida y valores. Además, muchas áreas están ahora saturadas de grandes puntos de venta y los clientes se rebelan contra las cadenas de tiendas más sencillas que amenazan las características únicas, como los estilos arquitectónicos y las marcas favoritas, de sus barrios. En lo que respecta a los mercados de consumo, la talla única ya no sirve para todos. En respuesta, los minoristas inteligentes y las empresas de bienes de consumo están empezando a personalizar sus ofertas para los mercados locales, desplegando diferentes tipos de tiendas, líneas de productos y enfoques alternativos en materia de precios, marketing, personal y servicio de atención al cliente. Están pasando de la estandarización a la localización. La era de la normalización está llegando a su fin. Las comunidades de consumidores son cada vez más diversas en cuanto a etnia, riqueza, estilo de vida y valores. Al combinar un análisis de datos sofisticado con estructuras organizativas innovadoras, están ganando la eficacia de la gestión centralizada sin perder la capacidad de respuesta de las autoridades locales. La mayor ventaja de pasar de la estandarización a la localización es estratégica. Las ofertas estandarizadas desalientan la experimentación y son fáciles de copiar para la competencia. (Sam Walton se refirió abiertamente a Kmart como el «laboratorio» que copiaba mientras hacía crecer Wal-Mart.) La personalización fomenta la experimentación local y es difícil de rastrear para los competidores, y mucho menos de replicar. Cuando se ejecutan bien, las estrategias de localización pueden ofrecer una ventaja competitiva duradera tanto para los minoristas como para los fabricantes de productos. Reinventando la gran caja Aunque la estandarización ha sido una estrategia poderosa en los mercados de consumo, ha llegado al punto de disminuir la rentabilidad. Los clientes son cada vez más diversos, según estudios de geodemógrafos, personas que estudian las características de la población de áreas geográficas específicas. Al medir la etnia, la edad, la riqueza, la urbanización, los estilos de vivienda e incluso las estructuras familiares, la empresa demográfica Claritas determinó en la década de 1970 que 40 segmentos de estilo de vida eran suficientes para definir a la población estadounidense. Hoy, esa cifra ha crecido a 66, un aumento del 65%. La diversidad no es el único clavo en el ataúd de la normalización. Muchas grandes cadenas han construido tantas tiendas que, literalmente, se están quedando sin espacio para expandirse. No pueden abrir nuevos puntos de venta sin canibalizar los antiguos. Las cadenas estandarizadas también se enfrentan a otras limitaciones: cuando todavía hay lugares atractivos disponibles, los intentos de construir tiendas suelen enfrentarse a una feroz resistencia por parte de los activistas comunitarios. Desde California hasta Florida y Nueva Jersey, los barrios están aprobando ordenanzas que dictan los tamaños e incluso los estilos arquitectónicos de las nuevas tiendas. Crear más de lo mismo —durante mucho tiempo la piedra angular del crecimiento de los minoristas— se ha aprovechado como estrategia. Por último, la estandarización es la que más daño estratégico puede causar al forzar los productos y prácticas a moldear. La consiguiente homogeneización de los negocios tiende a socavar la innovación en toda la cadena de suministro. Los gerentes se centran tanto en cumplir objetivos operativos estrictos (y en eliminar las excepciones) que comienzan a evitar conscientemente la experimentación que conduce a nuevos productos, servicios y procesos atractivos. Al final, la estandarización erosiona la diferenciación estratégica y conduce inexorablemente a la mercantilización y a la disminución del crecimiento y la rentabilidad que la acompañan. La buena noticia es que hay una manera de salir del callejón sin salida de la normalización. Los avances tecnológicos, desde los escáneres de cajas y el software de extracción de datos hasta las tiendas de Internet y la identificación por radiofrecuencia (una tecnología inalámbrica que utiliza pequeñas etiquetas electrónicas para identificar y rastrear objetos), están proporcionando a los minoristas y sus proveedores una visión profunda de las preferencias y comportamientos de compra locales. Por primera vez, los desajustes en la oferta y la demanda en las tiendas individuales se pueden identificar de inmediato. Los nuevos datos permiten «localizar» tiendas, productos y servicios con una precisión sin precedentes. (Para ver un ejemplo de la nueva información que puede ofrecer la tecnología, consulte la barra lateral «Minería en Internet».) Minería de Internet Muchos minoristas han abierto tiendas en línea para complementar sus puntos de venta tradicionales. Pero Internet no es solo un canal de ventas, sino también un medio potente de recopilar datos sobre las variaciones de la demanda local. Como las tiendas online pueden ofrecer una amplia gama de productos a bases de clientes nacionales o incluso mundiales, pueden rastrear los patrones de demanda de los consumidores de forma mucho más amplia y precisa que las tiendas físicas. En una tienda tradicional, al fin y al cabo, nunca se sabe cuál podría haber sido la demanda de un producto que no tiene en las estanterías. Las tiendas en línea utilizan reservas de productos centralizadas para evitar que se agoten las existencias locales y el exceso de demanda a menudo puede quedar pendiente para su futura entrega. Al rastrear cuidadosamente las direcciones de los compradores en línea y los productos que compran (o evitan), las cadenas que mantienen tiendas en Internet pueden utilizar los datos de ventas en línea para tomar decisiones sobre qué mercancía almacenar en qué tienda. Y como los datos de Internet se pueden recopilar en tiempo real, se pueden hacer cambios rápidamente en las mezclas de productos de las tiendas físicas para responder a los picos de la demanda local. Nuestro análisis de 30 líderes en localización, incluidos Best Buy, Tesco y VF, documenta estas ventajas. Incluso Wal-Mart, el sultán de la normalización, avanza hacia la localización. La empresa ha hecho de la personalización la piedra angular de su estrategia de «tienda de la comunidad» y ha anunciado que tiene previsto adaptar los formatos y los productos a la clientela local en todas las tiendas de su cadena. Wal-Mart utiliza un proceso riguroso para garantizar que la personalización no socava su eficacia tradicional. Ese proceso comienza cuando una tienda aún está en la mesa de dibujo. Los equipos inmobiliarios de la empresa investigan a fondo la base de clientes locales cuando buscan ubicaciones. Luego, los diseñadores crean el formato de la tienda combinando las plantillas adecuadas (tiendas cerca de parques de oficinas, por ejemplo, con islas prominentes con comidas preparadas para los trabajadores ocupados). Las plantillas permiten a Wal-Mart mantener considerables economías de escala. La empresa también ha desarrollado un sofisticado sistema logístico, que abarca 110 centros de distribución solo en los Estados Unidos, para gestionar los complejos cronogramas de entrega de forma rápida y eficaz. A través de su programa Retail Link, Wal-Mart trabaja con los proveedores para personalizar la mercancía de las tiendas con una precisión similar. Basado en una amplia base de datos, Retail Link proporciona a los gerentes y vendedores locales de Wal-Mart un historial de dos años de las ventas diarias de cada artículo en todas las tiendas de Wal-Mart. Mediante el portal web Retail Link, Wal-Mart y sus proveedores pueden crear mapas de la demanda de los clientes locales, indicando qué productos deben almacenarse, cuándo y dónde. Por ejemplo, Wal-Mart vende unos 60 tipos de chiles enlatados, pero solo vende tres en todo el país. El resto se asigna según los gustos locales. Hace cinco años, Wal-Mart utilizó solo cinco planogramas (diagramas que muestran cómo y dónde deben colocarse los productos en las estanterías de las tiendas minoristas) para adaptar su selección de sopas a las preferencias locales. Hoy, con la ayuda de Retail Link, Wal-Mart y sus proveedores utilizan más de 200 planogramas ajustados con precisión para adaptar la variedad de sopas a los patrones de demanda de cada tienda, lo que aumenta la tasa de crecimiento de la sopa en varios puntos del proceso. Las empresas de productos también utilizan el sistema para hacer un seguimiento de sus ventas e inventario en las tiendas y centros de distribución de Wal-Mart y para desarrollar programas de precios y marketing para impulsar las ventas. Pensando en grupos Como han descubierto Wal-Mart y otros líderes, el éxito de la localización depende de lograr el equilibrio adecuado. Un exceso de localización puede dañar la marca y provocar un aumento de los costes. Un exceso de estandarización puede provocar estancamiento y condenar a una empresa a una cuota de mercado cada vez menor y a reducir los beneficios. Lograr el equilibrio adecuado significa entender qué elementos de una empresa deben tenerse en cuenta para la localización, cuánto cuesta personalizarlos y cuánto impacto tendrán de una tienda a otra. Lejos de ser un juego de todo o nada, la localización puede tener lugar de innumerables maneras (consulte la exposición «¿Qué, dónde y cuándo debemos localizar?»). Para un minorista, podría tener sentido tener un enfoque de personal altamente localizado, pero una combinación de productos estandarizada, mientras que otro minorista puede justificar lo contrario. Del mismo modo, un fabricante puede localizar las características del producto en una zona y los incentivos a los minoristas en otra. Si bien puede resultar prohibitivamente caro personalizar un producto en muchos lugares, es posible obtener beneficios similares adaptando el embalaje o las promociones del producto a un coste mucho menor. Wal-Mart descubrió que, si bien el asesino de hormigas y cucarachas se vende bien en el sur de los Estados Unidos, a los consumidores de los estados del norte les desanima la palabra «cucaracha». Tras etiquetar el pesticida como «asesino de hormigas» en los estados del norte, las ventas de la empresa han aumentado drásticamente, según John Westling, vicepresidente sénior. ¿Qué, dónde y cuándo debemos localizar? Por supuesto, la personalización tiene sus límites. Incluso con datos enriquecidos, una empresa no puede personalizar todos los elementos de su negocio en cada ubicación. La enorme complejidad sería abrumadora y provocaría un aumento vertiginoso de los costes, si no una parálisis. Por eso los principales localizadores han empezado a utilizar técnicas de agrupamiento para simplificar y facilitar la toma de decisiones, centrando sus esfuerzos en el número relativamente pequeño de variables que suelen impulsar la mayoría de las compras de los consumidores. En lugar de permitir que las decisiones descentralizadas de los gerentes locales fragmenten las economías de escala, las empresas pioneras han desarrollado una ciencia que analiza los datos sobre los patrones de compra locales para identificar las comunidades que muestran similitudes en la demanda. Por ejemplo, American Eagle Outfitters, una tienda de ropa casual a la moda con 740 tiendas en EE. UU., descubrió que los clientes del oeste de Florida mostraban patrones de compra de temporada y elasticidades de precios que coincidían estrechamente con los de ciertas comunidades de Texas y California. Al adaptar las gamas y promociones a esos grupos de ubicaciones en lugar de a tiendas individuales, empresas como American Eagle pueden beneficiarse de la personalización y, al mismo tiempo, conservar la mayoría de las eficiencias de la estandarización. La estrategia de personalización por clústeres, que Bain aplicó por primera vez a las tiendas de abarrotes en 1995, ha demostrado su eficacia en farmacias, grandes almacenes, grandes minoristas, restaurantes, empresas de ropa y varios fabricantes de bienes de consumo. La agrupación clasifica las cosas en grupos o grupos, de modo que las asociaciones son fuertes entre los miembros del mismo grupo y débiles entre los miembros de diferentes grupos. Los clústeres permiten operaciones modulares y gestionables (piense de nuevo en las plantillas de tiendas de Wal-Mart) que capturan la mayoría de los beneficios de la personalización y, al mismo tiempo, simplifican las decisiones y protegen las economías de escala. Piense en un gerente de productos que tiene que decidir cómo almacenar 100 000 artículos en 1500 tiendas durante los 365 días del año. Si quisiera personalizar la combinación, tendría que tomar unos 54 800 millones de decisiones (100 000 x 1500 x 365), muchas de las cuales se basarían en tamaños de muestra tan pequeños que las predicciones de modelos incluso sofisticados no tendrían sentido. Sin embargo, si la mercancía pudiera agruparse en 2500 clasificaciones, las tiendas podrían agruparse en 20 tipos similares (por ejemplo, ubicaciones fronterizas latinas o lugares suburbanos exclusivos) y el calendario (regreso a clases, vacaciones de invierno) podría dividirse en 52 semanas, el número de decisiones se reduciría a 2,6 millones, lo que un modelo de ordenador moderno puede optimizar con bastante facilidad. (Para obtener información sobre una técnica estadística particularmente eficaz que se utiliza para clasificar muchas variables, consulte el recuadro lateral «CHAID: agrupar según los números»). CHAID: Agrupar según los números Una de las muchas técnicas de agrupamiento se llama CHAID, abreviatura de detección automática de interacciones chi-cuadradas. Un método de clasificación estadística propuesto por G.V. Kass en 1980, el CHAID clasifica los elementos en grupos que son estadísticamente diferentes con respecto al criterio o al resultado. Por ejemplo, si queremos saber qué grupos se asocian a la rentabilidad de las tiendas, CHAID podría mostrarnos que las tiendas que pierden dinero están en barrios de altos ingresos con varios competidores, mientras que las tiendas más rentables están en las zonas rurales y tienen la capacidad de vender toda la gama de productos. Una ventaja importante del CHAID es que nos permite analizar los efectos de las características de forma combinada en lugar de ser independientes unas de otras. Por ejemplo, añadir parques infantiles a los restaurantes Burger King puede no tener ningún impacto de media, pero podría ser muy rentable en los restaurantes de los suburbios cerca de una población alta de niños pequeños y muy poco rentable en los lugares céntricos con bienes inmuebles caros y pocos niños. Vamos a demostrar el proceso con una cadena de grandes almacenes a la que llamaremos SuperStuff: CHAID comienza con una lista de todas las tiendas del sistema SuperStuff y toda la información posible sobre cada una de ellas, incluidos los datos de ventas por ubicación, hora y artículo. No tiene que preocuparse por introducir demasiada información, ya que CHAID solo destacará las variables que crean diferencias estadísticamente significativas. Entonces podemos usar CHAID para encontrar las combinaciones de características que mejor expliquen cualquier variable que decidamos explorar. En el ejemplo «Evaluación de la rentabilidad de las tiendas», utilizamos CHAID para entender qué impulsa los márgenes de EBIT (beneficios antes de intereses e impuestos) entre los 508 grandes almacenes de SuperStuff. CHAID comienza, desde arriba, mostrándonos que el margen de EBIT medio es del 4,2% para toda la población de tiendas de SuperStuff. A continuación, CHAID identifica el primer diferenciador de los márgenes de EBIT como la presencia de al menos un KillerMart en la zona comercial de cada tienda de SuperStuff. Las 198 tiendas de SuperStuff sin ningún KillerMart cercano tienen un margen de EBIT del 6,4%. Las 310 tiendas SuperStuff cerca de KillerMart tienen un margen de EBIT medio de solo el 2,8%. Sensible, pero no muy sorprendente hasta ahora. Los siguientes pasos son los que CHAID demuestre ser más valioso. Para las 310 tiendas cercanas a un KillerMart, CHAID descubre que los niveles de ingresos de los hogares generan importantes diferencias de beneficios. Las 188 tiendas de los barrios con ingresos familiares superiores a 50 000 dólares tienen un margen de EBIT promedio del 3,9%. Las 122 tiendas restantes tienen márgenes de solo el 1,1%. Los datos también permiten a CHAID generar ideas de remodelación. De las 188 tiendas de los barrios con ingresos más altos cerca de KillerMarts, las 113 que han destinado más del 50% de sus pies cuadrados a ropa tienen un margen de EBIT del 5,3%. Las 75 tiendas con menos del 50% destinado a ropa tienen un margen de EBIT de solo el 1,8%. Al parecer, la abundancia de surtidos de ropa en las zonas de altos ingresos puede ayudar a SuperStuff a competir de forma rentable con la oferta de KillerMart. Saltando al lado derecho del árbol de CHAID, nos enteramos de las tiendas que no se enfrentan a KillerMart. En esas áreas, las 76 tiendas de gran formato tienen un margen de EBIT medio del 9,1%, casi el doble que las 122 tiendas pequeñas o medianas, que tienen un margen de solo el 4,7%. Además, las 60 tiendas pequeñas o medianas que pusieron un precio medio a una cesta de comida del mercado inferior al 3% por encima de la media general de SuperStuff tenían un margen de EBIT de solo el 1,2%. Sin embargo, las 62 tiendas pequeñas o medianas con precios más de un 3% por encima de la media de SuperStuff tienen un margen del 8,1%, casi siete veces más que las 60 tiendas que cuestan menos de un 3% por encima de la media. Parece que a las tiendas pequeñas o medianas les iría mejor si suben los precios en los mercados menos competitivos. Si bien CHAID no da todas las respuestas, puede ayudar a sacar a la luz hipótesis comprobables, como las siguientes: Al abrir nuevas tiendas, evite las tiendas cerca de KillerMarts. Si hay un KillerMart en la zona (o uno próximamente), coloque las tiendas en los barrios con ingresos más altos. Al remodelar tiendas, especialmente las que están cerca de KillerMart, considere asignar más del 50% del espacio a ropa. Las tiendas más pequeñas de las zonas sin KillerMart deberían poner a prueba las subidas de precios. Best Buy utiliza la agrupación en clústeres para alejarse de una estrategia estandarizada de caja grande. Ha renovado cerca de 300 de sus 700 tiendas estadounidenses e introducido formatos «Centrado en los clientes» para atraer a los compradores locales. La empresa identificó cinco tipos representativos de clientes. En primer lugar, está «Jill», una madre ocupada que es la principal compradora de su hogar y quiere ayuda rápida y personalizada para navegar por el mundo de la tecnología. En Eden Prairie, Minnesota, la empresa diseñó una tienda que satisface las necesidades de este ajetreado segmento de madres de los suburbios. La empresa descubrió que este grupo de consumidores sin explotar antes ofrecía la mejor oportunidad de expansión de la región. Para atraer a este grupo, la tienda tiene una distribución ordenada con pasillos más anchos y una iluminación más cálida, y juguetes para niños relacionados con la tecnología. Los asistentes de compras personales educan a los neófitos de la tecnología sobre los productos y hay más espacio asignado a los electrodomésticos. Aunque la tienda todavía atiende a otros compradores de productos electrónicos más tradicionales, la empresa espera que la tienda pueda aumentar sus ventas atrayendo a un grupo de clientes locales que se sienten abrumados en una tienda Best Buy. Otras tiendas se están diseñando en torno a los cuatro tipos de clientes restantes y se basan en los patrones de demanda local. Por ejemplo, está «Buzz», un adicto a la tecnología que quiere lo último en equipos de entretenimiento y juegos. Las tiendas que ofrecen servicios a Buzz tienen muchos expositores interactivos que permiten a los compradores probar nuevos equipos y soportes. Luego está «Barry», un profesional adinerado y con poco tiempo que busca un equipo de alta gama y un servicio personalizado. Las tiendas adaptadas a sus necesidades cuentan con una tienda dentro de una tienda para equipos caros de cine en casa. Las tiendas hechas pensando en «Ray» hacen hincapié en los productos a precios moderados con atractivos planes de financiación y programas de fidelización para el padre de familia con un presupuesto limitado que quiere tecnología que pueda mejorar su vida hogareña. Por último, para los clientes de pequeñas empresas, hay un conjunto de tiendas con personal especialmente formado, amplias exhibiciones de equipos de oficina y «escuadrones geek» móviles de técnicos de servicio. Si bien la cadena planea eliminar gradualmente estos nombres individuales debajo de su pancarta, la terminología ayudó a Best Buy a cristalizar la visión de cada cliente objetivo para cada grupo de tiendas. Al personalizar las tiendas en grupos, en lugar de individualmente, Best Buy ha podido mantener muchas de las economías de escala que han apuntalado su éxito durante mucho tiempo. Hasta ahora, la nueva estrategia está dando buenos resultados. Las 85 tiendas Best Buy que estaban localizadas a principios de 2005 registraron un aumento de ventas dos veces mayor que la media de la empresa. Alentada, la empresa está acelerando la conversión, con planes de cambiar todas sus tiendas estadounidenses en tres años y localizar también puntos de venta en otros países. Entonces, ¿cómo empieza con la agrupación en clústeres? Empiece por recopilar tantos datos como sea posible sobre los elementos clave de su negocio para cada tienda. (Utilice la exposición «¿Qué, dónde y cuándo debemos localizar?») Si falta alguna información o es difícil de conseguir, no espere a que la recopilen. Utilice lo que esté disponible para iniciar el análisis, teniendo en cuenta que la agrupación siempre mejora con el tiempo. Utilice los datos para desarrollar clústeres e identificar las oportunidades de personalización. Luego, calcule la economía (incluidas las ventas y los costes) de localizar los elementos más prometedores de la oferta al cliente, utilizando el menor número posible de clústeres. Un minorista de ropa, por ejemplo, podría darse cuenta de que las políticas de rebajas localizadas ofrecen rentabilidades atractivas y que el clima es la variable clave que influye en las decisiones de rebajas. Un análisis más detallado podría determinar que un número reducido de grupos de tiendas (tres, por ejemplo) será suficiente para obtener el beneficio económico óptimo. Para la combinación de productos, por el contrario, la variable clave podría ser el estilo de vida de los clientes, que puede necesitar una docena de grupos para obtener el máximo payoff. Diversidad en la línea de productos A medida que los grandes minoristas abandonen la estandarización, el efecto dominó remodelará toda la cadena de suministro al consumidor. Las empresas de bienes de consumo tendrán que introducir más variantes en sus líneas y colaborar estrechamente con los minoristas para colocar los productos correctos en los lugares correctos en el momento adecuado con los programas de precios y promociones adecuados. Los fabricantes, en general, han tardado en hacer este cambio. Aunque llevan a cabo exhaustivos estudios de consumo para desarrollar productos especializados para segmentos únicos, tienen poca confianza en que los minoristas rígidos clasifiquen, comercialicen y comercialicen productos personalizados a los grupos de clientes correctos. Los productos desarrollados para personas mayores se acumulan en las comunidades universitarias, lo que ralentiza la rotación del inventario, provoca costosas rebajas y, a menudo, lleva a los minoristas a dejar caer productos de nicho potencialmente rentables. Sin embargo, a medida que un número creciente de minoristas lanzan sus propias versiones de Retail Link de Wal-Mart, incluidas Lowe's (LowesLink) y Target (Partners Online), un puñado de empresas de productos de consumo están aprovechando la ventaja al aprender a localizar. Cuando una empresa alimentaria introdujo versiones bajas en calorías de algunos de sus aperitivos, envió más cajas a las tiendas cercanas a las clínicas de Weight Watchers. Cadbury añadió Cadbury Kiwi Royale de chocolate relleno de kiwi en Nueva Zelanda. Kraft desarrolló el cereal listo para comer Fiesta Fruity Pebbles de Post, especialmente para los hispanos. Coca-Cola ha desarrollado cuatro cafés enlatados y listos para beber para Japón, cada uno formulado para una región específica. Procter & Gamble introdujo Curry Pringles en Inglaterra y, más tarde, el sabor a salsa española en Inglaterra y otras partes de Europa y Funky Soy Sauce Pringles en Asia. Frito-Lay desarrolló patatas fritas Nori Seaweed Lay's para Tailandia y patatas fritas A la Turca con semillas de amapola y sabor a tomate seco para Turquía. Uno de los principales localizadores es el gigante de productos de consumo VF, un fabricante de ropa de 6 000 millones de dólares que es propietario de marcas de vaqueros tan populares como Lee y Wrangler, así como de marcas exclusivas como Nautica y North Face. VF integra muchas fuentes de datos para identificar las oportunidades de personalización, para deleite de los minoristas y los consumidores. «No es raro que la localización mejore las ventas entre un 40 y un 50% y, al mismo tiempo, reduzca los inventarios y las rebajas en las tiendas», afirma Boyd Rogers, presidente de cadena de suministro de VF. «Consideramos que nuestras capacidades de localización son una de nuestras ventajas competitivas más poderosas». VF combina datos geodemográficos y de estilo de vida de terceros con datos de ventas diarias a nivel de tienda, exhaustivos estudios de consumo y análisis de la competencia para desarrollar estrategias de localización con minoristas, como Kohl's. VF ha descubierto, por ejemplo, que, si bien muchos compradores ahora desean vaqueros más ligeros, los hombres hispanos siguen prefiriendo los pesos más pesados. Las mujeres del sur de California tienden a comprar faldas vaqueras más cortas que las del norte de California. Incluso las tiendas de la misma área metropolitana pueden mostrar patrones de demanda de vaqueros y otras prendas muy diferentes. Una tienda en una comunidad con una gran población de inmigrantes, por ejemplo, tenderá a tener una mayor demanda de ropa de tallas más pequeñas que una tienda rodeada de estadounidenses no inmigrantes, un testimonio sutil del problema de obesidad en los Estados Unidos. Para una cadena estadounidense, VF creó 40 grupos, basados principalmente en los segmentos de estilo de vida de los consumidores y en los patrones de compra. La gama de productos, las estrategias de marketing y los sistemas de cadena de suministro se adaptan a cada grupo. VF utiliza el intercambio rápido de datos para estudiar los datos diarios de los puntos de venta de cada tienda, no solo para reponer las estanterías, sino también para descubrir nuevas tendencias de demanda en colores y estilos y fomentar la innovación. Con estos esfuerzos, VF y sus minoristas están aumentando las ventas de forma sustancial y, al mismo tiempo, evitando rebajas y devoluciones. Control central, toque local El cambio a la localización plantea grandes desafíos de gestión y organización. Los primeros en avanzar están, de hecho, rompiendo el viejo «compromiso de centralización y descentralización». Pero es difícil. El primer instinto de los ejecutivos suele ser empoderar a los gerentes locales, dándoles el control sobre, por ejemplo, la selección de productos en las estanterías de las tiendas o los principales programas de promoción. Esa descentralización a menudo resulta contraproducente, por dos sencillas razones. En primer lugar, los gerentes locales carecen de la profundidad de los datos y, a menudo, de la habilidad para tomar decisiones inteligentes y coherentes sobre la compra, la comercialización y las operaciones. En segundo lugar, dar demasiado margen de maniobra a los gerentes locales puede introducir una complejidad e incoherencia costosas en la empresa. De hecho, nuestra investigación descubrió que los grandes fabricantes están menos dispuestos a colaborar con minoristas altamente descentralizados o a ofrecer sus mejores condiciones a ellos. J.C. Penney lo descubrió por las malas a finales de la década de 1990, cuando tuvo problemas al permitir que los gerentes de las tiendas determinaran las cantidades de los pedidos. Los gerentes locales resultaron ser demasiado conservadores. Con el objetivo de minimizar el riesgo, compraban una amplia variedad de productos en lugar de concentrarse en los de moda. Como resultado, las tiendas se quedaron sin productos populares rápidamente y se quedaron con existencias crecientes de vendedores lentos. Y como la sede carecía de información sobre lo que había en cada tienda, los directores centrales ni siquiera podían ver los problemas. Entre mediados de 1998 y finales del 2000, el precio de las acciones de Penney se desplomó de 54 a 8 dólares. Luego, en el año 2000, Penney se embarcó en un exitoso programa de recuperación bajo la dirección de su entonces nuevo CEO, Allen Questrom. Penney's pasó de ser una empresa descentralizada cuyas decisiones de compra y rebajas se tomaban en las tiendas a una organización centralizada basada en los datos. El equipo directivo clasificó las tiendas en siete grupos según el tamaño y los patrones de demanda de los clientes, desarrolló módulos de productos y accesorios y consolidó los pedidos de compra. También desarrolló técnicas de optimización basadas en la demanda, lo que permitió adaptar las gamas de productos y precios, las políticas de reabastecimiento y el tiempo y la profundidad de las rebajas a los grupos de tiendas. Durante los siguientes cinco años, el precio de las acciones de Penney se triplicó con creces. Las ventas en grandes almacenes comparables (ventas de tiendas abiertas 12 meses consecutivos), tras caer un 2,3% en 2000, aumentaron un 3,4% en 2001 y un 5% en 2004. Como descubrió Penney, la localización eficiente requiere que los gerentes coordinen la mayoría de las decisiones de forma centralizada con una visión amplia de los patrones de demanda y datos suficientes a nivel de tienda para distinguir la información real del ruido aleatorio. Para ayudar a los responsables de la toma de decisiones en la sede, los principales minoristas están creando sistemas de información sofisticados que se basan en muchas fuentes: censos y otros estudios demográficos; datos de escáneres y tarjetas de fidelización de tiendas; encuestas de consumidores y comentarios no solicitados; datos de ventas por Internet; datos de sindicatos de terceros, como ACNielsen, e información sobre la competencia. Los gerentes y el personal locales también son fuentes de información fundamentales, ya que suelen captar señales que los sistemas informáticos no pueden ver. Cuando Wal-Mart, por ejemplo, introdujo la comida kosher en su tienda de Berryville (Arkansas), siguió una recomendación del gerente de la tienda. Las demás fuentes de datos de la empresa no habían descubierto la comunidad judía cercana. La coordinación central también es esencial para forjar relaciones estrechas entre los minoristas y los proveedores de productos. Los fabricantes de productos tienen un conocimiento profundo de cómo se venden los productos en todas las tiendas de la región. Los minoristas tienen un conocimiento igual de profundo sobre cómo se venden los productos en sus redes de tiendas. La combinación de esos dos tesoros de información permite entender mucho más a fondo los patrones de demanda local y la forma en que pueden agruparse en las regiones. Liderar desde el centro no significa que los gerentes locales se conviertan en robots irreflexivos. De hecho, al centralizar las funciones que consumen muchos datos y son sensibles a la escala, como el diseño de tiendas, la clasificación de productos, la compra y la gestión de la cadena de suministro, la localización permite al personal de la tienda hacer lo que mejor sabe hacer: probar soluciones innovadoras para los desafíos locales, interactuar con los huéspedes de las tiendas y forjar vínculos sólidos con sus comunidades. Los gerentes de las tiendas de Wal-Mart son legendarios por destacar los artículos de moda y responder a los desafíos de precios locales. Best Buy anima a los empleados de las tiendas a crear y probar hipótesis y a compartir lo que han aprendido a lo largo de la cadena. Una empleada de Best Buy planteó recientemente la hipótesis de que podría aumentar las ventas en las tiendas haciendo que los iPods fueran más fáciles de encontrar. Movió un expositor al frente de la tienda, creó una camiseta que decía: «Aquí hay iPods» y elevó la clasificación de ventas de la tienda del puesto 240 al 69. 7-Eleven sabe que la sede corporativa nunca podría predecir que un autobús lleno de jugadores de fútbol llegaría un viernes por la noche, pero el gerente de la tienda sí. Al combinar la eficiencia de una cadena nacional con los toques empresariales de una tienda familiar, 7-Eleven ha creado un sistema que denomina «centralmente descentralizado». Un mundo de diferencia La localización no es gratuita. El cambio requiere una mayor inversión en la recopilación y el análisis de datos. Y por muy sofisticado que sea el esfuerzo de agrupamiento, habrá que sacrificar algunas economías de escala: en las compras, el marketing, la fabricación y la construcción de tiendas. La mayoría de las empresas querrán centrar sus esfuerzos iniciales en las áreas que ofrecen la mayor y más rápida rentabilidad. Por ejemplo, la inversión suele ser más baja y la amortización es más rápida al localizar las rebajas (normalmente menos de un año) que al localizar los precios base (a menudo dos años o más). Pero a medida que aumentan las habilidades de localización, también aumentan las oportunidades de localización. Los sistemas, los datos y los procesos organizativos que primero permiten a una empresa dar el salto a las estrategias de rebajas localizadas facilitan en gran medida los pasos posteriores hacia la localización de los programas de precios, promociones y marketing. (Para ver ejemplos de minoristas que van más allá de las fronteras de la localización, consulte la barra lateral «Localización extrema»). Localización extrema Si bien los localizadores suelen personalizar entre el 5 y el 25% de un formato estandarizado, los localizadores extremos están desarrollando una gama de formatos de compra nuevos, pero estrechamente relacionados, para ofrecer a los clientes objetivo opciones de compra más cómodas. No se trata de una expansión convencional basada en segmentos, en la que los minoristas crean carteras de marcas para atender a diferentes grupos de clientes (piense en Talbots para mujeres, Talbots para hombres y Talbots para niños). Más bien, se trata de una localización sofisticada basada en la información sobre tres tendencias emergentes en los mercados de consumo: > >TENDENCIA: Los patrones de compra de los consumidores varían no solo según el segmento sino también según la ocasión de compra. Las compras cruzadas están aumentando. Los mismos consumidores que compran sus ordenadores en una gran tienda de electrónica van a una tienda de electrónica del vecindario a comprar periféricos únicos (accesorios como ratones, cartuchos de impresora y cables). A modo de respuesta, Best Buy está convirtiendo la información de sus tiendas Centrado en los clientes en nuevos formatos de tienda que atraen a segmentos específicos de clientes que no siempre quieren trabajar duro en la gran caja. Están probando formatos independientes más pequeños y prácticos con la apertura de las tiendas Geek Squad; Escape, una tienda que ofrece a los aficionados a la tecnología de 25 a 29 años un lugar donde pasar el rato; y Studio D, una acogedora tienda de tecnología de barrio para la madre de los suburbios que se abastece para la familia en los grandes formatos de Best Buy, pero satisface sus necesidades personales de tecnología más cerca de casa. > >TENDENCIA: Los avances tecnológicos permiten compartir de manera más significativa los conocimientos de los clientes y los costes de suministro cuando las cadenas de tiendas venden los mismos artículos en varios formatos. Al capitalizar los sistemas de información, la logística de la cadena de suministro y los procesos de compra comunes, Tesco se ha embarcado en una localización extrema en el sector de los abarrotes y, en el proceso, está aumentando los márgenes y los niveles de servicio. A través de sus tarjetas de fidelización, Tesco ve qué, dónde y cuándo los clientes compran en todos los formatos de tiendas. Basándose en ese conocimiento, Tesco ha creado cinco formatos de comida especializados en el Reino Unido: Tesco Superstore, una tienda de abarrotes tradicional para compras suburbanas semanales; Tesco Extra, un hipermercado único para grandes viajes de compras; Tesco Metro, un supermercado más pequeño para clientes en zonas urbanas de alta densidad; Tesco Express, una pequeña tienda de conveniencia diseñada para viajes rápidos a los barrios locales; y Tesco.com para compradores por Internet. Cada uno de estos formatos está, por supuesto, agrupado y localizado para satisfacer necesidades específicas. Las tiendas del metro, por ejemplo, suelen ofrecer sándwiches a la hora de comer y luego crean comidas preparadas para que los clientes las recojan de camino a casa para cenar. > >TENDENCIA: Los clientes multiformato generan mayores beneficios y una visión más profunda del comportamiento. La investigación de Bain muestra que los clientes multiformato (los que, por ejemplo, compran en la supertienda, el catálogo, el sitio web y la tienda del vecindario de una cadena) suelen gastar de dos a seis veces más en un minorista que los clientes de formato único. Cada experiencia positiva genera escala y lealtad, lo que hace que los clientes sean más rentables para el minorista y menos probabilidades de dejarse seducir por la competencia en los puntos de decisión vulnerables. Las ventas adicionales generan información adicional sobre el comportamiento de los consumidores en una amplia variedad de condiciones de compra. Ofrecen más oportunidades de probar enfoques innovadores. Los pequeños minoristas solían contar con el conocimiento local y los escasos bienes inmuebles para protegerse de los grandes. Pero esas barreras se están derrumbando a medida que las cadenas sofisticadas amplían la tecnología de la información y los formatos creativos. Los pioneros de la localización extrema están creando plataformas potentes para la innovación. Mejor aún, están encontrando espacio para un nuevo crecimiento en paisajes abarrotados y, en el proceso, están mejorando su economía y la lealtad de los clientes. En última instancia, todas las empresas que atienden a los consumidores se enfrentarán al desafío de la personalización local. A menudo se supone que la globalización implica una homogeneización cada vez mayor de las empresas y sus productos y servicios. El mundo, desde este punto de vista, estará repleto de cajas grandes e indistinguibles que venderán los mismos productos y servicios a todo el mundo. Pero un vistazo a las estrategias de localización emergentes de las principales empresas de los mercados de consumo —empresas que antes rechazaban la personalización pero que ahora la adoptan— revela lo errónea que es esta suposición. Estamos avanzando hacia un mundo en el que las estrategias de las empresas más exitosas sean tan diversas como las comunidades a las que sirven.

Localización: La revolución en los mercados de consumo

Resumen.

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