SOBRE WALMART, AMAZON y LOS MEGAS RETAILERS

SOBRE WALMART, AMAZON y LOS MEGAS RETAILERS

Por: Edmundo Cavalli

El pensamiento sistémico asevera que “todo tiene que ver con todo” aún en las cosas que integran el llamado “cisne  negro”. El  retail no es la excepción.

Los acontecimientos fuera del planeamiento estratégico no previsto y el daño que causan al negocio de la distribución minorista están haciendo peligrar años pasados de gloria con las utilidades correspondientes.

Tal es el caso de la aparición del fenómeno Internet y la telefonía móvil en el Retail.

Si a esto se suma el consumidor transeúnte y el smart consumer el cuadro no es muy alentador para el Retail físico, que ido perdiendo terreno ante el crecimiento de las ventas por la digitalización de los contenidos y del inventario en tiempo real.

Amazon ingreso 107 mil millones de dólares. Por ventas del triple de las transacciones.

Walmart ha cerrado tiendas físicas en el 2015 y va en camino a ser digital en 2020.
Resultado: % 30 digital % 70 tiendas físicas.

El alcance de la lucha por la supervivencia de los llamados “Bricks and Mortar” (retailer tradicional) y los e-retailers (aquellos que han incorporado internet) yo no es suficiente para entender el proceso que tiene su correlato con lo que están haciendo ya los Mega Retailers globales.

Los Mega Retailers globales son empresas que se dedican a la distribución minorista y que vende más que las empresas industriales globales. Así de simple.

Retailer que por su tamaño puede crear servicios de infraestructura únicos a sus competidores. Desmonta una estructura pero ya sabe lo que viene.

Tienen dos ventajas competitivas: Innovación y Cambio de Formatos.

Todos los Mega Retailers ya lo aplican. Se apoyan en el principio muy conocido del Retail de la “Destrucción Creadora” por el cual los Mega Retailers se basan en nuevos formatos y concepciones que “destruyen las anteriores” y generarán nuevos servicios del Retail.

Walmart es el ejemplo.

Amazon o Alibaba son otros ejemplos que si bien tienen menor cuantía, van en camino a ser un Mega Retailer con diferencias muy pronunciadas entre los Bricks and Mortar y los e-retailers.

¿En el futuro competirán Amazon y  Walmart,  Walmart y Alibaba o Amazon y Alibaba?
¿Quién comprará a quién?

Al resto de los Retailers les quedará una opción: 

Transformarse en un Mega o quedar fuera del negocio.
En nuestra región ya lo está haciendo el Grupo Éxito.

En menor medida Olímpica.

Por eso la avidez de comprar al que tiene mercado para seguir creciendo.
Por ahora no importa la rentabilidad.
Ejemplo: Cencosud en Colombia o Tiendas Paris y Liverpool.

Los bancos o los fondos de inversores tienen como único objetivo ganar para sus accionistas.

No les importa nada los proveedores industriales ni sus esfuerzos con el producto.

Recuerdo que en un panel en Paris un director de un Mega Retailer me dijo:
“A nosotros no nos importa si el jabón lava más blanco nos importa la rentabilidad directa del producto”

Veamos la esencia pasada del negocio retail.

Se llamaba, en la jerga del retail profesional: canal tradicional o mostrador real.
Los académicos lo llamaban: compra geográfica

El consumidor tenía que desplazarse al punto de ventas.

Luego vino el canal moderno y que exhibe en la góndola real.
Los académicos lo llamaban: compra geográfica
El consumidor tenía que desplazarse al punto de ventas.

Como he dicho, la “destrucción creadora” y los Mega Retailers con su imponente masa crítica de recursos han creado para diferenciarse el Canal Post Moderno.

Recuerden que tenía dos ventajas competitivas: Innovación y Cambio de Formatos

El canal Post Moderno exhibe en la góndola virtual
Los académicos lo llaman: compra NO geográfica
El consumidor NO TIENE que desplazarse al punto de venta.

Una nueva definición del Consumidor Post Moderno que se usa en Francia.
“La ubicación de los consumidores, sin pasar por el Punto de Ventas Geográfico”

Algunos Mega Retailers lo llaman: Compra Out of Space (Compra no geográfica) y han creado una estructura para atenderla y se corresponde con la innovación como ventaja competitiva.

Pero, siempre existe un pero.

Los Retailers que no pueden o no quieren formar parte del selecto grupo de las Mega Retailers han aplicado la misma estrategia de los Mega  Retailers.
Achicar las superficies de las tiendas antes que los gastos en el costo retail superen las utilidades en todos los conceptos.

La vuelta a la “barriada” como me dijo un súpermercadista colombiano.

Ejemplos: Carrefour Express en Argentina y Tambo en Perú.

Los proveedores industriales también viven una algarabía y se preguntan.
¿Será el fin del Retail tal como lo conocíamos antes de Internet?
¿Será el fin de las negociaciones entre marcas industriales y marcas del minorista?
¿Será el fin de la sumisión de la industria frente a los servicios?

Una pregunta que está presente en todos los congresos que tratan el tema Retail.
¿Es posible la entrega directa al consumidor?

Amazon está desarrollando depósitos (todavía en pequeñas ciudades) para hacer entrega directa al consumidor en camiones o si el tamaño y el peso dan con drones.

El Retail se está trasformando en una industria de logística.

Para la venta  está Internet.

Amazon ha hecho acuerdos con Retailers medianos en EEUU en una sección que se llama “shop by departarment store”.

“El precio más bajo siempre” en similares productos yo no es solo un patrimonio de Walmart que seguro reaccionará con una Innovación y Cambio de Formatos como le cabe a un Mega Retailer.

Para ello es indispensable completar el arco sobre America del Sud en el Pacífico Austral.

Si se cumple, Colombia y Perú son las próximas adquisiciones del Mega Retailer.

Los consumidores nativos digitales tendrán la palabra.

El consumidor “post moderno” y la compra “out of Space” tienden a priorizar el valor de vinculación, que a través del consumo los individuos se sienten parte de una comunidad o de una tribu, aunque sea virtual en comparación al valor de uso de los productos.
La “tribu del pulgar” es la confluencia entre digitalización, smart phone, consumo y sus contradictorios estilos de compra.

Los Mega Retailers hace tiempo que trabajan sobre este hecho.

Dr. Edmundo Cavalli
New York, Marzo 2016

Los remordimientos del consumidor, o cómo la mala conciencia asalta tras las compras

Los remordimientos del consumidor, o cómo la mala conciencia asalta tras las compras

Los remordimientos del consumidor, o cómo la mala conciencia asalta tras las compras

Las marcas tienen que hacer que los consumidores sientan que han tomado la buena decisión
Publicado por Redacción en Comercio electrónico hace 4 horas
Temas Marketingpsicologíaconsumoremordimientos





La psicología de por qué compramos es mucho más compleja de lo que podría parecer, así como el cómo respondemos a las compras y cómo estos procesos modifican nuestras percepciones sobre las cosas que hacemos y sobre nuestra relación con las marcas. Uno de los elementos que se asocian a las compras y que las marcas deberían tener en cuenta es lo que en inglés se conoce como buyers' remorse, lo que en castellano podría traducirse como los remordimientos de los compradores o la mala conciencia de las compras, y que modifica cómo actúan y cómo se sienten los consumidores en relación a lo que compran.

Básicamente, el remordimiento del consumidor es el sentirse mal tras haber comprado por una o por otra razón y es un sentimiento que todo el mundo ha sentido en alguna ocasión. Es la emoción que sobreviene tras decidir comprar una cosa (y comprarla) y empiezas a pensar que quizás no era tan buena idea o quizás no tendrías que haber comprado algo que realmente necesitas. Es lo que ocurre cuando uno se compra un libro a pesar de que tiene por leer, cuando se compra unos zapatos nuevos aunque no es algo que realmente necesite o cuando se hace con un producto aunque había otros más económicos porque el en cuestión tenía buena pinta.

"Las emociones como la culpabilidad o los remordimientos, lo que experiencias como remordimiento del consumidor, refleja la activación del sistema motivacional de evitación", explica Art Markman, profesor de psicología y marketing en la universidad de Texas. "Este sistema ayuda a gestionar las cosas negativas que ocurren a tu alrededor, como las deudas. Existe un segundo sistema motivacional, llamado el sistema de aproximación, que es el que se centra en los deseos que se tienen", añade. Cuando se está comprando el segundo sistema es el que toma el control y el que hace que compremos, porque estamos llevados por el deseo. Una vez pasado el momento, el primer sistema toma el control de la situación y hace que nos entren los remordimientos.

Los remordimientos son los que hacen prometer que nunca más, los que llevan a devolver alguna cosa y los que sirven para que existan miles de artículos en miles de medios de moda recomendando qué hacer para no dejarse llevar por las rebajas o para no hacerse con ese gadget de última generación. El remordimiento del comprador es, para las marcas, un elemento que hay que evitar sea como sea para que la compra no acabe con una sensación agridulce y que no se convierta en algo que el consumidor no querrá repetir.

Las marcas tienen que hacer que los consumidores sientan que han tomado la buena decisión y activar todos los mecanismos necesarios para reactivar la idea de que han acertado. Los remordimientos no tendrán espacio cuando se considera que se ha hecho una buena compra.
Cómo evitarlo en el comercio electrónico

En algunos terrenos evitar los remordimientos tras la compra es más fácil que en otros. Es lo que ocurre en el comercio electrónico ya que, en muchas ocasiones, los remordimientos vienen marcados por el exceso de oferta. El consumidor tiene tantas posibilidades y puede enfrentarse a tantos elementos posibles, a tantos potenciales productos y a tantos precios potenciales, que siente que haga lo que haga estará fallando, ya que no estará escogiendo las mejores opciones o las más adecuadas. Tras comprar, empezará a pensar si lo ha hecho bien o no.

Las marcas pueden jugar con ciertos elementos para hacer sentir que se ha hecho lo que se debía hacer se pueden evitar los remordimientos y también la que se conoce como la parálisis de decisión o la parálisis de análisis, en inglés choice paralysis. Los consumidores tienen tantas posibilidades que se quedan bloqueados ante la oferta pensando qué deben escoger.

Ante esta realidad, las marcas pueden optar por eliminar ofertas para dejar lo que realmente el consumidor quiere escoger, como recomiendan enHubspot. La cuestión no es tanto el limitar la oferta o el reducir el número de productos que se sirven, sino más bien el hacer sentir al consumidor que se está haciendo la mayor parte del trabajo por ellos. El ejemplo que ofrecen en el análisis es bastante claro para mostrarlo y comprenderlo. En una tienda de maquillaje online, lo mejor no es dejar al comprador mirar los cientos de posibilidades que hay en coloretes sino ofrecer herramientas para que al final solo vea el número limitado que le interesa. Los consumidores tienen que sentir, como apuntan, que sus problemas terminan en el momento en el que han comprado el producto y que no hay más vueltas que darle.

Dark Store: un nuevo concepto de tienda adaptado a las demandas del comercio electrónico : Profesional Retail

Dark Store: un nuevo concepto de tienda adaptado a las demandas del comercio electrónico : Profesional Retail

Dark Store: un nuevo concepto de tienda adaptado a las demandas del comercio electrónico

Muchos retailers se están pasando al “lado oscuro” para dar respuesta a las exigencias del comercio electrónico, que demanda una logística y distribución centralizada y menos costosa. Es el caso del gigante de la distribución Tesco, cuyo nuevo centro del sur de Inglaterra es capaz de procesar 4.000 pedidos por día y ofrecer un surtido de producto un 50% mayor que las tiendas tradicionales. ¿Quiere conocer los secretos de las “dark stores”? ¿está preparado su comercio para desplegar este tipo de formato? Descúbralo a continuación.

Los grandes operadores del retail alimentario prueban nuevos modelos de negocio vinculados al comercio electrónico como el formato de “tienda oscura” o “dark store”, o lo que es lo mismo, un almacén de operaciones establecido para la preparación y envío de los pedidos que llegan desde la tienda online. Estos establecimientos, a medio camino entre la tienda física y el centro de distribución, suelen estar ubicados en poblaciones de gran densidad demográfica y su distribución viene a ser la misma que la de la tienda, si bien difieren de estas en que no tienen clientes, no hay cajas ni material publicitario o promocional.

A pesar de que la mayoría de los supermercados todavía prepara los pedidos online desde la misma tienda, la creciente competencia y demanda de los consumidores ha provocado el seguimiento de un nuevo formato que “las libera y habilita para proporcionar un servicio más eficiente, rápido y ágil”, asegura Rokaya El Hlimi Chair, Chief Marketing Officer de la plataforma omnicanal Comerzzia. De esta forma, las dark stores son capaces de alcanzar una efectividad que triplica la de los supermercados tradicionales, según datos de la consultora AT Kearney.

Abiertas los 365 días del año, varían en función de su nivel de automatización. “Algunas pueden llegar a ser similares a un supermercado, donde los empleados recorren los pasillos con el carrito y recogen los productos del pedido online. Otras, en cambio, tecnológicamente adaptadas con sistemas de transporte automatizados, utilizan cintas transportadoras con bandejas que trasladan los productos hacia un lugar de recogida”, destaca Rokaya El Hlimi Chair.

Una de sus principales ventajas es la mejora de la disponibilidad de producto que ofrecen, ya que permiten una logística y distribución centralizada y menos costosa que la realizada de manera aislada desde a través de toda la red de tiendas. Es el caso de Tesco, cuya dark store ubicada en el sur de Inglaterra es capaz de procesar 4.000 pedidos por día y ofrecer 30.000 productos diferentes, un 505 más que en las tiendas tradicionales. “El lugar también ha sido diseñado para hacer factible su servicio ‘Same Day Delivery’, con el que los compradores podrán realizar sus pedidos online al mediodía y recibir la entrega a las 6 de la tarde”, señala la responsable de Comerzzia.

La expansión del ecommerce ha sido, sin duda, el motivo que ha impulsado a los grandes retailers alimentarios a abrazar este nuevo modelo de negocio. Es especialmente destacable el caso de Reino Unido, país dominante en el ámbito del ecommerce alimentario y también el que más prisa se está dando por abrir dark stores. “Las dark stores son formatos que han emergido principalmente en el mercado francés e inglés, sin embargo, en Alemania y Australia ya se encuentran experimentando con este tipo de fenómeno”, afirma Rokaya El Hlimi Chair, pero ¿y España? Aunque el desarrollo de las tiendas online de alimentación es menor que en otros sectores, la venta de productos de alimentación y gran consumo es uno de los mercados de crecimiento más rápido, lo que supone una oportunidad para el retailer, por tanto no es descabellado pensar en que la gran distribución despliegue este tipo de formato también en nuestro país.

Además, la tecnología ha impactado en los hábitos de compra del consumidor, un hecho que no se debe ignorar y que continuará marcando la evolución del retail alimentario. La tecnología será cada vez más sofisticada y “las dark stores irán integrando la robótica, el Internet de las Cosas, la personalización o el Big Data, entre otros avances”, asegura Rokaya El Hlimi Chair, con el objetivo de adaptar sus negocios a la omnicanalidad y a un consumidor inteligente, emocional y multidispositivo.

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Marketísimo: ¿Cómo proyectar las ventas de un producto?

Marketísimo: ¿Cómo proyectar las ventas de un producto?

¿Cómo proyectar las ventas de un producto?

Por César Pérez Carballada

Ante el lanzamiento de un nuevo producto es vital anticipar la cantidad de unidades que podemos vender.

Ese número determinará varias e importantes decisiones, como la estructura de la fuerza de ventas, el tamaño del call-center, el presupuesto de marketing, la cantidad a producir, la cantidad de materia prima a comprar, etc.

La cantidad que venderemos está altamente influenciada por el tamaño total de mercado:

Cantidad a vender = cuota de mercado   x   tamaño del mercado

El tamaño de mercado es tan importante como la cuota de mercado y se puede ampliar llevando a cabo la estrategia de “agrandar la tarta antes de repartirla”.  

La cuota de mercado se puede estimar a través de varias formas, por ejemplo, a través de un análisis conjoint o un test de concepto, ¿pero cómo podemos anticipar el tamaño total del mercado? En este artículo veremos una técnica que nos permite anticipar la cantidad a vender contando con solo unos pocos datos del pasado. 

MODELO DE DIFUSIÓN

En un post anterior explicamos qué es el modelo de difusión de innovaciones. Allí describimos sus elementos constitutivos y cómo la distribución de nuevos adoptadores representa una función “normal” donde los primeros en adoptarla son los “innovadores”, luego los “early adopters”, etc. (1) También vimos que de ese modelo se puede derivar el gráfico de adoptadores acumulados resultando en una curva en forma de “S” (2).

Si Ud. conoce estos elementos, puede seguir leyendo, si no le recomendamos que primero leaese post.

PREDICIENDO LAS VENTAS

Como el proceso de adopción de un producto sigue una función estadística en forma de curva S, si tenemos unos pocos datos iniciales podemos estimar estadísticamente el resto de la curva (3) y anticipar su valor en un momento dado en el futuro o, incluso, el valor máximo que alcanzará a largo plazo.

Veamos un ejemplo real.

Supongamos que queremos proyectar las ventas globales de smartphones (móviles inteligentes). Ya sea porque fabricamos móviles, algún accesorio para los mismos (como una carcasa) o una aplicación. De cualquier modo, queremos saber cuántos móviles se venderán en los próximos dos años.

Para comparar el pronóstico con datos reales, imaginemos que estamos a principios del año 2008 con lo cual tenemos las ventas reales hasta el año 2007 y queremos pronosticar las ventas de los siguientes dos años (2008 y 2009). Este ejemplo tiene la ventaja de que ya sabemos cuáles fueron las ventas en 2008 y 2009, con lo cual podemos comprobar si nuestro pronóstico hubiera sido acertado. Así, retrotraigámonos a principios de 2008, Apple acababa de lanzar su iPhone el año anterior (en Junio de 2007) y el mercado todavía estaba dominado por Blackberry y Nokia, si quisiéramos pronosticar las ventas en 2008 y 2009, ¿cómo haríamos?

Una opción sería fijarse en las ventas reales de los dos años anteriores (ver a continuación). Las ventas globales en 2006 habían sido 81 millones de unidades y en 2007 habían sido 119 millones, según la consultora Strategy Analytics (4).

De este modo podríamos proyectar un crecimiento lineal, asumiendo que el mercado crecería en los siguientes dos años como lo había hecho el año anterior. Así proyectaremos ventas para 2008 y 2009 de 158,4 y 197,1 millones de unidades (ver a continuación: los puntos rojos son los datos reales del pasado, los círculos amarillos el pronóstico, y los cuadrados verdes las ventas reales que eventualmente ocurrieron).

Las ventas reales en 2008 y 2009 fueron 146,1 y 170,2 millones (cuadrados verdes), con lo cual la proyección lineal se equivocó por 8% y 16%, respectivamente.

Otra opción sería asumir que el mercado crecerá proporcionalmente en lugar de forma lineal. Vemos que el año anterior el crecimiento había sido del 47,8% y asumimos que el mercado seguiría creciendo este porcentaje durante los siguientes dos años. Así proyectaríamos ventas en 2008 y en 2009 de 176 y 261 millones de unidades, respectivamente (ver a continuación).

Sin embargo, esa proyección resultaría aún más errónea que la lineal al sobre-estimar el volumen en un 21% y 54% en 2008 y 2009, respectivamente.

Incluso podríamos calcular en Excel un crecimiento exponencial o logarítmico (ver a continuación) pero seguiríamos estando lejos.

Finalmente, podríamos aplicar nuestro conocimiento sobre las curvas “S”.

Para aproximar los datos reales del pasado con una curva “S” se debe minimizar una función llamada “chi cuadrado”. También se puede usar software estadístico que permite realizar la aproximación aún sin saber estadística (como este software gratuito desarrollado por el IIASA).

En base a los datos del pasado, la curva “S” que mejor aproxima la tendencia es la que sigue (ver a continuación).

De esta manera proyectaríamos las ventas de 2008 y 2009 en 147,9 y 166,4 millones de unidades, respectivamente. Resulta que esas cifras son casi exactamente las reales: esa proyección implica solo un error del 1,2% el primer año y -2,2% el segundo.

Así la curva “S” nos permite estimar las ventas (y otros fenómenos sociales como el crecimiento de una población) de forma bastante exacta.

Claro que siempre nos encontraremos con hechos disruptivos, imposibles de predecir, que imposibilitarán predecir el 100% de los mercados usando esta simple aproximación matemática. De hecho, en el año 2010 se produjo una tendencia disruptiva en el mercado de móviles que cambió la tendencia: un aceleramiento desproporcionado de las ventas debido a varios fenómenos que no se habían dado anteriormente, entre ellos, la entrada sucesiva y exitosa al mercado de competidores coreanos (Samsung, LG), japoneses (Sony) y chinos (Xiaomi y su nuevo modelo de negocio luego replicado por Huawei, Lenovo, Oppo, Meizu y otros) el cual provocó una desviación a la alza vs. la predicción. 

Esa disrupción muestra el no-determinismo de la curva “S”: el futuro anticipado por la curva no está prefijado de antemano y se puede cambiar. En otras palabras, la curva “S” asume que la dinámica del pasado se sigue dando en el futuro, sin embargo, si se produjera una gran disrupción (ocasionada por factores externos a la empresa como una guerra o por factores internos como un avance sustantivo y disruptivo en la tecnología del producto) entonces la curva “S” fallaría en su predicción. En cualquier caso, esos fenómenos disruptivos son de escasa frecuencia.

Así se puede estimar el futuro lejano con una curva “S” siempre y cuando contemos con suficiente cantidad de datos. Obviamente, cuantos más datos reales conozcamos y estos más se ajusten estadísticamente a la curva “S”, más precisa será la predicción (aunque, claro, cuanto más datos reales tengamos, menos interesante será la proyección). Por esa razón debemos actualizar las proyecciones cada año incorporando los últimos datos reales que tengamos y ser conscientes del margen de error de nuestra predicción.

Un par de matemáticos (3) analizaron 34.000 casos para verificar cuánto se desviaba una proyección basada en la curva “S” y encontraron lo siguiente: si contamos al menos con el 50% de la serie y esos datos no se alejan de la curva más del 10%, entonces podemos predecir el futuro a largo plazo (por ej, las ventas máximas) dentro de un rango de 21% con un nivel de confianza del 95%. Es más, con solo tener el 20% de los datos de la serie se puede obtener una proyección significativa: por ejemplo, si los datos no se alejan más del 1% de la curva se puede predecir el valor máximo con un rango del 15%.

Esto significa que la curva “S” nos permite anticipar el máximo de ventas que alcanzará un producto o una categoría en el futuro (¡y cuándo alcanzará ese máximo!).

Regresando al ejemplo de las ventas globales de móviles (“smartphones”). Si incluimos los datos de ventas hasta el 2015 (el último dato disponible), obtenemos una predicción de ventas como sigue:

Según la curva “S”, este año (2016) se venderán 1.645 millones de teléfonos y el número máximo será de alrededor de 1.973 millones cuando las ventas se estabilicen poco después del año 2023. Esa proyección tiene un error de ±15% (al 95% de nivel de confianza), con lo cual no es muy precisa (al final del artículo se puede ver una tabla con estos errores).

Esto es así porque, al observar con detenimiento, veremos que la tendencia de ventas de teléfonos móviles se podría dividir en dos curvas “S”: una desde 2001 hasta 2009 con las ventas empujadas por Nokia, Apple y Blackberry y otra desde 2010 hasta la actualidad empujada por Samsung, Apple y los fabricantes chinos (ver a continuación).

Eso tiene sentido porque existe evidencia académica (5) que sugiere que la curva “S” representa un “fractal”: una sucesiva superposición de pequeñas curvas “S” a distintas escalas que indican oleadas de crecimiento que, al sumarse, muestran la curva “S” final.

Así, si queremos proyectar las ventas en 2016, vemos que los últimos 7 años se ajustan mejor a la curva “S” final y como además sabemos que los acontecimientos más recientes tienen mayor probabilidad de explicar el futuro que los eventos más viejos, podríamos construir una curva “S” solo teniendo en cuenta esos últimos 7 años (ver a continuación):

Según esta última curva “S”, predecimos que se venderán 1.591 millones de teléfonos este año (2016) para un pico de ventas máximas de 1.784 millones poco después de 2023 (ambas cifras con un error de ±3,3% al 99% de nivel de confianza). Estas últimas cifras parecen ser el pronóstico más probable (¡dentro de 12 meses veremos si hemos acertamos!).

*****

La curva “S” ha demostrado repetidamente su fortaleza como herramienta para anticipar las ventas de un producto, de una empresa o de una categoría de productos siempre y cuando la “unidad de análisis” (el producto, la empresa o la categoría) tenga características más o menos estables y compita con otras por un recurso escaso (por ej, el dinero de los consumidores). (6)

Si el producto cambia radicalmente o no está en competencia con otros, la curva “S” no puede usarse para explicar su crecimiento natural. 

Como en la gran mayoría de los casos esas condiciones se cumplen, podemos utilizar esta metodología para pronosticar las ventas de forma científica. Ahora Ud. ya sabe cómo hacerlo.

Colombia: PriceSmart vende más en el país que en la región | América Retail

Colombia: PriceSmart vende más en el país que en la región | América Retail

Colombia: PriceSmart vende más en el país que en la región

enero 9, 2017

Periodista: Daniel Camilo Traslaviña Amador Fuente: El Tiempo 09.Ene 2017

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El crecimiento de los precios de los productos importados, por la devaluación, no le quita ritmo a la registradora de la cadena de tiendas PriceSmart en el país.

El balance que reveló la casa matriz en EE. UU. indica que entre septiembre y noviembre pasados las ventas sumaron el equivalente en pesos colombianos a 82 millones de dólares, con un aumento de 22,8 por ciento frente a igual periodo del 2015, cuando sumaron 66,7 millones.

Lea también: Colombia: Tiendas Ara cierra el año con 221 tiendas en el país

Por el contrario, la unidad Centroamérica de PriceSmart solo creció 3,5 por ciento, y la Caribe tuvo un descenso del 2,3 por ciento en sus ventas.

La operación de la cadena norteamericana en Colombia, donde tiene 7 tiendas, pasó de representar el 9,7 por ciento al 11,4 de su facturación total, que sumó 716 millones de dólares en los meses señalados y aumentó el 3,6 por ciento.

PriceSmart es una cadena de comercio que aunque tiene su base en EE. UU., allí solo posee un local, en islas Vírgenes. Su foco es el desarrollo de grandes superficies en 12 países y territorios de Suramérica, Centroamérica y el Caribe, y en total suman 39 clubes.

PriceSmart fue el primer club de compras (por membresía) que se fundó en EE. UU., pero luego se fusionó con Costco, que es el más grande de ese país.

El reporte financiero de PriceSmart agrega que el buen resultado en el mercado local se debe, entre otras razones, a la estabilización de la tasa de cambio sobre los 3.000 pesos durante los últimos 8 meses y a que, inclusive, estuvo por debajo de este valor durante el periodo septiembre-noviembre del 2016.

Además, la marca inició operaciones en el país a fines del 2014; y aunque comenzó con 70 por ciento de productos importados, los ha ido sustituyendo por nacionales, que hoy representan cerca del 50 por ciento.

El modelo de negocio de la compañía a nivel local incluye además ofrecer precios bajos con un número limitado de marcas nacionales e importadas, más las propias.

De esta manera logra costos operativos bajos, lo que, unido a los altos volúmenes de ventas, conduce, por lo general, a precios más bajos que en otros grandes almacenes de cadena del país.

El balance de la empresa también atribuye el buen momento de las ventas a la apertura de la tienda de Chía, Cundinamarca, en la que invirtió unos 32 millones de dólares, un crecimiento de 11,3 por ciento en número de transacciones en sus puntos de venta y del 10,3 por ciento en el valor del tiquete de compra de los afiliados.

Inclusive, Colombia fue el país en el que registró el mayor número de nuevos afiliados: 3.500, de 9.254 nuevos que captó en todas sus sedes durante el trimestre. La tasa de renovación de socios, excluyendo a Colombia, registró un crecimiento de 87 por ciento en el trimestre.

En su plan de expansión, la marca sigue en busca de terrenos en Centroamérica, el Caribe y Colombia para construir y abrir más tiendas.

Todo dependerá de que sus ganancias en el mercado colombiano se sostengan, pues la inestabilidad en el precio del dólar los ha perjudicado. Por ejemplo, la cuota de membresía anual en Colombia ha bajado al equivalente a 22 dólares estadounidenses, por debajo de los 30 dólares que cobra en la mayoría de sus otros mercados.

El presidente ejecutivo de PriceSmart Incorporated, José Luis Laparte, y la junta se han resistido a subir tasas en Colombia para ajustarse a la caída de la moneda. Optaron por construir una base de suscriptores y fortalecer su posición de mercado. Así, aunque aún no hay cifras totales del 2016, en el 2015 PriceSmart Colombia vendió 849.000 millones de pesos.

Fuente: El Tiempo