Entender la Misión de Compra del Shopper y sus hábitos en la tienda ahora es mucho más sencillo que en el pasado. El ticket de venta guarda información muy valiosa para los equipos responsables por la gerencia de categorías y cuentas claves.

Hoy en día, no necesitamos hacer preguntas para conocer las expectativas del cliente y sus preferencias; es posible optimizar el surtido, la ubicación de los productos en la tienda, diseñar actividades promocionales más adecuadas a lo que el cliente está dispuesto a comprar y utilizar estímulos relevantes que activen el deseo de compra.

Algunos análisis nos permiten, adicionalmente, identificar los mejores horarios para llevar a cabo los entrenamientos y capacitación del personal o la operación logística de reposición de inventarios en anaqueles o neveras sin incomodar a los clientes.

Los 4 análisis más corrientes que solemos realizar con los tickets de un establecimiento comercial son Pareto, Tiempo, Correlación e Incidencia.

 

1. Análisis de Pareto[1]

Este análisis enfoca la atención en aquellos productos que concentran el 80% del volumen total de la categoría o del negocio. Es a través de este principio como determinamos, por ejemplo, el mejor día para llevar a cabo una actividad promocional en la tienda, para minimizar el desperdicio en días con poca afluencia del shopper objetivo. Adicionalmente nos permite identificar la forma en que la mayoría de los productos son adquiridos para evitar diseñar ofertas que estén fuera del padrón de compra:

 

  1. ¿Qué día de la semana concentra el mayor volumen de la categoría?
  2. ¿Qué hora del día?
  3. ¿Cuál es el formato de producto con mayor demanda?
  4. ¿Cuál es el rango de precio?
  5. ¿Cuál es el segmento? – ejemplo: ligero, sin gluten, sin lactosa…
  6. ¿Cuál es la cantidad de productos por cada ticket?
  7. ¿Cuál es el valor medio del ticket que contiene la categoría vs. promedio de la tienda?

 

2. Análisis de Tiempo

Este análisis se construye considerando la evolución de la facturación y del número total de tickets de la tienda a lo largo de un período determinado: los días y horarios de mayor efectividad y eficiencia de la operación.

Para comenzar construimos una simple matriz que combina el horario en el que el ticket fue emitido, con el número de tickets emitidos. En este ejemplo, vemos una tienda que es visitada principalmente en el horario de la mañana.

 

 

 

Si consideramos que la infraestructura de la tienda está diseñada para operar eficientemente con el mayor número de transacciones, quiere decir que tenemos una gran cantidad de horas al día en que la operación es ineficiente, pues tenemos recursos que no están vendiendo. Este puede ser el caso por ejemplo de tiendas de conveniencia que son utilizadas como punto preferido para desayunar y en las que luego del medio día el flujo de clientes disminuye considerablemente.

 

 

Si construimos una segunda matriz, pero ahora utilizando en el eje vertical el Valor del Ticket para identificar el período del día en que los shoppers gastan más dinero en la tienda, podemos observar que los clientes que dejan más dinero en la tienda por transacción son los del horario nocturno.

 

 

 

¿Qué hacemos con esto? Si definimos el valor promedio del ticket como objetivo para los períodos que se encuentran por debajo, podemos establecer una referencia clara del potencial de venta de la tienda en horarios que no están siendo efectivos.

Al combinar ambos gráficos podemos construir una Matriz de 4 cuadrantes utilizando los promedios de cada variables para definir la prioridad estratégica por turno de la operación:

  • Por ejemplo, el cuadrante con un alto número de tickets y valor por encima de la media de facturación, está recibiendo un alto número de clientes estratégicos y para evitar perder ventas, la atención a los procesos y servicios al cliente debe ser reforzada, como por ejemplo el hecho de reducir el tiempo de espera en filas.
  • El cuadrante con alto número de tickets pero con valor de compra significativamente menor a la media de la tienda deberá estar enfocado en acciones promocionales para motivar al Shopper a comprar una mayor cantidad de productos o versiones más costosas.
  • En los horarios de menor tráfico de shoppers con bajo valor de ticket, el foco debe estar en la implementación de programas de entrenamiento para el personal, para reponer el inventario y arreglar el Planograma en los anaqueles, evitando por ejemplo, tener que llenar todas las neveras de bebidas al mismo tiempo, asignando un horario específico para cerveza y otro diferente para bebidas no alcohólicas las cuales son adquiridas en horarios diferentes.
3. Análisis de Correlación

Es utilizado para identificar las ubicaciones secundarias más efectivas para cada categoría y optimizar la distribución de los espacios dentro de cada tienda.

Los productos correlacionados no necesariamente forman parte de la misma ocasión de consumo de su categoría, es decir, podemos obtener como resultado que la categoría “papel higiénico” tenga una alta correlación con “cerveza” en un supermercado específico durante los fines de semana, lo que indica que los productos son comprados al mismo tiempo por el mismo shopper.

Cuando el objetivo es aumentar la visibilidad de categorías que están en desarrollo es necesario ir más allá de los productos que consumimos y considerar aquellos que compramos en la misma visita a la tienda. De esta forma, por poco convencional que parezca, podríamos esperar un mayor retorno sobre la inversión si colocamos el exhibidor adicional de papel higiénico cerca de las cervezas, por ejemplo.

 

 

 

 

El índice de correlación varía entre [-1 y +1], indicando lo siguiente:

  • Si el índice de correlación es igual a 1: positivo y ¡perfecto! Las dos categorías son siempre compradas en el mismo ticket.
  • Si el índice de correlación es 0: no hay relación entre las dos categorías analizadas.
  • Correlación negativa cerca de -1 indica productos que son sustitutos, es decir, cuando una categoría es comprada, la otra no, y viceversa.

En un cliente que comercializa las categorías de “arroz” y “pastas”, detectamos en uno de sus estudios de hábitos de consumo que en las clases socioeconómicas más bajas estas dos categorías son sustitutas, ya que ambas son consideradas carbohidratos acompañantes de la proteína principal, tales como carne, pollo, o pescado.

Posteriormente, en un estudio de observación de comportamiento de compras en Supermercados, pudimos corroborar que en aquellas tiendas donde la pasta y el arroz estaban en el mismo pasillo, en general una al lado de la otra, el shopper de las clases más bajas comparaba precios entre ambas categorías y optaba, por lo general, por la compra de la opción más económica.

Al constatar que en la mayoría de las cadenas de supermercados las dos categorías estaban juntas en el mismo pasillo, una al lado de la otra, se recomendó la realización de una prueba piloto en 10 tiendas, trasladando las pastas para un pasillo diferente, junto con otros productos como salsas y aceitunas, entre otros y comparar los resultados durante 8 semanas.

Los resultados fueron muy claros. Donde fueron separadas los dos productos, sus ventas aumentaron, así como el número de versiones adquiridas, especialmente las de pasta. Estos resultados ayudaron a crear una historia de éxito para convencer a otras tiendas para llevar a cabo la misma acción y mejorar el desempeño de ambas categorías.

4. Análisis de Incidencia

El cuarto y último tipo de análisis que recomendamos hacer en esta etapa es crítico para fundamentar la definición del papel estratégico de cada categoría en la tienda.

En este caso construiremos una Matriz considerando la Incidencia, o relación de cada versión de producto de la categoría en el total de tickets vendidos y su Margen Operacional Neto, es decir, el valor total que le queda a la tienda luego de descontar todos los costos directos asociados a la venta de la categoría.

El cuadrante de baja incidencia en tickets y margen operacional neto es conformado por productos COMPLEMENTARIOS, que sirven para rellenar los espacios y traer novedades para los clientes de la tienda.

El cuadrante totalmente opuesto está conformado por aquellos productos presentes en la mayoría de los tickets de venta y que representan una buena parte del dinero producido en la tienda. Estos productos se consideran esenciales y no pueden faltar por lo que algunos de ellos pueden ser utilizados para POSICIONAMIENTO de la tienda como el lugar preferido para comprar esas categorías. Aquellas otras que por alguna razón no pueden ser utilizados para diferenciarse de otras tiendas, como por ejemplo, productos de consumo masivo cuya oferta es común entre canales y tiendas, pueden ser utilizados como generadores de FLUJO DE CAJA. Cualquier falla en la disponibilidad de estos productos genera un alto impacto en el desempeño de la categoría.

Aquellos productos presentes en la mayoría de los tickets, pero con baja participación en el dinero neto resultado de la operación son utilizados normalmente como generadores de TRÁFICO, pues el cliente suele bajar su margen al mínimo para atraer clientes a la tienda. Este cuadrante es normalmente conformado con productos de alto giro. El foco en este cuadrante es la eficiencia del espacio, pues los productos deben girar muchas veces para alcanzar la facturación promedio por cada metro cuadrado de la tienda.

El último cuadrante se construye con los productos con alta representatividad en el margen neto operacional, pero con baja presencia en tickets, o sea, son productos con alto valor en dinero y margen bruto que se venden solo para algunos clientes específicos. En una tienda de conveniencia, por ejemplo, en este cuadrante pueden ubicarse los habanos, el vino y el whisky. El foco en este cuadrante tendría que ser la gerencia de inventarios para no quedarse con mucho producto detenido afectando el flujo de caja del negocio.

Como se puede ver, con estos 4 tipos de análisis podemos obtener una gran cantidad de INSIGHTS para maximizar la operación de la tienda y las ventas de las categorías. Si te interesa conocer los productos de consultoría o formación de TMC en esta materia, escríbenos a contacto@tmcconsultores.com e inmediatamente nos pondremos en contacto contigo.

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[1] Vilfredo Pareto Federico Damaso 1848-1923 fue un ingeniero italiano, sociólogo, economista, científico político, y filósofo que introdujo el concepto de 80-20 en 1906 ayudando a describir la distribución de la renta en Italia y el desarrollo del campo de la microeconomía.

 

 

 

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