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Localización: La revolución en los mercados de consumo

Durante un cuarto de siglo, los grandes ganadores en los mercados de consumo han perseguido estrategias de estandarización. Pero el éxito de los minoristas y los fabricantes de productos ahora depende de su capacidad para satisfacer las diferencias locales, al tiempo que mantiene la escala de eficiencias.
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La idea en resumen

Durante décadas, Wal-Mart y otros sultanes de estandarización han dominado el panorama del mercado de consumo con sus formatos de tienda ganadores y mezclas de productos. Pero su estrategia de «talla única» ya no se ajusta: las diversas comunidades de consumidores, diferenciadas por etnia, riqueza, estilo de vida y valores, exigen ahora productos personalizados. Y la gente se rebelan cada vez más contra las tiendas de cortador de galletas que amenazan el carácter único de sus vecinos. Sin embargo, si los gigantes minoristas responden con ofertas personalizadas para cada ubicación, corren el riesgo de perder las economías de escala que alimentan sus ganancias.

¿La respuesta? Los autores Darrell K. Rigby y Vijay Vishwanath recomiendan localización por clústeres: adaptar elementos como formatos de tienda, surtido de mercancías, precios y dotación de personal a grupos de consumidores que exhiban preferencias similares. Por ejemplo, el minorista de ropa casual American Eagle Outfitters, con 740 tiendas estadounidenses, encontró que los patrones de compra de los clientes del oeste de Florida coincidían estrechamente con los de ciertas comunidades en Texas y California. Personalizando productos y promociones para estos grupos de consumidores atravesado , la compañía aumenta las ventas al tiempo que mantiene la eficiencia de los costos.

La localización por clústeres requiere una amplia inversión en tecnología para recopilar y analizar datos; una toma de decisiones centralizada y basada en datos; y socios de la cadena de suministro que puedan fabricar y distribuir productos personalizados de manera eficiente. Pero el esfuerzo da grandes dividendos. Considere la opción Best Buy: en 2005, sus 85 «tiendas localizadas» registraron ganancias el doble de la media de la compañía.

La idea en la práctica

Rigby y Vishwanath sugieren estos pasos para la localización por clústeres:

Recopilar datos

Reúna la mayor cantidad de datos posible sobre elementos clave de su negocio para cada tienda, utilizando fuentes como el conocimiento de los gerentes locales, censos y otras investigaciones demográficas, datos de escáneres de tiendas y tarjetas de fidelización, encuestas de consumidores y comentarios no solicitados, datos de ventas en Internet e inteligencia sobre competidores. Considere los elementos relacionados con:

  • ¿Qué? ¿Qué vendes, como la combinación de productos, los precios, las promociones, el diseño de la tienda y los niveles de servicio.
  • ¿Dónde vendes, incluyendo la demografía de los consumidores, el clima, la cuota de mercado de la competencia, y atracciones locales y eventos culturales.
  • ¿Cuándo vendes, como ciclos mensuales, estacionales y anuales.

Desarrollar clústeres

Utiliza los datos que has recopilado para desarrollar clústeres de consumidores: grupos que comparten preferencias distintas relacionadas con qué, dónde y cuándo vendes. Para simplificar las cosas, utilice el número mínimo de clústeres que le permiten localizar los elementos más prometedores de su oferta. Ejemplo:

Best Buy identificó cuatro grupos de consumidores: 1) madres suburbanas ocupadas que son las principales compradores de sus hogares y quieren ayuda rápida y personalizada para navegar por el mundo de la tecnología, 2) jóvenes adictos a la tecnología que quieren entretenimiento de vanguardia y equipo de juego, 3) profesionales ricos y con tiempo que buscan alta gama equipo y servicio personalizado, 4) hombres de familia con mentalidad presupuestaria que deseen tecnología para mejorar la vida en el hogar.

Identificar oportunidades de localización

Localice los elementos clave de su negocio de manera que genere las ventas más altas posibles y los costos más bajos. Ejemplo:

Después de analizar la demografía local y los patrones de demanda, Best Buy creó tipos de tiendas que atienden a los clústeres de consumidores que identificó. Por ejemplo, en algunas de las ubicaciones de Best Buy, las madres suburbanas ocupadas eran un segmento sin explotar que ofrecía la mejor oportunidad de expansión. Para atraerlos, Best Buy diseñó tiendas con diseños despejados con amplios pasillos e iluminación cálida, juguetes relacionados con la tecnología para niños, asistentes de compras personales y más espacio asignado a electrodomésticos.

Preservar las economías de escala

No importa cuán sofisticada sea su agrupación en clústeres, seguirá perdiendo algunas economías de escala: en compras, marketing y otras actividades. Para minimizar la pérdida, comience con estrategias menos costosas, como la localización de rebajas o el embalaje de un producto en lugar de incurrir en el gasto de personalizar el producto en sí. Ejemplo:

Wal-Mart encontró que mientras que «asesino de hormigas y cucarachas» se vende bien en los estados del sur, los consumidores del norte están apagados por la palabra «cucaracha». Simplemente al etiquetar el pesticida como «asesino de hormigas» en los estados del norte, la compañía vio un aumento espectacular de las ventas.

Estamos en las primeras etapas de una revolución silenciosa en los mercados de consumo. Durante décadas, las cadenas que han dominado el paisaje (titanes como Wal-Mart, Best Buy y McDonald’s) han seguido estrategias de estandarización orientadas. Han afinado sus formatos de tienda, mezclas de mercancía y procesos operativos y de marketing, y han lanzado sus fórmulas ganadoras a nivel internacional. Han exigido una coherencia igualmente rigurosa de los proveedores, empujando la ética de estandarización profundamente en las empresas de productos de consumo y en toda la cadena de suministro de consumidores.

Pero la era de la estandarización está terminando. Las comunidades de consumidores están cada vez más divergentes: en etnicidad, riqueza, estilo de vida y valores. Muchas áreas, además, están ahora saturadas de grandes almacenes, y los clientes se rebelan contra las cadenas de tiendas de cortadoras de galletas que amenazan las características únicas, como los estilos arquitectónicos y las marcas preferidas, de sus barrios. Cuando se trata de mercados de consumo, una talla ya no se ajusta a todos. En respuesta, los minoristas inteligentes y las empresas de bienes de consumo están empezando a personalizar sus ofertas a los mercados locales, implementando diferentes tipos de tiendas, líneas de productos y enfoques alternativos para la fijación de precios, marketing, personal y servicio al cliente. Están pasando de la estandarización a la localización.

La era de la estandarización está terminando. Las comunidades de consumidores están cada vez más divergentes: en etnicidad, riqueza, estilo de vida y valores.

Combinando un sofisticado análisis de datos con estructuras organizativas innovadoras, están ganando la eficiencia de la administración centralizada sin perder la capacidad de respuesta de la autoridad local. El mayor beneficio de pasar de la estandarización a la localización es estratégico. Las ofertas estandarizadas desalientan la experimentación y son fáciles de copiar para los competidores. (Sam Walton se refirió abiertamente a Kmart como el «laboratorio» que copió mientras crecía Wal-Mart.) La personalización fomenta la experimentación local y es difícil para los competidores rastrear, y mucho menos replicar. Cuando se ejecutan bien, las estrategias de localización pueden proporcionar una ventaja competitiva duradera tanto para minoristas como para fabricantes de productos.

Reinventando la caja grande

Aunque la estandarización ha sido una estrategia poderosa en los mercados de consumo, ha llegado al punto de disminuir los rendimientos. Los clientes son cada vez más diversos, según los estudios de los geodemógrafos, personas que estudian las características de la población de áreas geográficas específicas. Mediendo la etnia, la edad, la riqueza, la urbanización, los estilos de vivienda e incluso las estructuras familiares, la compañía demográfica Claritas determinó en la década de 1970 que 40 segmentos de estilo de vida eran suficientes para definir a la población estadounidense. Hoy en día, ese número ha crecido a 66, un aumento del 65%.

La diversidad no es el único clavo en el ataúd de la estandarización. Muchas cadenas grandes han erigido tantas tiendas que literalmente se están quedando sin espacio para expandirse. No pueden abrir nuevos puntos de venta sin canibalizar los viejos. Las cadenas estandarizadas también se encuentran con otras limitaciones: donde todavía hay lugares atractivos disponibles, los intentos de construir tiendas a menudo enfrentan una feroz resistencia de activistas comunitarios. Desde California hasta Florida hasta Nueva Jersey, los barrios están pasando ordenanzas que dictan los tamaños e incluso estilos arquitectónicos de las nuevas tiendas. Construir más de lo mismo, desde hace mucho tiempo la piedra angular del crecimiento de los minoristas, se ha aprovechado como estrategia.

Por último, la estandarización puede causar el daño más estratégico al forzar productos y prácticas a moldes. La homogeneización resultante de las empresas tiende a socavar la innovación, a lo largo de la cadena de suministro. Los gerentes se enfocan tanto en cumplir objetivos operativos ajustados (y eliminar 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 al menor crecimiento y rentabilidad que la acompañan.

La buena noticia es que hay una manera de salir del callejón sin salida de la estandarización. Los avances tecnológicos, desde los escáneres de caja 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 a sus proveedores una visión profunda de las preferencias locales y la compra de comportamientos. Por primera vez, los desajustes en la oferta y la demanda en las tiendas individuales se pueden identificar inmediatamente. Los nuevos datos permiten «localizar» tiendas, productos y servicios con una precisión sin precedentes. (Para ver un ejemplo de la nueva tecnología de información que puede ofrecer, consulte la barra lateral «Mining the Internet»).

Nuestro análisis de 30 líderes de localización, incluyendo Best Buy, Tesco y VF, documenta estos beneficios. Incluso Wal-Mart, el sultán de la estandarización, está avanzando hacia la localización. La empresa ha hecho de la personalización la piedra angular de su estrategia de «tienda de la comunidad», anunciando que planea adaptar formatos y productos a la clientela local en cada tienda de su cadena.

Wal-Mart utiliza un proceso riguroso para garantizar que la personalización no socava su eficiencia tradicional. Ese proceso comienza cuando una tienda todavía está en el tablero de dibujo. Los equipos inmobiliarios de la empresa investigan a fondo la base de clientes locales cuando buscan ubicaciones. A continuación, los diseñadores crean el formato de la tienda combinando plantillas adecuadas: tiendas cercanas a parques de oficinas, por ejemplo, con islas prominentes que ofrecen comidas preparadas para trabajadores ocupados. Las plantillas permiten a Wal-Mart mantener economías de escala considerables. La compañía también ha desarrollado un sofisticado sistema logístico, que abarca 110 centros de distribución sólo en los Estados Unidos, para gestionar los complejos plazos de entrega de forma rápida y eficiente.

A través de su programa Retail Link, Wal-Mart trabaja con proveedores para adaptar la mercancía de la tienda con una precisión similar. Basado en una amplia base de datos, Retail Link proporciona a los gerentes y vendedores locales de Wal-Mart una historia de dos años de ventas diarias de cada artículo en cada tienda Wal-Mart. Mediante el portal de Retail Link Web, Wal-Mart y sus proveedores pueden crear mapas de la demanda local de los clientes, indicando qué mercancía debe almacenarse cuándo y dónde. Por ejemplo, Wal-Mart almacena alrededor de 60 tipos de chile enlatado, pero sólo lleva tres en todo el país. El resto se asignan según los gustos locales. Hace cinco años, Wal-Mart utilizó sólo cinco planogramas (diagramas que muestran cómo y dónde deben colocarse los productos en las estanterías minoristas) para adaptar su selección de sopa a las preferencias locales. Hoy en día, con la ayuda de Retail Link, Wal-Mart y sus proveedores utilizan más de 200 planogramas refinados para hacer coincidir los surtidos de sopa con los patrones de demanda de cada tienda, aumentando la tasa de crecimiento de la sopa en varios puntos del proceso. Las compañías de productos también utilizan el sistema para rastrear sus niveles de 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.

Pensar en clústeres

Como han descubierto Wal-Mart y otros líderes, la localización exitosa depende de conseguir el equilibrio correcto. Demasiada localización puede dañar la marca y provocar costos de aumento. Demasiada estandarización puede traer estancamiento, condenando a una empresa a una cuota de mercado cada vez menor y a una disminución de los beneficios.

Lograr el equilibrio adecuado significa comprender qué elementos de un negocio deben tenerse en cuenta para la localización, cuán costosos son 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 muchas maneras (ver la exposición «¿Qué, dónde y cuándo deberíamos 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 podría localizar las características de los productos en un área y los incentivos de los minoristas en otro. Aunque puede ser prohibitivo personalizar un producto en muchas ubicaciones, puede ser posible obtener beneficios similares adaptando el embalaje o las promociones del producto a un costo mucho menor. Wal-Mart encontró que mientras que el asesino de hormigas y cucarachas se vende bien en el sur de los Estados Unidos, los consumidores en los estados del norte están apagados por la palabra «cucaracha». Después de etiquetar el pesticida como «asesino de hormigas» en los estados del norte, la compañía ha visto aumentar drásticamente las ventas, según John Westling, vicepresidente sénior.

Localización: La revolución en los mercados de consumo

¿Qué, dónde y cuándo deberíamos 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, lo que llevaría a costos en espiral, si no parálisis. Es por eso que los localizadores líderes han comenzado a usar técnicas de clustering para simplificar y suavizar la toma de decisiones, centrando sus esfuerzos en el número relativamente pequeño de variables que normalmente impulsan la mayor parte de las compras de los consumidores.

En lugar de dejar que las decisiones descentralizadas de los gerentes locales fragmenten las economías de escala, las empresas pioneras han desarrollado una ciencia de análisis de datos sobre patrones de compra locales para identificar comunidades que presentan similitudes en la demanda. Por ejemplo, American Eagle Outfitters, un minorista de ropa casual de moda con 740 tiendas estadounidenses, encontró que los clientes en el oeste de Florida exhibieron patrones de compra estacionales y elasticidades de precios que coincidían estrechamente con los de ciertas comunidades en Texas y California. Al adaptar surtidos y promociones a dichos grupos de ubicaciones en lugar de a tiendas individuales, empresas como American Eagle pueden beneficiarse de la personalización mientras mantienen la mayor parte de las eficiencias de la estandarización.

La estrategia de personalización por grupos, que Bain aplicó por primera vez a las tiendas de comestibles en 1995, ha demostrado ser eficaz en farmacias, grandes almacenes, comerciantes, minoristas de cajas grandes, restaurantes, empresas de ropa y una variedad de fabricantes de bienes de consumo. El agrupamiento ordena las cosas en grupos, o clústeres, de modo que las asociaciones sean fuertes entre los miembros del mismo clúster y débiles entre los miembros de diferentes clústeres. Los clústeres permiten operaciones modulares y manejables (piense de nuevo en las plantillas de tienda de Wal-Mart) que captan la mayoría de los beneficios de la personalización, al tiempo que simplifican las decisiones y protegen las economías de escala. Considere un gerente de mercancía que tiene que decidir cómo almacenar 100.000 artículos en 1.500 tiendas durante 365 días al año. Si quisiera personalizar la mezcla, tendría que tomar alrededor de 54.800 millones de decisiones (100.000 x 1.500 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 2.500 clasificaciones, las tiendas podrían agruparse en 20 tipos similares (por ejemplo, ubicaciones fronterizas latinas o lugares suburbanos de lujo), y el tiempo (regreso a la escuela, vacaciones de invierno) podría dividirse en 52 semanas, el número de decisiones sería reducido a 2,6 millones, que un modelo informático moderno puede optimizar con bastante facilidad. (Para una discusión de una técnica estadística particularmente poderosa utilizada para clasificar a través de muchas variables, vea la barra lateral «CHAID: Clustering by the Numbers»).

Best Buy está utilizando clústeres para alejarse de una estrategia estandarizada de gran caja. Ha renovado cerca de 300 de sus 700 tiendas estadounidenses, introduciendo formatos «Centrado en los clientes» para atraer a los compradores locales. La empresa identificó cinco tipos representativos de clientes. Primero, 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 compañía diseñó una tienda que atiende a las necesidades de este segmento de madres suburbanas ocupado. La compañía descubrió que este grupo de consumidores previamente no explotados ofrecía la mejor oportunidad de expansión en la región. Para atraer a este grupo, la tienda tiene un diseño despejado con pasillos más amplios y una iluminación más cálida, y juguetes relacionados con la tecnología para niños. Los asistentes personales de compras educan a los neófitos tecnológicos sobre los productos, y hay más espacio asignado a los electrodomésticos. Aunque la tienda sigue sirviendo a otros compradores de electrónica más tradicionales, la compañía espera que la tienda pueda aumentar sus ventas atrayendo a un conjunto de clientes locales que se han sentido abrumados dentro de una tienda Best Buy.

Otras tiendas se están diseñando alrededor de los cuatro tipos restantes de clientes y se basan en patrones de demanda local. Por ejemplo, hay «Buzz», un adicto a la tecnología que quiere lo último en entretenimiento y juegos. Las tiendas que atienden a Buzz tienen muchas pantallas interactivas que permiten a los compradores probar nuevos equipos y medios. Luego está «Barry», un profesional acomodado y presionado en el tiempo que busca equipos de alta gama y servicio personalizado. Las tiendas adaptadas a sus necesidades cuentan con una tienda dentro de una tienda para configuraciones costosas de cine en casa. Las tiendas hechas con «Ray» en mente enfatizan la mercancía de precio moderado con atractivos planes de financiamiento y programas de lealtad para el hombre de familia con un presupuesto que quiere tecnología que pueda mejorar su vida en casa. Finalmente, para los clientes de pequeñas empresas, hay un conjunto de tiendas con personal especialmente capacitado, extensas pantallas de equipos de oficina y «Geek Squads» móviles de técnicos de servicio.

Mientras que la cadena planea eliminar gradualmente estos nombres individuales bajo su bandera, la terminología ayudó a Best Buy a cristalizar la visión de cada cliente objetivo para cada grupo de tiendas.

Al personalizar las tiendas en clústeres, en lugar de individualmente, Best Buy ha sido capaz de mantener muchas de las economías de escala que han apoyado durante mucho tiempo su éxito. Hasta ahora, la nueva estrategia está dando buenos resultados. Las 85 tiendas Best Buy que se habían localizado a principios de 2005 registraron ganancias de ventas dos veces el promedio de la compañía. Alentada, la compañía está acelerando la conversión, con planes para cambiar en todas sus tiendas estadounidenses en tres años y localizar puntos de venta en otros países también.

Entonces, ¿cómo se comienza con la agrupación en clústeres? Comience recopilando tantos datos como sea posible sobre 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 obtener, no espere a que se recopile. Utilice lo que está disponible fácilmente para iniciar el análisis, reconociendo que la agrupación en clústeres siempre mejora con el tiempo. Utilice los datos para desarrollar clústeres e identificar oportunidades de personalización. A continuación, estime la economía (incluidas las ventas y los costos) de localizar los elementos más prometedores de la oferta del cliente, utilizando el menor número posible de clústeres. Un minorista de ropa, por ejemplo, podría encontrar que las políticas de reducción localizadas ofrecen rendimientos atractivos y que el clima es la variable clave que influye en las decisiones de reducción. Un análisis adicional puede determinar que un pequeño número de grupos de tiendas (tres, digamos) serán suficientes para obtener el beneficio económico óptimo. Para la mezcla de mercancías, por el contrario, la variable clave podría ser el estilo de vida del cliente, que puede requerir una docena de clústeres para obtener el payoff.

Diversidad en la línea de productos

A medida que los grandes minoristas se alejen de la estandarización, los efectos dominantes cambiarán la forma de toda la cadena de suministro al consumidor. Las empresas de bienes de consumo tendrán que introducir más variaciones en sus líneas, colaborando estrechamente con los minoristas para poner los productos adecuados en los lugares adecuados en el momento adecuado con los precios adecuados y los programas de promoción adecuados. Los fabricantes en general han tardado en realizar este cambio. Aunque llevan a cabo una amplia investigación de los consumidores para desarrollar productos especializados para segmentos únicos, tienen poca confianza en que los minoristas rígidos clasificarán, comercializarán y comercializarán productos personalizados a los grupos de clientes adecuados. Los productos desarrollados para las personas mayores se acumularán en las comunidades universitarias: ralentizando los turnos de inventario, obligando a rebajas costosas y, a menudo, llevando a los minoristas a abandonar productos de nicho potencialmente rentables.

Sin embargo, a medida que un número creciente de minoristas están lanzando sus propias versiones de Retail Link de Wal-Mart, incluidos Lowe’s (LowesLink) y Target (Partners Online), un puñado de empresas de productos de consumo están aprovechando la ventaja aprendiendo a localizar. Cuando una compañía de alimentos introdujo versiones bajas en calorías de algunos de sus refrigerios, envió cajas adicionales a tiendas cercanas a las clínicas Weight Watchers. Cadbury añadió chocolate relleno de kiwi Cadbury Kiwi Royale en Nueva Zelanda. Kraft desarrolló el cereal Fiesta Fruity Pebbles listo para comer, especialmente para los hispanos. Coca-Cola ha desarrollado cuatro cafés enlatados listos para beber para Japón, cada uno formulado para una región específica. Procter & Gamble introdujo Curry Pringles en Inglaterra y, más tarde, sabor a salsa española en Inglaterra y otras partes de Europa y Funky Soja Sauce Pringles en Asia. Frito-Lay desarrolló papas fritas de Nori Seaweed Lay para Tailandia y chips de maíz A la Turca con semillas de amapola y un sabor de tomate seco para Turquía.

Uno de los localizadores líderes es el gigante de productos de consumo VF, un fabricante de ropa de $6 mil millones que posee marcas de jeans tan populares como Lee y Wrangler, así como etiquetas de lujo como Nautica y North Face. VF integra muchas fuentes de datos para identificar oportunidades de personalización, para deleitar a minoristas y consumidores. «No es inusual que la localización mejore las ventas entre un 40% y un 50% al mismo tiempo que reduce los inventarios y las rebajas de las tiendas», dice Boyd Rogers, presidente de la 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, amplia investigación de consumidores y análisis de competidores para desarrollar estrategias de localización con minoristas, como Kohl’s. VF ha descubierto, por ejemplo, que mientras muchos compradores desean ahora denim de peso más ligero, los hispanos masculinos todavía prefieren pesos más pesados. Las mujeres del sur de California tienden a comprar faldas de mezclilla más cortas que las del norte de California. Incluso las tiendas en el mismo área metropolitana pueden exhibir patrones de demanda muy diferentes para jeans y otras prendas de vestir. Una tienda en una comunidad con una gran población inmigrante, por ejemplo, tenderá a tener una mayor demanda de ropa de menor tamaño que una tienda rodeada de estadounidenses no inmigrantes, un sutil testimonio del problema de obesidad en Estados Unidos.

Para una cadena estadounidense, VF creó 40 clusters, basados en gran medida en segmentos de estilo de vida de consumo y patrones de compra. Los surtidos de productos, las estrategias de marketing y los sistemas de cadena de suministro se adaptan a cada clúster. VF utiliza rápidos intercambios de datos para estudiar los datos de cada punto de venta diarios de cada tienda, no solo para reponer estantes, sino también para descubrir nuevas tendencias de demanda en colores y estilos y fomentar la innovación. A través de estos esfuerzos, VF y sus minoristas están impulsando sustancialmente las ventas, al tiempo que evitan las rebajas y los retornos.

Control central, toque local

El cambio a la localización plantea grandes desafíos de gestión y organización. De hecho, los primeros impulsores están rompiendo el viejo «compromiso de centralización/descentralización». Pero es complicado. El primer instinto de los ejecutivos es a menudo empoderar a los gerentes locales, dándoles control sobre, por ejemplo, la selección de productos en los estantes de las tiendas o en los principales programas promocionales.

Esa descentralización a menudo es contraproducente, por dos simples razones. En primer lugar, los gerentes locales carecen de la profundidad de los datos, y a menudo de la habilidad, para tomar decisiones consistentemente inteligentes sobre compras, merchandising y operaciones. En segundo lugar, dar demasiado margen de maniobra a los gerentes locales puede introducir complejidad e inconsistencia costosas en un negocio. De hecho, nuestra investigación encontró que los grandes fabricantes están menos dispuestos a colaborar con minoristas altamente descentralizados u ofrecer sus mejores condiciones a ellos.

J.. Penney descubrió esto de la manera difícil a finales de la década de 1990, cuando se encontró con problemas al permitir a los administradores de tiendas determinar las cantidades de pedidos. Los gerentes locales resultaron ser demasiado conservadores. Tratando de minimizar el riesgo, comprarían una amplia variedad de productos en lugar de concentrarse en artículos calientes. Como resultado, las tiendas se quedaron sin productos populares rápidamente y se quedaron con existencias hinchadas de vendedores lentos. Y debido a que las oficinas centrales carecían de información sobre lo que había en cada tienda, los gerentes centrales ni siquiera podían ver los problemas. Entre mediados de 1998 y finales de 2000, el precio de las acciones de Penney cayó de 54 dólares a 8 dólares.

Luego, en 2000, Penney’s se embarcó en un exitoso programa de cambio 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 tomaron en las tiendas a una organización centralizada basada en datos. El equipo de gestión clasificó las tiendas en siete grupos sobre la base del tamaño y los patrones de demanda de los clientes, desarrolló módulos de mercancías y accesorios y órdenes de compra consolidadas. También desarrolló técnicas de optimización basadas en la demanda, permitiendo que los rangos de productos y precios, las políticas de reposición, así como el tiempo y la profundidad de las rebajas se adapten a los clústeres de almacenamiento. En los próximos cinco años, el precio de las acciones de Penney se triplicó. Las ventas de grandes almacenes comparables (ventas de tiendas abiertas durante 12 meses consecutivos), habiendo erosionado un 2,3% en 2000, aumentaron un 3,4% en 2001 y un 5% en 2004.

Como descubrió Penney, la localización eficiente requiere que la mayoría de las decisiones sean coordinadas centralmente, por gerentes con una visión amplia de los patrones de demanda y datos suficientes a nivel de almacén para distinguir los conocimientos reales del ruido aleatorio. Para apoyar a los responsables de la toma de decisiones de la sede, los principales minoristas están construyendo sofisticados sistemas de información que se basan en muchas fuentes: censos y otras investigaciones demográficas; datos de escáneres de tiendas y tarjetas de fidelización; encuestas de consumidores y comentarios no solicitados; datos de ventas en Internet; datos de sindicadores de terceros como Acnielsen; y la inteligencia de los competidores. Los administradores locales y el personal también son fuentes críticas de información, a menudo detectan señales que los sistemas informatizados no pueden ver. Cuando Wal-Mart, por ejemplo, introdujo comida kosher en su tienda de Berryville, Arkansas, estaba actuando siguiendo una recomendación del gerente de la tienda. Las otras fuentes de datos de la compañía 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 profundo conocimiento sobre cómo se venden los productos en todas las tiendas de una región. Los minoristas tienen un conocimiento igualmente profundo sobre cómo se venden los productos a través de sus redes de tiendas. La combinación de esos dos grupos de información permite comprender mucho más ampliamente tanto los patrones de demanda local como la forma en que pueden agruparse entre las regiones.

Liderar desde el centro no significa que los gerentes locales se conviertan en robots irreflexivo. De hecho, al centralizar funciones intensivas en datos y sensibles a la escala, como el diseño de tiendas, el surtido de mercancías, la compra y la gestión de la cadena de suministro, la localización libera al personal de la tienda para hacer lo que mejor hace: probar soluciones innovadoras a los desafíos locales, interactuar con los clientes de la tienda y forjar vínculos fuertes con sus comunidades. Los gerentes de 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 la tienda a crear y probar hipótesis y compartir lo que han aprendido a lo largo de la cadena. Una empleada de Best Buy recientemente planteó la hipótesis de que podría aumentar las ventas de tiendas haciendo que los iPods sean más fáciles de encontrar. Ella movió una pantalla al frente de la tienda, creó una camisa que decía, «iPods aquí», y elevó el ranking de ventas de la tienda de 240a 69a. 7-Eleven sabe que la sede corporativa nunca podría predecir un autobús cargado de jugadores de fútbol llegando un viernes por la noche, pero el gerente de la tienda sí. Combinando las eficiencias de una cadena nacional con los toques empresariales de una tienda de conveniencia mamá y pop, 7-Eleven ha creado un sistema que llama «descentralizado centralmente».

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 agrupación, habrá que sacrificar algunas economías de escala: en la compra, la marketing, la fabricación y la construcción de tiendas. La mayoría de las empresas querrán centrar sus esfuerzos iniciales en áreas que ofrezcan el mayor y más rápido retorno. Por ejemplo, la inversión suele ser menor y la recuperación más rápida en la localización de las rebajas (normalmente menos de un año) que en la localización de los precios básicos (a menudo dos años o más). Pero a medida que crecen las habilidades de localización, también lo hacen las oportunidades de localización. Los sistemas, datos y procesos organizativos que permiten en primer lugar el salto de una empresa hacia estrategias de reducción localizadas facilitan enormemente los pasos posteriores hacia la localización de los programas de precios, promoción y marketing. (Para ver ejemplos de minoristas que están empujando las fronteras de la localización, consulte la barra lateral «Localización extrema»).

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, en este punto de vista, estará lleno de grandes cajas indistinguibles que venden los mismos bienes y servicios a todos. Pero un vistazo a las estrategias de localización emergentes de las empresas líderes en los mercados de consumo —empresas que una vez rechazaron la personalización pero ahora la abrazaron —revela cuán equivocada es esta suposición. Estamos avanzando hacia un mundo donde las estrategias de las empresas más exitosas serán tan diversas como las comunidades a las que sirven.

A version of this article appeared in the
April 2006 issue of
Harvard Business Review.


Vijay Vishwanath Darrell K. Rigby
Via HBR.org


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