Ingeniero Civil Industrial / Los productores no integrados verticalmente con sus vendedores minoristas no tienen control directo sobre el precio que enfrentan sus consumidores, por lo que, para estimular la demanda, hacen descuentos a los intermediarios de su canal, esperando que ellos los traspasen a los clientes finales. Ésta técnica, conocida como promociones comerciales, es utilizada por empresas manufactureras alrededor de todo el mundo, en particular por los proveedores de los supermercados. A pesar de su uso predominante, la efectividad de las promociones comerciales ha sido motivo de disputa durante décadas. Estudios empíricos recientes sugieren que el porcentaje del descuento que efectivamente traspasa al intermediario es en general bajo, obteniendo los productores pérdidas en la mayoría de los casos. Si las promociones comerciales cumplen sus expectativas es debatible, pero a pesar de que la efectividad de las promociones termina estando en manos del intermediario, utilizar estimadores detallados permitirá a manufactureros evitar malos acuerdos y aumentar su rentabilidad (Nijs et al, 2010). Éste trabajo estima el traspaso de las promociones comerciales en su paso a través de los supermercados y hacia el consumidor. Esto con el fin de extender la literatura existente al mercado chileno y así abrir camino a una toma de decisiones mejor informada por parte de los productores nacionales. Los datos utilizados con éste fin incluyen observaciones semanales de precios cobrados por empresas manufactureras y retailers para 1080 productos, además de las cantidades vendidas a los consumidores. La muestra comprende tres importantes cadenas de supermercados del Gran Santiago y abarca un periodo de 68 semanas, comprendidas entre los años 2006 y 2007. Mediante el uso de regresiones sobre las bases de datos de cada uno de los grupos empresariales independientemente, se obtienen estimaciones de un traspaso promedio de 0,86 para DyS (supermercados Líder) y 0,46 para Cencosud (supermercados Santa Isabel y Jumbo). El hecho de que el promedio de éste indicador sea menor que uno implica que, en promedio, un cambio porcentual en el precio cobrado por el productor causará un cambio porcentual de menor envergadura en el precio al que vende el retailer. La gran diferencia encontrada en el traspaso de ambas empresas puede ser explicada por sus distintas políticas de precios (Every Day Low Prices vs High-Low) o las distintas métricas de costos utilizadas en cada caso. En general la interacción de las variables utilizadas es baja, aunque se encuentra una pequeña correlación positiva entre el traspaso y la participación de mercado del proveedor en cuestión, estando esto acorde con la literatura.

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Seminario para optar al grado de Ingeniero Comercial, Mención Administración / Esta investigación toca el tema de las promociones de venta (cupones de descuento, muestras gratuitas, 2 por 1, regalos gratis, concursos y sorteos, descuentos y liquidaciones y puntos de ventas o stand) y la actitud de los consumidores frente a ellas. Primero realizamos una investigación de la información existente, ofreciendo un acabado estudio teórico de las distintas promociones de venta, definiciones, clasificaciones, objetivos y el rol que cumplen dentro de las empresas hoy en día. Además de esto, explicamos las ventajas de segmentar para una empresa y como se mueve la industria del retail en Chile, comparando tanto datos históricos como algunos más recientes. La segunda parte de la tesis consiste en una investigación practica, a través de encuestas, buscamos detectar señales que nos permitan comprender la actitud frente a un set de promociones de ventas. Elaboramos un cuestionario basándonos en un procedimiento propuesto por el profesor Donald Lichtenstein de la Universidad de Colorado en su paper “An Examination of Deal Proneness Across Sales Promotions Types: A Consumer Segmentation Perspective”. El primer paso fue distribuir una serie de preencuestas a 25 individuos, a partir de la cual eliminamos y modificamos ciertas preguntas para evitar que la encuesta fuese tan extensa y mantuviera niveles aceptables de confiabilidad. Una vez efectuada la encuesta, y tabulados los resultados, realizamos un análisis jerárquico para determinar los posibles clusters, seguido de un análisis no jerárquico para comparar cual de las posibles soluciones era la más aceptable. Finalmente llegamos a que la mejor opción era la de formar dos clusters, los cuales luego de inspeccionar sus características pudimos darnos cuenta que había un grupo que era claramente más propenso a las promociones de venta que el otro. Examinando las características sociodemográficas que presentaban los individuos de cada grupo logramos componer un perfil interesante de cada segmento, basándonos en la edad, el sexo, las actividades, el ingreso, la educación y el gasto en el supermercado.

Ingeniero Civil Industrial / La determinación del precio en la industria del retail resulta ser una decisión sumamente importante. El tener una buena gestión permite mantenerse competitivo dentro de este rubro, el cual es el tercer más desarrollado de la región. Esta memoria propone determinar el precio óptimo para productos que representan, a nivel categoría, el 55% de las ventas anuales de la empresa, a través de un modelo que sugiera el precio a ofrecer al cliente. Actualmente, estos se determinan en base a la experiencia con productos similares, sin el sustento de un modelo matemático para el apoyo a la toma de decisiones. El objetivo es generar un modelo de fijación de precios que permita estimar la demanda futura, para establecer un precio sugerido que mejore los ingresos actuales de la empresa. La metodología utilizada para alcanzar este objetivo es la realización de una segmentación de tiendas, determinando primero el número óptimo de clústers, aplicando la regla del codo en el historial de conglomeración, para luego, a través del método de K-medias, definir qué tiendas pertenecen a cada segmento. Esto sirve como input para la estimación de demanda utilizando series de tiempo, sometidas a criterios de ajuste para conocer su capacidad predictiva. Finalmente, la decisión óptima de precios, considera un modelo de maximización, que incluye la demanda estimada, fechas especiales y restricciones de precio, mediante el cual se obtienen los beneficios percibidos y se realiza un análisis de sensibilidad al modelo desarrollado en cada caso. Los resultados entregan una segmentación de 4 clústers de tiendas. Por otro lado, se tienen ajustes de demanda con errores MAPE promedio de 15%, 20%, 16% y 20% para cada clúster, lo cual está dentro de los márgenes aceptables para modelos de este tipo. Finalmente, con la optimización de precios, se obtiene un aumento de los ingresos, para un periodo de 10 semanas, del 6,77%, lo que significa un beneficio de $9 millones de pesos aproximadamente. Se concluye que la segmentación permite determinar políticas de precio distintas entre un segmento y otro, con mejores resultados en aquellas que tienen mayores ventas. Sin embargo, también se tiene la limitante de no contar con información de costos y márgenes, por lo que se propone como trabajo futuro realizar un estudio similar incluyendo esta información.

Una de las variables tácticas menos estudiada en la actualidad por las tiendas por departamento, es la ubicación de las áreas dentro de la sala de ventas. En la actualidad, para definir las ubicaciones se utilizan simples criterios sin argumentos sólidos para justificar las decisiones, y es por esto, que el presente trabajo pretende abordar esta problemática y tiene como principal objetivo elaborar una metodología que permita optimizar la rentabilidad de la sala de ventas en función de la ubicación de las áreas. Para abordar el tema, primero se definió una métrica de distancia para cada ubicación, por un vector compuesto por la distancia radial a cada entrada y salida de la sala de ventas. Con estas distancias y con la información de flujo de clientes por cada entrada y salida se elaboró una valorización de ubicaciones. Esta valorización favorece a aquellas ubicaciones cercanas a las puertas o salidas más transitadas, y por el contrario, castiga a las alejadas a estas entradas y salidas. Luego, utilizando información de ventas por área se realiza una estimación de demanda en función de la valorización mediante una regresión cuadrática. Por otro lado, se analizaron los roles de cada una de las áreas, se identificaron las áreas destino y generadoras de margen. Con esta información se ubicaron las áreas destino de manera distante entre si y alejadas a las entradas principales, con el fin de incentivar al cliente a recorrer mayor parte de la sala de ventas. El resto de las áreas se ubicaron según una optimización que busca maximizar la contribución esperada de la sala de ventas. Al analizar los resultados, se aprecia que las áreas destino se ubican en las zonas menos transitadas y alejadas a los principales accesos, y las áreas con mayor margen en las zonas más transitadas de la sala de ventas. Con esta nueva configuración se esperar un aumento en la rentabilidad por parte del retailer, la cual debe ser cuantificada con una posterior implementación de la propuesta. Cálculos preliminares permiten estimar que las ubicaciones dentro de la sala de ventas pueden llegar a incrementar o disminuir las ventas en hasta un 25% dependiendo de la categoría. Esta metodología se elaboró en base a un piso de una sucursal, sin embargo es perfectamente replicable a otros pisos y a otras sucursales de la cadena en estudio. Como trabajo futuro se propone complementar incorporando otras variables cómo: análisis de cliente, tipos de productos preferentes de la compra impulsiva y armonía de la sala. También se sugiere estudiar el tema del espacio óptimo a asignar a cada área para complementar el tema sobre ubicación y espacio óptimo en la sala.

Los numerosos datos y distintas variables ante las que se debe responder en retail han provocado que la gestión de categorías se haya convertido en un proceso más complejo. Este trabajo pretende diseñar un sistema de apoyo a las tácticas para supermercados, tiendas con muchas categorías para las cuales es necesario tomar decisiones rápidas e informadas. La metodología consiste en estudiar la solución actual y diagnosticarla para luego confeccionar un proceso de revisión de tácticas en base a entrevistas con personas del mundo del retail y expertos. Posteriormente se realizan tres metodologías para encontrar alertas, una por táctica, siempre considerando la dimensión cliente y la dimensión negocio que afectan al retail. Para disponibilidad se mira el nivel de servicio calculado a través de las unidades vendidas, para el precio se contrastan los delta precios con los delta ventas, contribución, penetración y presencia y para el surtido, se obtienen los SKU con peor rendimiento por cada categoría usando la concentración, la contribución y la penetración. Tales metodologías se probaron en las categorías pertenecientes a la línea lácteos de un supermercado mayorista. Se han distinguido cuatro perfiles distintos entre los que se cuentan al gestor de categorías, el jefe de sala y los jefes de ambos, así como se han diseñado seis vistas, una vista general de alarmas, otra de rendimiento general de categorías, tres de detalle de cada táctica y una de rendimiento general de salas, cada de una de ellas mostrando variables e indicadores a través de resúmenes de información en base a tablas y gráficos, de manera simple, concisa y ordenada. En cuanto al diseño del prototipo, se hizo para los detalles de las tres tácticas, con datos de seis categorías en una sucursal y para una semana, utilizando un software de BI llamado Jaspersoft. El resultado otorga una aplicación que permite ver los rendimientos de las categorías de manera estructurada, teniendo acceso rápido a información que no puede ser ignorada, brindándole al usuario un ahorro de tiempo importante. El separar la información por táctica, el perfilamiento establecido, los medios gráficos y la robustez de las metodologías le dan sustento a la aplicación y establecen una diferencia respecto de la versión anterior. Para trabajos futuros se propone la implementación de la aplicación, así como el uso de otros métodos de mayor indagación en algunas tácticas, tales como el uso de reglas en pricing.