La estructura operativa de un retailer de alimentación puede depender de muchos factores: las necesidades del mercado local, por ejemplo, o la situación de la competencia. El poder adquisitivo de un retailer puede influir, al igual que la diferencia entre un modelo de franquicia o de propiedad de la empresa. Además, estos factores evolucionan constantemente, por lo que el cambio estructural es continuo. En consecuencia, rara vez, o nunca, dos retailers operan de la misma manera.
Este modelo operativo repercute en los precios y las promociones. En función de su estructura organizativa, los retailers se dividen en dos grupos: centralizados o descentralizados.
Por muy distintos que sean estos dos modelos, cada uno ofrece sus propias ventajas. Por ello, la ambición última de cualquier enseña debería ser encontrar un equilibrio entre ambos. En este artículo, vamos a ver por qué, y cómo los retailers pueden, de hecho, obtener lo mejor de ambos mundos.
Aunque puede haber ventajas en cada uno de los dos modelos anteriores, la mayoría de los retailers de hoy en día siguen uno u otro.
Tesco, Lidl y Mercadona, por ejemplo, siguen una estrategia centralizada que les ayuda a mantener una percepción de precios coherente en todas sus tiendas. 7-Eleven, en cambio, adopta el enfoque opuesto. Con un modelo de franquicia en 20 países -y con planes de expansión a otros 10 mercados para 20301-el retailer ha descentralizado deliberadamente sus precios y promociones.
La estrategia de 7-Eleven tiene lógica: permite flexibilidad, lo que a su vez debería potenciar una mayor orientación al cliente. Los directores de tienda pueden aprovechar el conocimiento de sus clientes, adaptar las promociones a los gustos locales y responder rápidamente a la competencia local y a los excedentes de existencias.
Esto hace que la descentralización suene atractiva, pero también hay que tener en cuenta varias advertencias. Las decisiones locales pueden no coincidir con los objetivos y estrategias de toda la empresa. Las diferentes estrategias de precios entre departamentos pueden aumentar los costes administrativos. Y el poder de compra disminuye, lo que impide a los retailers aprovechar plenamente las economías de escala disponibles.
Y lo que es más importante, la descentralización también puede dar lugar a errores de tarificación y a una mala estructura de precios, lo que daña la confianza de los clientes. En otras épocas, esto no sería un problema, pero la crisis del coste de la vida no ha llegado a su esperado fin. Ahora mismo, los retailers simplemente no pueden permitirse ningún daño a su imagen de marca.
Está claro que, a pesar de sus ventajas, un enfoque totalmente descentralizado de la toma de decisiones sobre precios y promociones también genera riesgos. Por ello, cualquier enseña que deje hoy todas las decisiones de precios y promociones en manos de sus equipos locales debería considerar la posibilidad de recuperar gradualmente al menos cierto grado de control, sobre todo porque hacerlo puede contribuir también a mejorar la percepción del valor.
Con un modelo centralizado de precios y promociones, por ejemplo, los clientes se benefician de precios estables y coherentes en todos los establecimientos. Cualquier cliente puede visitar cualquier tienda sin preocuparse de encontrar el mismo producto por menos precio unas calles más allá. No hay disparidad de promociones que pueda confundir entre distintos establecimientos. Y la centralización aumenta la capacidad del retailer para negociar con los proveedores, con el consiguiente ahorro para los clientes.
Sin embargo, lo que realmente destaca de un enfoque centralizado es cómo allana el camino para la toma de decisiones basada en datos.
Como dice un artículo reciente, "la centralización de precios es tu ventaja competitiva"2. Compartimos este punto de vista. Una vez tomada la decisión de centralizar los precios y las promociones, los retailers pueden empezar a construir la arquitectura de los motores de fijación de precios. Estas soluciones de datos pueden optimizar la fijación de precios y la actividad promocional en las tiendas y en todos los canales de venta.
Los motores de precios ofrecen innumerables ventajas. Proporcionan a los retailers visibilidad del margen neto en punto muerto, una única fuente de información sobre precios en toda la organización, precios futuros automatizados y mucho más. Además, con la granularidad que ofrecen, las enseñas pueden localizar los precios y las promociones en cualquier momento, de forma coherente con una estrategia más amplia y sin poner en riesgo la confianza.
Antes de iniciar cualquier debate sobre estrategias de datos, los retailers de alimentación deben planificar su paso a la centralización desde un punto de vista organizativo.
Hay que mantener un cierto grado de flexibilidad. Un enfoque de precios centralizado -con capacidad para adaptarse a las demandas locales- ofrece la mejor solución para el complejo entorno actual del retail. Para lograrlo, recomendamos que los minoristas definan una estructura de zonas de precios, dividiendo las tiendas en diferentes categorías o zonas de precios. De este modo, pueden centrarse en el cliente, optimizando la fijación de precios en función de factores como:
Naturalmente, un cambio de este tipo suele requerir mucho trabajo. Por ello, es muy recomendable crear un equipo especializado en precios y promociones.
Este equipo puede trabajar directamente con los directores de tienda anteriormente responsables de los enfoques de fijación de precios y promoción. Puede generar confianza con los gerentes, demostrando los resultados del enfoque centralizado, y acelerar el proceso de transición. Los miembros pueden adquirir valiosos conocimientos locales a través de estas relaciones y transmitirlos a sus compañeros. Con el tiempo, la experiencia del equipo en precios y promociones aumentará, pero también puede complementarse con datos y tecnología a corto plazo.
Así pues, aunque el paso de un modelo descentralizado a otro centralizado pueda parecer complejo, la realidad es que no hay por qué esperar. Los retailers tienen a su disposición el soporte necesario para ayudarles a obtener valor de esa transición con mayor rapidez.
Una forma en que los retailers pueden acelerar la transición hacia un enfoque de precios más centralizado es introducir una solución de gestión y optimización de precios. Al proporcionar a los minoristas una plataforma única desde la que fijar los precios en toda su cartera de tiendas, este tipo de soluciones apoyan de forma natural los cambios organizativos necesarios para que esta evolución sea un éxito.
dunnhumby ofrece dos soluciones de precios: Smarter Prices y dhPrice. Cada una de ellas ayuda a los retailers a gestionar los precios de forma centralizada pero flexible, con distintos niveles de sofisticación.
Smarter Prices -la nueva plataforma de precios de dunnhumby- se centra en la gestión de reglas complejas en todas las tiendas, lo que permite una lógica en el lineal al tiempo que se mantiene una posición competitiva frente al resto del mercado. dhPrice, por su parte, es una plataforma de precios centrada en el cliente. Ofrece a los retailers la posibilidad de optimizar los precios en función de su objetivo financiero, al tiempo que proporciona una excelente lógica en el lineal a escala y mantiene una posición competitiva frente al resto del mercado.
Obtén más información sobre dhPrice y Smarter Prices -y comprueba cómo pueden ayudarte a aprovechar las ventajas de los modelos de fijación de precios centralizados y descentralizados por igual- en www.dunnhumby.com/retailers/price-promotions.
1 7-Eleven reveals strategy for entering European markets, including the UK – Better Retailing, 25 de abril de 2024
2 https://www.flintfox.co.uk/resources/articles/centralised-pricing-is-your-competitive-advantage/
Boost value perception and execute promotions that drive results
Pricing Optimisation SolutionsContact us to learn more about our Retail Pricing solutions, we're here to help.
Contact usCookie | Description |
---|---|
cli_user_preference | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the yes/no selection the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
cookielawinfo-checkbox-advertisement | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Advertisement" category . |
cookielawinfo-checkbox-analytics | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Analytics" category . |
cookielawinfo-checkbox-necessary | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
CookieLawInfoConsent | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the summary of the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
viewed_cookie_policy | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |
wsaffinity | Set by the dunnhumby website, that allows all subsequent traffic and requests from an initial client session to be passed to the same server in the pool. Session affinity is also referred to as session persistence, server affinity, server persistence, or server sticky. |
Cookie | Description |
---|---|
wordpress_test_cookie | WordPress cookie to read if cookies can be placed, and lasts for the session. |
wp_lang | This cookie is used to remember the language chosen by the user while browsing. |
Cookie | Description |
---|---|
CONSENT | YouTube sets this cookie via embedded youtube-videos and registers anonymous statistical data. |
fs_cid | This cookie is set by FullStory to store the user’s cookie consent preferences for session tracking. |
fs_lua | This cookie is set by FullStory to record the time of the user’s last activity, helping manage session timeouts. |
fs_uid | This cookie is set by FullStory to assign a unique ID to each user and record session replays and interactions. |
osano_consentmanager | This cookie is set by FullStory’s consent management system (Osano) to store the user’s cookie consent preferences and ensure compliance with privacy regulations. |
osano_consentmanager_uuid | This cookie is set by FullStory’s consent management system (Osano) to uniquely identify a user’s consent session for consistent consent tracking. |
vuid | Vimeo installs this cookie to collect tracking information by setting a unique ID to embed videos to the website. |
yt-remote-device-id | YouTube sets this cookie to store the video preferences of the user using embedded YouTube video. |
yt.innertube::nextId | This cookie, set by YouTube, registers a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
yt.innertube::requests | This cookie, set by YouTube, registers a unique ID to store data on what videos from YouTube the user has seen. |
_fs_tab_id | This temporary session value is used by FullStory to track user activity across multiple tabs. |
_ga | The _ga cookie, installed by Google Analytics, calculates visitor, session and campaign data and also keeps track of site usage for the site's analytics report. The cookie stores information anonymously and assigns a randomly generated number to recognise unique visitors. |
_gat_gtag_UA_* | This cookie is set by Google Analytics to throttle request rates and limit data collection on high-traffic sites. |
_ga_* | Set by Google Analytics to persist session state. |
_gid | Installed by Google Analytics, _gid cookie stores information on how visitors use a website, while also creating an analytics report of the website's performance. Some of the data that are collected include the number of visitors, their source, and the pages they visit anonymously. |
_lfa | This cookie is set by the provider Leadfeeder to identify the IP address of devices visiting the website, in order to retarget multiple users routing from the same IP address. |
__q_state_* | This cookie is set by FullStory to track session state and user interactions across page views. It helps rebuild session context for accurate session replay and analytics. |
Cookie | Description |
---|---|
aam_uuid | Set by LinkedIn, for ID sync for Adobe Audience Manager. |
AEC | Set by Google, ‘AEC’ cookies ensure that requests within a browsing session are made by the user, and not by other sites. These cookies prevent malicious sites from acting on behalf of a user without that user’s knowledge. |
AMCVS_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, indicates the start of a session for Adobe Experience Cloud. |
AMCV_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, Unique Identifier for Adobe Experience Cloud. |
AnalyticsSyncHistory | Set by LinkedIn, used to store information about the time a sync with the lms_analytics cookie took place for users in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
bcookie | LinkedIn sets this cookie from LinkedIn share buttons and ad tags to recognise browser ID. |
bscookie | LinkedIn sets this cookie to store performed actions on the website. |
DV | Set by Google, used for the purpose of targeted advertising, to collect information about how visitors use our site. |
ELOQUA | This cookie is set by Eloqua Marketing Automation Tool. It contains a unique identifier to recognise returning visitors and track their visit data across multiple visits and multiple OpenText Websites. This data is logged in pseudonymised form, unless a visitor provides us with their personal data through creating a profile, such as when signing up for events or for downloading information that is not available to the public. |
gpv_pn | Set by LinkedIn, used to retain and fetch previous page visited in Adobe Analytics. |
lang | Session-based cookie, set by LinkedIn, used to set default locale/language. |
lidc | LinkedIn sets the lidc cookie to facilitate data center selection. |
lidc | Set by LinkedIn, used for routing from Share buttons and ad tags. |
li_gc | Set by LinkedIn to store consent of guests regarding the use of cookies for non-essential purposes. |
li_sugr | Set by LinkedIn, used to make a probabilistic match of a user's identity outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
lms_analytics | Set by LinkedIn to identify LinkedIn Members in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland) for analytics. |
NID | Set by Google, registers a unique ID that identifies a returning user’s device. The ID is used for targeted ads. |
OGP / OGPC | Set by Google, cookie enables the functionality of Google Maps. |
OTZ | Set by Google, used to support Google’s advertising services. This cookie is used by Google Analytics to provide an analysis of website visitors in aggregate. |
s_cc | Set by LinkedIn, used to determine if cookies are enabled for Adobe Analytics. |
s_ips | Set by LinkedIn, tracks percent of page viewed. |
s_plt | Set by LinkedIn, this cookie tracks the time that the previous page took to load. |
s_pltp | Set by LinkedIn, this cookie provides page name value (URL) for use by Adobe Analytics. |
s_ppv | Set by LinkedIn, used by Adobe Analytics to retain and fetch what percentage of a page was viewed. |
s_sq | Set by LinkedIn, used to store information about the previous link that was clicked on by the user by Adobe Analytics. |
s_tp | Set by LinkedIn, this cookie measures a visitor’s scroll activity to see how much of a page they view before moving on to another page. |
s_tslv | Set by LinkedIn, used to retain and fetch time since last visit in Adobe Analytics. |
test_cookie | Set by doubleclick.net (part of Google), the purpose of the cookie is to determine if the users' browser supports cookies. |
U | Set by LinkedIn, Browser Identifier for users outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
UserMatchHistory | LinkedIn sets this cookie for LinkedIn Ads ID syncing. |
UserMatchHistory | This cookie is used by LinkedIn Ads to help dunnhumby measure advertising performance. More information can be found in their cookie policy. |
VISITOR_INFO1_LIVE | A cookie set by YouTube to measure bandwidth that determines whether the user gets the new or old player interface. |
YSC | YSC cookie is set by YouTube and is used to track the views of embedded videos on YouTube pages. |
yt-remote-connected-devices | YouTube sets this cookie to store the video preferences of the user using embedded YouTube video. |
_gcl_au | Set by Google Tag Manager to store and track conversion events. It is typically associated with Google Ads, but may be set even if no active ad campaigns are running, especially when GTM is configured with default settings. The cookie helps measure the effectiveness of ad clicks in relation to site actions. |