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Marketing


Enviado por   •  20 de Octubre de 2014  •  1.354 Palabras (6 Páginas)  •  196 Visitas

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Indicadores de venta

Es casi inevitable sentir cierta frustración cuando se revisan semanalmente los resultados de ventas, comparando los locales , productos y categorías semana a semana contra periodos que generalmente son susceptibles de cambios, como por ejemplo:

• Semana Santa, que cayó en un periodo diferente (respecto al año anterior).

• La semana pasada que fue quincena solo en este año.

• El jueves pasado, que hubo un feriado largo o puente.

Por otra parte, puede ser dudoso compararlas ventas de un local cuando el mercado ha crecido tanto y ofrecemos al cliente múltiples opciones distintos entre precios y servicios. Las estrategias que desarrollamos para afectar a la competencia muy probablemente afectan a nuestros mismos locales. La mejora o caído de ventas de un local, ¿es realmente bueno o malo en términos corporativos? .

Tradicionalmente medimos las ventas totales por local, y a fin de logar cifras comparables lo hacemos usando el “Same Store” o SSS, aunque ya sabemos que un local nuevo (propio o ajeno) puede quitarle público tanto a la competencia como a nosotros mismos.

Entonces, ¿qué alternativas tenemos para ver indicadores más reales?

Primero, debemos utilizar periodos de tiempo que sean realmente comparables. Lo mejor es utilizar Last Twelve Months (Útimos Doce Meses) al día de ayer, de manera que siempre habrán las mismas actividades involucradas: Navidad, Día de la Madre/Padre, Fiestas patrias, etc. Aquí lo que debemos buscar es que cada día nuevo que se incorpora al análisis sea mejor que el día que se deja atrás. Por ejemplo, comparar (9-Abril-2006 – 8-Abril-2007) vs. (16-Abril-2006 – 15-Abril-2007)

La siguiente pregunta es ¿Qué comparar? Normalmente comparamos locales y mismos locales. Veamos ventajas, desventajas y alternativas.

SSS(Same Store Sales)

Permite comparar los mismos locales. Pros: son los mismos locales ¿ciertos? Entonces las cifras si serían comparables. Contra: las tiendas no son inmunes a las variaciones del entorno, así como también se renuevan; las cifras no son comparables. Contra: aun si logramos comparar las mismas tiendas, no sabemos la causa de la mejora/caída. En todo caso, esta es la evaluación preferida para los jefes de Tienda pues mide su gestión individual.

SCS

¿Qué es SCS? Un nuevo concepto para comparar clientes, categorías y grupos de locales.

SCS

“Same Customer Sales”, que sirve para evaluar si los mismos clientes mantienen su nivel de consumo. Ya que no es practico comparar cada cliente de manera individual, deberá comparar deciles ó percentiles de clientes. Los indicadores a observar será el consumo promedio mensual y el ticket promedio de cada decil; también deberá observarse el numero total de clientes.

Esto nos dará una visión global del negocio, saber si mantenemos a los mismos clientes, y si los deciles superiores están manteniendo su nivel de consumo.

Esta visión permite a los clientes moverse entre locales sin afectar los resultados. Esta seria la evaluación preferida para la Gerencia Comercial y la Gerencia de Marketing.

SCS2

“Same Category Sales”, que sirve para evaluar el comportamiento de las categorías. Esta evaluación es importante para quitar la estacionalidad de algunas categorías, por ejemplo: durante la campaña del Día de la Madre. Las categorías en alza serían las referidas a la compañía, mientras que la categorías estables serán las de canasta básicas. Posterior a la campaña, seria normal experimentar caída en la categorías de campaña, mas no en la canasta básica. Esta visión supera el contratiempo de SSS en donde una caída de ventas normalmente se atribuye a una compañía exitosa anterior, desconociendo si se dio en las categorías correctas. Esta seria la evaluación preferida para Gerentes de Categoría.

SCS3

“Same Cluster Sales”, que sirve para evaluar el comportamiento de grupos de locales. Los grupos de locales pueden definirse por diversos criterios: Marca, Región Geográfica, Nivel de Ventas, tipo de mercadería, etc, aunque lo más recomendable es emplear técnicas estadísticas para determinar la mejor agrupación de los locales, aunque la agrupación geográfica pudiera representar

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