Consumo Masivo y pandemia: re-optimizando el mix

Autor: Sergio Mendoza, PhD, Cofounder & CEO Airnguru, Senior Advisor Pricinguru

La pandemia y el abrupto cambio de mix

Es un hecho indiscutible que la pandemia produjo un salto discreto sin precedentes en la penetración de las ventas on-line a través de un gran número de industrias. Además, es esperable que una parte importante de ese crecimiento del canal on-line se mantenga en la era post-pandemia, especialmente en el caso de empresas y marcas que hayan logrado entregar a sus clientes una buena experiencia de compra y post-venta.

También es innegable que el canal on-line en general ha estado sometido este año a una prueba de estrés continuo sobre la performance y usabilidad de los sitios web y de los portales en general, y sobre la operación, la logística, “la última milla”, la logística inversa, el servicio al cliente, etc., nunca antes experimentada en tal intensidad, tanto en el caso de empresas B2C como en el caso de empresas B2B. 

Muchos negocios y marcas con modelos B2B se vieron forzados este año a incorporarse al mundo B2C en vista del impacto que las restricciones impuestas sobre la venta presencial produjo sobre la venta de muchos de sus clientes empresas que no tenían una buena presencia ni una buena infraestructura en el canal no presencial. Otrora acostumbrados a vender sólo a clientes empresas, tuvieron que establecer un vínculo directo con el consumidor final para compensar en parte la caída de la venta a empresas.

Probablemente veremos en los próximos meses una ola de consolidaciones de pequeñas marcas complementarias que buscarán armar propuestas de valor más completas para sus nuevas carteras de clientes finales digitales. Veremos también el surgimiento de nuevos canales de distribución puramente on-line que aprovecharán la oportunidad para consolidar el retail para esta gran entropía de marcas que no tienen suficiente escala y/o profundidad para una operación de última milla eficiente.

Un cambio tan abrupto y sustancial en el mix de canales de ventas naturalmente conlleva un cambio abrupto en el mix de clientes, en el mix de productos, en la canasta de compras, en las tarifas medias, en el mix de medios de pagos, en los costos, en los márgenes del negocio, en las preferencias de los clientes, etc.

Antes de la pandemia la curva de experiencia ayudaba a las empresas a visualizar y acercarse a los valores óptimos de sus parámetros productivos y comerciales, incluso ante fluctuaciones inesperadas en el contexto competitivo e industrial. Esto es, los negocios se movían en torno a los óptimos de

• la segmentación de clientes

• el mix de oferta o “paleta de productos y servicios”

• el tarifario de productos y servicios

• la política de descuentos

• la estrategia de promociones

• la política de inventarios

• las tarifas por servicios de despacho

• etc

y de esta forma podían alcanzar las metas comerciales y financieras. La pandemia produjo un cambio de mix fuera de todo marco de referencia histórico, que desplazó drásticamente el óptimo de los parámetros productivos y comerciales de la empresa del lugar donde se encontraba y “reinició su curva de experiencia”.

Muchas empresas han quedado entonces con un vacío de conocimiento, con una importante incertidumbre respecto de la nueva dirección en la que deben apuntar ahora esos parámetros productivos y comerciales para asegurar que volverán a caminar hacia el nuevo óptimo del negocio, donde sea que éste se encuentre o hacia donde sea que éste se esté desplazando ahora.

Entonces, una de las preguntas que necesitamos abordar en forma urgente es la siguiente:

¿Cómo debiéramos ajustar los parámetros del negocio frente a este abrupto cambio de mix?

Es esperable que el comportamiento de un cliente típico en el canal de ventas on-line sea muy distinto al de un cliente típico en el canal de ventas presencial, comenzando por el hecho de que en general se trata de personas distintas, de perfiles distintos. Incluso si se tratara del mismo cliente, las expectativas, la información contextual con la que dispone y la oportunidad de la información para la toma de decisiones de compra serán muy distintas en ambos canales de venta, lo que lleva al cliente a presentar comportamientos distintos en ambos casos.

El nuevo punto óptimo. “Para muestra un botón”

Intentaremos ilustrar el desafío al que se enfrentan muchos negocios ante este abrupto cambio de contexto mediante un ejercicio muy simple, que no pretende representar la realidad de ningún negocio en particular sino que sólo rescatar los conceptos fundamentales.

Dentro del ámbito del Revenue Management éste será un ejercicio enfocado en Capacity Optimization (ver Qué es Pricing y Revenue Management), específicamente enfocado en la estrategia óptima de mix productivo y ventas. Organizaremos este análisis en cuatro etapas:

(1) la etapa pre-pandémica, que servirá como base de comparación,

(2) la etapa pandémica temprana (o Fase I), donde se producen fuertes caídas en las demandas y cambios en el mix de canales, y sólo alcanzamos a re-optimizar el mix dentro de las restricciones productivas y logísticas pre-existentes,

(3) la etapa pandémica de mediano plazo (o Fase II), donde ya tenemos tiempo y recursos para ajustar nuestras capacidades logísticas y productivas, y

(4) la etapa post-pandémica (o Fase III), donde las demandas vuelven a sus niveles pre-pandémicos pero trascienden parcialmente algunos efectos de largo plazo de la pandemia.

Supuestos

(a) Existen solo dos tipos de clientes: los aversos a Internet (“segmento 1”) y los de la generación digital (“segmento 2”);

(b) Hay sólo dos canales de venta (canal presencial y canal web) y sólo tres productos;

(c) Los costos marginales de venta (incluyendo costo de producción, costo de despacho a domicilio, costo de medios de pago, costo de atención, etc), son los indicados en la siguiente tabla:

(d) Mantenemos los mismos precios netos en ambos canales de venta (supuesto que podremos discutir más adelante), pero cobramos un cargo fijo de $3.000 por despacho a domicilio en el canal web, de manera que los precios a consumidor final y los márgenes unitarios son los siguientes:

(e) Las capacidades productivas (o inventario disponible para el mes) y logísticas (capacidad de despacho mensual) están dadas en la siguiente tabla, donde las capacidades totales son menores o iguales a las sumas de las capacidades individuales (es decir, asumimos que hay recursos compartidos):

(f) La demanda es determinística, o, equivalentemente, el negocio tiene una capacidad de pronóstico perfecta.

(1) Optimización de mix en la etapa pre-pandémica

Para efectos de simplicidad vamos a asumir que antes de la pandemia los clientes aversos a Internet sólo realizaban un porcentaje muy pequeño de sus compras por el canal on-line y los clientes de la generación digital un porcentaje muy pequeño en el canal presencial. La siguiente tabla muestra las demandas (en unidades mensuales) potenciales (es decir, dados los precios, las demandas que observaríamos si no hubiese restricciones logísticas ni productivas) por segmento de cliente, producto y canal:

Asumiendo que podemos pronosticar las demandas potenciales en forma perfecta o, equivalentemente, que las demandas son determinísticas (en un caso real pronosticaríamos las demandas usando modelos estocásticos), el problema de maximización del margen de contribución en función del mix de producción y de ventas (dentro de las restricciones impuestas por la venta potencial y la capacidad productiva) es un problema de optimización lineal en todos los escenarios que analizaremos aquí. Esta optimización podemos resolverla utilizando, por ejemplo, la herramienta Solver (Excel), con el método SIMPLEX.

En este escenario pre-COVID entonces, el máximo margen de contribución potencial es de 887.5M$, el cual se obtiene con los mix óptimos de producción y ventas indicados en la siguiente tabla:

Vemos que este mix óptimo copa las capacidades productivas de los productos 1 y 2, por lo que existe un potencial margen incremental en el aumento de dichas capacidades, cosa que podríamos realizar en el mediano-largo plazo.

(2) Optimización de mix en la etapa pandémica temprana (o "Fase I")

Supongamos que la pandemia produjo varios efectos simultáneos en la demanda y mix de productos y canales:

• Hizo caer la demanda total de muchos productos/servicios (representados en nuestro ejercicio por los productos 2 y 3) y caer moderadamente, mantener o incluso aumentar, la demanda potencial de otros (representados por el producto 1). El efecto neto es una caída de la demanda potencial total.

• Ante las restricciones a la venta presencial, obligó a algunos aversos a Internet (segmento 1) a probar el canal on-line por primera vez, a otros a aumentar sustancialmente su participación en dicho canal, y otro subconjunto se resistió y terminó reduciendo sustancialmente sus compras totales. El impacto neto en el segmento 1 es una caída bastante relevante (-26.7% unidades) de su demanda potencial.

• Por otro lado, el segmento 2 (“cliente digital”) aumenta su demanda potencial neta (+10.8% unidades) producto de un fuerte aumento en el consumo del producto 1, y caídas leves en el consumo de los productos 2 y 3. Además, lo poco que el segmento 1 compraba por el canal presencial se traspasó en un 100% al canal on-line.

• El resultado neto de estos efectos de mix de canal de ventas es un crecimiento potencial del canal on-line de 146% (unidades) y una caída del canal presencial de 76% (unidades).

En concreto, las nuevas ventas potenciales (unidades) por canal, segmento y producto, durante la pandemia, y sus variaciones respecto del escenario pre-pandemia, son las que se indican en la siguiente tabla:

En el corto plazo la re-optimización del mix de producción y ventas (dentro de las restricciones impuestas por las capacidades productivas y la demanda potencial) arroja un resultado de 545.5M$, es decir, una caída de 38.5% en el margen de contribución, pese a que la demanda potencial sólo cae 19.4% (como muestra la tabla anterior):

Al observar este nuevo mix óptimo constatamos que la capacidad logística en el canal on-line se saturó, con 12.000 unidades vendidas mensuales, lo que podría estar explicando en parte la fuerte caída en el margen de contribución. Esta saturación además está impidiendo aprovechar el crecimiento de la demanda potencial del producto 1.

(3) Optimización de mix en la etapa pandémica de mediano plazo (o "Fase II")

Supongamos que durante la pandemia la empresa hizo un gran esfuerzo de adaptación logrando duplicar la capacidad logística de su canal on-line (esto es, pasa de una capacidad de despacho de 12.000 a 24.000 unidades mensuales). Además, dada la necesidad de recuperar ventas perdidas por la pandemia, la empresa invierte para aumentar en un 30% la capacidad de producción del producto 1, algo que antes de la pandemia consideraba innecesario. De esta forma podrá aprovechar mejor el crecimiento de la venta potencial del canal on-line. 

Luego de re-optimizar el mix aprovechando las nuevas capacidades logísticas y productivas la empresa logra un margen de contribución de 594.9M$, lo que representa un crecimiento de 9.1% respecto del escenario anterior (Fase I) y una caída respecto del escenario pre-pandemia de 32.9% (en vez de 38.5% en el escenario de corto plazo):

(4) Optimización de mix en la etapa post-pandémica (o "Fase III")

Supongamos que en el largo plazo, es decir, una vez que la pandemia termina, las demandas potenciales por segmento de clientes se recuperan a sus niveles pre-pandemia. Por otro lado, la penetración del canal on-line no retrocede a sus valores originales, sino que mantiene un crecimiento remanente gracias a los nuevos hábitos de compra adquiridos por los clientes durante la pandemia. Por último, el producto 1, que se mantuvo o creció durante la pandemia (tal vez porque representa productos necesarios para la nueva modalidad de trabajo remoto...), queda con un crecimiento remanente de 15%:

Al re-optimizar el mix de producción y ventas en este nuevo escenario, obtenemos un margen de contribución de 877.5M$, levemente por debajo del escenario pre-COVID, pese a que hemos aumentado nuestra capacidad logística y productiva respecto de dicho escenario:

La explicación de por qué este último escenario no arroja un margen de contribución mayor que el escenario pre-COVID pese al aumento de capacidades logísticas y productivas está en el hecho de que los márgenes de contribución unitarios de los productos 2 y 3 en el canal on-line son menores que en el canal presencial, lo que unido a la fuerte reducción de la penetración del canal presencial lleva a un mix óptimo de igual o menor margen de contribución total. ¿Cómo podríamos resolver esto? Podemos aplicar varias estrategias, entre las que destaco:

• Optimizar los cargos por despacho a domicilio

• Optimizar el pricing de los productos 1, 2 y 3

De hecho, para mantener la simplicidad de este ejercicio no hemos hablado aquí de los niveles de precios óptimos, sólo hemos hablado del mix óptimo. Sin duda un cambio de escenario tan fuerte como el que estamos discutiendo también requiere una revisión de los niveles tarifarios, pero esto está fuera del alcance del post de hoy.

Por último, es importante aclarar que la optimización ilustrada aquí resuelve el problema estratégico del mix de producción, inventarios y ventas, que permite planificar y presupuestar a nivel macro para un período de un mes, por ejemplo, y estimar el potencial de margen de contribución que podríamos alcanzar optimizando dicho mix. No obstante, este ejercicio no busca resolver el problema táctico de mix, esto es, las decisiones del día a día que deben adoptarse en relación a producción, inventarios y ventas, que típicamente también contienen trade-offs pues se enfrentan a restricciones. Las decisiones tácticas se abordan con la ayuda de un proceso de Revenue Management que va monitorizando diariamente las ventas por producto y por canal, actualizando diariamente las proyecciones, entregando diariamente feedback a la función productiva y/o de compras, y a la vez revisando y optimizando los precios de los productos. De esta forma, es el proceso de Revenue Management el que se hace cargo de las fluctuaciones de la demanda en el día a día.

¿Cómo seguir?

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Sergio Mendoza, Ph.D.

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