Shopko y pamida - caso de estudio

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CASO DE ESTUDIO

ShopKo y Pamida: ¿Triunfo o tragedia de los sistemas?

ShopKo, una cadena de detallistas de mercancías en general cuya casa matriz se encuentra en Creen Bay, Wisconsin, tiene cerca de 140 tiendas en 15 estados y tuvo ventas de 3,500 millones de dólares en el 2001. Las compañías tradicionales que venden prendas de vestir tienen cuatro ciclos de producto al año, uno por cadaestación. Sin embargo, estas compañías enfrentan ahora una seria competencia de compañías como Gap, que opera con ciclos de producto que cambian rápidamente, ofreciendo con frecuencia líneas de producto cada dos a cuatro semanas. Uno de los problemas crecientes que ShopKo tuvo que resolver era qué hacer con las mercancías excedentes (o sobrecupo almacenado) cuando termina un ciclo.

Al término deuna estación (o ciclo), las compañías han enfrentado dos problemas. Uno es la necesidad de vaciar sus anaqueles a tiempo para la llegada de los productos del nuevo ciclo (los trajes de baño no se venden tan bien en invierno mientras que los abrigos de piel no tienen demanda en verano). El otro problema es deshacerse de los artículos que saturan el almacén a un precio lo más alto posible en unintento de minimizar las pérdidas en ingresos. Tradicionalmente el método de ShopKo (y de la mayoría de los detallistas de ropa) solía ser determinar precios de liquidación de artículos similares en años anteriores. En promedio se encontró que era necesario bajar los precios cuatro veces para eliminar los excedentes al final de un ciclo, vendiendo la mayor cantidad posible en cada precio antes debajar el precio de nueva cuenta. Sin embargo, siempre se enfrentaba al calendario aparte de a la disposición del cliente a comprar a cada precio. Mike Martin, director de coordinación y planeación de negocios de ShopKo, explica: "Los compradores suelen tomar con muchas reservas las primeras rebajas. Por tanto, [ShopKo] termina realizando demasiadas rebajas para liquidar [mercancías]".

Estaestrategia de rebajas probó ser costosa al aumentar el número de ciclos anuales. El precio de liquidación para cada artículo era el mismo en cada una de las tiendas de la cadena. Sin embargo, determinados artículos eran más populares y se vendían mejor en algunas tiendas que en otras. Asimismo, los periodos tradicionales de rebajas eran siempre los mismos para todas las tiendas, a pesar de que los cambiosestaciónales pueden diferir de tienda en tienda según la geografía y cultura locales. El resultado era que tal vez la compañía establecía precios de rebaja más altos en tiendas donde la demanda era más alta o el ciclo duraba un poco más. Más aún, una rebaja en la ropa suele significar un cambio de precio manual en cada prenda y el tiempo requerido por el personal para cambiar los precios puedeser muy costoso. Cuatro rebajas por artículo resultan muy caras.

ShopKo ha hecho inversiones sustanciales en sistemas de información y una de ellas la realizó en un sistema que ayuda a la compañía a optimizar los precios durante las rebajas. ShopKo implemento el Optimizador de rebajas de Spotlight Solutions en Masón, Ohio, el cual ayuda a poner precio a los sobrantes para que esos productos sevendan más pronto y con una mejor ganancia en cada tienda. El software permite a las compañías poner un precio a un producto de acuerdo con la estación, geografía (ubicación específica de la tienda), gustos locales y demanda anterior mediante el análisis de la fijación de precios y los datos de venta históricos. El software está demostrando que es muy útil para ayudar a las tiendas a sacar losexcedentes a tiempo de hacerle espacio a los productos que vendrán en el próximo ciclo. Este tipo de sistema de cómputo es semejante al software de administración del rendimiento desarrollado por las líneas aéreas. Este software determina los mejores precios para asientos en aerolíneas en cualquier momento. El objetivo es llenar el avión al mejor precio total posible.

Paul Burrows, director de...
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