MODELOS DE MEDIDA DE LA ACTIVIDAD PROMOCIONAL CON DATOS DE ESCANER DE PANEL DE DETALLISTAS.

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Análisis de las promociones sobre ventas en establecimientos detallistas de alimentación
Yolanda Yustas López

MODELOS DE MEDIDA DE LA ACTIVIDAD PROMOCIONAL CON DATOS DE ESCANER DE PANEL DE DETALLISTAS.
Una vez finalizada la revisión bibliográfica sobre el análisis de las promociones de ventas utilizando datos de escáner del panel de hogares, este apartado tiene como objetivo revisar la literatura que analiza las promociones utilizando datos de escáner del otro tipo de paneles, es decir, del panel de detallistas.
La metodología utilizada en estos trabajos tiene en común con esta investigación la fuente o procedencia de los datos utilizados en la parte empírica, lo que hace que esta parte de la revisión bibliográfica sea de máximo interés.
En este caso los modelos se pueden analizar siguiendo tres criterios útiles y diferentes. El primero es diferenciar entre modelos que explícitamente trabajan y manejan el concepto de ventas base (“baseline”) de los que no lo hacen. El segundo criterio podría ser simplemente el cronológico, que describe como va evolucionando el pensamiento y las preocupaciones a la hora de analizar las promociones utilizando el panel de detallistas en entorno escáner a lo largo del tiempo. El tercero sería diferenciar modelos que analizan promociones a nivel clase de producto de aquellos que llegan a nivel marca. Tras valorar las tres alternativas, se ha decidido contemplar todas ellas, pero dando preponderancia a este último criterio (promociones a nivel mercado versus promociones a nivel marca) con el fin de continuar con el mismo esquema de análisis de la literatura que en apartados anteriores.
En este caso está muy equilibrado el número de trabajos planteados a uno y otro nivel, a diferencia de lo que ocurría en el apartado anterior en el que se analizaban los trabajos basados en datos de escáner de hogares y eran sensiblemente más numerosos los que analizaban las promociones a nivel marca que los que las analizaban a nivel mercado. Una posible explicación de este incremento de trabajos que plantean el análisis a nivel de categoría de producto puede ser que, como es lógico, los detallistas han ido estando mas interesados en conseguir incrementos de ventas del total de una categoría que de solo una marca, y el panel de detallistas en entorno escáner es una herramienta extremadamente útil para dar respuesta a estas necesidades de información de los detallistas, que cada vez son mas profesionales y actúan en un entorno mas competitivo.
La categoría de trabajos que plantean el análisis de la actividad promocional a nivel mercado comienza con una interesantísima publicación de Abraham y Lodish (1987) que se ha convertido en una referencia inevitable para cualquier estudioso del tema desde aquel momento. Estos autores exponen un sistema y metodología denominado PROMOTER que permite evaluar las promociones al canal de distribución y las promociones dirigidas a los consumidores. La evaluación es posible gracias a un sistema experto que almacena información del pasado para hacer ajustes en procesos posteriores (semejante al modelo ARIMA). El modelo integra datos escáner facilitados por el detallista (estudio SAMI de A.C.Nielsen ), siendo un aspecto clave la calidad de los datos obtenidos. Hacen un estudio comparativo entre los resultados obtenidos una vez finalizada la promoción y las ventas base (“baseline”) . En este trabajo se hace una profunda y detallada definición de las ventas base (“baseline”) y de los pasos para calcularla. Tiene en común con esta investigación que los tipos de promociones manejadas son los folletos (“feature”), las exposiciones especiales ("display") y los precios, y que analiza las diferencias existentes entre las diversas áreas geográficas.
En 1987 A.C.Nielsen en Estados Unidos comienza a trabajar de forma masiva con datos del panel de detallistas en entorno escáner, siendo SCANTRACK el nombre de comercialización de esta nueva herramienta. Desde ese momento serán sucesivas las investigaciones que manejan a nivel empírico datos procedentes de esa fuente. La primera de ellas es publicada al año siguiente por un grupo de profesores universitarios y estudioso de la multinacional A.C.Nielsen: Wittink, Addona, Hawkes y Porter (1988). Su trabajo propone y analiza el modelo SCAN*PRO con el que se pretende estimar los efectos de las promociones basándose en datos de A.C.Nielsen provenientes del SCANTRACK. Las variables promocionales que incluye son las mismas que se manejan en esta investigación: reducción temporal de precios (TPR), exposiciones especiales ("display") y folletos ("features"). Los datos manejados son del mercado de atún a lo largo de 52 semanas (un año) y en 10 áreas geográficas diferentes. El modelo está diseñado para obtener información sobre: efectos de las promociones a corto plazo, ventas de la marca en estudio y, al igual que se hace en esta investigación, variaciones entre diferentes tipos de tiendas y diferentes áreas geográficas. Ellos argumentan que existen diferencias al analizar las promociones entre áreas geográficas por las características de los consumidores, el clima, la presencia e intensidad de la competencia, la estructura de la distribución comercial, etc. Entre las conclusiones cabe destacar que comparando las exposiciones especiales ("display") y los folletos ("features"), las primeras son más eficientes.
Otro ejemplo de la importancia que iban adquiriendo los datos escáner de aquellos años es el trabajo de Capps (1989) en el que analiza empíricamente la demanda y las acciones de marketing y promocionales para productos cárnicos utilizando estos datos. La fuente son las ventas diarias de una firma de tiendas de alimentación de Houston durante año y medio.
Tras un largo paréntesis de varios años, habiendo pasado la euforia inicial de los primeros datos escáner, dos profesores, Inman y McAlister (1993), uno de una universidad de California u otro de una Universidad de Texas, crean un modelo para analizar la política promocional en los detallistas. Consideran lo que llaman la sensibilidad de la señal promocional (“promotion signal sensivity”) como una variable dentro del modelo de rentabilidad del detallista. Los datos analizados provienen de establecimientos de un campus universitario y corresponden a nueve categorías de producto, por lo que los propios autores señalan las limitaciones del modelo. Entre las conclusiones afirman que una rebaja grande en el precio genera cambios a nivel marca pero no incrementa las ventas de toda la categoría.
En línea con la tendencia ya mencionada de la preocupación de los detallistas por analizar las promociones como una estrategia de la distribución, Mulhern y Padgett (1995) presentan un estudio de la relación entre los precios regulares de los productos y las ventas producidas por la promoción, incluyendo la naturaleza multiproducto de las promociones de precio . Los datos para la contrastación empírica son las ventas de 11 establecimientos durante tres semanas junto con entrevistas a consumidores. Es uno de los numerosos trabajos en los que las conclusiones afirman que las promociones tienen efectos negativos, ya que puede darse el caso de que no se compre un producto determinado (habitualmente en promoción) a no ser que se encuentre en promoción.
Desde 1996 se dispara la producción de investigaciones sobre promociones basadas en los datos escáner de panel de detallistas. El primer trabajo se publica en enero de ese mismo año, es de Dhar y Hoch (1996), y se centra en comparar la eficacia del uso de cupones descuento (que aparecen en el propio envase del producto) frente al uso de bonus de compra (descuento directo). Los datos son de 86 establecimientos de Chicago y se calculan las ventas base (“baseline”) de las marcas promocionadas y del resto en cada establecimiento. Los resultados señalaron que, en media, las unidades vendidas de productos promocionados se incrementaron en un 309% con cupones y un 229% con bonus. No existían evidencias sobre la influencia de los cupones o de los bonus en las ventas del resto de las categorías.
Pocos meses después, en abril de ese mismo año, se publica uno de los trabajos que más semejanza guarda con los planteamientos de esta tesis. Narasimhan, Neslin y Sen (1996) investigan sobre la relación entre la categoría de producto y la elasticidad promocional. Contemplan para ello tres tipos de promociones: publicidad de los detallistas o folletos ("features"), exposiciones especiales ("display") y rebajas de precio. También intentan explicar como el crecimiento medio de las ventas de una marca puede ser explicado por las características de la categoría. Para poder llegar a conclusiones válidas los autores contemplan los siguientes factores: cambio de marca, cambio de establecimiento, expansión de la categoría y la compra acelerada. El estudio utiliza datos de 106 categorías de productos procedentes es estudio INFOSCAN de IRI. Las conclusiones son que la elasticidad a la promoción es mayor, y por lo tanto son mas rentables, en categorías de productos que se pueden almacenar fácilmente, en las que hay menor número de marcas, mayor penetración en el mercado y mayor frecuencia de compras. Asimismo las diferencias descubiertas entre los diferentes tipos de promociones permiten una correcta elección para cada categoría. Para aquellas con precios bajos parece más indicado utilizar exposiciones especiales ("display"). Los folletos ("features") están especialmente indicados para categorías con alta penetración, con pocas marcas, gran frecuencia de compras y almacenamiento sencillo.
Solo tres meses después, Lirwak (1996), también utilizando datos de INFOSCAN de IRI, analiza las ventas de un número mayor da categorías de producto, 240, durante todo un año. Es el primer autor que en esta línea de investigación maneja el relativamente nuevo concepto de ECR (Eficient Consumer Response) contemplando la eficiencia de las promociones dentro del planteamiento de que repercuta positivamente en el consumidor. Su objetivo es analizar el impacto de las promociones en la motivación de compra de los consumidores. Las variables utilizadas son: importancia de facturación de la categoría, ventas anuales en dólares, tasa anual de variación de las ventas en valor y el porcentaje de ventas en valor que se realiza en tiendas que tienen promociones de cada clase de producto. Esta última variable manejada conecta directamente con el planteamiento de esta tesis, por lo que sus conclusiones son de gran interés para este trabajo. Entre los resultados señala las 20 categorías de producto que responden mejor a las promociones. Un tercio de las ventas realizadas se hacen en presencia de promociones (lo cual va en línea con la situación en España). Destaca la categoría de bebidas refrescantes que realiza el 71% de las ventas en presencia de alguna promoción. El merchandising promocional es bastante efectivo y lo deseable es que incremente las ventas de una categoría de producto completa. En categorías maduras el fenómeno de canibalización entre marcas es muy claro.
La primera reseña bibliográfica de un autor español que hace referencia al análisis de las promociones utilizando datos escáner del panel de detallistas, tiene lugar en marzo de 1997 y es de una investigadora especialista en gestión de categorías. Gómez (1997) destaca dentro de los modelos econométricos más avanzados el SCAN*PRO para reflejar el impacto de las promociones sobre las ventas de una referencia y sobre una categoría en su conjunto. También hace hincapié en que evaluar las promociones realizadas en un pasado permite predecir el futuro inmediato y disminuir el riesgo. Analizando la base de datos del SCANTRACK de A.C.Nielsen de 1996 afirma que las ventas realizadas al consumidor en presencia de promociones son muy elevadas (35% en alimentación envasada y 32% en droguería/perfumería) y que no necesariamente los mercados mas agresivos a nivel promocional son los mas elásticos a las promociones de precios. Además recomienda, dentro de la filosofía de la gestión por categorías, que las promociones se deben adaptar a cada tipo de establecimiento.
En diciembre de ese mismo año, y siguiendo esta misma línea de investigación, Yustas (1997) hace una descripción algo más detallada de lo que están suponiendo las nuevas tecnologías en entorno escáner del panel de detallistas. Señala las características del nuevo panel de detallistas, define los conceptos de ventas base (“baseline”) y ventas incrementales, y enumera nuevos indicadores útiles para profundizar en el análisis de las promociones. De acuerdo con datos proporcionados por A.C.Nielsen, indica diferentes grados de efectividad de las promociones según las marcas sean líderes, marcas de la distribución o el resto de marcas.
Tras esta publicación, Rodríguez (1997 y 1998), utilizando la base de datos del panel de detallistas en entorno escáner de A.C.Nielsen , presenta una trilogía de trabajos manejando variables y planteamientos muy cercanos a esta investigación.
En su primera aportación, utilizando la base de datos del SCANTRAC, Rodríguez (1997) proporciona los porcentajes de ventas que se realizan en presencia de promociones y el porcentaje de referencias en promoción. Además de la información referida al total de España, llega al detalle de cada uno de los tipos de establecimientos de libreservicio de más de 100 metros cuadrados. El ciclo promocional medio es de dos semanas, por lo que un supermercado de tamaño medio maneja entre 5.000 y 10.000 referencias promocionadas al año, y un hipermercado unas 25.000. También proporciona datos de las ventas incrementales conseguidas por distintos los tipos de promociones diferenciando entre los sectores de droguería y alimentación. Propone la gestión por categorías para evitar el riesgo del fabricante de devaluar su marca y del distribuidor de devaluar el establecimiento.
La misma autora al año siguiente pone el énfasis en la importancia de la colaboración entre proveedores y el distribuidor, Rodríguez (1998) tiene una ponencia en la que habla de las informaciones claves para la gestión eficiente de las promociones. Procedente del SCANTRACK de A.C.Nielsen de 1997 afirma que el 34% de las ventas en valor de productos de gran consumo se hace con promociones, siendo el 18% el porcentaje de referencias vendidas en promoción y habiendo crecido ambos indicadores respecto al año anterior. Señala las siguientes consecuencia de este aumento de la actividad promocional: el consumidor se está acostumbrando a ellas, existe guerra de precios que baja los márgenes para fabricantes y para detallistas y se desarrollan sistemas de fidelización y promociones adaptados a los diferentes segmentos de compradores. Para varias clases de producto proporciona datos de la llamada eficiencia promocional (ventas incrementales versus ventas totales en tiendas con promoción). Se refiere al SCAN*PRO como un modelo muy útil para este análisis en la búsqueda de objetivos comunes para fabricantes y distribuidores, es decir, conseguir incrementos en las ventas totales de una categoría.
El tercer trabajo de esta autora, Rodríguez (1998) tiene en común con esta investigación que analiza las promociones, primero con el criterio de sectores y, posteriormente, baja a clases de productos, dando información de los que más crecen. Para esos mercados analiza la eficiencia promocional llegando a identificar los tipos de promociones más eficaces dependiendo de la posición de las marcas (marcas líderes, marcas de la distribución y resto de marcas).
East (1998), en su tratado sobre el comportamiento del consumidor y los avances y aplicaciones del nuevo marketing, afirma que la posibilidad de disponer de datos escáner ha permitido el estudio más exacto de los efectos de las promociones en los mercados.
En la crónica del 51 Congreso Mundial de ESOMAR, Borsten (1998) afirma que el conocimiento a través de los datos de escáner de los establecimientos compartido entre detallistas y fabricantes dan importancia a compartir el saber. Se aporta el dato de que en aquellas fechas en los mercados europeos más importantes más del 80% del volumen total de las ventas quedan registradas en escáners.
Una vez finalizada la revisión de la literatura de trabajos que analizan las promociones a nivel mercado utilizando datos de escáner de panel de detallistas, se procede a la revisión de la bibliografía que utiliza la misma herramienta pero que analiza las promociones a nivel marca. Esta literatura es igualmente numerosa pero se aleja del planteamiento de esta tesis donde nunca se llegará a analizar marcas. De forma espaciada, a una media de artículo por año, desde 1988 hasta 1996 se han encontrado artículos en esta línea, si bien cabe destacar que desde entonces hasta la fecha no se han hecho nuevas aportaciones de autores anglosajones, perteneciendo las más recientes a autores españoles.
Los primeros que trabajaron con estos planteamientos fueron Kumar y Leone (1988), insistiendo en que la reciente implantación de datos escáner en los establecimientos origina un cambio de poder entre fabricantes y la distribución. Los detallistas tienen la posibilidad de medir ellos mismos la eficacia de las promociones, e incluso, pueden imponer al fabricante los términos de las mismas. Estos autores estudian los efectos de las promociones de los detallistas en la sustitución de marca y en el cambio de tienda, utilizando para ello datos de escáner del mercado de pañales desechables proporcionados por IRI.
En los dos años siguientes un mismo autor presenta dos trabajos con la misma metodología: Allenby (1989). El primero es una aproximación, estimación e investigación de las estructuras de la demanda entre marcas substitutivas. El modelo usa datos agregados de escáner del panel de detallistas de pañuelos de papel en un gran almacén de Chicago. Como se puede observar la ciudad de Chicago es de forma repetitiva un punto de recogida de datos para la contrastación empírica de los modelos que analizan promociones. El mismo autor, al año siguiente, Allenby (1990) presenta una alternativa de estructura Bayesiana para evaluar los modelos de regresión que analizan datos escáner con datos de la misma procedencia, pero amplia los mercados a cinco: salchichas, margarina, aceite, atún y vuelve a repetir pañuelos de papel.
Esta última categoría de producto, los pañuelos de papel, es de forma reiterada objeto de estudio para este tipo de modelos. Este es el caso del trabajo presentado por Blattberg y George (1991) en el que los datos provienen de tres cadenas de supermercados y analizan las cuatro marcas mas importantes de ese mercado. Crean un modelo para estimar los precios y la elasticidad de las promociones para mejorar la rentabilidad de cada cadena de establecimientos. Las variables que utilizan para estimar los efectos de las promociones son las siguientes: índice de precios (precio de la marca respecto precio promedio de la competencia), descuento en precio, folletos ("features") y exposiciones especiales ("display").Cabe destacar dos interesantes conclusiones: la primera es que las exposiciones especiales ("display") son mas importantes que los folletos ("features"). La segunda conclusión es que, en aquellos establecimientos que practican el ELP (“Everyday Low Price”), la reducción de precios es más efectiva que en los establecimientos que practican promociones de forma regular.
Al año siguiente, Diamond (1992) estudia la reacción de los consumidores ante los descuentos de precio versus las promociones de extra cantidad. Subraya que una de las fuentes de información más válida para evaluar promociones son los datos de panel de detallistas en entorno escáner y presenta dos métodos para medir el valor promocional: el modelo del valor nominal y el modelo del precio unitario. Su conclusión es que las promociones 2x1 son tan efectivas como los descuentos de precios.
En ese mismo año, y con el mismo objetivo de destacar las posibilidades que ofrecen estos datos, Foekens, Leeflang y Wittink (1992) presentan un trabajo para demostrar que esta herramienta ofrece la oportunidad de probar y estimar alternativas de estructuras de mercado contando con la detallada información a nivel código EAN (European Artical Numering) . Destacan las ventajas del entorno escáner del panel de detallistas frente al audit tradicional: la disponibilidad de datos semanales frente a los datos bimestrales y el detalle de la información a nivel de referencia singular (código EAN) frente a los datos agregados.
Los mismos autores citados como pioneros en el análisis de las promociones utilizando datos escáner del panel de detallistas en 1987, vuelven a presentar un trabajo que se puede considerar de referencia básica para esta tesis, por tener un planteamiento muy semejante (ellos a nivel marca y esta investigación a nivel clase de producto). Abraham y Lodish (1993) en esta ocasión presentan un modelo que mide los incrementos de las ventas a corto plazo como consecuencia de las acciones promocionales de los detallistas. Dicho modelo se concreta en la herramienta denominada PROMOTIONSCAN que pretende ser una transición de análisis descriptivos (¿qué pasa? ¿dónde? ¿cuándo?) a análisis explicativos (¿por qué pasa? ¿cómo se puede mejorar?). Proporcionan para cada una de las marcas estudiadas las ventas base (“baseline”) y las ventas incrementales distinguiendo entre las diferentes alternativas de promociones. También se asemejan a este trabajo en que analizan diferentes respuestas a las promociones según el área geográfica.
El instituto de investigación Millward Brown hasta ese momento había diseñado numerosos modelos para cuantificar los efectos de las acciones promocionales y su notoriedad sobre las ventas. Reconociendo la importancia de los datos escáner, Hollis (1994), como representante de ese prestigioso instituto, presenta un modelo cuyo objetivo era medir la elasticidad de la demanda a las diferentes acciones de marketing. Los datos que utiliza son 50 mercados del SCANTRACK de A.C.Nielsen. El modelo tiene dos etapas: primero detecta la incidencia de las promociones y de las TPR (Reducción Temporal de Precio) y en segundo lugar descompone las ventas en ventas base (“baseline”) y ventas incrementales.
En ese mismo año, Russell y Kamakura (1994) exponen un modelo que pretende integrar dos tipos de datos: análisis micro (panel de hogares) y análisis macro o agregado (panel de detallistas), lo cual enriquece notablemente la toma de decisiones por parte del directivo. Los datos utilizados son del mercado de detergentes, tanto del panel de detallistas de A.C.Nielsen (42 semanas) como del panel de hogares. El objetivo fue descubrir las estructuras competitivas de la categoría de producto.
Analizando las respuestas a corto plazo a las promociones de precio, estudiando su frecuencia y el programa realizado, Kumar y Pereira (1995) presentan una investigación en la que demuestran que no solo afecta la variación de la promoción, sino también la frecuencia y programa de la misma. Los datos empleados en el modelo fueron cedidos por IRI de su estudio INFOSCAN. Las ventas generadas por una marca con promociones consecutivas serán mas bajas que las generadas por promociones que duran más tiempo pero de forma discontinua. Todo ello debido al fenómeno de compra anticipada. En las conclusiones hacen referencia a la importancia de la gestión por categorías y afirman que el control de las actividades promocionales sobre las marcas mejor posicionadas dentro de la categoría puede incrementar notablemente las ventas de dicha categoría a corto plazo. Esta afirmación fue posteriormente confirmada con la demostración empírica presentada por Huguet (1998) para marcas de Kraft Jacobs Suchard.
Hasta ese momento los estudios realizados pretendían analizar la elasticidad de las promociones, pero Lal y Padmanabhan (1995) hacen un nuevo planteamiento: investigan a largo plazo la relación entre la cuota de mercado y los gastos en promoción, concluyendo que a largo plazo a las cuotas de mercado no les afectan las promociones que se realicen. Los datos manejados son del “Marketing Factbook” publicado anualmente por IRI. Las conclusiones son que hay bastantes marcas con cuota de mercado estable a largo plazo, que a las marcas con cuotas de mercado menos estables las promociones les afectan menos y que los gastos en promoción son, en la mayoría de los casos, estables a lo largo del tiempo.
Uno de los últimos trabajos de fuera de España que analiza las promociones a nivel marca usando datos escáner de panel de detallistas viene a ser una síntesis entre las dos alternativas de paneles. Es de un conjunto de autores clásicos en el estudio de las promociones: Gupta, Chintagunta, Kaul y Wittink (1996). Los autores estudian si los datos de escáner del panel de hogares proporcionan directrices válidas en la elección de las marcas en comparación de los datos de escáner del panel de detallistas. Para conseguir su objetivo siguen el siguiente proceso: primero usan ambas fuentes de datos para la misma categoría de producto, desglose geográfico y periodo de tiempo; a continuación usan el mismo modelo para los dos tipos de datos; y por último usan la misma aproximación a la hora de establecer la elasticidad. Los datos utilizados son del estudio ERIM de A.C.Nielsen de dos clases de producto, uno de droguería (detergentes) y otro de alimentación (mantequilla) en una sola área geográfica durante tres años. Su gran conclusión es que los investigadores que utilicen datos de los establecimientos tienen que conocer la heterogeneidad de la estimación de las elasticidades de los hogares.
Tratando de explicar el comportamiento de las marcas de la distribución entre diferentes detallistas Dhar y Hoch (1997) realizan una investigación utilizando datos de SCANTRACK de A.C.Nielsen de 34 categorías de productos de alimentación llegando a nivel de marcas. Realizan una regresión entre las marcas de la distribución y diversas variables como la publicidad, las promociones, la participación neta y el índice de desarrollo de la categoría. Una de sus conclusiones es que la política de EDLP (Every day low prices) beneficia a las marcas de baja calidad.
Un año después, y en España, se presenta una arriesgada ponencia en la que Huguet (1998), en consonancia con Rodriguez, subraya la importancia de la colaboración entre proveedores y fabricantes y presenta resultados de un estudio realizado con SCAN*PRO para analizar la actividad promocional de marcas de la multinacional Kraft Jacobs Suchard. Además llega al detalle de proporcionar dicha actividad por tipos de promociones, los efectos conseguidos en las ventas y finalmente la identificación de las herramientas promocionales más efectivas en cada tipo de establecimientos.
En una de las más recientes publicaciones Muñoz-Delgado (1998), convencido del crecimiento de la utilización de esta nueva metodología en la elaboración del panel de detallistas, afirma que “aunque el escáner ha supuesto un cambio un cambio importante para distribuidores y fabricantes, los beneficios reales de un uso intensivo de sus posibilidades todavía no se percibe en nuestro país”.

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