10 dic. 2012

En el centro se vende más

Por César Pérez Carballada






Cada vez que seleccionamos ropa que está colgada en una barra, platos en un buffet o una película en un servicio online, estamos eligiendo opciones que se nos presentan de forma horizontal.

Incluso en el lineal del supermercado los productos no pueden colocarse muy alto, sino quedarían fuera del alcance de los consumidores, con lo cual se colocan comúnmente de forma horizontal a lo largo de la góndola.

Ahora bien, el lugar donde se ubica un producto, ¿tiene algún impacto en sus ventas?

En el sector de la distribución generalmente se asocia el espacio ubicado entre las rodillas y el nivel de los ojos como la mejor zona, donde se registran mayores ventas, básicamente porque es el lugar donde más fácilmente se pueden alcanzar los productos.

¿Pero qué hay sobre la distribución horizontal?

Un estudio reciente (1) realizado por académicos de la universidad HEC en París han encontrado que esa distribución horizontal tiene un alto impacto.

EL CENTRO DE LAS VENTAS

Como parte del estudio los académicos les pidieron a un grupo de consumidores que eligieran una marca (entre 9) en una página online, luego repitieron el experimento con marcas de bebidas energéticas ubicadas en una góndola real, variando simplemente la ubicación horizontal de los productos. De esta manera pudieron identificar el impacto de la ubicación en las ventas, tanto en un entorno online como en uno físico. Llamativamente, en ambos casos los consumidores  desproporcionadamente eligieron en mayor cantidad a la marca que estaba en el centro.


La marca central fue elegida un 45,3% de las veces, mientras que las marcas ubicadas a los costados solo un 27,3% en promedio, es decir que simplemente cambiando la ubicación horizontal de un producto, ¡se pueden incrementar las ventas un 66 %!

Esta realidad (que los consumidores eligen desproporcionadamente al producto situado en el centro) ha sido ampliamente documentada en estudios anteriores (2) (3) (4), de hecho en categorías de muy baja involucración este porcentaje es aun mayor (por ej, en sillas 71% y en resaltadores 68%) pero lo innovador de este estudio en particular fue que exploraron la razón de tal fenómeno: mientras los consumidores realizaban su elección, los académicos utilizaron un aparato que mide los movimientos de los ojos al milisegundo, analizando qué producto miraban en cada instante.

En el análisis observaron que los consumidores inicialmente miran al producto del centro, para después observar los demás, pero poco después la observación comienza a concentrarse en el centro en lo que se conoce como el “efecto cascada de la mirada” (“gaze cascade effect”) fijando la atención en la marca central durante los 5 segundos anteriores a la decisión.

Biológicamente, nuestros ojos se sienten más cómodos mirando hacia adelante de forma recta, en lo que se conoce como la “reserva orbital” (“orbital reserve”) además la forma de abarcar la mayor visión posible es mirar al medio, con la visión periférica captando el resto, pero al analizar en detalle los movimientos de los ojos en los experimentos los académicos descubrieron que la mirada inicial al centro no es la que predice la selección final, ya que es mucho más sistemática, sino los momentos finales cuando la mirada regresa al centro. Solo este último proceso estuvo correlacionado con la marca elegida.




Es más, la marca elegida no necesariamente era la que estaba en el centro geométrico de la estantería o de la pantalla, sino aquella en el centro de la categoría en cuestión, ya que el efecto se manifiesta de forma relativa dentro de cada categoría, por ejemplo, si el lineal tiene un número impar de “displays” pero las bebidas energéticas ocupan solo una porción de ellos la marca más elegida no es la que está en el “display” central (centro geométrico del lineal) sino aquella que está ubicada en el medio de los “displays” ocupados por las bebidas energéticas. Esto se encontró probando distintas configuraciones de góndolas, y en todos los casos se observó el mayor impacto de la marca en el centro. 

Selin Atalay, la académica que lideró los estudios, comenta: “cuantas más opciones tiene un consumidor (cuanto más difícil es elegir), más fuerte es la influencia de la ubicación central”.




Ahora bien, si una marca no puede optar a la ubicación central, ¿hay alguna diferencia entre los dos laterales? En el estudio se encontró que los productos  a la derecha del centro (desde la posición del consumidor) reciben en promedio el 32% de las compras (5), mientras que los ubicados a la izquierda solo el 24%, con lo cual elegir la ubicación derecha puede incrementar las ventas un 33% vs. la izquierda.

Llamativamente el proceso de selección de la marca que se sitúe en el centro se lleva a cabo de forma inconsciente, porque cuando en el estudio se les preguntó a los consumidores la razón por la cual habían elegido el producto, trataron de justificar su elección mencionando ciertas propiedades físicas (“la otra tarta tenía menos crema”) pero no pudieron recordar las características de la marca elegida, sugiriendo que no eran conscientes del proceso visual que los llevó a elegir la marca en cuestión.

Esta fuerte tendencia a seleccionar el producto en el centro puede ser utilizado para incentivar las ventas de aquellos productos con mayor margen o en el caso de los distribuidores, las ventas de sus propios productos.


*****


Como concluye la académica que lideró el estudio: “en categorías de baja involucración y con alta frecuencia de compra, cuando los consumidores eligen entre marcas con las cuales no están familiarizados pero son semejantes, el proceso de búsqueda visual y la elección de la marca están influenciados por la ubicación central de un producto”.

Es verdad que en marcas que tienen un mayor grado de diferenciación y preferencia por parte de los consumidores, la ubicación será menos importante, pero considerando que muy pocas empresas han logrado posicionar sus marcas logrando esta diferenciación, los resultados del estudio se pueden aplicar a la gran mayoría de los productos reales.

Ahora Ud. ya sabe, si puede elegir la ubicación de su producto, recuerde el poder que tiene el centro, tanto en un lineal como en una página de Internet.




                                     


Comparta aquí su opinión con los demás lectores de Marketísimo



Fuentes:
(1) A. Selin Atalay, H. Onur Bodur, and Dina Rasolofoarison, “Shining in the Center: Central Gaze Cascade Effect on Product Choice”, Journal of Consumer Research, Vol. 39, No. 4 (December 2012), pp. 848-866
(2) Christenfeld, Nicholas (1995), “Choices from Identical Options”, Psychological Science, 6 (January), 50–55.
(3) Shaw, Jerry I., Jon E. Bergen, Chad A. Brown, and Maureen E. Gallagher (2000), “Centrality Preferences in Choices among Similar Options”,  Journal of General Psychology, 127 (April), 157–64.
(4) Chandon, Pierre, J. Wesley Hutchinson, Eric T. Bradlow, and Scott You (2009), “Does In-Store Marketing Work? Effects of the Number and Position of Shelf Facings on Brand Attention and Evaluation at the Point of Purchase”,  Journal of Marketing, 73 (November), 1–17.
(5) “The product in the center of the shelf is the winner”, Research watch, Harvard Business Review, November 2012




___________________________________________________________


- Suscríbase al reader o reciba los artículos por correo
- Enviar este artículo por email

Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en
http://www.marketisimo.com/

___________________________________________________________


Continuar leyendo el resto del artículo...


3 dic. 2012

Radiografía del “unfollow” en Twitter

Por César Pérez Carballada







Uno de los objetivos de una cuenta en Twitter, ya sea una empresa o un particular, es incrementar su nivel de influencia maximizando la cantidad de seguidores.

Para tener una mayor cantidad de seguidores en Twitter se puede incrementar la cantidad de personas que nos siguen, ampliando nuestro círculo de influencia con RTs o menciones, pero también es importante minimizar los “unfollows”, es decir, reducir al mínimo la cantidad de seguidores que por una razón u otra deciden dejarnos.

Por esa razón es importante entender cómo funciona un “unfollow” y en qué situaciones ocurre.

Un grupo de académicos (1) decidió explorar este comportamiento, identificando cómo y cuándo ocurre, analizando cuentas reales de Twitter. En lugar de tomar una muestra al azar en dicha red, seleccionaron a un grupo de usuarios que estuvieran unidos por un lazo cultural dentro de una misma sociedad, así optaron por analizar absolutamente todos los usuarios de Twitter que escriben en coreano. Una ventaja de esta metodología es que los resultados son más extrapolables a la sociedad en general ya que la muestra, al contar con tal cantidad y variedad de usuarios, incluye todo tipo de perfiles desde políticos, deportistas, empresarios, estudiantes, amas de casa, etc. Así registraron el estado diario de 1,2 millones de cuentas en Twitter durante 51 días, identificando a quiénes seguían y por quiénes eran seguidos en cada momento.

CARACTERÍSITICAS DE LOS VÍNCULOS SOCIALES EN TWITTER

Una de las variables que define una red social es el nivel de reciprocidad medido como el porcentaje de usuarios con una relación mutua sobre el número total de usuarios con al menos alguna relación (tanto mutua o unidireccional). Estudios previos (2) han encontrado que la reciprocidad en Twitter es tan solo del 22,1%, una cifra baja comparada con otras redes sociales, por ejemplo la fallida red Yahoo! 360 llegó a tener en su punto más alto una reciprocidad de 84%. Es esperable que en Twitter la reciprocidad sea mucho menor que en otras redes sociales como Facebook, ya que a diferencia de esta, Twitter no requiere que las relaciones sean mutuas (una característica que quizás defina a Twitter más como un servicio de microblogging que como una red social). Sin embargo entre los usuarios coreanos de Twitter la reciprocidad es mayor al 61%, una cifra muy superior al promedio global.

Al iniciar el período de análisis, cada usuario seguía a unas 59,7 cuentas en promedio, cifra que se incrementó a 75,7 al finalizar el estudio 51 días después.

Hay cuatro tipos de mensajes en Twitter: un tweet general, una respuesta (“reply”), una mención y un retweet (RT). La respuesta y la mención son mensajes conversacionales ya que implican una interacción directa entre dos usuarios, mientras que un retweet puede considerarse como un mensaje informacional ya que implica la redifusión de un mensaje a un grupo mayor sin necesariamente interactuar con el emisor original. ¿Hay alguna variación en la composición de los mensajes a medida que un usuario sigue a más personas?

En el siguiente gráfico vemos que cuando un usuario no sigue a muchas personas, menos del 20% de sus mensajes son “replies”, realizando aún menos RTs o menciones (casi el 80% son tweets generales), pero esos “replies” aumentan linealmente hasta llegar a un máximo cuando sigue a 100 personas, con lo cual un usuario se va volviendo más interactivo cuanta más gente sigue.


Una vez que un usuario sigue a más de 100 personas el porcentaje de “replies” se mantiene constante o incluso se reduce, pero comienza a incrementarse drásticamente el número de RTs. Así vemos que a medida que un usuario sigue a más personas, su relación se va convirtiendo de conversacional a informacional.

CARACTERÍSITICAS DE LOS “UNFOLLOWS”


1) Una actividad muy común

Sabiendo que, a diferencia de las redes sociales como Facebook, en Twitter un usuario puede dejar de seguir a otro sin que este se entere (se pueden usar servicios específicos pero Twitter no notifica de este suceso) es esperable que este comportamiento sea común. De hecho, durante los 51 días analizados, un 30% de los usuarios dejaron de seguir a alguien, y si se descuentan aquellos perfiles inactivos, se encuentra que al menos el 43% de los usuarios han dejado de seguir a alguien en esos 51 días (la cifra puede ser mayor si se contabilizara un período de tiempo más largo).

El usuario promedio dejó de seguir entre 15,4 y 16,1 perfiles en ese plazo de tiempo (recordemos que esas cifras se calculan sobre los 59,7 perfiles seguidos por cada cuenta) con lo cual se puede confirmar que el “unfollow” es una actividad bastante común en Twitter.

2) Distribución en el tiempo

Si observamos la frecuencia descubrimos que es un comportamiento que se da en momentos concentrados en el tiempo: casi el 66% de todos los “unfollows” que una cuenta realizó en los 51 días analizados ocurrieron en un solo día y casi el 90% ocurrieron en un intervalo menor a 9 días, con lo cual se ve que la decisión de dejar de seguir a otros usuarios se lleva a cabo en momentos concretos en el tiempo, y cuando ese momento llega, se producen la mayoría de los “unfollows” de forma conjunta. Los académicos también identificaron un pequeño número de usuarios que siguen a una gran cantidad de cuentas que dejaron de seguir a más de 100 de ellas cada día, probablemente son usuarios que utilizan herramientas automáticas.

3) La falta de interacción


Una cuestión interesante es analizar si cuando un usuario deja de seguir a otro es por falta de interacción o por falta de interés, porque así podríamos predecir la probabilidad de un “unfollow” en base al nivel de interacción previo. En el siguiente gráfico vemos la correlación entre la cantidad de perfiles que sigue un usuario (eje horizontal) y la cantidad de usuarios con los cuales interactúa (eje vertical) ya sea a través de una mención, un “reply” o un retweet.


Así puede verse que el número de usuarios con los cuales una cuenta interactúa está positivamente correlacionado con la cantidad de usuarios a los que sigue, pero esa relación es 10 veces más pequeña ya que los ejes están en escala logarítmica. Por ejemplo, un usuario que sigue a 1.000 perfiles interactúa solo con 70 en promedio, así solo un pequeño porcentaje de las relaciones establecidas en Twitter se transforman en una interacción directa, algo que también ocurre en algunas redes sociales como Facebook (3) y Cyworld (4). Esta realidad se comprueba al ver que el 85,6% de las relaciones en Twitter no generan ni siquiera una interacción directa (un RT, un “reply”, etc.) y 96,3% de las relaciones tienen 3 o menos interacciones. Esto comprueba la naturaleza pasiva de Twitter, donde las personas se subscriben para seguir los tweets de otros usuarios pero no para interaccionar con ellos con lo cual el “unfollow” no se da tanto por una reducción en el nivel de interacción, ya que de por sí es casi inexistente.

4) La antigüedad del vínculo


Donde sí existe una correlación positiva es con la antigüedad de la cuenta (ver siguiente gráfico).


Así vemos que la probabilidad de que un usuario haga un “unfollow” es mayor entre los perfiles que ha comenzado a seguir más recientemente, es decir, es más difícil que deje de seguir a un usuario que lleva más tiempo siguiendo que a uno que acaba de comenzar a seguir. De hecho, en el gráfico se puede ver que esa probabilidad aumenta desproporcionadamente hacia la derecha, donde están los perfiles que se han comenzado a seguir más recientemente. Por consiguiente, cuanto más tiempo un usuario ha seguido a otro es menos probable que rompa esa relación y las relaciones más recientes son sumamente frágiles.

5) Límite en el número de perfiles que se siguen

Uno podría suponer que los usuarios de Twitter tratan de mantener un número manejable de perfiles que siguen, pero el análisis rechaza esa hipótesis (ver siguiente gráfico).


Aquí vemos que la cantidad de “unfollows” se incrementa de manera proporcional al número de perfiles que sigue un usuario, manteniéndose constante en aproximadamente un “unfollow” cada 10 o 12 perfiles que se siguen.

6) El nivel de reciprocidad

Uno de los mayores hallazgos del estudio fue que encontró una relación directa entre la reciprocidad de las relaciones y los “unfollows”. Así, la probabilidad de que una relación recíproca se rompa es del 5,3%, mientras que una relación unidireccional tiene una probabilidad de romperse del 12,3%, ¡más del doble! Esta diferencia es estadísticamente significativa y nos confirma que si una persona nos sigue, con solo el hecho de comenzar a seguirla hemos reducido a la mitad la probabilidad de que nos haga un “unfollow”. Curiosamente, una vez que un usuario ha roto una relación recíproca, la probabilidad de que la otra parte se entere y deje a su vez de seguir al primero es del 23,5% (con lo cual si dejamos de seguir a quienes nos siguen, podemos esperar que casi uno de cada cuatro a su vez nos deje de seguir). Debemos recordar que estas cifras se calcularon en el período de análisis de 51 días, y pueden incrementarse si se aumenta el tiempo considerado.

7) El nivel de información (la calidad)


Para considerar el nivel informativo que un usuario tiene para otros se puede tener en cuenta el número de retweets que recibe (5) (6) o la cantidad de veces que otros usuarios han marcado como “favoritos” a uno de sus tweets.

En el estudio se encontró que cuanto mayor es el nivel informativo (RT y favoritos) de un usuario menor es la probabilidad de que otro usuario le haga un “unfollow”, en otras palabras, cuando un usuario hace un retweet o marca un tweet de otro como favorito, estadísticamente es menos probable que deje de seguirlo. Esta conclusión tiene sentido, ya que si un perfil recibe muchos RTs es porque publica contenido de calidad, y por ende, menos gente dejará de seguirlo.

8) El solape de usuarios

En el siguiente gráfico se puede ver la correlación entre el ratio de “unfollow” y el solape de usuarios (el cual mide, entre dos usuarios determinados, a cuántos perfiles siguen en común o cuántos seguidores tienen en común).



Aquí vemos que el ratio de “unfollow” crece hasta llegar a un máximo cuando el solape es del 24%, pero luego comienza a reducirse incluso cuando el solape se incrementa, sugiriendo que el nivel de solape puede ser indicativo de la fortaleza de la relación entre dos usuarios.


*****

Conociendo estos resultados, uno no debe alarmarse si sufre un “unfollow” ya que es algo bastante común en Twitter. Es un hecho que no está relacionado con el número de interacciones que tenemos ni con el número de perfiles que siga el otro usuario pero sí con la antigüedad del vínculo, con la reciprocidad (“seguir a quienes nos siguen”) y con la calidad de nuestros tweets (“si logramos RTs y favoritos”).

Si queremos minimizar la probabilidad de un “unfollow” debemos concentrarnos en publicar contenido de calidad y mantener relaciones recíprocas con quienes nos siguen, y cuanto más tiempo pase, de forma natural se reducirá la probabilidad de que nos dejen de seguir.




                                     


Comparta aquí su opinión con los demás lectores de Marketísimo


Fuentes:
(1) H. Kwak, H. Chun, and S. Moon. Fragile Online Relationship: A First Look at Unfollow Dynamics in Twitter. CHI '11 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Pages 1091-1100, 2011.
(2) H. Kwak, C. Lee, H. Park, and S. Moon. What is Twitter, a social network or a news media? In Proc. WWW, pages 591–600, 2010.
(3) Economist.com. Primates on Facebook: Even online, the neocortex is the limit, http://goo.gl/IxEsq. The Economist, Feb 2009.
(4) H. Chun, H. Kwak, Y.-H. Eom, Y.-Y. Ahn, S. Moon, and H. Jeong. Comparison of online social relations in volume vs. interaction: A case study of Cyworld. In Proc. IMC, pages 57–70, 2008.
(5) Op. Cit. Kwak et al.
(6) J. Weng, E.-P. Lim, J. Jiang, and Q. He. TwitterRank: finding topic-sensitive influential twitterers. In Proc. WSDM, pages 261–270, 2010.



___________________________________________________________


- Suscríbase al reader o reciba los artículos por correo
- Enviar este artículo por email

Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en
http://www.marketisimo.com/

___________________________________________________________

Continuar leyendo el resto del artículo...


16 oct. 2012

¿Cuál de las 4Ps es la más efectiva?

Por César Pérez Carballada








Una vez determinados los elementos estratégicos del marketing (segmentación, “targeting”, posicionamiento de la marca, etc.) llega el momento de decidir sobre sus elementos operativos, detallados en el plan de marketing.

Estos elementos operativos pueden ser definidos de muchas maneras, pero generalmente se estructuran en base a las 4Ps, un “framework” desarrollado por E. Jerome McCarthy ya hace más de 50 años en su famoso libro “Basic Marketing - A Managerial Approach” (1).

En aquel libro, McCarthy fue el primero en sintetizar el mix de marketing en cuatro elementos básicos, las llamadas 4Ps:
  • Producto
  • Precio
  • Distribución (“Place” es la palabra para distribución en inglés, traducido en algunos libros como “Plaza”)
  • Promoción (incluye la publicidad, promoción y ventas)

Las 4Ps resumen las acciones que una empresa lleva a cabo en el mercado para comercializar sus productos o servicios. Después de tantos años aplicando las mismas herramientas, uno podría preguntarse, ¿cuán efectivas son esas 4Ps? Es decir, ¿contribuyen al éxito de un producto? ¿Hay alguna que contribuya más que las demás?

Son preguntas básicas, pero casi nadie conoce su respuesta. En otras palabras, si Ud. tuviera un solo euro para invertir, ¿en cuál de las 4Ps lo haría?

De forma general y empírica las empresas han encontrado que la aplicación correcta de las 4Ps es clave para su éxito, sin embargo al no conocer el efecto de cada variable de forma aislada no podemos asegurar que todas ellas sean positivas (sin los efectos cruzados de las demás) ni tampoco podemos medir el efecto relativo entre ellas para identificar cuál es la más efectiva de todas.

BUSCANDO UNA RESPUESTA

Para identificar cuál de las 4Ps es la más efectiva, primero debemos definir qué variable se usará para determinar esa efectividad. En este sentido hay poco que discutir ya que el objetivo primario del marketing es vender más. Cualquier otro objetivo es intermedio y debe ser conducente a este objetivo final. Por ejemplo, conseguir posicionar una marca es un objetivo intermedio que se realiza para diferenciar un producto y conseguir que los consumidores compren más unidades y paguen un mayor precio, ambos efectos incluidos en el nivel de ventas. De la misma manera, un anuncio busca promocionar una marca o un producto para que más consumidores los elijan, algo que se ve reflejado en las ventas. En síntesis, cualquier herramienta del marketing tiene como objetivo final incrementar las ventas (en €).

En segundo lugar debemos identificar el impacto independiente de cada variable, aislando los efectos cruzados entre ellas (por ej, si reducimos el precio al mismo tiempo que lanzamos un anuncio en TV, debemos identificar qué parte de las ventas incrementales se deben a la reducción de precio y cuál al anuncio), así como se deben aislar los efectos de los factores exógenos como la estacionalidad, el clima, la macroeconomía y las acciones de la competencia.

Finalmente, se debe analizar el impacto en más de una marca e incluso en más de una categoría, ya que de otra manera, los resultados obtenidos podrían solo aplicarse a esa marca o categoría elegida.

Todos estos condicionantes parecen imposibles de encarar simultáneamente, sin embargo existe una metodología que permite tener en cuenta todas estas variables dentro de un marco de estricto análisis estadístico.

UN ESTUDIO ESCLARECEDOR

La metodología se basa en realizar un complejo modelo matemático que correlaciona las ventas de una marca (variable dependiente) con las 4Ps (variables independientes), controlando por todos los factores exógenos, para ello se puede utilizar un modelo VPM (“Varying Parameters Model”) en su variante Bayesiana, llamada DLM (“Dynamic Linear Model”).

Es justamente lo que han hecho unos profesores de las escuelas de negocios de las Universidades de Duke y Rotterdam. En un estudio académico (2) reciente accedieron a los datos de ventas reales de 25 categorías de productos cubriendo 70 marcas a nivel nacional que se comercializan en 184 tiendas correspondientes a 4 cadenas de distribución (que representan el 75% de toda la facturación en las categorías estudiadas).



Esta gran cobertura de datos asegura una amplitud de análisis excepcional, porque no se limita a una marca, sino a 70, que compiten no en una sola categoría, sino en 25, en 4 cadenas de distribución diferentes. Algunas de las categorías incluidas son refrescos, cervezas, café, cereales, pañales, detergente, helados, mayonesa, aceite, pasta, papel higiénico, champú, sopa, té, pasta de dientes, etc.

Las marcas analizadas fueron las 3 marcas líderes en cada una de las categorías seleccionadas, las cuales concentran una cuota de mercado entre el 26% (aceites) hasta 79% (refrescos). Las 25 categorías presentan una gran tipología de productos: comestibles/no comestibles, almacenables/no almacenables, nuevos/maduros, etc. y cabe aclarar que las ventas corresponden a Francia (se prefirió no hacerlo en EEUU por el enorme peso de Walmart y la falta de acceso a los datos de esta cadena por parte de Information Resources Inc. o AC Nielsen).

Como el objetivo era medir no solo el impacto a corto sino también a largo plazo, se incluyó en el análisis una serie de datos semanales cubriendo 5 años de historia de ventas y demás variables a analizar.

También el estudio permitió calcular el efecto de las 4Ps no solo en las ventas, sino también en el margen obtenido (el “price premium”) al medir la función inversa de la elasticidad de la demanda al precio de cada producto.

Para incluir las 4Ps en el modelo se consideraron las siguientes variables:
  • Precio: el nivel de precio regular y los descuentos temporales de cada producto en cada tienda,
  • Publicidad: el nivel publicitario de cada marca (obtenidos de datos de TNS Media Intelligence),
  • Distribución: el nivel de presencia en el mercado (con los datos de “distribución ponderada” de cada marca),
  • Producto: la cantidad de variantes (“SKUs” o “stock keeping unit”) de cada marca. 
De esta manera se midió el efecto de las 4Ps del marketing operacional (precio, publicidad, distribución y producto) en el nivel de ventas por parte de 70 marcas de 25 categorías a lo largo de 5 años.

EL EFECTO A CORTO Y LARGO PLAZO

Los resultados del análisis fueron muy interesantes: se encontró que los 4 elementos tienen un impacto positivo en las ventas a corto plazo (ie. durante la misma semana de su implantación) comprobando en forma estadística algo que empíricamente ya se intuía. Sin embargo, el impacto a largo plazo (ie. más allá de la 1ra semana) solo fue positivo para las variables producto, distribución y publicidad, ya que las promociones de precio redujeron las ventas en lugar de aumentarlas.

A continuación podemos ver el impacto relativo de cada una de las 4Ps, tanto a corto como a largo plazo.



Así podemos ver que las variables con mayor impacto en las ventas a corto plazo son la distribución y el producto, mientras que a largo plazo el mayor impacto lo obtienen las mismas variables, aunque en orden invertido. El impacto de estas dos variables a largo plazo es de 5 y 16 veces mayor, respectivamente, que su efecto a corto plazo.

Los descuentos de precio tienen un impacto positivo a corto plazo, pero reducen las ventas a largo plazo –algo que también se ha encontrado en estudios previos (3) (4)- porque esos descuentos incrementan la elasticidad de la demanda al precio (5) aunque de todas maneras el impacto neto total resulta positivo ya que el efecto de las mayores ventas a corto plazo es 3 veces mayor que el efecto negativo a largo plazo.

Finalmente, la publicidad incrementa las ventas tanto a corto como a largo plazo –algo que se verifica en estudios previos (6)- aunque a un nivel mucho menor que el producto o la distribución.

De esta manera queda comprobado que el mayor impacto en las ventas se obtiene por el nivel de distribución a corto plazo y por la variedad de producto a largo plazo (ver a continuación), siendo este último el de mayor impacto neto total.



Estos resultados resultan llamativos ya que uno tendería a pensar que la publicidad y los descuentos de precio son más importantes. De hecho, la mayoría de los análisis académicos (4)(7)(8)(9)(10)(11) así como la mayor parte de los esfuerzos de un departamento de marketing se enfoca en esas variables. Incluso los esfuerzos de investigación de mercado de la mayoría de las empresas se concentran más en la publicidad y los descuentos que en la distribución y los productos (2), sin embargo, aquellas dos variables tienen mucho menos impacto en las ventas que el producto o la distribución.

Esta realidad cobra sentido cuando entendemos que una línea de productos más amplia satisface un mayor número de segmentos, logrando más ventas, y que a su vez, esa mayor diferenciación reduce la sensibilidad al precio ya que satisface de forma más precisa a ciertos consumidores que se vuelven más leales a la marca, incrementando su margen. Esto coincide con las conclusiones de estudios previos (12)(13)(14)(15). Al final del día, sin un producto o sin distribución no hay ventas.

Si bien la variedad de producto es la variable con mayor impacto positivo, debemos apuntar que no vale cualquier producto ya que agregar un “SKU” (“stock-keeping unit”) que simplemente copia a uno de la competencia puede ocasionar el efecto contrario: un mayor foco del consumidor en el precio, generando un menor margen y ventas más bajas. Así debe sopesarse la opción de tener una oferta modesta de alternativas realmente diferentes o un gran abanico de productos indiferenciados que contribuyen a la proliferación de productos que se canibalizan entre sí, anulando el efecto positivo de esta variable.

Cabe aclarar que estos resultados son generales para las 70 marcas de las 25 categorías, pero su peso varía en cada categoría. Por ejemplo, si bien el descuento de precio impactó negativamente a largo plazo las ventas de todas las categorías estudiadas, el mayor impacto se encontró en las categorías pañales y sopas, mientras que el mayor impacto negativo en el margen se dio en los detergentes y los productos de baño. De la misma manera, la publicidad tuvo un mayor impacto positivo en las ventas de pañales y bebidas de yogurt, mientras que su mayor impacto en los márgenes se dio en productos de baño y helados.

EJEMPLOS CONCRETOS

Estos efectos pueden entenderse mejor al mostrar el comportamiento de un par de esas marcas en concreto (vamos a llamarlas marca ‘A’ y marca ‘B’). A continuación vemos la evolución de las ventas reales de la marca ‘A’ durante los 5 años analizados, así como la evolución de los descuentos que aplicó (en %), su inversión en publicidad (en €), su nivel de distribución (en %) y su variedad de producto (# de SKUs).




Así vemos que las ventas se mantienen aproximadamente estables hasta que mejoran notablemente poco después de la semana 100, ¡logrando un incremento del 87%! Este aumento en las ventas coincide con un gran incremento en la actividad de producto, altos niveles de inversión de publicidad, un incremento en la distribución y una disminución de los descuentos de precio.

A continuación vemos las ventas y el marketing mix de la marca ‘B’ a lo largo de los 5 años.




Como podemos ver, esta marca presenta un declive de ventas continuo durante los primeros 4 años (¡hasta presentar una caída acumulada del 60%!) el cual coincide con descuentos de precio frecuentes y profundos, un nivel de publicidad inexistente, una distribución promedio sin grandes cambios y una variedad de producto que tiende a reducirse. Sin embargo, en el último año la marca revierte la situación, incrementando notablemente las ventas, al cambiar radicalmente su marketing mix: comienza a invertir en publicidad, aumenta la variedad de producto, revierte la caída en la distribución y reduce notablemente las promociones de precio. ¿Qué habrá ocurrido en ese punto, alrededor del 4to año? ¿Habrá cambiado el Brand Manager? Claramente la política comercial cambió, abandonando el foco en los descuentos para enfocarse en el producto, la publicidad y la distribución.

Este gran cambio de dirección de la marca (“turnaround”) no se da solamente a nivel de las ventas, sino también a nivel de los márgenes (“price premium”) como se puede observar en el gráfico a continuación.




Aquí podemos ver cómo a lo largo del tiempo la mezcla comercial lleva a la marca a caer en ventas (eje vertical) y seguir un curso caótico en el margen (eje horizontal), pero a partir de que la empresa cambia el mix, comienzan a mejorar tanto el nivel de ventas (sugiriendo un aumento de la demanda) como el margen (sugiriendo que la empresa puede subir los precios, mejorando así el margen).

Estos son solo dos casos concretos, pero antes vimos los resultados generales de las 70 marcas en 25 categorías diferentes, los cuales coinciden con estos ejemplos.

Está claro que estas conclusiones aplican especialmente a las categorías maduras de gran consumo (donde se analizaron los datos), pero sugiere claramente que algunas variables son más importantes que otras y aun en marcas establecidas que tienen una línea de producto y distribución consolidadas, estas dos variables son las que más impacto tienen (en un próximo artículo resumiremos el peso relativo de las 4Ps en marcas nuevas que se acaban de lanzar al mercado). De hecho, estudios realizados en otras categorías, como por ejemplo, entretenimiento/películas (16) o TV por cable (17) también comprueban que la distribución tiene más impacto que la publicidad.

LA DURACIÓN DE LOS EFECTOS

Al considerar el largo plazo, tanto para los elementos positivos (producto, publicidad y distribución) como para los negativos (descuentos) es interesante saber la duración de sus efectos. Es decir, cuánto dura el efecto positivo de la publicidad en la cantidad vendida o el de la variedad de producto en el margen obtenido, pero aun más importante, cuánto toma resucitar a una marca que ha sido negativamente afectada.

Al analizar las 70 marcas se puede observar que el 90% de los impactos en la cantidad vendida dura entre 3,2 y 28,3 semanas, con una mediana de 6,2 semanas. Para el margen, el 90% de los impactos dura entre 1,7 y 7,2 semanas, con una mediana de 2,8 semanas.

La variable con mayor “inercia” (ie. mayor efecto residual en el tiempo) es ‘producto’, lo cual explica en parte su mayor peso en el impacto en las ventas a largo plazo.

La duración del impacto de las 4Ps implica que el ajuste en el margen es levemente más rápido que en la cantidad vendida, pero en cualquier caso el tiempo requerido para recuperarse de una posición débil es de un par de meses y en algunos casos resucitar una marca puede llegar a requerir hasta 6 meses o más.

LA EFECTIVIDAD DE LAS 4Ps

Habiendo comprobado que el producto y la distribución son las “P” con mayor impacto en las ventas, ¿por qué tantas marcas priorizan la publicidad y los descuentos de precio?

Una respuesta posible (y muy probablemente la que explique esta situación) es que las empresas solo miden los resultados a corto plazo. Ya sea porque resulta más fácil medir el impacto casi instantáneo de un descuento (18)(19) o porque carecen de las herramientas sofisticadas necesarias para medir el impacto de variables complejas como la innovación de producto, el foco de la medición es siempre el presente mes o como mucho, el presente año. No hay un seguimiento de las variables del marketing mix y su efecto en las ventas más allá de los dos años. Así, si una empresa ve que las ventas aumentan al ofrecer un descuento, se muestra satisfecha, y asume que es una táctica exitosa, repitiéndola en el futuro.

Otra respuesta probable es que los Brand Managers que gestionan estas marcas duran en su puesto por lo general unos 2 o 3 años, con lo cual, se evalúa su gestión en ese período y ellos tienen todos los incentivos para incrementar las ventas a corto plazo. Así, los descuentos de precio y la publicidad fructifican durante su gestión mientras que otras variables de medio o largo plazo beneficiarán a su sucesor, con lo cual los incentivos los llevan a priorizar las herramientas de impacto instantáneo.

Para evitar motivaciones erróneas las empresas deberían almacenar datos de ventas y otras variables de marketing durante varios años para poder aplicar modelos como el presentado aquí para así medir los efectos a largo plazo e –idealmente- evaluar a los gestores de las marcas en base a ellos. Paradójicamente, las empresas de gran consumo entrevistadas por los académicos del estudio original (2) indicaron que sus presupuestos de marketing e investigación priorizan los descuentos y la publicidad, aun cuando ellos creen firmemente que el producto y la distribución son más importantes.

Otra posible razón de la gran persistencia de los descuentos es que, en algunos casos, son una obligación forzada por el canal de distribución. Muchas veces, si una cadena tiene un gran peso, impone ciertas condiciones en las negociaciones que incluyen descuentos frecuentes de precios. En estos casos, las empresas fabricantes deberían hacerles entender que los descuentos pueden ser favorables a corto plazo, pero a largo plazo, son perjudiciales no solo para los márgenes (que podrían beneficiar mayormente a las marcas) sino también para las ventas, lo cual perjudica claramente al distribuidor. En algunos casos podría ser que estos argumentos no importaran porque no está claro si los intereses del distribuidor no son justamente reducir las ventas de las marcas para imponer su marca propia. En cualquier caso, los distribuidores deberían saber que los descuentos de precio reducen las ventas a largo plazo sin importar si los descuentos se aplican a las marcas del fabricante o del distribuidor, algo que varias cadenas exitosas saben a la perfección, como Walmart en EEUU o Mercadona en España, quienes han eliminado los descuentos promocionales casi totalmente de su mix comercial. En última instancia, si no hubiera otra alternativa para el fabricante, siempre queda la posibilidad de analizar las promociones utilizando un modelo similar al que hemos presentado aquí, para así identificar aquellas que son beneficiosas (20) o al menos, las que generan el menor daño posible.

*****

El marketing como un todo logra generar mayores ventas y un mayor margen aunque algunas de las 4Ps son más eficaces que otras: la variedad de producto y la distribución son las que tienen mayor impacto, seguidas por la publicidad y los descuentos de precio, aunque este último tiene un efecto positivo tan solo a corto plazo, reduciendo las ventas a largo plazo (de todas maneras, con un efecto total positivo).

En síntesis, se debe prestar más atención a variables como el producto y menos a ciertas tácticas, como los descuentos de precio frecuentes. Es difícil evitar la tentación del corto plazo, pero la supervivencia de la empresa lo exige.



                                     



Comparta aquí su opinión con los demás lectores de Marketísimo



Fuentes:
(1) E Jerome McCarthy (1960), “Basic Marketing - A Managerial Approach”, 1st ed. Homewood, Ill., R.D. Irwin,
(2) M. Berk Ataman, Harald J. Van Heerde, Carl F. Mela (2010). The Long-Term Effect of Marketing Strategy on Brand Sales. Journal of Marketing Research: Vol. 47, No. 5, pp. 866-882.
(3) Foekens, Eijte W., Peter S.H. Leeflang, and Dick R. Wittink (1999), “Varying Parameter Models to Accommodate Dynamic Promotion Effects,” Journal of Econometrics, 89 (March/April), 249–268.
(4) Jedidi, Kamel, Carl F. Mela. and Sunil Gupta (1999), “Managing Advertising and Promotion for Long-run Profitability,” Marketing Science, 18 (1), 1–22.
(5) Kopalle, Praveen K., Carl F. Mela, and Lawrence Marsh (1999), “The Dynamic Effect of Discounting on Sales: Empirical Analysis and Normative Pricing Implications,” Marketing Science, 18 (3), 317–332.
(6) Dekimpe, Marnik G. and Dominique M. Hanssens (1999), “Sustained Spending and Persistent Response: A New Look at Long-term Marketing Profitability,” Journal of Marketing Research, 39 (November), 397–412.
(7) Boulding, William, Eunkyu Lee, and Richard Staelin (1994), “Mastering the Mix: Do Advertising, Promotion and Sales Force Activities Lead to Differentiation?,” Journal of Marketing Research, 31 (May), 159–172.
(8) Nijs, Vincent R., Marnik G. Dekimpe, Jan-Benedict E.M. Steenkamp, and Dominique M. Hanssens (2001), “The Category-Demand Effects of Price Promotions,” Marketing Science, 20 (1), 1–22.
(9) Pauwels, Koen, Dominique M. Hanssens, and S. Siddarth (2002), “The Long-term Effects of Price Promotions on Category Incidence, Brand choice, and Purchase Quantity,” Journal of Marketing Research, 39 (November), 421–439.
(10) Srinivasan, Shuba, Koen Pauwels, Dominique M. Hanssens, and Marnik G. Dekimpe (2004), “Do Promotions Benefit Manufacturers, Retailers, or Both?” Management Science, 50 (May), 617–29.
(11) Steenkamp, Jan-Benedict E.M., Vincent Nijs, Dominique M. Hanssens, and Marnik G. Dekimpe (2005), “Competitive Reactions to Advertising and Promotion Attacks,” Marketing Science 24 (1), 35–54.
(12) Ataman, M. Berk, Carl F. Mela, and Harald J. Van Heerde (2008), “Building Brands,” Marketing Science, 27 (6), 1036-1054.
(13) Pauwels, Koen (2004), “How Dynamic Consumer Response, Competitor Response, Company Support, and Company Inertia Shape Long-Term Marketing Effectiveness,” Marketing Science, 23 (3), 596–610.
(14) Sriram, S., Subramanian Balachander, and Manohar U. Kalwani (2007), “Monitoring the Dynamics of Brand Equity Using Store-Level Data,” Journal of Marketing, 71 (April), 61–78.
(15) Van Heerde, Shuba Srinivasan, and Marnik G. Dekimpe (2010), “Estimating Cannibalization Rates for a Pioneering Innovation,” Marketing Science.
(16) Elberse,Anita and Jehoshua Eliashberg (2003), “Demand and Supply Dynamics for Sequentially Released Products in International Markets: The Case of Motion Pictures,” Marketing Science,22 (3), 329–54.
(17) Mesak, Hani I. (1996), “Incorporating Price, Advertising and Distribution in Diffusion Models of Innovation: Some Theoretical and Empirical Results,” Computers & Operations Research, 23 (10), 1007–1023.
(18) Bijmolt, Tammo H.A., Harald J. Van Heerde, and Rik G.M. Pieters (2005), “New Empirical Generalizations on the Determinants of Price Elasticity,” Journal of Marketing Research, 42 (May), 141-156.
(19) Kalra, Ajay, Surendra Rajiv, and Kannan Srinivasan (1998), “Response to Competitive Entry: ARationale for Delayed Defensive Reaction,” Marketing Science, 17 (4), 380-405.
(20) Ganiear, David and Martin, Karla (2012), “Kicking the Sales promotion Habit”, strategy+business, booz & co., September 24, 2012




___________________________________________________________

- Suscríbase al reader o reciba los artículos por correo
- Enviar este artículo por email

Autor: César Pérez Carballada Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/
 
___________________________________________________________


Continuar leyendo el resto del artículo...


1 oct. 2012

“Marketing es lo que haces cuando el producto no es bueno”

Por César Pérez Carballada

              



De tanto en tanto, algún periodista o escritor recuerda al gran Edwin Land, fundador de la empresa Polaroid e inventor de la fotografía instantánea, y nos repite su frase: “marketing es lo que haces cuando el producto no es bueno” (1).

La confusión inherente a la cita es tan común entre muchos ejecutivos de hoy en día que vale la pena recordarla para aclarar algunos puntos.

En primer lugar, la frase denota una confusión entre marketing y publicidad, ya que asume que el producto ya está definido (“cuando el producto no es bueno”). Esa confusión es muy común en las empresas, y a veces resulta repetitivo tener que explicar que el marketing es mucho más que publicidad, ya que abarca desde la identificación de las necesidades de un consumidor, pasando por el desarrollo de un producto que las satisfaga, hasta las decisiones sobre la marca y el posicionamiento deseado para la misma; solo después vendrán los elementos operativos como la distribución, el precio, la publicidad, etc. Es más, si incluso el marketing solo fuera publicidad, sería altamente contraproducente para un “mal producto”, porque contribuiría a su difusión, acelerando así su fracaso.



Con respecto a Edwin Land, debemos hacer notar que Polaroid le debe gran parte de sus éxitos justamente al marketing. ¿Qué son, sino marketing, aquellos anuncios donde el propio Land mostraba en el Tonight Show de Steve Allen en 1954 cómo funcionaba la “magia” de su cámara, en un anuncio en vivo de 60 segundos que duraba justo lo que tardaba en revelarse una foto?



Por supuesto que aquella primera cámara de fotografía instantánea -el recordado modelo 95- era revolucionaria. Pero incluso en su origen se encuentra el marketing. Cuenta la historia que a Land se le ocurrió la idea de la fotografía instantánea cuando su hija le pidió ver las fotos que acaba de sacar en las navidades de 1943, algo imposible en aquel momento. Eso se llama “necesidad insatisfecha”, la piedra basal para construir cualquier producto o servicio, y el hecho de identificarla para luego transformarla en una solución es justamente la esencia del marketing.

Quizás Edwin Land tenía tan impregnado el marketing que no se daba cuenta de que lo que hacía era justamente eso. Como el pez no se da cuenta de que vive en el agua, porque aunque la respira, está tan acostumbrado a ella que no la ve. O quizás Land desconocía el significado de la palabra marketing y lo asociaba con promociones baratas de productos que no quiere nadie.

En cualquier caso, el éxito de Polaroid se basó en un magnífico marketing, desde la concepción de sus cámaras hasta su promoción en el mercado.

La genialidad que mostró originalmente Land para identificar una necesidad y crear un producto revolucionario que la satisficiera fue mutando en el tiempo hasta convertirse en una obsesión por el producto, en lugar de poner la atención en el consumidor. Así fue incapaz de identificar un sutil cambio en su negocio: la aparición de las cámaras digitales.


En 1975 Edwin Land delegó el liderazgo de la compañía en Bill McCune y se quedó a cargo de los laboratorios que desarrollaban nuevos productos. Ese mismo año, Steven Sasson, logró construir la primera cámara digital trabajando para el gran competidor de Polaroid: Eastman Kodak. Pasaron 6 años hasta que se lanzó al mercado la primera cámara digital comercial: la Sony Mavica. Seis años que tuvo Polaroid para adaptarse a la nueva tecnología, pero Land, cegado en su producto, se olvidó de por qué había sido exitoso en primer lugar: satisfacer las necesidades de los consumidores. Daba igual si eso se lograba con una cámara con película química o digital, lo importante era el consumidor, no la tecnología. Allí fue donde Land abandonó al marketing y el marketing lo abandonó a él.

En 1982 Land se retiró y Polaroid fue cuesta abajo hasta su quiebra unos años después.

Edwin Land fue un gran inventor que además fue un empresario exitoso porque tenía el marketing en la sangre, aunque ni él mismo lo supiese. Pero justamente el no conocer de forma explícita qué es el marketing y cómo gestionarlo -como atestigua la cita con la cual comienzan estas líneas- lo llevó a sembrar la semilla de la destrucción en su propia empresa.

Algunos periodistas, como el autor del libro recientemente publicado “Instant: The Story of Polaroid”, comparan a Edwin Land con otro gran inventor de nuestro tiempo: Steve Jobs.

Hay muchas similitudes entre ambos: un genio que funda su empresa alrededor de un producto innovador que revoluciona el mundo, que centra su atención obsesivamente en el diseño superior y elegante de sus productos, con oficinas cercanas a un campus universitario para abastecerse de talento (Polaroid en Cambridge con Harvard y MIT, Apple en Cupertino con Stanford y Berkeley). Incluso Steve Jobs confesó que Edwin Land era su héroe porque lo había inspirado para ubicarse en ese punto “donde las humanidades y la ciencia se intersectan” (2).

Pero estos periodistas dicen que Steve Jobs es comparable a Edwin Land en su desprecio por el marketing ya que dijo: “es realmente difícil diseñar productos con Focus Groups, muchas veces la gente no sabe lo que quiere hasta que se lo muestras” (1).

Aquí la confusión no es tanto de Jobs sino de esos periodistas que no conocen la diferencia entre una innovación disruptiva y una incremental, además de su desconocimiento de los Focus Groups y su utilidad específica.



Las innovaciones incrementales son las más comunes, y son aquellas que mejoran una tecnología o producto existente en base a los parámetros establecidos en la industria, típicamente sirviendo a los mismos consumidores.

Por otro lado, menos frecuentemente, surgen innovaciones disruptivas que cambian las reglas de juego en una determinada categoría. La aparición de las cámaras digitales frente a las cámaras de película química que debía ser revelada es un ejemplo de esta clase innovación.

La particularidad que tienen las innovaciones disruptivas es que los productos que surgen de ellas al principio tienen un desempeño muy por debajo de los productos establecidos, y a menudo están orientados a un segmento de consumidores diferente que los productos establecidos (3). Cuando las primeras cámaras digitales aparecieron eran bastante grandes, pesadas, caras y tenían una pésima calidad de fotografía (por la baja definición), con lo cual los consumidores tradicionales de cámaras de fotos ni se planteaban comprar una y los primeros compradores de estas cámaras fueron los periódicos, que veían una gran ventaja al poder transmitir las fotos a través de la línea telefónica en lugar de por satélite, mientras que la menor calidad no era tan apreciable en un diario impreso. Solo después de algún tiempo las cámaras digitales mejoraron lo suficiente como para atraer a los consumidores habituales de películas químicas.

Es en el caso de las innovaciones incrementales donde funcionan los test de conceptos y los Focus Groups, ya que se debe considerar la preferencia de los consumidores sobre la tecnología, pero en las innovaciones disruptivas esos tests y la opinión de los consumidores pueden resultar contraproducentes. ¿Por qué? Porque generalmente estas innovaciones introducen productos que inicialmente no satisfacen las necesidades de los consumidores actuales (3).

Con lo cual Steve Jobs tenía razón al referirse a las innovaciones disruptivas, un Focus Group no será demasiado útil para evaluar un producto que es, inicialmente, inferior a la competencia, pero eso no quiere decir que el marketing sea inútil, ya que el marketing no es solo Focus Groups. La metodología para derivar “insights” de los consumidores, aun en el caso de tecnologías que todavía no existen, forma parte de la esencia del marketing.

Como dice A.G. Lafley, ex–CEO de Procter & Gamble: “sin importar en qué segmento compitas, la innovación debe estar centrada en el consumidor. Esto no es lo mismo que decidida por el consumidor. Henry Ford explicaba (según una cita que se atribuye al fundador de la automotriz) que si él hubiera escuchado al mercado, hubiera construido un caballo más rápido y barato, pero entendió que lo que la gente realmente quería era una manera de viajar más fácil y rápida y que les diera más libertad” (4).



Las innovaciones exitosas, incluyendo a las disruptivas, provienen de entender los deseos y necesidades insatisfechos de los consumidores, tanto los expresados como los no expresados, es decir, no solo lo que dicen sino, aun más importante, lo que no pueden expresar o no quieren decir. Las necesidades no expresadas ayudan a descubrir la verdadera realidad de un consumidor. Para ello es necesario obtener una apreciación real de su estilo de vida así como de la forma en que usa un producto y sus motivaciones reales para hacerlo, entendiendo sus emociones y sentimientos.

Si le preguntamos a un fabricante de portátiles qué es importante en su segmento probablemente dirá “coste” y “tamaño”, pero eso es solo una parte de lo que los consumidores quieren. Es raro que un consumidor mire a su portátil y diga: “desearía que la pantalla fuera tres veces más brillante”. Esas son las necesidades no expresadas, y son las más difíciles de descubrir, pero están ahí, y el marketing es la forma de identificarlas. El marketing es más que Focus Groups. Al final, muchas veces los consumidores no pueden decir exactamente lo que realmente quieren, depende de uno el saber escuchar, observar, hacer conexiones e identificar los “insights” que generan la oportunidad de las innovaciones.

Para ello es necesario escuchar y observar a los consumidores, pero no solo en entornos controlados; también puede requerir vivir un tiempo en sus hogares (como el programa “living it” de P&G), comprar con ellos en las tiendas (los conocidos “shop-alongs”) y ser parte de sus vidas. Siempre recordando que conectar y destilar de forma imaginativa lo que uno ve y escucha es cómo la observación se transforma en “insight”.

Y, de nuevo, este proceso es la esencia del marketing. Por esa razón, Steve Jobs tenía razón, aunque eso no significa que Apple no haga marketing o que no tenga en cuenta a los consumidores en el desarrollo de sus productos. Simplemente no usa Focus Groups, porque esa técnica específica no es la mejor para el desarrollo de innovaciones disruptivas. Pero Edwin Land estaba mortalmente equivocado, porque él también hacía marketing, solo que al no saberlo fue incapaz de institucionalizarlo de manera que su empresa fuera capaz de adaptarse a cambios en el mercado. La pregunta es si los ejecutivos de Apple entenderán esto y serán capaces de prolongar el legado de Steve Jobs de forma opuesta a como Polaroid gestionó la herencia de su fundador.



                                     



Comparta aquí su opinión con los demás lectores de Marketísimo




Fuentes: 
(1) “Timeless Lessons in Ingenuity and Entrepreneurship from the Story of Polaroid”, Maria Popova, Brian Pickings, 27 de septiembre de 2012 
(2) “Steve Jobs”, Walter Isaacson, Simon & Schuster, 2011 
(3) “Disruptive technologies: catching the wave”, C. Christensen y J. Bower, Harvard Business Review, 1995-2000 
(4) “The Game-Changer: how you can drive revenue and profit growth with innovation”, A.G. Lafley y R. Charan, Crown Publishing Group, 2008



___________________________________________________________

- Suscríbase al reader o reciba los artículos por correo
- Enviar este artículo por email

Autor: César Pérez Carballada Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/
 
___________________________________________________________


Continuar leyendo el resto del artículo...


12 sept. 2012

La psicología de los descuentos de precio (parte 2)

Por César Pérez Carballada








En la primera parte de este post vimos cómo una promoción de precio muy utilizada es ofrecer mayor cantidad de un producto por el mismo precio.

Nos preguntábamos si no sería más eficiente ofrecer el mismo descuento reduciendo el precio en lugar de incrementar el volumen ya que el impacto en el coste del producto sería el mismo, pero se ahorraría fabricar un nuevo envase, almacenarlo y distribuirlo, y así tendría un mejor margen.

Además sería más favorable para los consumidores ya que conseguirían un ahorro directo que les permitiría utilizar este dinero en lo que prefirieran antes que estar obligados a comprar más cantidad del mismo producto.

La respuesta la encontramos en dos estudios académicos (1) (2) (7) que han demostrado que las personas prefieren la cantidad extra al simple descuento, motivadas por factores psicológicos o incluso por el error de cálculo.

Específicamente, cuando se comparan las ventas de una oferta con un 50% extra de producto (al mismo precio) con otra que ofrece un descuento del 33% en el producto original, la primera logra un 73% más de ventas, cuando en realidad ambas ofertas son económicamente equivalentes.

Ofrecer 50% de producto extra al mismo precio podría parecer un descuento demasiado alto para ser real, sin embargo en el supermercado podemos encontrar cada día ofertas de tal dimensión como, por ejemplo, la que promociona actualmente Bimbo para sus panes de hamburguesas en España (ver a continuación) ofreciendo 2 panes extras (+50%) al mismo precio (1,35 €).



Cabe aclarar que un incremento porcentual no equivale al mismo decremento porcentual por una simple ley matemática que aumenta la diferencia entre los porcentajes a medida que el descuento es mayor (ver a continuación).


Cuando se repiten los experimentos con estudiantes universitarios, los cuales –supuestamente- tienen un mayor nivel de educación que el comprador promedio de un supermercado, los resultados se ratifican: la oferta del volumen adicional también obtiene una ventaja estadísticamente significativa, aunque ambas ofertas son matemáticamente equivalentes, demostrando que aun entre gente con alto nivel educativo se percibe erróneamente una oferta como mejor que la otra.

Estas conclusiones son ratificadas por números estudios académicos (3)(4)(5)(6). Incluso se ha demostrado que la preferencia se manifiesta también al incrementar el precio, por ejemplo, las personas prefieren una reducción de la cantidad del 33,33% a un aumento del precio del 50%, aunque -nuevamente- ambas ofertas son equivalentes (7).

Así, la realidad es que las personas consistentemente piensan que una oferta de volumen extra es mejor que su equivalente de descuento en el precio, lo cual presenta una gran oportunidad al momento de diseñar tales promociones o al responder a una acción competitiva.

Sin embargo, se deben hacer algunas preguntas al respecto. ¿La ventaja de la oferta de volumen es válida tanto para productos caros como baratos? ¿Cómo influye el nivel de descuento? ¿Y si las cifras son fáciles de calcular?

LOS EFECTOS MITIGANTES

Para responder a esos interrogantes los académicos (7) realizaron varios experimentos. En uno de ellos midieron el impacto de 3 pares de promociones en la compra de café:

  • El caso base: un incremento del 50% en la cantidad vs. una reducción del 33% en el precio,
  • Una alternativa más fácil de calcular: un incremento del 100% en la cantidad vs. un descuento del 50% en el precio (donde se presume que una persona se puede dar cuenta más fácilmente que ambas opciones son equivalentes),
  • Un descuento pequeño donde ambos porcentajes son cercanos entre sí: un incremento del 11% en la cantidad vs. un descuento del 10% en el precio.

Cabe aclarar que las ofertas comparadas son matemáticamente equivalentes en los 3 casos.


Los resultados de la primera comparación ratificaron lo que ya sabemos -los consumidores prefieren un volumen incremental por sobre un descuento en el precio- pero esa preferencia fue mucho mayor cuando los porcentajes fueron 50-33% que en el caso de 100-50%, sugiriendo que cuando los porcentajes son más fáciles de calcular se reduce el efecto y ambas ofertas tienden a igualarse (aun así el 21% de las personas pensaba que el +100% en volumen es mejor que el -50% en precio). Asimismo los consumidores prefirieron la oferta de volumen en mayor cantidad (un 18% más) cuando las ofertas eran 50-33% que cuando eran 11-10%, sugiriendo que los consumidores ven una ventaja en el primer caso pero que los porcentajes en el segundo caso están muy cercanos entre sí para motivar una preferencia por cualquiera de los dos (aunque –repetimos- en todos los casos las ofertas comparadas son matemáticamente equivalentes).

En definitiva, la preferencia por la oferta del volumen incremental solo se materializó cuando los porcentajes fueron 50-33%, sin mostrar ninguna preferencia cuando los porcentajes fueron 100-50% o 11-10%, sugiriendo que si los porcentajes facilitan el cálculo o presentan una pequeña diferencia entre sí, no se obtiene la preferencia por el volumen sobre el precio.

En otro experimento con consumidores, los académicos (7) analizaron dos comparaciones:

  • El caso base: un incremento del 50% en la cantidad vs. una reducción del 33% en el precio,
  • El mismo porcentaje: un incremento del 33% en la cantidad vs. un menor precio de 33%

Cabe aclarar que la primera comparación presenta ofertas equivalentes pero en el segundo caso la reducción de precio es notablemente mejor desde un punto de vista económico (un incremento en volumen del 33% es en realidad equivalente a un descuento en el precio del 25%).

Los académicos aplicaron ambas comparaciones tanto a un café percibido como caro como a otro percibido como barato para ver si las ofertas tenían diferentes efectos.


La primera comparación (+50% vs -33%) mostró que los consumidores prefieren el volumen incremental tanto cuando se trata de productos baratos como cuando se trata de productos caros.

Pero las sorpresas vinieron en la segunda comparación (33% más volumen vs 33% menos precio). En primer lugar, al aplicar estas ofertas al producto percibido como barato ninguna obtuvo una preferencia sobre la otra, a pesar de que el descuento en el precio es más atractivo matemáticamente. Pareciera ser que como los porcentajes son iguales (33-33%), los consumidores perciben –erróneamente- ambas ofertas como equivalentes.

Así vemos que las ofertas que presentan un porcentaje numérico mayor (por ej, +50% vs -33%) resultan elegidas aun cuando son equivalentes pero la preferencia resulta neutra si los porcentajes numéricos son iguales (por ej, +33% vs -33%), aunque una de las dos ofertas sea más conveniente, sugiriendo que los consumidores simplemente comparan los porcentajes sin tomar en cuenta los valores absolutos a los que hacen referencia.



Otra sorpresa fue cuando se midieron las ofertas de igual cantidad (33%-33%) aplicadas al producto percibido como caro, en este caso los consumidores sí eligieron la oferta del descuento en el precio. Es como si los consumidores, en el caso de un producto caro, aunque perciben que ambas ofertas son equivalentes prefieren el ahorro de una suma de dinero que consideran importante, lo cual se verifica también en otros estudios (4).

Finalmente, los académicos analizaron las ofertas en el contexto de la familiaridad de los productos encontrando que la comparación 50%-33% resulta en una mayor preferencia por la oferta de volumen tanto en productos familiares como en los no familiares, pero con la comparación 33%-33% ocurre algo similar a los productos percibidos como caros: las ofertas son indiferentes con los productos que el consumidor esta familiarizado (aun cuando a un nivel 33%-33% es matemáticamente mejor la de precio) pero con los productos no familiares el consumidor prefiere la oferta de descuento en el precio.

Este último experimento coincide con otros estudios anteriores (9) que muestran que la preferencia por la oferta de volumen adicional se incrementa entre los “heavy-users” (aquellas personas que consumen grandes cantidades de un producto).

El propio académico que lideró los estudios, el Profesor Akshay Rao, explica en una publicación del Wall Street Journal (10): “el error (…) se debe a dos factores: la habilidad y la motivación. Muchos no saben o no calculan adecuadamente los porcentajes y los tratan como números enteros porque no tienen la habilidad para calcularlos. Aquellos que pueden, probablemente consideran que el esfuerzo no vale la pena”.

Más allá de las causas, la deficiencia existe y no solo se da en los descuentos o promociones de volumen contra precio. Algunos estudios (12) han demostrado que los consumidores prefieren un descuento acumulado sobre su equivalente simple, por ejemplo, los consumidores piensan que es mejor un descuento del 25% más otro descuento del 20% (25%+20%) que un solo descuento del 40%, aunque ambas alternativas son iguales.


Otro estudio (13) encontró que los consumidores prefieren evitar una pérdida a obtener una ganancia equivalente cuando se presenta en cantidades absolutas pero pierden esa preferencia cuando se presenta en porcentajes; así eligen una ganancia de +49€ antes que la combinación de una ganancia de +99€ y una pérdida de -50€ (aunque son equivalentes) pero eso no ocurre si tienen que elegir entre una primera alternativa con un producto A que vale 1.300 € y cae 3,8% vs. otra alternativa con dos productos: el B que vale 300€ cae un 33% y el C que vale 1.000€ sube un 5%  [de hecho: 1.300€-3,8%= 1.250€ es igual a (300€-33%)+(1.000€+5%)=1.250€ ]  como si pesara más la combinación de +33% y -5% que el simple -3,8%, sin importar los valores absolutos sobre los que se aplican esos porcentajes.

Un ejemplo de estos errores de cálculo de la gente lo demostró un estudio (14) que encontró que una marca en un anuncio de publicidad comparativa resulta más elegida si la diferencia se expresa enfocándose en el desempeño positivo de esa marca (+25% mejor) que en el desempeño negativo de la competencia (-20% peor) aunque matemáticamente son equivalentes.

Todas estas tácticas pueden ser utilizadas no solo en temas de precios (en forma de descuentos) sino también en otras áreas del marketing como la publicidad. Por ejemplo, un producto bajas calorías puede comunicar que ofrece un 50% más de cantidad por las mismas calorías, en lugar de comunicar que el mismo envase ahora tiene 33% menos calorías (aunque ambas sean equivalentes) o un coche puede comunicar la cantidad extra de kilómetros por cada litro de gasolina (+25%) en lugar del ahorro de combustible (-20%). O las empresas que venden velocidad, como cantidad de datos por segundo (por ej, conexión a Internet en Gb/segundo), entrega de productos (por ej, FedEx entrega de un paquete en dos días), respuesta al cliente (por ej, los técnicos de Xerox que pueden llegar dentro de las 24hs del contacto), eficiencia del producto (por ej, el lavavajilla Whirlpool termina un ciclo de lavado en 30 minutos) o viajes (por ej, el Tren de Alta Velocidad viaja de Madrid a Málaga en 2,5 horas), todas se beneficiarán si resaltan las mejoras en velocidad (por ej, +25%) que la reducción equivalente en el tiempo (por ej, 20%).


Finalmente, los gobiernos y sus agencias pueden defender mejor a los consumidores haciendo más hincapié en la obligación de comunicar más prominentemente los precios o rendimientos por unidad en las tiendas (15).

*****

En resumen, una gran cantidad de estudios han encontrado que las personas generalmente no calculan correctamente los porcentajes, con lo cual los fabricantes, los distribuidores y las tiendas pueden incrementar sustancialmente las ventas si tienen en cuenta los siguientes puntos:

  • Los consumidores prefieren abrumadoramente una oferta de cantidad extra a una simple reducción en el precio, aunque el ahorro sea el mismo (debido principalmente a un error intrínseco en el cálculo).
  • Debido a esta preferencia, es mejor diseñar una promoción de precios como una oferta de cantidad extra que como un simple descuento en precio (siempre que esas ventas incrementales justifiquen los costes de producir, transportar y almacenar el envase con la cantidad extra, algo no muy difícil de lograr cuando las ventas incrementales pueden llegar a ser 70% superiores).
  • También es una buena forma de responder creativamente a una oferta de la competencia. Si un competidor decide, por ejemplo, lanzar un descuento del 20%, podemos responder con una oferta de un envase con un 25% extra de cantidad, el cual será más atractivo para los consumidores (aunque en realidad son económicamente equivalentes).
  • Esta táctica también es eficaz al momento de incrementar precios, teniendo un mejor efecto la reducción de la cantidad (por ej, -33%) sobre el incremento equivalente del precio (+50%).
  • Si se usan porcentajes numéricos diferentes, la preferencia por la cantidad extra se da tanto en productos baratos como caros, y tanto en productos familiares como no familiares, sugiriendo que aplica tanto a consumidores asiduos de un producto como a aquellos que lo compran por primera vez, con lo cual estas ofertas pueden ser válidas no solo para productos establecidos sino también para productos nuevos.
  • En cambio, si las cantidades porcentuales son idénticas (por ej, +20% en volumen vs -20% en precio), los consumidores son indiferentes (aunque les convenga la opción de precio) excepto cuando la promoción se aplica a productos caros y/o nuevos para el consumidor; en esos casos elegirá la oferta de precio. Así, si un competidor usa la táctica del volumen incremental para lanzar un producto nuevo o competir en una categoría cara, nuestra empresa puede contrarrestar exitosamente aplicando una promoción de reducción de precios con la misma cantidad porcentual.
  • La preferencia por la cantidad extra es muy fuerte pero no es universal, de hecho no se aplica cuando los porcentajes son cercanos entre sí (por ej, +11 vs. -10%) o el impacto equivalente es fácil de calcular (+100% vs. -50%).
  • Los porcentajes pueden ser utilizados no solo en precios, sino también en la publicidad para comunicar diferencias en el rendimiento de los atributos del producto (por ej, +25% en velocidad vs. -20% en el tiempo).
  • Es preferible presentar un descuento como la suma de dos porcentajes que como el descuento simple equivalente, así un fabricante o una tienda puede influenciar a los consumidores ofreciendo un descuento doble acumulado (por ej, 25%+20%) en lugar de uno simple (40%) para lograr más ventas cuando sus consumidores tienen la percepción de que han obtenido un mejor descuento cuando en realidad no es así.


Ahora que conoce el impacto de la psicología de los descuentos podrá beneficiarse en cada caso concreto, ya sea al lanzar una promoción de precios, al hacer una publicidad o al responder a una acción de la competencia.





                                     


Comparta aquí su opinión con los demás lectores de Marketísimo



Fuentes:
(1) William D. Diamond and Abhijit Sanyal (1990) ,"The Effect of Framing on the Choice of Supermarket Coupons", in Advances in Consumer Research Volume 17, eds. Marvin E. Goldberg, Gerald Gorn, and Richard W. Pollay, Advances in Consumer Research Volume 17 : Association for Consumer Research, Pages: 488-493.
(2) Kahneman, Daniel and Amos Tversky (1979), “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk,” Econometrica, 47 (2), 263–91.
(3) Diamond, William D. (1992), “Just What Is a ‘Dollar’s Worth’? Consumer Reactions to Price Discounts vs. Extra Product Promotions,” Journal of Retailing, 68 (3), 254–70.
(4) Smith, Michael and Indrajit Sinha (2000), “The Impact of Price and Extra Product Promotions on Store Preference,” International Journal of Retail & Distribution Management, 28 (2), 83–92.
(5) Hardesty, David and William Bearden (2003), “Consumer Evaluations of Different Promotion Types and Price Presentations: The Moderating Role of Promotional Benefit Level,” Journal of Retailing, 79 (1), 17–25.
(6) Mishra, Arul and Himanshu Mishra (2011), “The Influence of Price Discount Versus Bonus Pack on the Preference for Virtue and Vice Foods,” Journal of Marketing Research, 48 (February), 196–206.
(7) Haipeng (Allan) Chen, Howard Marmorstein, Michael Tsiros, Akshay R. Rao, (2012). “When More Is Less: The Impact of Base Value Neglect on Consumer Preferences for Bonus Packs over Price Discounts”. Journal of Marketing: Vol. 76, No. 4, pp. 64-77.
(8) Davis, Scott, J. Jeffrey Inman, and Leigh McAlister (1992), “Promotion Has a Negative Effect on Brand Evaluations—Or Does It? Additional Disconfirming Evidence,” Journal of Marketing Research, 29 (February), 143–48.
(9) Ong, Beng Soo, Foo Nin Ho, and Carolyn Tripp (1997), “Consumer Perceptions of Bonus Packs: An Exploratory Analysis,” Journal of Consumer Marketing, 14 (2), 102–112.
(10) Mint newspaper- The Wall Street Journal, “Complex maths confuses people”, 25 de Julio de 2012
(11) Shafir, Eldar, Peter Diamond, and Amos Tversky (1997), “Money Illusion,” Quarterly Journal of Economics, 112 (2), 341–74.
(12) Chen, Haipeng (Allan) and Akshay R. Rao (2007), “When Two Plus Two Is Not Equal to Four: Errors in Processing Multiple Percentage Changes,” Journal of Consumer Research, 34 (3), 327–40.
(13) Heath, Timothy, Subimal Chatterjee, and Karen R. France (1995), “Mental Accounting and Changes in Price: The Frame Dependence of Reference Dependence,” Journal of Consumer Research, 22 (June), 90–97.
(14) Kruger, Justin and Patrick Vargas (2008), “Consumer Confusion of Percent Differences,” Journal of Consumer Psychology, 18 (1), 46–61.
(15) “Something doesn’t add up”, The Economist, 30 de Junio de 2012




___________________________________________________________


- Suscríbase al reader o reciba los artículos por correo
- Enviar este artículo por email

Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en
http://www.marketisimo.com/

___________________________________________________________

Continuar leyendo el resto del artículo...


Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...