¿Por qué vamos por el último modelo?

Con fórmulas matemáticas y una exactitud de 76%, dos expertos predicen en cuánto tiempo los clien

STANFORD GRADUATE SCHOOL OF BUSINESS

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Es complicado decidir el momento correcto para reemplazar un aparato viejo por un nuevo modelo sensacional, con el presentimiento de que el nuevo  se volverá obsoleto también en pocos meses. E incluso, cualquier comercializador da muchas vueltas seleccionando el momento apropiado para cada lanzamiento. ¿Qué parafernalia introducir primero? ¿Y qué precio poner a la innovación para hacerla atractiva a los que ya son usuarios? Para ayudar a los planeadores de productos de alta tecnología a la hora de tomar este tipo de decisiones, V. Seenu Srinivasan, profesor que recibió la distinción Adams y que enseña gestión en la Escuela de Negocios de Stanford y Sang-Hoon Kim, profesor de Mercadotecnia en la Universidad Nacional de Seúl y ex alumno de Srinivasan, crearon un modelo matemático que predice el rumbo de las ventas de una versión nueva de un producto que ya existe. “El modelo es bastante simple”, afirma Srinivasan, se basa en la manera en que los beneficios del nuevo producto (en contraposición al viejo) superan todos los factores que impiden la actualización del cliente. Por ejemplo, es probable que un cliente se decida a comprar una nueva computadora si es significativamente mejor que la suya y si la actualización parece ser sencilla y accesible. En este modelo, los obstáculos no sólo incluyen los diversos costos de la actualización (financieros, de procedimiento y psicológicos) sino también las expectativas sobre qué tan rápidos serán los cambios tecnológicos en un futuro cercano, las características de los consumidores y la percepción que tienen sobre el producto en general, por ejemplo, si le servirá para ahorrar tiempo o no. Mientras más distancia exista entre los nuevos beneficios que implica la actualización y sus obstáculos, mayor será la probabilidad de que el consumidor se actualice en un tiempo determinado.

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El ejemplo de Palm
Al aplicar su modelo de probabilidades a un estudio retrospectivo de la PDA Palm Pilot , Srinivasan y Kim predijeron exitosamente qué participantes de la encuesta habían actualizado su modelo en un periodo de tiempo determinado con una exactitud de 76%. Un gran avance si se comprara con 47% de margen de error que tenían las predicciones al azar.

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Llevar el estudio al mundo real (en este caso con Palm) dista mucho de ser una tarea simple. En primer lugar, se le pidió a una muestra de clientes reunidos al azar que clasificaran la importancia de varias características de productos, por ejemplo precio, tamaño y capacidad de memoria. Luego éstos completaron un cuestionario personal que evalúa alrededor de una decena de variables como qué tan culpables se sienten por desechar un producto que todavía funciona, cuáles son las expectativas sobre la rapidez con la que saldrán nuevas versiones, el porcentaje de amigos y colegas que usan el producto, el tiempo que le llevó al cliente comprar el modelo anterior de este producto e inclusive si el producto que tienen en la actualidad fue un regalo o no.

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Todas las respuestas se incorporan a un grupo de ecuaciones complejas que generan  probabilidades para anticipar el tiempo que tardará este grupo en pasarse al próximo modelo.

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Srinivasan calcula que el costo de implementar el estudio en un ámbito real del mercado es de $100,000 dólares, pero el precio no es la única barrera. Según Srinivasan, los nuevos lanzamientos de algunos productos como computadoras portátiles, impresoras y teléfonos celulares pueden darse tan rápido que algunos gerentes técnicos creen que no hay tiempo para este tipo de estudio de mercado.

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Pero ambos académicos están entusiasmados, porque el modelo es una mezcla innovadora de dos metodologías existentes en la mercadotecnia: análisis conjunto y modelo de tasa de riesgo. El primer análisis consiste en preguntar a una muestra de clientes del mercado para entender qué tan importantes consideran las diferentes características. Este método se utiliza para determinar qué características del producto ofrecer. Pero debido a que el análisis conjunto hace un corte estático del mercado en un momento dado, no responde a los tipos de preguntas intrínsecas para la actualización de un producto y por esa razón se agregaron el modelo de tasa de riesgo, que tradicionalmente se emplea para calcular la diferencia de tiempo entre la primera compra de un producto y las siguientes compras para reemplazarlo. Mencionando brevemente su modelo, en su clase de mercadotecnia, Planeación  de productos enfocados en el consumidor, Srinivasan explica el modelo a los alumnos evitando los detalles complejos de matemática. Pero en el futuro, el modelo podría convertirse en una práctica común si el manejo de datos numéricos pudiera ser un proceso automático. Algunos vendedores, incluyendo Sawtooth Software (EU), ya ofrecen herramientas para realizar análisis conjuntos y se puede pensar que en algún momento van a hacer lo mismo con respecto a esta metodología.

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