Ser Innovador…pero no demasiado!
Sin duda asistimos a una época marcada por las innovaciones. De hecho, estas han sido el motor en la dinámica de casi todos los mercados y latitudes en las últimas décadas. Fabricantes de productos y proveedores de servicios han estado abocados a la innovación para mantenerse a la vanguardia en sus categorías. Ya sean innovaciones realmente disruptivas o modificaciones, renovaciones, de productos existentes, nos hemos acostumbrado al cambio, a esperar cosas nuevas. Pero, ¿inn
Forecasting Tips (4): No todos nuestros compradores son iguales, ni compran de la misma manera.
En los tips anteriores nos hemos enfocado en dos de las métricas fundamentales para un análisis de pronósticos, trial y repeat. Vamos a hablar ahora de la tercera variable que debemos considerar en nuestro estudio de forecasting. Completamos entonces nuestro modelo con el análisis del modo en que los usuarios comprarían nuestro producto. En ocasiones podemos obtener buenas medidas de trial y repeat pero esto no implica necesariamente grandes volúmenes de ventas. La clave está
Forecasting Tips (3): Cuántos de mis probadores me seguirán comprando?
Continuando con el análisis de las métricas principales involucradas en el pronóstico de ventas de un lanzamiento, veamos ahora como estimar cuantos de los probadores podremos retener. Una vez que hemos alcanzado los volúmenes de prueba, esto es cuando ya no queden compradores que aún sabiendo de nuestro lanzamiento quieran hacer su primera compra, nuestras ventas dependerán exclusivamente de la recompra (repeat). El tiempo en que se minimizan o anulan los probadores depender
Forecasting Tips (2): Cómo ajustar nuestra estimación de trial o prueba?
Cómo ya comentamos en nuestro anterior Tip, una de las métricas fundamentales a estimar cuando lanzamos un producto o servicio es el % de trial. Esto es el porcentaje de personas que harán una prueba tras nuestro lanzamiento. En el caso de los servicios esto se vuelve aún más decisivo dado que no tenemos recompra, es decir repeat, sólo podemos estimar el porcentaje de gente que contratará el servicio. Ya sea que nuestra medida de prueba sea un valor de trial modelado, un porc
