Forecasting Tips (1): Cómo incrementar el número de probadores en el lanzamiento de un producto.

Cuando un Brand Manager enfrenta el lanzamiento de su producto o servicio, sea nuevo, relanzamiento o ajuste del mix, el gran acertijo es saber si alcanzará un nivel de ventas adecuado a la inversión realizada. Esto es siempre una apuesta incierta pero existen algunas pistas que nos pueden proveer tanto la experiencia, como los antecedentes de lanzamientos similares o algún parámetro de investigaciones de mercado hechas pre-lanzamiento.

La gran incógnita es saber cuántos de los usuarios de la categoría comprarán el producto por primera vez y como este seguirá participando del set de compras de nuestros consumidores. En términos de investigación de mercados esto lo conocemos como “trial”, “repeat” y “frecuencia de compra”. La primera gran prueba, valga la redundancia, es estimar el trial, la primera compra de prueba. Muchos de nuestros probadores seguirán comprando, otros no, y quienes lo adopten lo harán con una determinada frecuencia.

Centrémonos en el trial. Esto es, la estimación del número de personas que harán una compra de nuestro producto por primera vez en el mercado. Supongamos que realizamos un estudio de forecasting y obtenemos un trial de x%. Esto significa que un x% de las personas que estén expuestas al lanzamiento harían una primera compra. La exposición al lanzamiento la denominamos visibilidad: que el comprador conozca y encuentre el nuevo lanzamiento. De acuerdo a nuestro plan de inversión podemos estimar la visibilidad como la resultante de la comunicación y la distribución. Pero ambas variables no influyen de la misma manera en el incremento de la visibilidad. Mientras que la relación entre comunicación y reconocimiento sigue una curva en forma de “S”, la distribución tiene una relación lineal con la visibilidad.

Por ejemplo, supongamos una cantidad N de GRPs (puntos brutos de rating) como inversión publicitaria del lanzamiento. A una baja cantidad de N GRPs (o dada una distribución ineficiente en el período) probablemente no logremos un significativo nivel de reconocimiento. La curva crece lentamente hasta llegar a un punto en que la curva se vuelve exponencial y luego tiene un punto de inflexión donde comienza a perder impacto y, finalmente, aún con grandes incrementos de GRPs ya hemos alcanzado un cierto tope de reconocimiento y el incremento se vuelve mínimo. Esto se ve además impactado por factores como la pauta, el plan de medios y el share of voice de la categoría, lo que hace aún más complejo el modelaje de la estimación de ventas por parte de los investigadores.

También, aunque en menor medida, debemos tomar recaudos en cuanto al plan de distribución considerando como se realizaría en el tiempo, diferenciando entre distribución física y ponderada y discriminando canales.

Por lo tanto, si nuestro trial es de x% sobre un universo de consumidores donde nuestro lanzamiento alcanza una visibilidad determinada, si incrementamos la visibilidad en un 10% a partir de una eficiente inversión en comunicación y distribución, expandiremos el alcance del trial a un +10% de personas que nos conozcan y encuentren, e incrementaremos linealmente nuestras ventas.

Como vemos, la tarea de predecir no es sencilla pero la investigación de mercados nos provee de herramientas para hacer menos incierto el desempeño de nuestro lanzamiento.