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 dependerá de la frecuencia de compra de la categoría de producto. En algunas de alta frecuencia esto puede suceder en semanas, en otras de baja rotación puede darse en meses. La clave del éxito de un lanzamiento es la retención de probadores, esto es lo que garantizará la supervivencia del producto en el tiempo.

¿Cómo podemos pronosticar cuantos de los probadores nos seguirán comprando?

Ya sea a partir un estudio de Forecasting o de un simple Concept/ Product Test, existen algunas pistas de como se comportará el comprador en el futuro.

En el siguiente gráfico podemos observar y cuantificar el porcentaje de personas que potencialmente probarían y adoptarían nuestro producto. A partir de un cruce de variables de compra pre y post uso definimos algunos segmentos y sus tamaños, y que nos ayudarán a predecir las conductas de los usuarios.


En el eje horizontal graficamos los grupos de respuestas de Pre uso (trial), en el eje vertical las respuestas Post uso (repeat) del producto. Las hemos agrupado en 3 clusters de respuestas: Si Compraría; Probablemente compraría; No compraría o duda. Podemos pues asumir que el % de personas en el cuadro verde (A) será nuestro “core business”, quienes acuerdan tanto con la idea (concepto) como con el producto. En alguna medida podremos incorporar algunos de los casos de las celdas amarillas que son aquellos entrevistados que no fueron del todo atraídos por el concepto, pero el desempeño del producto los convenció (C), o quienes acordaron definitivamente con la idea pero el producto no cumplió del todo con sus expectativas (B). En cuanto a los consumidores de los recuadros rojos (E), es seguro que solo serán probadores y que no generarán recompra. De más está decir que no hay esperanza alguna con quienes caen el grupo F. Un capítulo aparte merecen quienes se ubican en las celdas grises (D). En la vida real es imposible que un usuario adopte un producto que nunca compró, es decir que tenga una probabilidad de recompra sin pasar la prueba. Si bien el % que encontremos en estas celdas en nuestro estudio es solo producto del experimento llevado adelante, nos da ciertamente una muestra de cuantos compradores podríamos ganar con sampling. A esto lo llamamos “prueba no espontánea”.

Sintetizando, podemos pronosticar que nuestro % de recompradores estará muy cerca del valor de la celda verde más un valor ajustado de las celdas amarillas.

Obviamente, un estudio de forecasting evalúa estas “probabilidades” de trial y repeat de manera individual, modelando más de una variable y proyectando estos valores a nuestro universo target. De todos modos, este modelo nos puede dar al menos algunas pistas sobre el futuro del lanzamiento.

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