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 en el análisis de como compran cada uno de nuestros compradores potenciales, con que frecuencia lo hacen y cuantas unidades por compra, y como nuestro lanzamiento entra en su set de compra de la categoría.

Si la compra del producto es muy ocasional o para consumir en eventos que suceden pocas veces en el año, aún con buenos valores de prueba y recompra, veremos casos en que el volumen no parecería estar en línea con lo esperado. Esto es así porque no todos los compradores son iguales ni compran de la misma manera. Está claro que no deberíamos esperar la misma contribución al volumen total de un comprador heavy que de uno light, aún cuando ambos grupos puedan tener similares probabilidades de trial y repeat.

Veamos un ejemplo en la tabla que sigue.

Supongamos que un estudio encontramos que nuestro universo de compradores es de 10 millones y que determinamos que el producto se compraría 1 vez a la semana y 1 unidad por acto de compra. Por lo tanto, el volumen anual sería de 52.000.000 de unidades. Si la compra del producto fuera de 1 unidad quincenal tendríamos la mitad de las ventas aún con el mismo número de probadores y recompradores.

Pero además, este valor está calculado en base a promedios. Supongamos que logramos el mismo nivel de trial y repeat pero en 3 diferentes grupos de compradores, uno de usuarios L (light), uno M (medium) y otro H (heavy). Si solo conquistamos al grupo de usuarios light, aún con los mismos porcentajes de las métricas antes referidas, tendremos 26 unidades compradas en el año, si capturamos solo al heavy tendremos entonces 78 unidades anuales, con el medium estaremos en el promedio de 52. Entonces, ¿es lo mismo que nuestro lanzamiento tenga un buen nivel de trial y repeat en uno u otro segmento? ¿A quiénes querríamos conquistar?

Como podemos ver, es importante el análisis individual de las conductas de compra, el uso de datos agregados puede esconder las diferencias en la forma en que entraremos en el set de compra del usuario. Lo que llamamos “micromodelaje” tiene en cuenta estos aspectos y nos permite dar a nuestros clientes pronósticos más certeros segmentando a los potenciales compradores.