itesm - modelos decisionales 04b - la proyección de los factores ambientales
TRANSCRIPT
4b1
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
La Proyección de los Factores Ambientales
SITUACIÓN ACTUAL SITUACIÓN DESEADA
MERCADO FUTURO
PROYECCIONES� Impacto futuro de las
principales variables
ASIGNACIÓN $$$
CLIENTES Y CONSUMIDORES
COMPETIDORES
CIRCUNSTANCIAS Y CONDICIONES
COMPAÑÍA
�Definición de los Clientes Potenciales
�Detección de sus Necesidades
�Detección de los Compradores Potenciales
�Detección de los Factores Ambientales relevantes
�Detección de las Fortalezas y Debilidades
4b2
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
1. El Concepto del “Pronóstico”
4b3
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
1. El Concepto del “Pronóstico”
LA PROBLEMÁTICA DE LOS PRONÓSTICOS
� El problema de la extrapolabilidad del pasado al futuro: ¿ Qué tan factible es pronosticar el futuro a partir de un comportamiento histórico?
EVOLUCIÓN + R = REVOLUCIÓN
t t
4b4
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
PRONÓSTICOS - UNA TAXONOMÍA DE HERRAMIENTAS- Una Guía Decisional -
MÉTODOSBASADOS EN LASINTENCIONES DE
LOS CONSUMIDORES
Si los datos obtenidos midenIntenciones...
HERRAMIENTASCUANTITATIVAS
(CONJOINT)
Si los datos obtenidos midenPercepciones...
SISISISI
TÉCNICA DELPHI
JURADOS DEEXPERTOS
SISISISI
ANÁLISISDE ESCENARIOS
ANALOGíAS
MétodosFormales
JUICIO
INTUICIÓN
MétodosInformales
NONONONO
¿ Existen Estudiossobre Marcas análogas ?
NONONONO
¿ Existen datossobre Estudios que
abarquen otros/varios sectores ?
NO =NO =NO =NO =
principalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTAS
CUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVAS
(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)
Ver Sesión 10
SI =SI =SI =SI =
HERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTAS
CUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVAS
Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:
¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos
para las variables clave ?para las variables clave ?para las variables clave ?para las variables clave ?
HERRAMIENTAS PARA LAGENERACIÓN DE PRONÓSTICOS
2. Pronósticos - Una Taxonomía de Herramientas Cualitativas
4b5
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
3. Precisión de la Técnicas de “Pronóstico”
MÉTODOS CUALITATIVOS DE PRONÓSTICO
AGREGADOS DE VENTAS
JURADO DE EXPERTOS
DELPHIINTENCIONES DE
COMPRAENTRADA-SALIDA
PREDICCIÓN BAROMÉTRICA
PREDICCIÓN DE...Ventas por Representantes,
agregadas para obtener totales
Un panel de "expertos" llegan a un consenso de predicción, en
base a discusión
Un panel de "expertos" hacen predicciones individuales y se
saca una conclusión
Encuestas que miden la intención de compra de los consumidores
Emplea datos de flujo entre industria y economía; para
bienes industriales
Una serie de tiempo cuyos movimientos preceden aquéllos
de la serie a ser predecida
EXACTITUD DE PREDICCIÓN
Corto Plazo (0-6 meses) ++++ ---- ---- ~ ~ ~ ~ NANANANA ~ ~ ~ ~
Mediano Plazo (6-12 meses) ~ ~ ~ ~ ---- ---- ~ ~ ~ ~ ++++ ~ ~ ~ ~
Largo Plazo (> 12 meses) - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - ++++++++ ++++ ++++++++
APLICACIONES
Predicciones de Ventas del trimestre siguiente
Predicciones de Ventas a CP y MP
Predicciones de Productos existentes y nuevos (sólo LP)
Predicciones de Ventas a LPPredicciones de Ventas de
bienes industrialesPredicciones de Ventas de
Productos
TÍPICAS Predicciones de Márgenes de Utilidad
Predicciones de Márgenes de Utilidad
TIEMPO REQUERIDO 3-4 semanas 2-3 semanas 2-3 semanas 2-3 meses 6-8 meses 2-4 semanas
4b6
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
3. Precisión de la Técnicas de “Pronóstico”
MÉTODOS CUANTITATIVOS DE PRONÓSTICO
EMPÍRICOS PROMEDIO MÓVIL BOX-JENKINSSUAVIZACIÓN EXPONENCIAL
REGRESIÓN MÚLTIPLE
MODELOS ECONOMÉTRICOS
PREDICCIÓN DE...Modelos Simplistas,
basados en la Experiencia
Media de Ventas de los
últimos X Períodos - los
Efectos Cíclicos se
minimizan
Técnica para escoger el
Modelo Óptimo de Ajuste
Similar al Promedio Móvil -
pero los períodos más
recientes tienen más peso
Ecuación, en donde la
Variable Y se relaciona
con Variables Predictoras
(X)
Un Sistema de Ecuaciones
de Regresión
interrelacionadas
EXACTITUD DE PREDICCIÓN
Corto Plazo (0 a 6 meses) ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ++++++++ ++++ ++++ ++++
Mediano Plazo (6-12 meses) ---- ---- ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ++++ ++++++++
Largo Plazo (> 12 meses) - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - ---- ++++
APLICACIONES
Para juzgar Exactitud de
otros MétodosControl de Inventarios Control de Inventarios Control de Inventarios
TÍPICAS Predicciones de Ventas a
CP
Predicciones de Ventas a
CP
Predicciones de Ventas a
CP
Predicciones de Ventas a
CPPredicciones de Ventas Predicciones de Ventas
Flujos de Caja
TIEMPO REQUERIDO 1 día 1 día 1-2 días 1 día1 día (una vez
disponibles las variables)2-3 meses
4b7
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
3. Precisión de la Técnicas de “Pronóstico”
Comparar los requerimientos del pronóstico con las capacidades del método
� Exactitud, sobre todo en los puntos de quiebre
� Requerimientos de datos
� Requerimientos de tiempo
LA ELECCIÓN DE UN MÉTODO DE PRONÓSTICO
4b8
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
3. Precisión de la Técnicas de “Pronóstico”
Exactitud: La mayoría de las técnicas de pronóstico funcionarán bien para predecir las ventas en los tramos A-B, C-D, E-F y G-H.
Sin embargo, las más importantes decisiones de marketing por lo general involucran el predecir los puntos de quiebre: B-C, D-E y F-G
4b9
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
4. Técnicas SemiCuantitativas de Pronóstico
� Premisa Básica: Se pregunta al segmento objetivo acerca de sus intenciones de comprar un producto o servicio dentro de un plazo de tiempo dado.
� Gran duda: La confiabilidad de las respuestas de los entrevistados: ¿ Qué tanto coinciden dichos y hechos ?
o Mayor confiabilidad en el caso de estudios industriales, menor en estudios al consumidor.
o Esta “confiabilidad” no es cuantificable
� Ejemplo: El Indicador Nacional de los Gerentes de Compra
INTENCIONES DE COMPRA
4b10
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
“Si Usted comprara en estos momentos una PC , ¿ qué tan seguro estaría Usted de adquirir
una PC de la marca ... ?”:
Totalmente SeguroTotalmente Seguro 55
Seguro Seguro 44
Ni Seguro ni Inseguro Ni Seguro ni Inseguro 33
Inseguro Inseguro 22
Totalmente InseguroTotalmente Inseguro 11
Estimado de Potencial
70%70% ** 14%14% == 9.89.8
35%35% ** 26%26% == 12.612.6
10%10% * * 30% 30% == 3.03.0
----------------
Estimado de PotencialEstimado de Potencial == 25.425.4
Estimados Experienciales para Productos correctamente
posicionados
Ejemplo: % de una muestra hipotética que manifestó su “grado de seguridad” para
adquirir una PC de la marca ...
4. Técnicas SemiCuantitativas de Pronóstico
4b11
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
∅∅∅∅ 3.3
19
1524 26 28 24
13
11 13 12
162124
9161517
21
2921
251819
21
13
221616
16
14
14
13 10 4710
27
18
714912
0
20
40
60
80
100
Total MarcaA
MarcaB
MarcaC
MarcaD
MarcaE
MarcaF
No sabe
Después
4 tiempos
3 tiempos
2 tiempos
1 tiempo
∅∅∅∅ 3.2 ∅∅∅∅ 3.4 ∅∅∅∅ 3.5 ∅∅∅∅ 2.9 ∅∅∅∅ 3.1 ∅∅∅∅ 2.8
4. Técnicas SemiCuantitativas de Pronóstico
Reemplazo de un Producto – Periodicidad de la siguiente Compra:
4b12
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
5. Técnicas Cualitativas de Pronóstico
TÉCNICA DELPHI
� Premisa Básica: Zapatero a tus zapatos: ¿quién mejor puede evaluar el desempeño (futuro) de un producto que los expertos mismos – tales como el área ventas ?
� Metodología básica: El procedimiento normal implica reunir, virtual o físicamente, a un grupo de participantes expertos. A partir de ahí, ...
o Pedir a los participantes predecir, en forma anónima, la respuesta de p.ej. las ventas en función de diferentes variables
o Recolectar los resultados y sumarizarlos
o Regresarles a los participantes panelistas el resumen de las predicciones y pedirles que preparen una nueva -segunda- proyección, y
o Continuar con este proceso, tantas vueltas como fuere necesario, hasta obtener tanta convergencia entre las predicciones de los panelistas como pareciera posible conseguir.
o Convocar a una junta después de la última vuelta y obtener el consenso final de todo el grupo panelista
4b13
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
� Premisa Básica: La experiencia histórica no es extrapolable al futuro; es altamente probable que el mundo futuro cambie a pasosagigantados y difiera dramáticamente del mundo anterior
� Los métodos tradicionales no funcionan para hacer frente a condiciones rápidamente cambiantes – el Análisis de Escenarios sí.
� Un “escenario” no es un pronóstico del futuro sino una descripción de un posible entorno futuro.
o Por lo general, se identifican diferentes variables que pueden influir en el resultado de una estrategia específica, y las combinaciones de estos factores identificados se convierten en un escenario.
o El analista seleccionará unos cuantos de los muchos posibles escenarios para su análisis y buscará predecir el futuro potencial para una estrategia dada.
MÉTODOS FORMALES: ANÁLISIS DE ESCENARIOS
5. Técnicas Cualitativas de Pronóstico
4b14
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
� No existe un procedimiento universalmente válido para implementar un Análisis de Escenarios. Sin embargo, típicamente un Análisis de Escenarios consta de 3 fases:
1. Identificación del problema y de las influencias externas relevantes a través de p.ej. Tormentas de Ideas.
2. Identificación de la forma en que las influencias externas consideradas se desarrollarán a futuro via diversas técnicas cuantitativas.
3. Síntesis de estas influencias externas.
� Las técnicas típicamente utilizadas en los pasos dos y tres son el Análisis de Impacto Cruzado y los métodos de Battelle y Brauers/Weber.
o En los Análisis de Impacto Cruzado se presupone que el pronóstico de un escenario dado será cierto y se utiliza esta premisa para el pronóstico de otros escenarios.
5. Técnicas Cualitativas de Pronóstico
4b15
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
� Premisa Básica: El juicio y la intuición frecuentemente arrojan sorprendentes resultados.
o Se habla de la “corazonada” y del “sexto sentido”.
o El uso de métodos informales son “técnicas” de pronóstico difícilmente aceptadas en el medio corporativo - pero su aplicación como un primer ejercicio pueden servir para la generación de hipótesis de trabajo para subsecuentes investigaciones de carácter formal.
MÉTODOS INFORMALES: JUICIO E INTUICIÓN
5. Técnicas Cualitativas de Pronóstico
4b16
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
PRONÓSTICOS - UNA TAXONOMÍA DE HERRAMIENTAS- Una Guía Decisional -
TÉCNICAS DEREGRESIÓN
PROMEDIOSMÓVILES
ARIMABOX-JENKINS
ANÁLISIS DE SERIESDE TIEMPO
MODELOSECONOMÉTRICOS
SISISISI
SISISISI
¿ Existen datos actualesacerca del comportamiento del
Consumidor ?
NONONONO
¿ Existen datos históricospara las variables en cuestión ?
SI =SI =SI =SI =
HERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTAS
CUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVAS
VerSesión 9
NO =NO =NO =NO =
principalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTAS
CUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVAS
(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)
Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:
¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos
para las variables clave?para las variables clave?para las variables clave?para las variables clave?
HERRAMIENTAS PARA LAGENERACIÓN DE PRONÓSTICOS
6. Pronósticos - Una Taxonomía de Herramientas Cuantitativas
4b17
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
TÉCNICAS DE REGRESIÓN
� Extrapolación de Tendencias
� Curvas de Crecimiento
� Regresiones Múltiples
4b18
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Vent
as (Y
)
Tiempo (X)
Tendencia: Lineal
btay +=
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b19
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Vent
as (Y
)
Tiempo (X)
Tendencia: Exponencial
btay
aeybt
+=
=
ln
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b20
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Vent
as (Y
)
Tiempo (X)
Crecimiento: Pearl
btae
Ly
−+
=1
L es un estimador del límite superior del crecimiento de la curva
L
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b21
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Vent
as (Y
)
Tiempo (X)
Crecimiento: Gompertz
Ktbe
Ley−
−=
L es un estimador del límite superior del crecimiento de la curva
L
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b22
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Y = bbbb1X1 + bbbb2 X2 + bbbb3X3 + ... + bbbbnXn
Variable Dependiente:típicamente, la
Satisfacción Global o el Interés de Compra
n Variables Independientes:Atributos relacionados con el
Productos
n Coeficientes Beta:Impacto de cada Variable
Independiente sobre la Variables Dependiente
Tendencia: Regresión Múltiple
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b23
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Variables P018T a Q
Predictores de la potencial compra del
producto en cuestión
Variable B SE B Beta T Sig TP018T ,054101 ,117960 ,063049 ,459 ,6483P018J ,166516 ,090713 ,242710 1,836 ,0717P018G ,223024 ,099587 ,296782 2,239 ,0291P018E ,120305 ,120563 ,139516 ,998 ,3226P018R -,072004 ,097568 -,132209 -,738 ,4636P018C ,198328 ,112847 ,233563 1,757 ,0843P018K -,200988 ,105180 -,235118 -1,911 ,0611P018M -,040282 ,098476 -,056631 -,409 ,6841P018H ,023490 ,124067 ,028072 ,189 ,8505P018I ,039046 ,091877 ,059130 ,425 ,6725P018D ,005775 ,115297 ,007184 ,050 ,9602P018P ,092926 ,096412 ,132837 ,964 ,3393P018N ,014773 ,117281 ,023384 ,126 ,9002P018F ,016881 ,120216 ,019959 ,140 ,8888P018L -,102787 ,131000 -,130518 -,785 ,4360P018S -,151563 ,097901 -,276765 -1,548 ,1272P018O ,169359 ,107358 ,293913 1,578 ,1203P018Q ,214674 ,121371 ,369121 1,769 ,0824(Constant) 1,141107 ,355019 3,214 ,0022
Multiple R ,86365 Analysis of VarianceR Square ,74589 DF Sum of Squares Mean SquareAdjusted R Square ,66421 Regression 18 26,99130 1,49952Standard Error ,40522 Residual 56 9,19537 ,16420
F = 9,13209 Signif F = ,0000
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b24
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Precauciones en el Uso de Técnicas de Regresión:
� Tener hipótesis congruentes para determinar cuales variables incluir en el modelo
� Seleccionar la forma funcional (lineal vs exponencial) para la ecuación de regresión que mejor describa la estructura de los datos
� El modelo debe ajustarse bien a los datos – Coeficiente de Determinación R2
� Asegurarse de que el modelo sepa predecir valores de la misma base de datos dentro de la simulaciones que se hagan
� Buscar la ortogonalidad de las variables independientes – entre menos correlación haya entre éstas, mejor
7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión
4b25
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
PROMEDIOS MÓVILES
� Premisa Básica: La tendencia de una serie de tiempo (datos a lo largo de un periodo de tiempo) es más fácilmente discernible si se eliminan los “picos” del comportamiento de datos.
� Para tal fin, de calculan promedios móviles para cada observación (nivel de ventas), considerando para el cálculo de este promedio n periodos antes y n periodos posteriores.
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b26
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTAS
80
90
100
110
120
130
140
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Mes
$
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b27
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTASMedia móvil - Intervalo=3
80
90
100
110
120
130
140
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35
Mes
$
Real Pronóstico
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b28
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTASMedia móvil - Intervalo=12
80
90
100
110
120
130
140
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
Mes
$
Real Pronóstico
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b29
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
� Premisa Básica: Las series de tiempo se componen de los valores observados para un conjunto de periodos de tiempo en orden secuencial.
� El análisis de la serie de tiempo es el procedimiento para identificar y separar los factores relacionados con tiempo que influyen sobre los valores observados en la serie cronológica.
SERIES DE TIEMPO
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b30
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Se distinguen 4 influencias o componentes:
� TENDENCIA SECULAR (T) = El movimiento general a largo plazo en los valores de series de tiempo (Y) en un periodo extenso de tiempo
� FLUCTUACIONES CÍCLICAS (C ) = Movimientos recurrentes hacia arriba y hacia abajo respecto a la tendencia secular, que tienen una duración de varios años
� VARIACIONES ESTACIONALES (S) = Movimientos hacia arriba y hacia abajo respecto a la tendencia secular, que se completan en un año y recurren anualmente. Dichas variaciones se identifican generalmente con base en datos mensuales o trimestrales.
� MOVIMIENTOS IRREGULARES (I) = Las variaciones erráticas de la tendencia secular que no pueden ser imputadas a las variaciones cíclicas o estacionales.
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b31
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
El modelo implícito en el análisis típico de las series de timepo se basa en la suposición que para cualquier periodo designado, el valor de la
variable se determina por las influencias de los 4 componentes en forma multiplicativa:
Y= T x C x S x I
8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo
4b32
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
JERARQUÍA DE VALORES MODELO DE LA JERARQUÍA DE
EFECTOS
Conciencia1
Intención2
Búsqueda3
Prueba4
Recompra5
9. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Jerarquías
4b33
MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING
Participación de Mercados
Conciencia de Marca(% TOM)
Intención de Compra
(% OK)
Disponibilidad en Canal
(% Shelfs)
Trial(% OK)
Intención de Recompra
(% OK)* * * *
9. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Jerarquías