4/27/2009
Leyes del Marketing o Pasion por el Marketing
Muchas han sido las leyes y paradigmas que se han asignado al marketing (Mass, Relacional, Buzz marketing, Boca a oído, CRM, etc.) como por ejemplo aquellas míticas “22 Leyes Inmutables del Marketing” Al Ries y Jack Trout.
Lo que es cierto es que, el consumidor, el entorno, la forma de comunicarse y relacionarse, etc. está cambiando, y por tanto el marketing debe hacerlo también.
Ian McKee nos trae desde Ad Age’s las 5 “New Rules for marketing” by Unilever CMO Simon Clift:
1. Escuchar a los clientes es más importante que hablar con ellos. As Mr. Clift said, “We may be ahead of our competitors, but we’re most definitely behind consumers.” The consumer is not a moron, she’s the person defining your brand.
2. Ya no se puede ocultar o esconder una empresa detrás de una marca — o incluso separadas completamente ambas. Even this editor’s creaking computer only took 0.13 seconds to show that Philip Morris is owned by Altria Group. Welcome to radical transparency, where bad corporate behavior will damage your brands, and vice versa.
3. PR es una preocupación primaria que concierne directamente a todo CMO (Chief marketing officer) y brand manager. If “marketing” and “PR” are not the same department, tear down the wall. Spend time deciding whether PR is underleveraged in your organization.
4. Cause marketing no tiene que ver con filantropía, es más bien “un interés propio importante,” as Mr. Clift puts it. That doesn’t mean it doesn’t count. Don’t be ashamed of your profit motive, because great branding and doing good are increasingly one and the same.
5. Social media no es una estrategia. Primero debes entederlo y entonces lo implementarás como táctica. But remember that the social graph just makes it even more important that you have a good product. Put another way: The volume and quality of your earned media will be directly proportional to the impact and quality of your product and ideas.
¿Y qué pensamos desde Pasión por el Marketing?…¿Cuáles son nuestras nuevas leyes del marketing?:
6- Be global. Es necesario elaborar campañas 360º, puesto que el consumidor utiliza de manera simultánea varios (fragmentación de medios) canales. Dejémonos de separar las agencias en miles de dptos, y pongamos en el centro al cliente y no a nuestro CEO.
7- Mide, Mide… Lo que no se puede medir no es marketing. Es tan importante o más definir un objetivo que asociarle un criterio de control para poder medir su éxito.
8- Los milagros no existen… Estos son causa de una reflexión coherente (concepto - estrategia) y una implementación correcta.
9- La publicidad empieza en el producto, por eso tenemos que dejar se separar las disciplinas y pensar de manera integrada… Invierte en un producto extraordinario y no tendrás que invertir en creativos sobrenaturales…
¿Y las tuyas?… Venga, suéltate!!
Nota exquisita sacada de : http://www.juanmarketing.com/5-nuevas-leyes-marketing/2009/04/21/
Lo que es cierto es que, el consumidor, el entorno, la forma de comunicarse y relacionarse, etc. está cambiando, y por tanto el marketing debe hacerlo también.
Ian McKee nos trae desde Ad Age’s las 5 “New Rules for marketing” by Unilever CMO Simon Clift:
1. Escuchar a los clientes es más importante que hablar con ellos. As Mr. Clift said, “We may be ahead of our competitors, but we’re most definitely behind consumers.” The consumer is not a moron, she’s the person defining your brand.
2. Ya no se puede ocultar o esconder una empresa detrás de una marca — o incluso separadas completamente ambas. Even this editor’s creaking computer only took 0.13 seconds to show that Philip Morris is owned by Altria Group. Welcome to radical transparency, where bad corporate behavior will damage your brands, and vice versa.
3. PR es una preocupación primaria que concierne directamente a todo CMO (Chief marketing officer) y brand manager. If “marketing” and “PR” are not the same department, tear down the wall. Spend time deciding whether PR is underleveraged in your organization.
4. Cause marketing no tiene que ver con filantropía, es más bien “un interés propio importante,” as Mr. Clift puts it. That doesn’t mean it doesn’t count. Don’t be ashamed of your profit motive, because great branding and doing good are increasingly one and the same.
5. Social media no es una estrategia. Primero debes entederlo y entonces lo implementarás como táctica. But remember that the social graph just makes it even more important that you have a good product. Put another way: The volume and quality of your earned media will be directly proportional to the impact and quality of your product and ideas.
¿Y qué pensamos desde Pasión por el Marketing?…¿Cuáles son nuestras nuevas leyes del marketing?:
6- Be global. Es necesario elaborar campañas 360º, puesto que el consumidor utiliza de manera simultánea varios (fragmentación de medios) canales. Dejémonos de separar las agencias en miles de dptos, y pongamos en el centro al cliente y no a nuestro CEO.
7- Mide, Mide… Lo que no se puede medir no es marketing. Es tan importante o más definir un objetivo que asociarle un criterio de control para poder medir su éxito.
8- Los milagros no existen… Estos son causa de una reflexión coherente (concepto - estrategia) y una implementación correcta.
9- La publicidad empieza en el producto, por eso tenemos que dejar se separar las disciplinas y pensar de manera integrada… Invierte en un producto extraordinario y no tendrás que invertir en creativos sobrenaturales…
¿Y las tuyas?… Venga, suéltate!!
Nota exquisita sacada de : http://www.juanmarketing.com/5-nuevas-leyes-marketing/2009/04/21/
Ingeniería de marketing. Una aplicación práctica
En busca de mejorar el intercambio entre organizaciones y clientes, se hace imprescindible la adopción del enfoque Marketing en los procesos de toma de decisiones, lo cual comprende no sólo una filosofía de actuación, sino también el empleo de un conjunto de herramientas que pueden facilitar dicho proceso.
La Ingeniería de Marketing es una novedosa concepción para enfocar las decisiones de Marketing, donde se combinan tanto la experiencia y el conocimiento de los decisores, como la información relevante que posee la organización, mediante el empleo de herramientas matemáticas tradicionales.
El presente trabajo muestra un estudio de caso donde fue empleada la concepción mencionada: la modelación de un proceso de toma de decisiones de Marketing que involucra dos organizaciones pertenecientes al sector comercializador de bienes de consumo cubano.
Se exploran las ventajas, y se demuestra mediante una validación ex – post, la utilidad de la adopción de la Ingeniería de Marketing como soporte para este tipo de decisiones.
Introducción
La toma de decisiones, entendida como “el proceso de identificación y selección de las acciones para el tratamiento de un problema o para aprovechar una oportunidad” , es una función inseparable en el trabajo directivo. Mintzberg, en su investigación sobre los roles administrativos, incluye el rol de tomador de decisiones como uno de los tres papeles fundamentales que desempeña el directivo en la organización.
La toma de decisiones recorre toda la organización desde los niveles estratégicos hasta los niveles operativos, y de acuerdo al nivel en que se tome la decisión, varía la complejidad de la misma y por tanto, su capacidad de producir los resultados deseados y los efectos secundarios más convenientes.
Las decisiones operativas clasifican como decisiones estructuradas, pues el problema de decisión es similar en todas las ocasiones. Sin embargo, las decisiones estratégicas clasifican como decisiones no estructuradas, debido a que el problema u oportunidad de decisión varía de una ocasión a otra, por lo que una decisión no es válida en todo momento.
Las decisiones estratégicas en una organización pueden ser de tipo muy variado. En 1976 Mintzberg presentó los resultados de un estudio de campo realizado a varias empresas por más de dos años en las que identificó 25 procesos de decisiones estratégicas, los cuales fueron agrupados en 7 tipos de configuraciones de decisiones estratégicas, siendo una de ellas, las relacionadas con el marketing.
Las decisiones de Marketing, específicamente las relacionadas con la orientación al mercado, deben ser consideradas el punto de partida en la elaboración de la Estrategia de una organización, pues definirán el éxito o el fracaso de dicha estrategia ante sus clientes.
Por otra parte, el proceso de Marketing comprende “... el análisis de las oportunidades de Marketing, la búsqueda y selección de público objetivo y posicionamiento de la oferta, el diseño de estrategias, la planificación de programas y la organización, gestión y control del esfuerzo de Marketing”, lo cual evidencia el carácter estratégico de las decisiones asociadas al mismo.
Maier recomienda que para estimar la eficacia de una decisión es necesario considerar una dimensión objetiva y otra subjetiva de la misma: la calidad objetiva o impersonal de la decisión, lo cual depende de la información que se posea; y la aceptación o la impresión que causa la decisión a las personas que deben llevarla a la práctica.
Por otra parte, el enfoque de Marketing es también un buen punto de referencia que permite evaluar la efectividad de una decisión estratégica de Marketing, pues la misma debe permitir, de forma simultánea, la consecución de los objetivos organizacionales; la satisfacción de las necesidades, deseos y demandas del mercado; y una ejecución superior a la competencia.
Por tanto, la integración de estas dos perspectivas permite evaluar como una decisión estratégica de Marketing efectiva aquella que:
1. Su resultado satisfaga las necesidades, deseos y demandas del mercado,
2. Permita la consecución de los objetivos de la organización,
3. Tenga en cuenta las decisiones estratégicas de Marketing de la competencia,
4. Esté basada en información objetiva, y
5. Goce de la aceptación de los tomadores de decisión.
Sin embargo, la toma de decisiones estratégicas de Marketing puede ejecutarse de acuerdo a cinco métodos posibles descritos por Michel de Chollet a través de un continuo:
1. Método subjetivo o egocéntrico: consiste en proyectar inconscientemente las motivaciones y percepciones propias, transfiriéndolas gratuitamente al mercado.
2. Método intuitivo o alocéntrico: abstrayéndose del ego, consiste en imaginar lo que desea el mercado, en presentir intuitivamente las expectativas del mercado y plegarse a ellas.
3. Método objetivo a partir de estudios de mercado: se toman decisiones a partir de lo que el decisor conoce, de forma objetiva, gracias a sus estudios de mercado.
4. Método experimental: se apoya en test de laboratorio o en pruebas piloto accionando directamente sobre una muestra representativa del mercado.
5. Método basado en modelos: se apoya en modelos matemáticos donde se proyectan los resultados posibles de una decisión.
Los dos primeros métodos no favorecen una toma de decisiones estratégicas de Marketing efectiva, debido a que aunque gozan de la aceptación del tomador de decisión, no están basados en información objetiva, por lo que el alcance de los resultados organizacionales no se puede garantizar en su totalidad.
En los tres restantes métodos, la información objetiva incrementa gradualmente, por lo que la satisfacción del mercado se puede alcanzar teniendo en cuenta las acciones de la competencia. De esta forma, los resultados de la organización se potencian al máximo. Sin embargo, la aceptación de los tomadores de decisión por estos métodos es menor, debido a la complejidad de los mismos y, en ocasiones, a los costos que la aplicación de los mismos involucra.
En este trabajo se analizarán las ventajas del método basado en los modelos, denominado en la actualidad: Ingeniería de Marketing, a través de un estudio de caso.
Ingeniería de Marketing. Antecedentes y principales conceptos.
Un modelo de decisión puede ser definido como “... una representación estilizada de la realidad que es más fácil de explorar y trabajar para un propósito específico, que la misma realidad.”
Los modelos sirven a la toma de decisiones gerenciales en los siguientes sentidos: “desarrollar y entender el entorno de decisión; proveer una base para la medición de las variables importantes y sus relaciones; transformar los datos en información útil y con significado; predecir los cambios en el entorno y las consecuencias de cursos alternativos de acción; controlar las actividades de la organización; tomar decisiones y establecer políticas”.
La elaboración de un modelo de decisión incorpora una declaración específica de propósito, se basa en supuestos, contiene variables y establece las relaciones de interés entre variables.
El proceso de modelación de una decisión consta de las siguientes etapas: (1) Identificación de las variables relevantes; (2) Formulación de las relaciones funcionales; (3) Definición de una función objetivo e (4) Implementación del modelo de decisión.
La modelación matemática, contemplada por la Investigación de Operaciones, fue aplicada en el área gerencial con posterioridad a la Segunda Guerra Mundial, debido al potencial de herramientas que podían extrapolarse del área de la guerra a la esfera de la gestión.
La aplicación de los modelos matemáticos a la gestión organizacional se vio muy favorecida con el surgimiento de las computadoras, las cuales facilitaron mucho la realización de los cálculos matemáticos de una manera más rápida y con menores probabilidades de error.
El tema de los modelos matemáticos como soporte a la toma de decisiones gerenciales ha sido muy discutido desde mediados del siglo pasado. En ocasiones se llegó a pensar que los modelos y las computadoras podrían sustituir al ser humano en la toma de decisiones, lo cual quedó evidenciado en el área de los Sistemas de Información por el surgimiento del término “Sistemas de Toma de Decisiones”.
Sin embargo, hasta el momento la máquina no ha superado al ser humano en este proceso, por lo que el término quedó ajustado a lo que en la actualidad se conoce como “Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones”, lo cual refleja su valor real: un soporte a la toma de decisiones.
El área de la toma de decisiones estratégicas de Marketing fue una de las más beneficiadas y que con mayor rapidez se apropió del avance tecnológico y la modelación matemática.
En 1966 Kotler hizo la primera descripción de cómo los gerentes de Marketing podrían hacer uso del poder de las computadoras electrónicas como apoyo a la toma de decisiones de Marketing, a través de lo que denominó: “Marketing Information and Analysis Center” (MIAC).
Kotler concebía el MIAC como una “... unidad organizativa que funcionará como el nervio central del Marketing para la compañía, que no sólo proveerá información instantánea para satisfacer la variadas necesidades de los ejecutivos, sino además, desarrollará todo tipo de ayudas analíticas y de decisión para los ejecutivos, partiendo de programas computacionales de pronóstico, hasta simulaciones complejas de los mercados de la compañía. El MIAC está diseñado para satisfacer la totalidad de las necesidades de planeación, implementación y control de un ejecutivo moderno de marketing.”
Desde aquel entonces y hasta la actualidad, numerosos han sido los modelos matemáticos informatizados propuestos para facilitar la toma de decisiones estratégicas de Marketing. La revisión de publicaciones especializadas en Marketing como el Journal of Marketing Research y Marketing Management, ambas de la American Marketing Association, evidencian este planteamiento con la abundancia de numerosos artículos dedicados al tema.
Los modelos empleados en la toma de decisiones estratégicas de Marketing pueden ser clasificados de la siguiente forma:
Según el Objetivo:
A. Modelos Descriptivos: Modelo de Markov; Modelo de colas
B. Modelos de Decisión: Cálculo diferencial; Programación matemática; Teoría de decisión estadística; Teoría de juegos
Según la Técnica Empleada:
A. Modelos Verbales
B. Modelos Gráficos: Modelo de flujos lógicos; Modelo de ruta crítica; Modelo causal; Modelo de árbol de decisión; Modelo de relaciones funcionales; Modelo de sistemas con feed-back.
C. Modelos Matemáticos: Modelos lineales y no lineales; Modelos estáticos y dinámicos; Modelos determinísticos y estocásticos.
Tal ha sido el desarrollo alcanzado en la esfera de la aplicación de la modelación matemática como soporte para la toma de decisiones estratégicas de Marketing, que en el año 1997 Lilien y Rangaswamy acuñaron el término Ingeniería de Marketing a la disciplina que estudia el “uso de modelos matemáticos de decisión para apoyar la transformación de la información objetiva y subjetiva del entorno de Marketing en decisiones de Marketing y su implementación.”
Estos autores, conscientes de las limitaciones de los modelos matemáticos en lo referido a la aceptación de los tomadores de decisión, plantean que la ingeniería de Marketing se basa en la combinación del Marketing conceptual, los modelos mentales de los tomadores de decisión o su experiencia, y los modelos matemáticos.
De esta forma, la aplicación de la Ingeniería de Marketing a la toma de decisiones estratégicas de Marketing permite incrementar la efectividad de estas decisiones de Marketing satisfaciendo los cinco criterios mencionados en la introducción de este trabajo.
Estudio de Caso en el Sector Comercializador de Bienes de Consumo Cubano.
Objeto de Investigación.
El objeto de esta investigación lo constituyeron dos organizaciones comerciales radicadas en territorio cubano: una empresa mayorista (de aquí en adelante: el mayorista), y una empresa minorista (de aquí en adelante, el minorista), entre las cuales existen relaciones de compra – venta de bienes de consumo.
Situación Problémica.
Mediante la realización de un diagnóstico a los procesos informativos de Marketing y de decisiones del mayorista, se pudo conocer la existencia de varios problemas en los procesos de toma de decisiones estratégicas de Marketing, uno de los cuales es el relacionado con la negociación de la Oferta Comercial para Pedido Mixto de Productos.
Las decisiones fundamentales asociadas a este proceso son: ¿Cuál será la mezcla de productos que se propone al minorista (variedad y cantidad)? ¿Cuál será el precio de los productos que se ofrecerá al minorista? ¿Cuál será el embalaje a emplear? ¿Qué condiciones de entrega se ofrecerán al minorista (conceptos incluidos en el precio, lugar de entrega, plazo de entrega, transportación y seguro)? ¿Qué servicios se ofrecerán al minorista? ¿Qué opciones de pago se ofrecerán al minorista?.
En la figura 1 se observa que el proceso tiende a repetirse varias veces por inconformidad entre las partes sobre la mezcla de productos.
La mezcla de productos, para que sea confeccionada bajo un enfoque de Marketing, debe tener en cuenta al cliente final y el consumidor, la necesidad de optimizar el empleo del presupuesto del minorista así como la cantidad de productos a contener en el pedido, los precios competitivos en el mercado, y los objetivos de rentabilidad del mayorista.
Por tanto, lograr la satisfacción de las expectativas de todas las partes, en ocasiones dilata mucho el proceso por negociaciones y renegociaciones consecutivas de la Oferta Comercial, y finalmente, no conduce a decisiones cuyas consecuencias favorecen a todos los implicados.
Figura 1. Proceso de Negociación de la Oferta Comercial
Fuente: Elaboración del autor
Por todo lo anterior, (posterior a la realización del diagnóstico) el estudio consistió en el diseño y validación de un modelo de soporte para esta decisión estratégica de Marketing para el mayorista que permita satisfacer las expectativas de todas las partes implicadas y la minimización del tiempo de ejecución del proceso y sus decisiones asociadas.
Técnicas de Investigación empleadas.
Las técnicas de investigación empleadas en el estudio fueron el análisis bibliográfico, la Auditoría de Sistemas de Información de Marketing basados en la guía de McLeod, Li y Rogers , la encuesta, la entrevista, el diagnóstico de necesidades de Información, los diagramas de flujo de información, la programación lineal y el análisis costo – beneficio.
Diseño del Modelo.
Partiendo del problema de decisión de este estudio, se comprobó que el empleo de un modelo de decisión matemático lineal se adecuaba a los requerimientos de la decisión, pues esta técnica permite delimitar una función objetivo para la empresa mayorista, sujeta a las restricciones de los clientes y consumidores, las del minorista y las propias del mayorista.
Indiscutiblemente, de acuerdo al enfoque Marketing, el objetivo principal del mayorista con esta decisión de Marketing es la obtención del beneficio máximo de la transacción. Por tanto, la función objetivo del modelo es una función de maximización de beneficio:
Max Z = B1X1 + B2X2 + ... + BnXn
donde:
B = beneficio; X = cantidad de producto
B1 = PV1 – PC1
PV = precio de venta; PC = precio de costo
En segundo lugar, la correspondencia del modelo al enfoque Marketing se logra mediante el establecimiento de las restricciones del modelo, las cuales responden, de manera conjugada, a los criterios de rentabilidad del mayorista y las expectativas del minorista y el cliente final. A continuación se enumeran las restricciones.
1. Restricción de presupuesto del minorista:
PV1X1 + PV2X2 + ... + PVnXn ≤ A
donde:
A = presupuesto disponible del minorista para la operación
La generalidad de las ventas mixtas responde a un presupuesto asignado por la alta dirección del minorista para la compra. Esta restricción persigue que el valor total de la compra sea menor o igual al presupuesto que el minorista tiene asignado.
2. Restricción de cantidades máximas del pedido total:
Y1X1 + Y2X2 + ... + YnXn ≤ D
donde:
Y = cubicaje del bulto; D = cubicaje total del pedido
Otra generalidad de los pedidos mixtos es que, además de deber ajustarse a un presupuesto, el minorista espera adquirir una cantidad específica de productos referida, generalmente a un contenedor de un cubicaje oscilante entre los 20”; 40” y 40” HQ. Por tanto, esta restricción persigue como objetivo que la suma de los cubicajes de la totalidad de bultos a comprar se corresponda con el cubicaje del contenedor que quiere el minorista.
3. Restricciones de cantidades máximas por producto que el minorista acepta:
X1 ≤ B
donde:
B = cantidad máxima que el minorista está dispuesto a comprar del producto
Esta restricción, en conjunto con la restricción número 5, persiguen como objetivo establecer el rango de mercancías que el minorista conoce que tiene capacidad para vender, de acuerdo a su conocimiento de las necesidades, deseos y demandas del cliente final y el consumidor, y entre los cuales pudiera oscilar el pedido, siendo esta la de las cantidades máximas.
Si no se tienen en cuenta los criterios del mercado en la elaboración de esta restricción se pueden generar stock de mercancías no deseadas en el almacén del minorista.
4. Restricción de rentabilidad que el mayorista persigue:
PC1X1 + PC2X2 + ... + PCnXn ≤ E
donde:
E = valor máximo que el mayorista está dispuesto a pagar por la compra de productos a vender
E = A /(1 + margen de rentabilidad mínimo deseado).
Mediante esta restricción el mayorista establece el mínimo de rentabilidad que desea obtener del total de la transacción, el cual es independiente de la rentabilidad que cada producto ofrece. Esto es debido a que el establecimiento del precio de venta por producto no tiene que poseer un margen de rentabilidad estándar. Más adelante se retomará este tema en particular.
5. Restricciones de cantidades mínimas de pedido del mayorista:
X1 ≥ C
donde:
C = cantidad mínima de pedido que el mayorista puede comercializar
Mediante esta restricción el mayorista establece el mínimo por productos que la organización puede vender, y el mismo está en directa relación con las cantidades mínimas de pedido que sus proveedores ofertan y las combinaciones de pedidos que puedan ser conformados en un mismo momento.
Supuestos y requisitos del modelo para un correcto soporte a la toma de decisiones de Marketing:
1. El minorista debe poseer claridad en la relación que existe entre el presupuesto que tiene asignado y la cantidad total del pedido (tipo de contenedor) que puede adquirirse con dicho presupuesto.
2. El minorista tiene la obligación de conocer las cantidades de productos que su mercado es capaz de asimilar y declararlo al mayorista, para que el modelo proponga las proporciones adecuadas que maximizan tanto las expectativas del minorista como las del mayorista.
3. No obstante el modelo proponga una cantidad que el minorista no considere adecuada, y siempre y cuando esta sea superior al mínimo del mayorista, el minorista puede acordar con el mayorista establecer una cantidad específica para el producto como restricción adicional, lo cual constituye una bondad del modelo.
4. El mayorista debe tener claridad desde el inicio de la rentabilidad mínima que está dispuesto a obtener con la transacción valorando el riesgo de la misma y las condiciones de pago, entrega, fechas, etc. de la negociación.
5. Es imprescindible una estrecha relación mayorista – proveedores para conocer con exactitud los precios de costo, las cantidades mínimas, las piezas por bulto, y los mínimos de pedido, sin lo cual la confección física del pedido puede no corresponderse con la salida del modelo y por tanto, con el contrato aceptado por el minorista.
6. El mayorista puede acercarse más al enfoque marketing, mediante un conocimiento específico por producto de los precios de la competencia, lo cual le permite fijar precios, en ocasiones más competitivos para él o más adecuados para el minorista y el mercado; lo cual también depende de la selección de los proveedores y su gestión de compra.
7. De igual manera, el mayorista debe procurar conocer el margen comercial que aplican los competidores al mercado específico para acercarse más al enfoque marketing.
Proceso de aplicación del modelo una vez recibida la solicitud o pedido del minorista, siguiendo un enfoque Marketing:
1. Determinar el precio óptimo por producto para el mercado del mayorista, teniendo en cuenta los precios de oferta de la competencia y sus precios de compra.
2. Determinar el margen comercial óptimo de la transacción, teniendo en cuenta los objetivos de la organización y los márgenes comerciales con que trabaja la competencia.
3. Solicitar información al minorista referida a la cifra del presupuesto que tiene asignada, el tipo de contenedor que espera comprar con dicho presupuesto y las cantidades máximas que puede aceptar su mercado por producto.
4. Una vez se posee la información anterior se puede correr el modelo.
5. Obtenida la salida del modelo se puede proceder a conformar la oferta comercial y enviarla al minorista.
6. Si la respuesta del minorista es afirmativa se procede al próximo paso en la negociación.
7. Si la respuesta es negativa y el minorista ha expresado las cantidades deseadas, se debe valorar si las mismas están contempladas dentro de la holgura que ofrece la salida del modelo, por lo cual se puede tomar una decisión sin que sea necesario modificar la salida. De lo contrario debe añadirse como restricción adicional el criterio del minorista y correr nuevamente el modelo, lo cual llevaría nuevamente al paso 5.
Validación del modelo
La validación del modelo se efectuó teniendo en cuenta los criterios de Marketing del minorista y los de rentabilidad del mayorista. Para ello se realizó un análisis ex post, tomando como unidad de análisis una factura correspondiente a una compra – venta entre ambas organizaciones, realizada bajo las condiciones problemáticas anteriores al diseño del modelo, y en la que ha transcurrido el tiempo suficiente (1,5 años) para evaluar la satisfacción del consumidor y los niveles de inventarios del minorista, entre otros aspectos.
Se procedió a valorar, para dicha compra – venta, cuáles hubieran sido los niveles máximos de producto que el mercado hubiera aceptado, teniendo en cuenta el nivel de rotación de los inventarios reales de dicha transacción y las proyecciones de venta hasta esa fecha del minorista, así como las mercancías para las cuales hubiera sido una mejor decisión no adquirirlas.
Para el caso del mayorista, se tuvo en cuenta los niveles mínimos de pedido para la fecha de la transacción, así como se mantuvo el mismo criterio de rentabilidad inicial, para que la comparación pudiera efectuarse lo más real posible.
Es necesario aclarar la conveniencia del análisis ex post con respecto a un análisis ex ante. El primero posee como ventaja permitir comparar la decisión real con la decisión ideal (propuesta del modelo). Sin embargo, su desventaja fundamental es que la decisión ideal no puede ser evaluada pues la misma nunca ha tenido lugar. Sin embargo, un análisis ex ante no permitiría la comparación entre ambas decisiones, pues la decisión errónea no tendría lugar.
El modelo fue corrido empleando como herramienta informática Microsoft Office Excel 2007, específicamente la aplicación Solver, desarrollada para la solución de problemas matemáticos por Leon Lasdon (Universidad de Texas en Austin) y Alan Waren (Universidad Cleveland State), empleando un método de solución de problemas lineales desarrollado por John Watson y Dan Fylstra de Frontline Systems, Inc.
Las ventajas de emplear este software es que la organización no tuvo que incurrir en ningún costo adicional por este concepto, pues en sus máquinas poseía instalado dicho programa. Además, la aplicación es muy amigable y no se requieren de conocimientos en programación para su empleo.
El equipo informático empleado para correr el modelo fue una microcomputadora con un microprocesador AMD Sempron TM a 3,0 GHz de velocidad y 480 MB de memoria RAM. El tamaño del modelo en memoria fue de 233 KB.
Los resultados obtenidos en la validación del modelo, mediante el análisis costo – beneficio se muestran en la siguiente tabla 1 y se comentan a continuación.
Tabla 1. Análisis Costo – Beneficio de la aplicación del modelo.
Concepto
Compra – Venta Real
Compra – Venta Ideal (modelación)
Presupuesto del Minorista
75.000,00 USD
75.000,00 USD
Cubicaje permitido 40"HQ
68,000 m3
68,000 m3
Cubicaje total
65,034 m3
66,826 m3
Bultos Totales
725
744
Importe de Costo de las Mercancías
38.842,58 USD
37.246,41 USD
Importe de Venta de las Mercancías
74.390,45 USD
69.661,28 USD
Beneficio por la Transacción
35.547,86 USD
32.414,88 USD
Pérdida de Beneficio por modelación
3.132,99 USD
Pérdida por aplicación de Nota de Crédito
4.022,39 USD
Ahorro neto por modelación
889,40 USD
Fuente: Elaboración del autor.
Como puede observarse, para el mismo nivel de presupuesto del minorista, el modelo permitió incrementar el empleo de la capacidad de la compra tanto por el cubicaje empleado, como por la cantidad de bultos posibles a comprar.
El modelo arrojó, teniendo en cuenta las restricciones de mercado, de presupuesto del minorista y las del mayorista, importes inferiores, tanto para la compra como para la venta, de forma tal que la compra real aprovechaba en mayor medida el presupuesto del minorista. Por esta razón la rentabilidad para el mayorista disminuyó en 3.132,99 USD mediante la aplicación del modelo.
Sin embargo, es importante destacar que la compra real fue objeto de una Nota de Crédito al Mayorista por concepto de Lenta Rotación en los almacenes del minorista por valor de 4.022,39 USD. Independientemente del valor financiero que este concepto contiene, es necesario reconocer las implicaciones que la Lenta Rotación de productos trae al Minorista y al cliente final y al consumidor: los productos en anaquel en tienda no satisfacen las expectativas del cliente, esto ocasiona que los productos no rotan en almacén y por tanto ocupan un espacio que no se puede destinar a nuevos productos; la no venta y la no rotación implican gastos financieros al minorista y, finalmente, el minorista traspasa parte de su pérdida al mayorista a través de la aplicación de la Nota de Crédito.
Debido a que el modelo incluye en sus restricciones los criterios del cliente final y el consumidor a quien van dirigidos los productos y el propio valor y los productos por los que fue aplicada la Nota de Crédito, no tiene que exponerse a la aplicación de esta pérdida a la que fue objeto la compra real, lo cual significa un ahorro para la compra ideal.
De esta forma, cuando se compara la pérdida por la disminución de importes de la compra ideal con el ahorro por la no aplicación de la Nota de Crédito, la segunda supera a la primera y el saldo final de la aplicación del modelo se convierte en un ahorro para el mayorista de 889,40 USD y una mayor satisfacción supuesta tanto del minorista como del cliente final y el consumidor.
Implicaciones de la aplicación del modelo
La aplicación del modelo elimina la conformación intuitiva de la Oferta Comercial para Pedido Mixto de Productos; permite vincular tanto los objetivos del mayorista como las expectativas del minorista y el cliente final y el consumidor; permite el ahorro de tiempo y recursos humanos y financieros para todas las partes implicadas por lo que el proceso de toma de decisiones estratégicas de Marketing se vuelve más efectivo.
Aunque el modelo fue aplicado para la conformación del pedido desde el punto de vista del mayorista, es decir, el vendedor; el modelo es fácil y efectivamente aplicable desde el punto de vista del minorista, es decir, el comprador, para la realización de solicitudes de Pedido Mixto de Producto a sus proveedores mayoristas.
Conclusiones y Futuras Direcciones de Investigación
Dada la complejidad de la toma de decisiones estratégicas de Marketing, los encargados de estos procesos harían bien en tener en cuenta la Ingeniería de Marketing para anticipar, identificar y responder de manera creativa a las necesidades, deseos y demandas del mercado, asegurando el logro de sus objetivos financieros.
La aplicación de la Ingeniería de Marketing requiere un conocimiento profundo de la situación problémica de decisión de Marketing a la que se enfrenta la organización, y conocimientos específicos en los diferentes métodos y técnicas de modelación a disposición del tomador de decisiones estratégicas de Marketing.
Aunque en ocasiones la aplicación de un modelo de decisión de Marketing requiere de herramientas informáticas especializadas, los directivos pueden hacer uso de las herramientas que ya poseen a fin de explotarlas al máximo y de manera rentable.
La aplicación de la Ingeniería de Marketing requiere de la existencia de Sistemas de Información de Marketing que provean información útil y de elevada calidad para la alimentación de los modelos matemáticos en los que se apoya esta disciplina.
Se requiere de futuras investigaciones en el contexto cubano que permitan conocer las posibilidades reales de aplicación de la Ingeniería de Marketing.
De igual forma es necesario estudiar el estado de los Sistemas de Información de Marketing y el empleo de información relevante para la toma de decisiones estratégicas de Marketing.
Bibliografía
Stoner, J. Administración. s/n, s/a
Mintzberg, H.; The Manager Job: Folklore and Fact; Harvard Business Review; Julio-Agosto 1975;
Mintzberg, H.; Raisinghani, D.; Théoret, A.; The Stucture of “Unstructured” Decision Processes; Administrative Science Quarterly; Junio 1976; Volumen 21; Administrative Science Quarterly
Kotler, P. Dirección de Marketing, s/n, s/a
Maier, N.; Toma de decisions en grupo; Editorial Trillas, S.A. de C.V.; 1980; México
G. L. Lilien; A.Rangaswamy; Marketing Engineering; Addison Wesley; 1997
Montgomery, D.; Webster F.; Applications of operations research to personal selling strategy; Journal of Marketing; Jan68; Vol. 32 Issue 1; American Marketing Association
Kotler, Philip. A design for the Firm’s Marketing Nerve Center. Business Horizons. Fall, 1968.
Kotler, P. ob. cit.
G. L. Lilien; A.Rangaswamy; ob. cit.
Eldon Y. Li; MkIS in the Top US Companies; Information & Management; 28(1); 1995; 13-31.
La Ingeniería de Marketing es una novedosa concepción para enfocar las decisiones de Marketing, donde se combinan tanto la experiencia y el conocimiento de los decisores, como la información relevante que posee la organización, mediante el empleo de herramientas matemáticas tradicionales.
El presente trabajo muestra un estudio de caso donde fue empleada la concepción mencionada: la modelación de un proceso de toma de decisiones de Marketing que involucra dos organizaciones pertenecientes al sector comercializador de bienes de consumo cubano.
Se exploran las ventajas, y se demuestra mediante una validación ex – post, la utilidad de la adopción de la Ingeniería de Marketing como soporte para este tipo de decisiones.
Introducción
La toma de decisiones, entendida como “el proceso de identificación y selección de las acciones para el tratamiento de un problema o para aprovechar una oportunidad” , es una función inseparable en el trabajo directivo. Mintzberg, en su investigación sobre los roles administrativos, incluye el rol de tomador de decisiones como uno de los tres papeles fundamentales que desempeña el directivo en la organización.
La toma de decisiones recorre toda la organización desde los niveles estratégicos hasta los niveles operativos, y de acuerdo al nivel en que se tome la decisión, varía la complejidad de la misma y por tanto, su capacidad de producir los resultados deseados y los efectos secundarios más convenientes.
Las decisiones operativas clasifican como decisiones estructuradas, pues el problema de decisión es similar en todas las ocasiones. Sin embargo, las decisiones estratégicas clasifican como decisiones no estructuradas, debido a que el problema u oportunidad de decisión varía de una ocasión a otra, por lo que una decisión no es válida en todo momento.
Las decisiones estratégicas en una organización pueden ser de tipo muy variado. En 1976 Mintzberg presentó los resultados de un estudio de campo realizado a varias empresas por más de dos años en las que identificó 25 procesos de decisiones estratégicas, los cuales fueron agrupados en 7 tipos de configuraciones de decisiones estratégicas, siendo una de ellas, las relacionadas con el marketing.
Las decisiones de Marketing, específicamente las relacionadas con la orientación al mercado, deben ser consideradas el punto de partida en la elaboración de la Estrategia de una organización, pues definirán el éxito o el fracaso de dicha estrategia ante sus clientes.
Por otra parte, el proceso de Marketing comprende “... el análisis de las oportunidades de Marketing, la búsqueda y selección de público objetivo y posicionamiento de la oferta, el diseño de estrategias, la planificación de programas y la organización, gestión y control del esfuerzo de Marketing”, lo cual evidencia el carácter estratégico de las decisiones asociadas al mismo.
Maier recomienda que para estimar la eficacia de una decisión es necesario considerar una dimensión objetiva y otra subjetiva de la misma: la calidad objetiva o impersonal de la decisión, lo cual depende de la información que se posea; y la aceptación o la impresión que causa la decisión a las personas que deben llevarla a la práctica.
Por otra parte, el enfoque de Marketing es también un buen punto de referencia que permite evaluar la efectividad de una decisión estratégica de Marketing, pues la misma debe permitir, de forma simultánea, la consecución de los objetivos organizacionales; la satisfacción de las necesidades, deseos y demandas del mercado; y una ejecución superior a la competencia.
Por tanto, la integración de estas dos perspectivas permite evaluar como una decisión estratégica de Marketing efectiva aquella que:
1. Su resultado satisfaga las necesidades, deseos y demandas del mercado,
2. Permita la consecución de los objetivos de la organización,
3. Tenga en cuenta las decisiones estratégicas de Marketing de la competencia,
4. Esté basada en información objetiva, y
5. Goce de la aceptación de los tomadores de decisión.
Sin embargo, la toma de decisiones estratégicas de Marketing puede ejecutarse de acuerdo a cinco métodos posibles descritos por Michel de Chollet a través de un continuo:
1. Método subjetivo o egocéntrico: consiste en proyectar inconscientemente las motivaciones y percepciones propias, transfiriéndolas gratuitamente al mercado.
2. Método intuitivo o alocéntrico: abstrayéndose del ego, consiste en imaginar lo que desea el mercado, en presentir intuitivamente las expectativas del mercado y plegarse a ellas.
3. Método objetivo a partir de estudios de mercado: se toman decisiones a partir de lo que el decisor conoce, de forma objetiva, gracias a sus estudios de mercado.
4. Método experimental: se apoya en test de laboratorio o en pruebas piloto accionando directamente sobre una muestra representativa del mercado.
5. Método basado en modelos: se apoya en modelos matemáticos donde se proyectan los resultados posibles de una decisión.
Los dos primeros métodos no favorecen una toma de decisiones estratégicas de Marketing efectiva, debido a que aunque gozan de la aceptación del tomador de decisión, no están basados en información objetiva, por lo que el alcance de los resultados organizacionales no se puede garantizar en su totalidad.
En los tres restantes métodos, la información objetiva incrementa gradualmente, por lo que la satisfacción del mercado se puede alcanzar teniendo en cuenta las acciones de la competencia. De esta forma, los resultados de la organización se potencian al máximo. Sin embargo, la aceptación de los tomadores de decisión por estos métodos es menor, debido a la complejidad de los mismos y, en ocasiones, a los costos que la aplicación de los mismos involucra.
En este trabajo se analizarán las ventajas del método basado en los modelos, denominado en la actualidad: Ingeniería de Marketing, a través de un estudio de caso.
Ingeniería de Marketing. Antecedentes y principales conceptos.
Un modelo de decisión puede ser definido como “... una representación estilizada de la realidad que es más fácil de explorar y trabajar para un propósito específico, que la misma realidad.”
Los modelos sirven a la toma de decisiones gerenciales en los siguientes sentidos: “desarrollar y entender el entorno de decisión; proveer una base para la medición de las variables importantes y sus relaciones; transformar los datos en información útil y con significado; predecir los cambios en el entorno y las consecuencias de cursos alternativos de acción; controlar las actividades de la organización; tomar decisiones y establecer políticas”.
La elaboración de un modelo de decisión incorpora una declaración específica de propósito, se basa en supuestos, contiene variables y establece las relaciones de interés entre variables.
El proceso de modelación de una decisión consta de las siguientes etapas: (1) Identificación de las variables relevantes; (2) Formulación de las relaciones funcionales; (3) Definición de una función objetivo e (4) Implementación del modelo de decisión.
La modelación matemática, contemplada por la Investigación de Operaciones, fue aplicada en el área gerencial con posterioridad a la Segunda Guerra Mundial, debido al potencial de herramientas que podían extrapolarse del área de la guerra a la esfera de la gestión.
La aplicación de los modelos matemáticos a la gestión organizacional se vio muy favorecida con el surgimiento de las computadoras, las cuales facilitaron mucho la realización de los cálculos matemáticos de una manera más rápida y con menores probabilidades de error.
El tema de los modelos matemáticos como soporte a la toma de decisiones gerenciales ha sido muy discutido desde mediados del siglo pasado. En ocasiones se llegó a pensar que los modelos y las computadoras podrían sustituir al ser humano en la toma de decisiones, lo cual quedó evidenciado en el área de los Sistemas de Información por el surgimiento del término “Sistemas de Toma de Decisiones”.
Sin embargo, hasta el momento la máquina no ha superado al ser humano en este proceso, por lo que el término quedó ajustado a lo que en la actualidad se conoce como “Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones”, lo cual refleja su valor real: un soporte a la toma de decisiones.
El área de la toma de decisiones estratégicas de Marketing fue una de las más beneficiadas y que con mayor rapidez se apropió del avance tecnológico y la modelación matemática.
En 1966 Kotler hizo la primera descripción de cómo los gerentes de Marketing podrían hacer uso del poder de las computadoras electrónicas como apoyo a la toma de decisiones de Marketing, a través de lo que denominó: “Marketing Information and Analysis Center” (MIAC).
Kotler concebía el MIAC como una “... unidad organizativa que funcionará como el nervio central del Marketing para la compañía, que no sólo proveerá información instantánea para satisfacer la variadas necesidades de los ejecutivos, sino además, desarrollará todo tipo de ayudas analíticas y de decisión para los ejecutivos, partiendo de programas computacionales de pronóstico, hasta simulaciones complejas de los mercados de la compañía. El MIAC está diseñado para satisfacer la totalidad de las necesidades de planeación, implementación y control de un ejecutivo moderno de marketing.”
Desde aquel entonces y hasta la actualidad, numerosos han sido los modelos matemáticos informatizados propuestos para facilitar la toma de decisiones estratégicas de Marketing. La revisión de publicaciones especializadas en Marketing como el Journal of Marketing Research y Marketing Management, ambas de la American Marketing Association, evidencian este planteamiento con la abundancia de numerosos artículos dedicados al tema.
Los modelos empleados en la toma de decisiones estratégicas de Marketing pueden ser clasificados de la siguiente forma:
Según el Objetivo:
A. Modelos Descriptivos: Modelo de Markov; Modelo de colas
B. Modelos de Decisión: Cálculo diferencial; Programación matemática; Teoría de decisión estadística; Teoría de juegos
Según la Técnica Empleada:
A. Modelos Verbales
B. Modelos Gráficos: Modelo de flujos lógicos; Modelo de ruta crítica; Modelo causal; Modelo de árbol de decisión; Modelo de relaciones funcionales; Modelo de sistemas con feed-back.
C. Modelos Matemáticos: Modelos lineales y no lineales; Modelos estáticos y dinámicos; Modelos determinísticos y estocásticos.
Tal ha sido el desarrollo alcanzado en la esfera de la aplicación de la modelación matemática como soporte para la toma de decisiones estratégicas de Marketing, que en el año 1997 Lilien y Rangaswamy acuñaron el término Ingeniería de Marketing a la disciplina que estudia el “uso de modelos matemáticos de decisión para apoyar la transformación de la información objetiva y subjetiva del entorno de Marketing en decisiones de Marketing y su implementación.”
Estos autores, conscientes de las limitaciones de los modelos matemáticos en lo referido a la aceptación de los tomadores de decisión, plantean que la ingeniería de Marketing se basa en la combinación del Marketing conceptual, los modelos mentales de los tomadores de decisión o su experiencia, y los modelos matemáticos.
De esta forma, la aplicación de la Ingeniería de Marketing a la toma de decisiones estratégicas de Marketing permite incrementar la efectividad de estas decisiones de Marketing satisfaciendo los cinco criterios mencionados en la introducción de este trabajo.
Estudio de Caso en el Sector Comercializador de Bienes de Consumo Cubano.
Objeto de Investigación.
El objeto de esta investigación lo constituyeron dos organizaciones comerciales radicadas en territorio cubano: una empresa mayorista (de aquí en adelante: el mayorista), y una empresa minorista (de aquí en adelante, el minorista), entre las cuales existen relaciones de compra – venta de bienes de consumo.
Situación Problémica.
Mediante la realización de un diagnóstico a los procesos informativos de Marketing y de decisiones del mayorista, se pudo conocer la existencia de varios problemas en los procesos de toma de decisiones estratégicas de Marketing, uno de los cuales es el relacionado con la negociación de la Oferta Comercial para Pedido Mixto de Productos.
Las decisiones fundamentales asociadas a este proceso son: ¿Cuál será la mezcla de productos que se propone al minorista (variedad y cantidad)? ¿Cuál será el precio de los productos que se ofrecerá al minorista? ¿Cuál será el embalaje a emplear? ¿Qué condiciones de entrega se ofrecerán al minorista (conceptos incluidos en el precio, lugar de entrega, plazo de entrega, transportación y seguro)? ¿Qué servicios se ofrecerán al minorista? ¿Qué opciones de pago se ofrecerán al minorista?.
En la figura 1 se observa que el proceso tiende a repetirse varias veces por inconformidad entre las partes sobre la mezcla de productos.
La mezcla de productos, para que sea confeccionada bajo un enfoque de Marketing, debe tener en cuenta al cliente final y el consumidor, la necesidad de optimizar el empleo del presupuesto del minorista así como la cantidad de productos a contener en el pedido, los precios competitivos en el mercado, y los objetivos de rentabilidad del mayorista.
Por tanto, lograr la satisfacción de las expectativas de todas las partes, en ocasiones dilata mucho el proceso por negociaciones y renegociaciones consecutivas de la Oferta Comercial, y finalmente, no conduce a decisiones cuyas consecuencias favorecen a todos los implicados.
Figura 1. Proceso de Negociación de la Oferta Comercial
Fuente: Elaboración del autor
Por todo lo anterior, (posterior a la realización del diagnóstico) el estudio consistió en el diseño y validación de un modelo de soporte para esta decisión estratégica de Marketing para el mayorista que permita satisfacer las expectativas de todas las partes implicadas y la minimización del tiempo de ejecución del proceso y sus decisiones asociadas.
Técnicas de Investigación empleadas.
Las técnicas de investigación empleadas en el estudio fueron el análisis bibliográfico, la Auditoría de Sistemas de Información de Marketing basados en la guía de McLeod, Li y Rogers , la encuesta, la entrevista, el diagnóstico de necesidades de Información, los diagramas de flujo de información, la programación lineal y el análisis costo – beneficio.
Diseño del Modelo.
Partiendo del problema de decisión de este estudio, se comprobó que el empleo de un modelo de decisión matemático lineal se adecuaba a los requerimientos de la decisión, pues esta técnica permite delimitar una función objetivo para la empresa mayorista, sujeta a las restricciones de los clientes y consumidores, las del minorista y las propias del mayorista.
Indiscutiblemente, de acuerdo al enfoque Marketing, el objetivo principal del mayorista con esta decisión de Marketing es la obtención del beneficio máximo de la transacción. Por tanto, la función objetivo del modelo es una función de maximización de beneficio:
Max Z = B1X1 + B2X2 + ... + BnXn
donde:
B = beneficio; X = cantidad de producto
B1 = PV1 – PC1
PV = precio de venta; PC = precio de costo
En segundo lugar, la correspondencia del modelo al enfoque Marketing se logra mediante el establecimiento de las restricciones del modelo, las cuales responden, de manera conjugada, a los criterios de rentabilidad del mayorista y las expectativas del minorista y el cliente final. A continuación se enumeran las restricciones.
1. Restricción de presupuesto del minorista:
PV1X1 + PV2X2 + ... + PVnXn ≤ A
donde:
A = presupuesto disponible del minorista para la operación
La generalidad de las ventas mixtas responde a un presupuesto asignado por la alta dirección del minorista para la compra. Esta restricción persigue que el valor total de la compra sea menor o igual al presupuesto que el minorista tiene asignado.
2. Restricción de cantidades máximas del pedido total:
Y1X1 + Y2X2 + ... + YnXn ≤ D
donde:
Y = cubicaje del bulto; D = cubicaje total del pedido
Otra generalidad de los pedidos mixtos es que, además de deber ajustarse a un presupuesto, el minorista espera adquirir una cantidad específica de productos referida, generalmente a un contenedor de un cubicaje oscilante entre los 20”; 40” y 40” HQ. Por tanto, esta restricción persigue como objetivo que la suma de los cubicajes de la totalidad de bultos a comprar se corresponda con el cubicaje del contenedor que quiere el minorista.
3. Restricciones de cantidades máximas por producto que el minorista acepta:
X1 ≤ B
donde:
B = cantidad máxima que el minorista está dispuesto a comprar del producto
Esta restricción, en conjunto con la restricción número 5, persiguen como objetivo establecer el rango de mercancías que el minorista conoce que tiene capacidad para vender, de acuerdo a su conocimiento de las necesidades, deseos y demandas del cliente final y el consumidor, y entre los cuales pudiera oscilar el pedido, siendo esta la de las cantidades máximas.
Si no se tienen en cuenta los criterios del mercado en la elaboración de esta restricción se pueden generar stock de mercancías no deseadas en el almacén del minorista.
4. Restricción de rentabilidad que el mayorista persigue:
PC1X1 + PC2X2 + ... + PCnXn ≤ E
donde:
E = valor máximo que el mayorista está dispuesto a pagar por la compra de productos a vender
E = A /(1 + margen de rentabilidad mínimo deseado).
Mediante esta restricción el mayorista establece el mínimo de rentabilidad que desea obtener del total de la transacción, el cual es independiente de la rentabilidad que cada producto ofrece. Esto es debido a que el establecimiento del precio de venta por producto no tiene que poseer un margen de rentabilidad estándar. Más adelante se retomará este tema en particular.
5. Restricciones de cantidades mínimas de pedido del mayorista:
X1 ≥ C
donde:
C = cantidad mínima de pedido que el mayorista puede comercializar
Mediante esta restricción el mayorista establece el mínimo por productos que la organización puede vender, y el mismo está en directa relación con las cantidades mínimas de pedido que sus proveedores ofertan y las combinaciones de pedidos que puedan ser conformados en un mismo momento.
Supuestos y requisitos del modelo para un correcto soporte a la toma de decisiones de Marketing:
1. El minorista debe poseer claridad en la relación que existe entre el presupuesto que tiene asignado y la cantidad total del pedido (tipo de contenedor) que puede adquirirse con dicho presupuesto.
2. El minorista tiene la obligación de conocer las cantidades de productos que su mercado es capaz de asimilar y declararlo al mayorista, para que el modelo proponga las proporciones adecuadas que maximizan tanto las expectativas del minorista como las del mayorista.
3. No obstante el modelo proponga una cantidad que el minorista no considere adecuada, y siempre y cuando esta sea superior al mínimo del mayorista, el minorista puede acordar con el mayorista establecer una cantidad específica para el producto como restricción adicional, lo cual constituye una bondad del modelo.
4. El mayorista debe tener claridad desde el inicio de la rentabilidad mínima que está dispuesto a obtener con la transacción valorando el riesgo de la misma y las condiciones de pago, entrega, fechas, etc. de la negociación.
5. Es imprescindible una estrecha relación mayorista – proveedores para conocer con exactitud los precios de costo, las cantidades mínimas, las piezas por bulto, y los mínimos de pedido, sin lo cual la confección física del pedido puede no corresponderse con la salida del modelo y por tanto, con el contrato aceptado por el minorista.
6. El mayorista puede acercarse más al enfoque marketing, mediante un conocimiento específico por producto de los precios de la competencia, lo cual le permite fijar precios, en ocasiones más competitivos para él o más adecuados para el minorista y el mercado; lo cual también depende de la selección de los proveedores y su gestión de compra.
7. De igual manera, el mayorista debe procurar conocer el margen comercial que aplican los competidores al mercado específico para acercarse más al enfoque marketing.
Proceso de aplicación del modelo una vez recibida la solicitud o pedido del minorista, siguiendo un enfoque Marketing:
1. Determinar el precio óptimo por producto para el mercado del mayorista, teniendo en cuenta los precios de oferta de la competencia y sus precios de compra.
2. Determinar el margen comercial óptimo de la transacción, teniendo en cuenta los objetivos de la organización y los márgenes comerciales con que trabaja la competencia.
3. Solicitar información al minorista referida a la cifra del presupuesto que tiene asignada, el tipo de contenedor que espera comprar con dicho presupuesto y las cantidades máximas que puede aceptar su mercado por producto.
4. Una vez se posee la información anterior se puede correr el modelo.
5. Obtenida la salida del modelo se puede proceder a conformar la oferta comercial y enviarla al minorista.
6. Si la respuesta del minorista es afirmativa se procede al próximo paso en la negociación.
7. Si la respuesta es negativa y el minorista ha expresado las cantidades deseadas, se debe valorar si las mismas están contempladas dentro de la holgura que ofrece la salida del modelo, por lo cual se puede tomar una decisión sin que sea necesario modificar la salida. De lo contrario debe añadirse como restricción adicional el criterio del minorista y correr nuevamente el modelo, lo cual llevaría nuevamente al paso 5.
Validación del modelo
La validación del modelo se efectuó teniendo en cuenta los criterios de Marketing del minorista y los de rentabilidad del mayorista. Para ello se realizó un análisis ex post, tomando como unidad de análisis una factura correspondiente a una compra – venta entre ambas organizaciones, realizada bajo las condiciones problemáticas anteriores al diseño del modelo, y en la que ha transcurrido el tiempo suficiente (1,5 años) para evaluar la satisfacción del consumidor y los niveles de inventarios del minorista, entre otros aspectos.
Se procedió a valorar, para dicha compra – venta, cuáles hubieran sido los niveles máximos de producto que el mercado hubiera aceptado, teniendo en cuenta el nivel de rotación de los inventarios reales de dicha transacción y las proyecciones de venta hasta esa fecha del minorista, así como las mercancías para las cuales hubiera sido una mejor decisión no adquirirlas.
Para el caso del mayorista, se tuvo en cuenta los niveles mínimos de pedido para la fecha de la transacción, así como se mantuvo el mismo criterio de rentabilidad inicial, para que la comparación pudiera efectuarse lo más real posible.
Es necesario aclarar la conveniencia del análisis ex post con respecto a un análisis ex ante. El primero posee como ventaja permitir comparar la decisión real con la decisión ideal (propuesta del modelo). Sin embargo, su desventaja fundamental es que la decisión ideal no puede ser evaluada pues la misma nunca ha tenido lugar. Sin embargo, un análisis ex ante no permitiría la comparación entre ambas decisiones, pues la decisión errónea no tendría lugar.
El modelo fue corrido empleando como herramienta informática Microsoft Office Excel 2007, específicamente la aplicación Solver, desarrollada para la solución de problemas matemáticos por Leon Lasdon (Universidad de Texas en Austin) y Alan Waren (Universidad Cleveland State), empleando un método de solución de problemas lineales desarrollado por John Watson y Dan Fylstra de Frontline Systems, Inc.
Las ventajas de emplear este software es que la organización no tuvo que incurrir en ningún costo adicional por este concepto, pues en sus máquinas poseía instalado dicho programa. Además, la aplicación es muy amigable y no se requieren de conocimientos en programación para su empleo.
El equipo informático empleado para correr el modelo fue una microcomputadora con un microprocesador AMD Sempron TM a 3,0 GHz de velocidad y 480 MB de memoria RAM. El tamaño del modelo en memoria fue de 233 KB.
Los resultados obtenidos en la validación del modelo, mediante el análisis costo – beneficio se muestran en la siguiente tabla 1 y se comentan a continuación.
Tabla 1. Análisis Costo – Beneficio de la aplicación del modelo.
Concepto
Compra – Venta Real
Compra – Venta Ideal (modelación)
Presupuesto del Minorista
75.000,00 USD
75.000,00 USD
Cubicaje permitido 40"HQ
68,000 m3
68,000 m3
Cubicaje total
65,034 m3
66,826 m3
Bultos Totales
725
744
Importe de Costo de las Mercancías
38.842,58 USD
37.246,41 USD
Importe de Venta de las Mercancías
74.390,45 USD
69.661,28 USD
Beneficio por la Transacción
35.547,86 USD
32.414,88 USD
Pérdida de Beneficio por modelación
3.132,99 USD
Pérdida por aplicación de Nota de Crédito
4.022,39 USD
Ahorro neto por modelación
889,40 USD
Fuente: Elaboración del autor.
Como puede observarse, para el mismo nivel de presupuesto del minorista, el modelo permitió incrementar el empleo de la capacidad de la compra tanto por el cubicaje empleado, como por la cantidad de bultos posibles a comprar.
El modelo arrojó, teniendo en cuenta las restricciones de mercado, de presupuesto del minorista y las del mayorista, importes inferiores, tanto para la compra como para la venta, de forma tal que la compra real aprovechaba en mayor medida el presupuesto del minorista. Por esta razón la rentabilidad para el mayorista disminuyó en 3.132,99 USD mediante la aplicación del modelo.
Sin embargo, es importante destacar que la compra real fue objeto de una Nota de Crédito al Mayorista por concepto de Lenta Rotación en los almacenes del minorista por valor de 4.022,39 USD. Independientemente del valor financiero que este concepto contiene, es necesario reconocer las implicaciones que la Lenta Rotación de productos trae al Minorista y al cliente final y al consumidor: los productos en anaquel en tienda no satisfacen las expectativas del cliente, esto ocasiona que los productos no rotan en almacén y por tanto ocupan un espacio que no se puede destinar a nuevos productos; la no venta y la no rotación implican gastos financieros al minorista y, finalmente, el minorista traspasa parte de su pérdida al mayorista a través de la aplicación de la Nota de Crédito.
Debido a que el modelo incluye en sus restricciones los criterios del cliente final y el consumidor a quien van dirigidos los productos y el propio valor y los productos por los que fue aplicada la Nota de Crédito, no tiene que exponerse a la aplicación de esta pérdida a la que fue objeto la compra real, lo cual significa un ahorro para la compra ideal.
De esta forma, cuando se compara la pérdida por la disminución de importes de la compra ideal con el ahorro por la no aplicación de la Nota de Crédito, la segunda supera a la primera y el saldo final de la aplicación del modelo se convierte en un ahorro para el mayorista de 889,40 USD y una mayor satisfacción supuesta tanto del minorista como del cliente final y el consumidor.
Implicaciones de la aplicación del modelo
La aplicación del modelo elimina la conformación intuitiva de la Oferta Comercial para Pedido Mixto de Productos; permite vincular tanto los objetivos del mayorista como las expectativas del minorista y el cliente final y el consumidor; permite el ahorro de tiempo y recursos humanos y financieros para todas las partes implicadas por lo que el proceso de toma de decisiones estratégicas de Marketing se vuelve más efectivo.
Aunque el modelo fue aplicado para la conformación del pedido desde el punto de vista del mayorista, es decir, el vendedor; el modelo es fácil y efectivamente aplicable desde el punto de vista del minorista, es decir, el comprador, para la realización de solicitudes de Pedido Mixto de Producto a sus proveedores mayoristas.
Conclusiones y Futuras Direcciones de Investigación
Dada la complejidad de la toma de decisiones estratégicas de Marketing, los encargados de estos procesos harían bien en tener en cuenta la Ingeniería de Marketing para anticipar, identificar y responder de manera creativa a las necesidades, deseos y demandas del mercado, asegurando el logro de sus objetivos financieros.
La aplicación de la Ingeniería de Marketing requiere un conocimiento profundo de la situación problémica de decisión de Marketing a la que se enfrenta la organización, y conocimientos específicos en los diferentes métodos y técnicas de modelación a disposición del tomador de decisiones estratégicas de Marketing.
Aunque en ocasiones la aplicación de un modelo de decisión de Marketing requiere de herramientas informáticas especializadas, los directivos pueden hacer uso de las herramientas que ya poseen a fin de explotarlas al máximo y de manera rentable.
La aplicación de la Ingeniería de Marketing requiere de la existencia de Sistemas de Información de Marketing que provean información útil y de elevada calidad para la alimentación de los modelos matemáticos en los que se apoya esta disciplina.
Se requiere de futuras investigaciones en el contexto cubano que permitan conocer las posibilidades reales de aplicación de la Ingeniería de Marketing.
De igual forma es necesario estudiar el estado de los Sistemas de Información de Marketing y el empleo de información relevante para la toma de decisiones estratégicas de Marketing.
Bibliografía
Stoner, J. Administración. s/n, s/a
Mintzberg, H.; The Manager Job: Folklore and Fact; Harvard Business Review; Julio-Agosto 1975;
Mintzberg, H.; Raisinghani, D.; Théoret, A.; The Stucture of “Unstructured” Decision Processes; Administrative Science Quarterly; Junio 1976; Volumen 21; Administrative Science Quarterly
Kotler, P. Dirección de Marketing, s/n, s/a
Maier, N.; Toma de decisions en grupo; Editorial Trillas, S.A. de C.V.; 1980; México
G. L. Lilien; A.Rangaswamy; Marketing Engineering; Addison Wesley; 1997
Montgomery, D.; Webster F.; Applications of operations research to personal selling strategy; Journal of Marketing; Jan68; Vol. 32 Issue 1; American Marketing Association
Kotler, Philip. A design for the Firm’s Marketing Nerve Center. Business Horizons. Fall, 1968.
Kotler, P. ob. cit.
G. L. Lilien; A.Rangaswamy; ob. cit.
Eldon Y. Li; MkIS in the Top US Companies; Information & Management; 28(1); 1995; 13-31.
4/26/2009
Las Pymes le apuestan al marketing
Para afrontar la crisis financiera global, el 27% de las Pequeñas y Medianas Empresas (Pymes) de Latinoamérica piensa invertir en marketing y ventas para promocionar mejor sus productos y servicios, según un estudio de UPS.
En México, tres de cada 10 apostará a esta estrategia de inversión en los próximos 12 meses para ser más competentes, señala el Business Monitor Latin America.
"Todas las empresas están analizando el entorno económico para tomar decisiones, de ahí las precauciones en usar el dinero que tienen para buscar mayores beneficios", señaló el director de capacitación e innovación tecnológica de la subsecretaría Pyme de la Secretaría de Economía (SE), Victor Sandoval
Las Pymes representan el 99.1% de las unidades económicas mexicanas y generan el 71% de los empleos, según cifras de la SE.
La infraestructura y el desarrollo de tecnologías de la información (TI), son las otras estrategias más importantes para las Pymes de la región.
Los retos
La inversión en el desarrollo de la fuerza laboral es el área a la que menor dinero destinarán estas unidades. En México sólo 5% invertirá en dicho rubro.
El 11% de estas compañías en la región reducirá su personal. En México, el 13% planea recurrir a los recortes en los próximos 12 meses, destaca el estudio de UPS.
La fuerte relación comercial de Latinoamérica con EU hace que el 69% de los encuestados estime que el debilitamiento de esta economía afecte negativamente sus negocios en 2009.
"El comercio exterior se ha desacelerado con la crisis financiera, principalmente por el valor tan dispar que existe en la cotización de las divisas", señaló Sandoval.
El 51% prevé un crecimiento continuo en el comercio, especialmente en Latinoamérica, seguida de ,y Europa. Tres de cada diez cree que habrá una disminución en la Pymes en su comercio con América del Norte.
Además el 65% de estas empresas latinoamericanas hará intercambio comercial internacional, comparado con el 22% de sus contrapartes en EU y 19% en Canadá.
Entre los obstáculos que las Pymes ven para la exportación e importación, los elevados precios en el extranjero hacen que las compras internacionales sean más difíciles.
"El 80% de las pequeñas empresas que no exportan o importan es porque no cuentan con la infraestructura necesaria para hacerlo", aseguró la directora general para UPS México, Griselda Hernández.
Otro de los principales problemas es que sus precios no son competitivos en el extranjero, según el 15% de las empresas encuestadas.
El desconocimiento para los procesos de inversión en mercados internacionales será el Talón de Aquiles para el 15% de las Pymes.
"Es necesario que las empresas se den cuenta de que es necesario hacer cambios sustanciales, actualizarse en base a las necesidades del mercado y atacarlas si se quiere sobrevivir a esta crisis", finalizó el directivo de la SE.
En México, tres de cada 10 apostará a esta estrategia de inversión en los próximos 12 meses para ser más competentes, señala el Business Monitor Latin America.
"Todas las empresas están analizando el entorno económico para tomar decisiones, de ahí las precauciones en usar el dinero que tienen para buscar mayores beneficios", señaló el director de capacitación e innovación tecnológica de la subsecretaría Pyme de la Secretaría de Economía (SE), Victor Sandoval
Las Pymes representan el 99.1% de las unidades económicas mexicanas y generan el 71% de los empleos, según cifras de la SE.
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Los retos
La inversión en el desarrollo de la fuerza laboral es el área a la que menor dinero destinarán estas unidades. En México sólo 5% invertirá en dicho rubro.
El 11% de estas compañías en la región reducirá su personal. En México, el 13% planea recurrir a los recortes en los próximos 12 meses, destaca el estudio de UPS.
La fuerte relación comercial de Latinoamérica con EU hace que el 69% de los encuestados estime que el debilitamiento de esta economía afecte negativamente sus negocios en 2009.
"El comercio exterior se ha desacelerado con la crisis financiera, principalmente por el valor tan dispar que existe en la cotización de las divisas", señaló Sandoval.
El 51% prevé un crecimiento continuo en el comercio, especialmente en Latinoamérica, seguida de ,y Europa. Tres de cada diez cree que habrá una disminución en la Pymes en su comercio con América del Norte.
Además el 65% de estas empresas latinoamericanas hará intercambio comercial internacional, comparado con el 22% de sus contrapartes en EU y 19% en Canadá.
Entre los obstáculos que las Pymes ven para la exportación e importación, los elevados precios en el extranjero hacen que las compras internacionales sean más difíciles.
"El 80% de las pequeñas empresas que no exportan o importan es porque no cuentan con la infraestructura necesaria para hacerlo", aseguró la directora general para UPS México, Griselda Hernández.
Otro de los principales problemas es que sus precios no son competitivos en el extranjero, según el 15% de las empresas encuestadas.
El desconocimiento para los procesos de inversión en mercados internacionales será el Talón de Aquiles para el 15% de las Pymes.
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9/28/2008
El Behavioral Targeting hace la diferencia
¿Qué tiene de particular el Behavioural Targeting y en qué se diferencia de las técnicas del marketing tradicional?
- El Behavioural Targeting se basa en una hipótesis concreta: los usuarios de Internet, mediante su comportamiento de navegación online (páginas visitadas, clics en creatividades publicitarias, compras efectuadas, búsquedas realizadas en buscadores), nos dicen exactamente lo que les interesa en cada momento, lo que nos permite crear un perfil anónimo de comportamiento de cada uno de ellos, que posteriormente podrá entrar a formar parte de un público objetivo concreto. Por ejemplo, todos los usuarios que hayan mostrado un interés fuerte en contenidos relacionados con spa, sauna o estética podrán entrar a formar parte del público objetivo llamado “belleza y bienestar”. De esta forma, pasamos del concepto de “contenido relevante” al concepto de “audiencia relevante”. Podemos desligar la planificación publicitaria del contexto de navegación de los usuarios y centrarla más en los usuarios que realmente nos interesan, según su perfil. Precisamente esta es la principal diferencia frente a otras técnicas de marketing. Por tanto, la realidad del Behavioural Targeting es simple, un paso más hacía el santo grial de la planificación publicitaria: impactar exclusivamente el público interesado en mi producto o servicio.Esto conlleva una serie de ventajas tanto para los anunciantes y los soportes publicitarios como para los propios usuarios. La gran ventaja para los anunciantes y editores es, sin duda, que crea perfiles fiables de los usuarios sobre cuáles son sus preferencias, para dirigir directamente la publicidad a usuarios susceptibles de estar interesados. De esta manera, hay menos desperdicio de impactos publicitarios, lo que conduce, obviamente, a mejores resultados publicitarios. Por otra parte, la capacidad de impactar a los usuarios pertenecientes a un público objetivo concreto y en cualquier contexto de navegación, permite a las marcas alejarse de los soportes sobresaturados por su competencia sectorial, lo que redunda aún más en los resultados.
¿Qué ventajas tiene para la publicidad?
- Para los soportes publicitarios, la utilización de técnicas de Behavioural Targeting les permite optimizar la comercialización de su inventario publicitario. En secciones donde antes tenían que vender más a menor precio los espacios por falta de conocimiento del usuario, ahora pueden lanzar creatividades publicitarias en función del perfil de cada usuario, y así poder incrementar los precios a los que se comercializan estos espacios, elevando de esa manera la rentabilidad global del soporte, sin perjudicar el ROI del anunciante.En cuanto a las ventajas para los usuarios, ahora reciben publicidad más afín a sus intereses, lo que incrementa su satisfacción como consumidor de medios.En definitiva, podemos afirmar que el Behavioural Targeting es un concepto publicitario que beneficia a todos los estamentos del sector. El usuario recibe productos y publicidad más relevantes, el anunciante mejores resultados, y el soporte aumenta sus ventas.
¿Es una técnica pensada exclusivamente para ser puesta en marcha online o bien puede combinarse con otro tipo de estrategias?
- En los últimos años estamos observando como todos los medios están dando el salto al mundo digital. Las cadenas de televisión tienen plazo para convertirse en soportes digitales, los grandes grupos editoriales difunden sus contenidos mediante los soportes disponibles hoy como papel, Internet o móviles. Por tanto el Behavioural Targeting no está limitado a la web, sino que puede extenderse a otros soportes (móvil o iptv y combinarse con otros tipos de estrategias. En mi opinión sólo existe un marketing, que es el que hace llegar un mensaje concreto a una persona concreta en el momento adecuado
¿Por qué a Wunderloop le interesa difundirlo o implementarlo?
- Porque somos proveedores de tecnología de Behaviuoral Targeting, es nuestro negocio. Por otra parte, estamos convencidos de que el mundo del marketing se orienta hacia una mayor segmentación debido a la fragmentación de las audiencias. Los anunciantes han de buscar nuevas formas de llegar sus públicos objetivos.Así, desde el principio nuestro objetivo principal ha sido hacer más efectivo el trabajo de anunciantes, editores de páginas web y tiendas de comercio electrónico a la hora de lanzar campañas, contenidos y productos en un entorno (el interactivo) muy dinámico. Ya en 1999, en paralelo al boom de Internet, Ulrich Hegge y Frank Conrad (los fundadores) detectaron la necesidad en el mercado de una herramienta que recogiera, procesara y utilizara la información derivada del comportamiento de los usuarios en Internet. Con este fin fundaron la compañía 7d, que en el año 2001 llevó a cabo el primer despliegue de su tecnología en Bertelsmann G+J. Es sólo en 2006 que la empresa pasó a llamarse Wunderloop. La tecnología de Wunderloop es, por tanto, el resultado de más de nueve años de investigación y, ha sido posible gracias al trabajo de expertos en psicología, matemáticas y publicidad.
¿Cómo lo aplican en casos concretos? ¿Podría darnos el recorrido que puede hacer una marca si quiere aplicarlo?
- La tecnología de Behavioural Targeting es útil tanto para las marcas publicitarias para anunciarse como para los soportes para ofrecer esa posibilidad a los anunciantes. Explicaré ambos, empezando por la visión del soporte.Para poder ofrecer audiencia segmentada por perfiles de comportamiento, el soporte tiene que trabajar en dos grandes etapas.La primera etapa es la de identificar a los usuarios en función de su comportamiento y crear un perfil para cada uno. Para realizar esto, lo que hará es clasificar sus contenidos con una etiqueta (tag). De esta manera un contenido sobre prestamos personales se identifica como “prestamos personales” y un contenido sobre coches descapotables se identifica como “coche descapotable”. La primera vez que un usuario llega a ésta página recibe una cookie, que incrementará su valor cada vez que el usuario repita su visita sobre los contenidos etiquetados. De esta manera podemos, al cabo de un tiempo, identificar un usuario como interesado en coches descapotables, en prestamos personales, en viajes de lujo o en cualquier otro tipo de contenido.La segunda etapa es la de reacción. Cuando un usuario, que tiene una cookie con unos intereses definidos, vuelve a conectarse a nuestro site, identificamos su área de interés y le servimos publicidad en función de esos intereses en tiempo real. De esta manera servimos publicidad afín a los intereses de cada usuario, de manera relativamente independiente del contexto de navegación (se puede lanzar publicidad financiera a usuarios interesados en finanzas en páginas de noticias deportivas, por ejemplo.).
¿Hay un solo forma de aplicar el Behavioral Targeting?
- Lo que acabo de describir es la forma más simple de Behavioural Targeting. En Wunderloop hablamos de behavioural targeting integrado, lo que significa que permitimos a los soportes utilizar muchas más informaciones del usuario, manteniendo siempre su anonimato.En cuanto al anunciante, lo único que tiene que hacer al abordar un soporte que ha instalado una tecnología de segmentación por comportamiento, es tener claro cual es su público objetivo. Si desea dirigirse a usuarios interesados en coches descapotables, podrá pedir al soporte que sólo le enseñe la creatividad publicitaria a aquellos usuarios con interés marcado en coches descapotables, de allí el incremento de rentabilidad de las acciones de comunicación mediante ésta tecnología.
¿Con qué otro tipo de herramientas de targeting convive esta tecnología? ¿Uds. aplican alguna otra de manera complementaria?
- En nuestro caso contamos con una Plataforma Integrada de Targeting (Integrated Targeting Platform, ITP) que sirve como base para nuestros productos, wunderloop custom y wunderloop connect. La ITP consolida la información procedente de los usuarios recopilada por las diferentes técnicas de targeting (Behavioural Targeting, Targeting Sociodemográfico, Targeting de Tipologías, Predictive Targeting o Geo Targeting). Así, nuestro sistema permite analizar continuamente el comportamiento del usuario sirviéndose no solo de sus páginas vistas en contenidos categorizados, sino también de sus consultas en buscadores, datos de registro y/o CRM opt-in, o incluso datos externos obtenidos de estudios de mercado ad Hoc o de fuentes como AGOF, Nielsen Netratings y comScore.
¿Cuál es el desarrollo de la publicidad online en Europa y EEUU y qué perspectivas ven para América Latina?
- Actualmente contamos con oficinas en Luxemburgo, Hamburgo, Madrid, Milán, Londres, París y Ámsterdam. Desde estas ofrecemos servicio a todo el mercado europeo. Nuestros planes de desarrollo contemplan la inauguración de nuevas oficinas próximamente.La publicidad online está experimentado un crecimiento espectacular. ZenithOptimedia señala que para 2009, Internet representará casi el 9% de la torta publicitaria, pero superará el 10 por 100 en Estados Unidos, Australia, Canadá, Dinamarca, Israel, Japón, Corea del Sur, Taiwán y Gran Bretaña, el país con mayor peso de la publicidad en la Red, donde pasará de representar el 16% en 2007 al 22,6% en 2009.En España, la inversión publicitaria en Internet se quintuplicó en 2007 respecto a tres años antes. El rápido crecimiento del medio y la apuesta de las empresas por los medios online han hecho que la inversión en este soporte llegara el año pasado hasta los 482,4 millones de euros (+55,4% respecto a 2006).
¿Qué características tiene que tener la publicidad al insertarse online para ser efectiva? ¿Cuál es la experiencia de Uds.?
- En cuanto a los formatos, dependiendo de los objetivos de los anunciantes, cada uno tiene sus efectos, ventajas e inconvenientes. En cualquier caso, en mi opinión el debate no está en que tipo de formato es más útil o menos, sino que se encuentra en cómo enseñar cada creatividad publicitaria al público adecuado. La publicidad es efectiva cuando alcanza a los consumidores interesados en los productos o servicios anunciados, produciéndose en estos casos un incremento de su satisfacción como consumidor de medios. Esto es precisamente lo que permite el Behavioural Targeting.Para darle un ejemplo respecto a los enlaces patrocinados, la aplicación del Behavioural Targeting permitirá enseñar un enlace patrocinado diferente según cada usuario para la misma búsqueda. Cuando un abogado casado y con hijos busca “coche” en un buscador, no está buscando la misma respuesta que un joven de 19 años que también busca “coche”.El Behavioural Targeting aplicado a las búsquedas permitirá devolverle al joven de 19 años respuestas diferentes a las del abogado casado y con hijos, según el comportamiento mostrado por cada uno de nosotros en navegaciones anteriores.
Y ¿qué pasa con el mundo móvil? El traspaso hacia recursos móviles, que incluyen conexión online, como principal tendencia, ¿variaría los métodos de targeting?
- El traspaso hacia recursos móviles hará de las técnicas de targeting una herramienta cada vez más necesaria. El consumidor constantemente consume más medios, más información, en una multiplicidad de soportes (web, blogs, móvil o iptv). Las audiencias cada vez son más fragmentadas y más volátiles, y por lo tanto resulta cada vez más difícil llegar a nuestro consumidor final con eficacia. En este sentido, los anunciantes tienen que afinar cada vez más las técnicas de segmentación de su audiencia.La digitalización de la información hace que ésta se pueda consumir en cualquier tipo de soporte, en cualquier momento. La preponderancia del usuario respecto al soporte es lo que hace que el Behavioural Targeting tenga tanta cabida en el mercado. El Behavioural Targeting precisamente le da la importancia al usuario, del que recogemos sus intereses en cualquier soporte digital, y al que podemos alcanzar publicitariamente en cualquier soporte digital, ya sea móvil, Internet, televisión sobre IP, email, y lo que quede por llegar. En éste sentido, en wunderloop ya tenemos experiencia en plataformas móviles y de televisión digital.
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