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¿Por qué fallan las previsiones de marketing?

Por Redacción - 10 Junio 2010

Fluctuaciones en el IPC, euríbor o en la tasa de desempleo pueden tener una repercusión directa sobre los hábitos de consumo, o sobre cuánto se desplazan los consumidores para obtener un producto. Sin duda, disponer de esta información supone una ventaja competitiva en el presente panorama en el que la diferenciación entre empresas y productos es, a ojos del consumidor, tan escasa.

En el primer cuarto del siglo XIX apareció en Inglaterra un movimiento cuyos seguidores, llamados ludistas, destruían las máquinas a las que culpaban de las duras condiciones de vida de los obreros que las operaban. Tal parece que vivamos un renacimiento del ludismo, hoy día proyectado contra los modelos estadísticos y econométricos. Aunque esta crítica ha sido especialmente dirigida al manejo del riesgo financiero, también en marketing aparece una cierta desconfianza hacia el objeto de esta rama de la ciencia.

Bien podemos decir que el cuestionamiento de los modelos es uno de los efectos laterales que la crisis actual ha traído consigo, aunque para entender mejor el fenómeno, convendría recordar que sólo tres años atrás la fe en los mismos tenia cierto aire religioso –creer aún sin entender- que lleva a uno a reflexionar sobre el paralelismo con otras burbujas, tecnológicas o inmobiliarias.

Aunque la estadística ha sido una gran herramienta complementaria en la casi totalidad de ramas científicas, existe ahora una crítica abierta sobre las desviaciones observadas en los últimos tiempos entre las previsiones calculadas con estos modelos y la realidad. No debemos dejarnos engañar y pensar que todas las bondades de los modelos, como los de propensión de compra, eran meras falacias. Para nada. Pero entonces, ¿por qué no me están resultando tan efectivos como antes?, podría preguntarse alguno. La explicación es que las previsiones de tendencia sufren cambios importantes como consecuencia de los cambios estructurales que sufrimos y muchos no lo han contemplado.

Para poder gozar de modelos con mejor poder de predicción que garanticen la mejor toma de decisiones en cuanto a lanzamientos de campañas o selección de puntos de venta para distribución o en las promociones de productos, por ejemplo, es del todo imprescindible que se tengan en cuenta la fluctuación del entorno macroeconómico, en los escenarios futuros plausibles. Conectar las previsiones de ventas con variables que nos permitan definir escenarios futuros distintos y que nos permitan medir el rango del error de la previsión nos ayudar a tomar dichas decisiones con mayor conocimiento.

¿Qué debo hacer para que mis previsiones se cumplan?

Este ha sido uno de los errores más frecuentes de los departamentos de marketing: plantearse cómo hacer que se cumplan las previsiones, en vez de cuestionarse cómo obtener previsiones rigurosas. Los procedimientos de análisis de los gestores (inversores y demás actores) para calificar la eficacia de los modelos han sido a menudo sesgados al corto plazo por el interés económico personal o por una generalización perversa al largo plazo de resultados aceptables a corto.

También ciertos consultores, dando servicio como estadísticos, han adecuado su respuesta a los intereses asociados a estas nuevas necesidades, perdiendo el rigor necesario en la aplicación de estos modelos.

Los procedimientos estadísticos requieren de una gran honestidad en su aplicación. Cada afirmación, cada fórmula, obedece a un procedimiento riguroso que requiere la validación de las hipótesis de las que parte. En estas condiciones, los resultados de los modelos son imbatibles. Prescindir de las pruebas exhaustivas para la validación de las hipótesis por razones de coste, priorizar los modelos en razón de la facilidad de obtener datos o la aceptabilidad por reguladores y gestores o sesgar con pruebas repetidas la distribución de la valoración de las hipótesis es un tremendo error.

No obstante, esto no quiere decir que los modelos sean la respuesta y lo demás quede fuera. En absoluto. Los directores de marketing, de logística, de comercial, tienen mucho que decir. Pero el hecho de apoyarse en el uso de la estadística, del marketing cuantitativo, de las técnicas más avanzadas de market research o la minería de datos, va a permitir que diseñen sus estrategias sobre una base rigurosa, pues no se fundamentará en simples datos, sino en conocimiento, un conocimiento poderoso. Contarán con previsiones realistas gracias a la incorporación de datos micro y macroeconómicos en sus modelos, pudiendo simular escenarios futuros y adelantarse para adaptar sus estrategias a las exigencias del mercado en cada momento para obtener el mayor impacto comercial. No olvidemos que para decidir el lanzamiento de un producto o bien una promoción, tan importante puede ser medir el impacto según el estudio de mercado como medirlo según la coyuntura económica.

No seamos como los ludistas. La culpa no es de la maquinaria. Hay que saber manejarla. Así, poner la estadística al servicio del marketing no sólo puede representar una condición diferencial, sino que su buen uso nos permitirá situarnos en una situación de ventaja frente a la competencia.

Ramon Triaspresidente y director general de AIS

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