Modelo para optimizar el embudo de venta

Dic 20, 2020 | ANÁLISIS, Análisis prácticos | 0 Comentarios

Los modelos que calculan la demanda suelen centrarse en un aspecto específico del canal de ventas. Por ejemplo, un modelo de fijación de precios suele definir la elección de los clientes ante un conjunto de posibles productos o servicios; no obstante, no tiene en cuenta el conocimiento que existe en el mercado hacia un determinado producto (suele asumir un conocimiento pleno para simplificar el análisis).

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Idealmente, estos modelos de fijación de precios (ver los modelos de FIJACIÓN DE PRECIOS Y DEMANDA) tienen que incluirse en un marco más amplio denominado embudo de ventas.  Un embudo de ventas contiene cuatro elementos principales:

  • Mercado: el número total de clientes potenciales;
  • Conocimiento: las personas del mercado que conocen el producto;
  • Consideración: las personas que conocen el producto y lo tienen en cuenta a la hora de comprar;
  • Conversión: entre las personas que consideran el producto, aquellos que acaban realmente comprándolo.

 Estos elementos están relacionados entre sí, por ejemplo:

  • El 70% de las personas del mercado tiene conocimiento del producto (conocimiento del mercado);
  • El 80% de las personas que conocen el producto considera la posibilidad de comprarlo;
  • El 10% de las personas que lo consideran, acaba realmente comprándolo.
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Podemos calcular que el 56% de todos los clientes potenciales considera el producto (70% * 80%) y que el 5,6% compra el producto (70% * 80% * 10%). También podemos calcular que el 8% de las personas que conocen el producto lo comprará (5,6% / 70%).

Un aumento del número de personas en el mercado tendrá como resultado un aumento de las compras puesto que (normalmente) asumimos que las relaciones o los ratios siguen siendo los mismos: 70%, 80%, y 10%. Los datos sobre los cambios del mercado pueden derivarse de los datos públicos sobre población. Por ejemplo, si nuestros clientes potenciales son hombres con unos ingresos anuales de entre 40.000€ y 80.000€, y este sector de la población aumenta, entonces nuestro «mercado» aumentará.

Además del mercado, podemos actuar sobre las relaciones entre el conocimiento del mercado, la consideración de la conocimiento y la conversión de la consideración para aumentar las ventas.

El conocimiento del mercado

En nuestro ejemplo, el 70% de las personas conoce nuestro producto pero podemos aumentar este ratio invirtiendo en publicidad, relaciones públicas, ofertas especiales, etc. El efecto sobre las ventas de un aumento del conocimiento de la gente puede calcularse utilizando los otros ratios que asumimos que no cambian (el 80% de consideración del conocimiento y el 10% de conversión de la consideración). Sin embargo, tenemos que considerar que esta suposición puede no ser totalmente cierta y, o bien utilizar medidas correctivas, o simplemente ser prudentes a la hora de interpretar los resultados. De hecho, el 30% restante de las personas del mercado que no conocen el producto pueden tener unos ratios de consideración y de conversión inferiores, porque, por ejemplo, sean más fieles a una marca específica y no conozcan nuestra marca, o porque no estén interesadas en buscar un producto alternativo. En este caso, incluso aunque logremos que tengan conciencia de nuestro producto, resulta probable que el ratio de consideración del conocimiento de estas personas esté muy por debajo de nuestro 80%.

La consideración del conocimiento

Entre las personas que conocen nuestro producto, algunos no lo considerarán a la hora de comprar, o bien porque son fieles a una marca,  o porque piensan que nuestros niveles de precio y/o calidad no son aceptables. Existen dos maneras principales de mejorar la consideración:

  • Si el precio o la calidad son buenos pero la baja consideración se explica porque la gente tiene una percepción que es peor que la propia realidad, deberíamos invertir en comunicación;
  • Si la gente tiene una percepción correcta del precio y de la calidad, podremos mejorarla (mayor calidad y menor precio).

Invertir en comunicación mejorará el número de personas que nos conocen y que considerarán nuestro producto, y podemos calcular el aumento en las ventas utilizando el ratio de conversión de la consideración del 10%. Asumiremos que el ratio de conversión no cambia pero, al igual que en el anterior ejemplo, esta suposición puede no ser totalmente cierta.

Si mejoramos la calidad o reducimos el precio, es probable que el ratio de conversión de la consideración también cambie ya que el producto será más atractivo para las personas que ya lo han considerado.

La conversión de la consideración

En este caso, el precio y la calidad son los principales motores pero aquí se comparan con otras alternativas (es un concepto similar al del precio de referencia frente al precio máximo explicado en la introducción a los modelos de FIJACIÓN DE PRECIOS Y DEMANDA). El efecto de una modificación del precio puede derivarse de varios modelos de elasticidad y fijación de precios.

La optimización

La optimización significa encontrar los valores de determinadas variables de decisión que optimizan el resultado (o la variable de salida). Las variables de decisión son elementos en los que podemos intervenir, por ejemplo, el precio de un producto o la inversión en publicidad, mientras que el resultado es la combinación de fórmulas y funciones incluidas en el modelo después de modificar nuestras variables de decisión (un ejemplo podría ser «beneficios»).

 Para mejorar nuestras ventas, podemos actuar sobre tres variables de decisión: aumentar el conocimiento, aumentar la consideración o aumentar la conversión. Para simplificar, asumiremos que podemos aumentar directamente el conocimiento de la marca invirtiendo en publicidad, podemos aumentar la consideración invirtiendo en comunicación y podemos mejorar la conversión bajando los precios. También asumiremos que un cliente compra únicamente un producto. 

El primer paso consiste en definir el modelo que vamos a optimizar mediante la identificación de las relaciones entre las variables (imagen a continuación). La variable objetivo es «beneficios» que, a su vez, depende de tres variables: los costes variables (que no cambian), el precio y el número de productos vendidos. El número de productos vendidos depende de la tasa de conversión y el número de personas que consideren nuestro producto. Podemos continuar con este razonamiento hasta llegar al final del diagrama. Se han definido todas las conexiones del diagrama a través de funciones en la plantilla, y en particular, estamos interesados en las relaciones con nuestras tres principales variables de decisión (precio, comunicación y publicidad). Estas son las variables que podemos modificar en función de nuestras decisiones empresariales para aumentar nuestros beneficios:

  • Precio: podemos reducir el precio de nuestro producto para aumentar la tasa de conversión y, por tanto, el número de productos vendidos (consultar la plantilla de Excel para ver el cálculo exacto), pero al mismo tiempo, tendrá un efecto negativo directo sobre los beneficios puesto que el número de productos se multiplicará por un precio inferior.
  • Costes de comunicación: podemos aumentar los gastos en comunicación para mejorar la consideración de nuestro producto (cuanto más convenzamos a la gente, más caro resultará convencer a los clientes nuevos).
  • Costes de publicidad: podemos aumentar nuestra inversión en publicidad para incrementar el número de clientes potenciales que nos conocen pero, en términos de comunicación, se volverá cada vez más costoso a medida que nos vayamos aproximando al 100% del mercado.

Llegados a este punto, abriremos Solver en Excel (“Datos” – “Análisis de datos” – “Solver”)[1] y definiremos nuestras variables (imagen siguiente):

  • El objetivo es la celda con los ingresos – costes, y comprobaremos que queremos que esa celda contenga la cantidad máxima (la celda amarilla de la plantilla);
  • Las celdas de las variables cambiantes son las celdas que contienen nuestras variables de decisión (precio, costes de comunicación y costes de publicidad); habrá que seleccionarlas utilizando CTRL en caso de que no sean celdas consecutivas (celdas verdes);
  • Limitaciones (celdas rojas): definiremos tres tipos de limitaciones:
    • Que nuestras tasas de conocimiento, consideración y conversión no pueden superar el 100%;
    • Que tenemos un presupuesto total de 120.000€ para gastos de publicidad y comunicación;
    • Que todas las variables no limitadas deben ser no-negativas (hay que marcar esta casilla en Solver).
  • Método de optimización: utilizaremos un método no lineal de Gradiente Reducido Generalizado (GRG) puesto que no todas nuestras combinaciones de funciones (objetivo, variables de decisión y limitaciones) son lineales. Si tratamos de utilizar el método lineal Simplex, Solver informará de que no puede resolver el modelo.[2]

 Los resultados muestran que podemos aumentar nuestros beneficios invirtiendo 112.000€ en publicidad y 8.000€ en comunicación, y reduciendo el precio un 4%. También muestran que la iniciativa estratégica más importante está relacionada con la tasa de conocimiento, que ha aumentado un 33% hasta alcanzar el 93% del mercado, tal y como aparece en la imagen al lado.

[1] Asegúrese de tener el complemento Solver instalado y habilitado; para más información, visite http://www.solver.com.

[2] Siempre que todas las funciones sean lineales (objetivo, variables de decisión y limitaciones), será más eficiente utilizar el método Simplex LP. Suele ser el caso cuando estamos utilizando fórmulas sencillas con sumas, restas, divisiones o multiplicaciones. Para fórmulas más complejas (y especialmente para potencias o raíces), deberíamos utilizar un método no lineal de Gradiente Reducido Generalizado (GRG). En caso de que tengamos datos discontinuos o no atenuados (por ejemplo, si utilizamos fórmulas con SI, ELEGIR, REDONDEAR, CONTAR, ENTERO, ABS, MIN, MAX, etc.), deberíamos utilizar el método evolutivo que encontrará una «buena solución» pero seguramente no la mejor solución en términos globales (se recomienda intentarlo varias veces con distintos puntos de partida). Un método más complejo para una solución más sencilla (como por ejemplo, el método no lineal GRG para un problema lineal) funcionará pero no será el método más eficiente. En caso de que Solver produzca un error, habrá que seleccionar los informes facilitados para obtener más información acerca del problema. Hay más información disponible en http://www.solver.com.

80 Modelos fundamentales para analistas de negocio

Este post se basa en el libro “80 Fundamental Models for Business Analysts“ donde se explican diferentes modelos de análisis acompañados de plantillas Excel.

 Aquí a continuación puedes descarga la plantilla con el embudo de ventas y la optimización con Solver.