Los datos
“Mi tía siente que ese producto nuevo está muy dulce, deberíamos bajarle al azúcar”; “a mi esposa le pareció que ese shampoo huele fuerte, tenemos que bajarle a la fragancia”, “mis amigos veganos dicen que la carne va a desaparecer, hay que cambiar el sabor de las papas”. Este es el tipo de conversaciones que tienen las personas de mercadeo e innovación.
¿De qué estamos hablando? Imaginemos un poco: la empresa Old Co. decide entrar a un mercado nuevo: relojes. El equipo de innovación identifica un mercado grande y desatendido en el segmento de relojes inteligentes para mujeres. Además de tener un buen diseño, deben medir con precisión la actividad física, recibir mensajes y ser asequibles, pues en el mercado no hay relojes deportivos para personas de ingresos medios.
Con los primeros diseños, llegan los problemas. La gerente de logística siente que ese diseño no va a gustar; le parece muy colorido. El gerente de mercadeo ha hecho varios estudios, en los cuales no aparece esta queja; sin embargo, por costos, la muestra es de solo 30 personas, así que la opinión de la gerente toma peso. Si el gerente de mercadeo hubiera tenido acceso a las más 18.000 imágenes que suben mensualmente las personas que hacen ejercicio, tendría argumentos para evidenciar que las mujeres se visten con colores vivos y variados a la hora de hacer ejercicio. Tendría datos para respaldar su punto, pero como no consideró tal opción, el diseño será más sobrio.
Llega el momento de probar la funcionalidad del reloj en el comité de gerencia. Muy contentos con el diseño gris oscuro, los hombres del equipo se lo entregan a sus esposas y, ocho días después, discuten el resultado. El gerente de la compañía está molesto. Su esposa juega tenis todos los días y el reloj no mide la potencia de su servicio. Peor aún: la pila apenas dura un día; por ende, por la noche no puede medir la calidad de su sueño. El gerente de desarrollo explica que el reloj está diseñado para mujeres de nivel socioeconómico medio, que solo lo usan al momento de hacer ejercicio, y que las aplicaciones que piden incrementarían el costo de producción y el precio de venta, todo lo cual se aleja del precio objetivo, pero ¿quién puede contrariar a la esposa del jefe?
Al reloj se le agregan funciones que el target no necesitaba. El precio sube hasta niveles que dificultan la compra. Si el gerente de mercadeo hubiera tenido acceso a los más de 3 millones de búsquedas que se realizan en Google sobre deporte, habría demostrado que trotar representa el 74% de las búsquedas y que tenis solo representa el 3%. Tendría argumentos para refutar las decisiones. Pero en esta empresa no creen en los datos.
Llega el momento de vender. La gerente de ventas averigua dónde se venden los relojes que usan los del comité de gerencia. Desarrolla un plan de colocación muy agresivo y llena de publicidad los centros comerciales de estratos altos. Sin embargo, el reloj gris que terminó costando el doble de precio de venta objetivo, no se vende. Si se hubiera hecho un análisis de georreferenciación para identificar los puntos en donde el target hace ejercicio, si se hubieran considerado datos de Runtastic u otras aplicaciones de ejercicio, sabrían que la publicidad en gimnasios y vallas en los parques del occidente de Bogotá eran más eficientes que los anuncios en el norte de esa ciudad.
¿Qué salió mal? No es culpa del comité de gerencia por opinar. Es culpa de los responsables de las áreas por no haberse hecho con las herramientas de análisis de la información. Ya pasamos de la era de mercadeo por intuición al mercadeo basado en datos. Las empresas que no lo entiendan verán cómo sus ventas y el valor de sus compañías se desacelerarán. Este nuevo modelo de negocio, pensamiento y de liderazgo no es exclusivo de grandes empresas. La información está al alcance de todos.
Por: Carlos A Martínez, director estratégico Trias Marketing
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