itesm - modelos decisionales 04b - la proyección de los factores ambientales

4b1

MODELOS DECISIONALES EN EL MARKETING

La Proyección de los Factores Ambientales

SITUACIÓN ACTUAL SITUACIÓN DESEADA

MERCADO FUTURO

PROYECCIONES� Impacto futuro de las

principales variables

ASIGNACIÓN $$$

CLIENTES Y CONSUMIDORES

COMPETIDORES

CIRCUNSTANCIAS Y CONDICIONES

COMPAÑÍA

�Definición de los Clientes Potenciales

�Detección de sus Necesidades

�Detección de los Compradores Potenciales

�Detección de los Factores Ambientales relevantes

�Detección de las Fortalezas y Debilidades

4b2


1. El Concepto del “Pronóstico”

4b3


1. El Concepto del “Pronóstico”

LA PROBLEMÁTICA DE LOS PRONÓSTICOS

� El problema de la extrapolabilidad del pasado al futuro: ¿ Qué tan factible es pronosticar el futuro a partir de un comportamiento histórico?

EVOLUCIÓN + R = REVOLUCIÓN

t t

4b4


PRONÓSTICOS - UNA TAXONOMÍA DE HERRAMIENTAS- Una Guía Decisional -

MÉTODOSBASADOS EN LASINTENCIONES DE

LOS CONSUMIDORES

Si los datos obtenidos midenIntenciones...

HERRAMIENTASCUANTITATIVAS

(CONJOINT)

Si los datos obtenidos midenPercepciones...

SISISISI

TÉCNICA DELPHI

JURADOS DEEXPERTOS

SISISISI

ANÁLISISDE ESCENARIOS

ANALOGíAS

MétodosFormales

JUICIO

INTUICIÓN

MétodosInformales

NONONONO

¿ Existen Estudiossobre Marcas análogas ?

NONONONO

¿ Existen datossobre Estudios que

abarquen otros/varios sectores ?

NO =NO =NO =NO =

principalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTAS

CUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVAS

(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)(o SEMI-CUANTITATIVAS)

Ver Sesión 10

SI =SI =SI =SI =

HERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTAS

CUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVAS

Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:

¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos

para las variables clave ?para las variables clave ?para las variables clave ?para las variables clave ?

HERRAMIENTAS PARA LAGENERACIÓN DE PRONÓSTICOS

2. Pronósticos - Una Taxonomía de Herramientas Cualitativas

4b5


3. Precisión de la Técnicas de “Pronóstico”

MÉTODOS CUALITATIVOS DE PRONÓSTICO

AGREGADOS DE VENTAS

JURADO DE EXPERTOS

DELPHIINTENCIONES DE

COMPRAENTRADA-SALIDA

PREDICCIÓN BAROMÉTRICA

PREDICCIÓN DE...Ventas por Representantes,

agregadas para obtener totales

Un panel de "expertos" llegan a un consenso de predicción, en

base a discusión

Un panel de "expertos" hacen predicciones individuales y se

saca una conclusión

Encuestas que miden la intención de compra de los consumidores

Emplea datos de flujo entre industria y economía; para

bienes industriales

Una serie de tiempo cuyos movimientos preceden aquéllos

de la serie a ser predecida

EXACTITUD DE PREDICCIÓN

Corto Plazo (0-6 meses) ++++ ---- ---- ~ ~ ~ ~ NANANANA ~ ~ ~ ~

Mediano Plazo (6-12 meses) ~ ~ ~ ~ ---- ---- ~ ~ ~ ~ ++++ ~ ~ ~ ~

Largo Plazo (> 12 meses) - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - ++++++++ ++++ ++++++++

APLICACIONES

Predicciones de Ventas del trimestre siguiente

Predicciones de Ventas a CP y MP

Predicciones de Productos existentes y nuevos (sólo LP)

Predicciones de Ventas a LPPredicciones de Ventas de

bienes industrialesPredicciones de Ventas de

Productos

TÍPICAS Predicciones de Márgenes de Utilidad

Predicciones de Márgenes de Utilidad

TIEMPO REQUERIDO 3-4 semanas 2-3 semanas 2-3 semanas 2-3 meses 6-8 meses 2-4 semanas

4b6



MÉTODOS CUANTITATIVOS DE PRONÓSTICO

EMPÍRICOS PROMEDIO MÓVIL BOX-JENKINSSUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

REGRESIÓN MÚLTIPLE

MODELOS ECONOMÉTRICOS

PREDICCIÓN DE...Modelos Simplistas,

basados en la Experiencia

Media de Ventas de los

últimos X Períodos - los

Efectos Cíclicos se

minimizan

Técnica para escoger el

Modelo Óptimo de Ajuste

Similar al Promedio Móvil -

pero los períodos más

recientes tienen más peso

Ecuación, en donde la

Variable Y se relaciona

con Variables Predictoras

(X)

Un Sistema de Ecuaciones

de Regresión

interrelacionadas

EXACTITUD DE PREDICCIÓN

Corto Plazo (0 a 6 meses) ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ++++++++ ++++ ++++ ++++

Mediano Plazo (6-12 meses) ---- ---- ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ~ ++++ ++++++++

Largo Plazo (> 12 meses) - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - - -- -- -- - ---- ++++

APLICACIONES

Para juzgar Exactitud de

otros MétodosControl de Inventarios Control de Inventarios Control de Inventarios

TÍPICAS Predicciones de Ventas a

CP

Predicciones de Ventas a

CP


CP


CPPredicciones de Ventas Predicciones de Ventas

Flujos de Caja

TIEMPO REQUERIDO 1 día 1 día 1-2 días 1 día1 día (una vez

disponibles las variables)2-3 meses

4b7



Comparar los requerimientos del pronóstico con las capacidades del método

� Exactitud, sobre todo en los puntos de quiebre

� Requerimientos de datos

� Requerimientos de tiempo

LA ELECCIÓN DE UN MÉTODO DE PRONÓSTICO

4b8



Exactitud: La mayoría de las técnicas de pronóstico funcionarán bien para predecir las ventas en los tramos A-B, C-D, E-F y G-H.

Sin embargo, las más importantes decisiones de marketing por lo general involucran el predecir los puntos de quiebre: B-C, D-E y F-G

4b9


4. Técnicas SemiCuantitativas de Pronóstico

� Premisa Básica: Se pregunta al segmento objetivo acerca de sus intenciones de comprar un producto o servicio dentro de un plazo de tiempo dado.

� Gran duda: La confiabilidad de las respuestas de los entrevistados: ¿ Qué tanto coinciden dichos y hechos ?

o Mayor confiabilidad en el caso de estudios industriales, menor en estudios al consumidor.

o Esta “confiabilidad” no es cuantificable

� Ejemplo: El Indicador Nacional de los Gerentes de Compra

INTENCIONES DE COMPRA

4b10


“Si Usted comprara en estos momentos una PC , ¿ qué tan seguro estaría Usted de adquirir

una PC de la marca ... ?”:

Totalmente SeguroTotalmente Seguro 55

Seguro Seguro 44

Ni Seguro ni Inseguro Ni Seguro ni Inseguro 33

Inseguro Inseguro 22

Totalmente InseguroTotalmente Inseguro 11

Estimado de Potencial

70%70% ** 14%14% == 9.89.8

35%35% ** 26%26% == 12.612.6

10%10% * * 30% 30% == 3.03.0

----------------

Estimado de PotencialEstimado de Potencial == 25.425.4

Estimados Experienciales para Productos correctamente

posicionados

Ejemplo: % de una muestra hipotética que manifestó su “grado de seguridad” para

adquirir una PC de la marca ...


4b11


∅∅∅∅ 3.3

19

1524 26 28 24

13

11 13 12

162124

9161517

21

2921

251819

21

13

221616

16

14

14

13 10 4710

27

18

714912

0

20

40

60

80

100

Total MarcaA

MarcaB

MarcaC

MarcaD

MarcaE

MarcaF

No sabe

Después

4 tiempos

3 tiempos

2 tiempos

1 tiempo

∅∅∅∅ 3.2 ∅∅∅∅ 3.4 ∅∅∅∅ 3.5 ∅∅∅∅ 2.9 ∅∅∅∅ 3.1 ∅∅∅∅ 2.8


Reemplazo de un Producto – Periodicidad de la siguiente Compra:

4b12


5. Técnicas Cualitativas de Pronóstico

TÉCNICA DELPHI

� Premisa Básica: Zapatero a tus zapatos: ¿quién mejor puede evaluar el desempeño (futuro) de un producto que los expertos mismos – tales como el área ventas ?

� Metodología básica: El procedimiento normal implica reunir, virtual o físicamente, a un grupo de participantes expertos. A partir de ahí, ...

o Pedir a los participantes predecir, en forma anónima, la respuesta de p.ej. las ventas en función de diferentes variables

o Recolectar los resultados y sumarizarlos

o Regresarles a los participantes panelistas el resumen de las predicciones y pedirles que preparen una nueva -segunda- proyección, y

o Continuar con este proceso, tantas vueltas como fuere necesario, hasta obtener tanta convergencia entre las predicciones de los panelistas como pareciera posible conseguir.

o Convocar a una junta después de la última vuelta y obtener el consenso final de todo el grupo panelista

4b13


� Premisa Básica: La experiencia histórica no es extrapolable al futuro; es altamente probable que el mundo futuro cambie a pasosagigantados y difiera dramáticamente del mundo anterior

� Los métodos tradicionales no funcionan para hacer frente a condiciones rápidamente cambiantes – el Análisis de Escenarios sí.

� Un “escenario” no es un pronóstico del futuro sino una descripción de un posible entorno futuro.

o Por lo general, se identifican diferentes variables que pueden influir en el resultado de una estrategia específica, y las combinaciones de estos factores identificados se convierten en un escenario.

o El analista seleccionará unos cuantos de los muchos posibles escenarios para su análisis y buscará predecir el futuro potencial para una estrategia dada.

MÉTODOS FORMALES: ANÁLISIS DE ESCENARIOS


4b14


� No existe un procedimiento universalmente válido para implementar un Análisis de Escenarios. Sin embargo, típicamente un Análisis de Escenarios consta de 3 fases:

1. Identificación del problema y de las influencias externas relevantes a través de p.ej. Tormentas de Ideas.

2. Identificación de la forma en que las influencias externas consideradas se desarrollarán a futuro via diversas técnicas cuantitativas.

3. Síntesis de estas influencias externas.

� Las técnicas típicamente utilizadas en los pasos dos y tres son el Análisis de Impacto Cruzado y los métodos de Battelle y Brauers/Weber.

o En los Análisis de Impacto Cruzado se presupone que el pronóstico de un escenario dado será cierto y se utiliza esta premisa para el pronóstico de otros escenarios.


4b15


� Premisa Básica: El juicio y la intuición frecuentemente arrojan sorprendentes resultados.

o Se habla de la “corazonada” y del “sexto sentido”.

o El uso de métodos informales son “técnicas” de pronóstico difícilmente aceptadas en el medio corporativo - pero su aplicación como un primer ejercicio pueden servir para la generación de hipótesis de trabajo para subsecuentes investigaciones de carácter formal.

MÉTODOS INFORMALES: JUICIO E INTUICIÓN


4b16


PRONÓSTICOS - UNA TAXONOMÍA DE HERRAMIENTAS- Una Guía Decisional -

TÉCNICAS DEREGRESIÓN

PROMEDIOSMÓVILES

ARIMABOX-JENKINS

ANÁLISIS DE SERIESDE TIEMPO

MODELOSECONOMÉTRICOS

SISISISI

SISISISI

¿ Existen datos actualesacerca del comportamiento del

Consumidor ?

NONONONO

¿ Existen datos históricospara las variables en cuestión ?

SI =SI =SI =SI =

HERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTASHERRAMIENTAS

CUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVASCUANTITATIVAS

VerSesión 9

NO =NO =NO =NO =

principalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTASprincipalmente HERRAMIENTAS

CUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVASCUALITATIVAS

(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)(o SEMICUALITATIVAS)

Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:Pregunta Clave:

¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos¿ Existen datos históricos

para las variables clave?para las variables clave?para las variables clave?para las variables clave?

HERRAMIENTAS PARA LAGENERACIÓN DE PRONÓSTICOS

6. Pronósticos - Una Taxonomía de Herramientas Cuantitativas

4b17


7. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico - Regresión

TÉCNICAS DE REGRESIÓN

� Extrapolación de Tendencias

� Curvas de Crecimiento

� Regresiones Múltiples

4b18


Vent

as (Y

)

Tiempo (X)

Tendencia: Lineal

btay +=


4b19


Vent

as (Y

)

Tiempo (X)

Tendencia: Exponencial

btay

aeybt

+=

=

ln


4b20


Vent

as (Y

)

Tiempo (X)

Crecimiento: Pearl

btae

Ly

−+

=1

L es un estimador del límite superior del crecimiento de la curva

L


4b21


Vent

as (Y

)

Tiempo (X)

Crecimiento: Gompertz

Ktbe

Ley−

−=

L es un estimador del límite superior del crecimiento de la curva

L


4b22


Y = bbbb1X1 + bbbb2 X2 + bbbb3X3 + ... + bbbbnXn

Variable Dependiente:típicamente, la

Satisfacción Global o el Interés de Compra

n Variables Independientes:Atributos relacionados con el

Productos

n Coeficientes Beta:Impacto de cada Variable

Independiente sobre la Variables Dependiente

Tendencia: Regresión Múltiple


4b23


Variables P018T a Q

Predictores de la potencial compra del

producto en cuestión

Variable B SE B Beta T Sig TP018T ,054101 ,117960 ,063049 ,459 ,6483P018J ,166516 ,090713 ,242710 1,836 ,0717P018G ,223024 ,099587 ,296782 2,239 ,0291P018E ,120305 ,120563 ,139516 ,998 ,3226P018R -,072004 ,097568 -,132209 -,738 ,4636P018C ,198328 ,112847 ,233563 1,757 ,0843P018K -,200988 ,105180 -,235118 -1,911 ,0611P018M -,040282 ,098476 -,056631 -,409 ,6841P018H ,023490 ,124067 ,028072 ,189 ,8505P018I ,039046 ,091877 ,059130 ,425 ,6725P018D ,005775 ,115297 ,007184 ,050 ,9602P018P ,092926 ,096412 ,132837 ,964 ,3393P018N ,014773 ,117281 ,023384 ,126 ,9002P018F ,016881 ,120216 ,019959 ,140 ,8888P018L -,102787 ,131000 -,130518 -,785 ,4360P018S -,151563 ,097901 -,276765 -1,548 ,1272P018O ,169359 ,107358 ,293913 1,578 ,1203P018Q ,214674 ,121371 ,369121 1,769 ,0824(Constant) 1,141107 ,355019 3,214 ,0022

Multiple R ,86365 Analysis of VarianceR Square ,74589 DF Sum of Squares Mean SquareAdjusted R Square ,66421 Regression 18 26,99130 1,49952Standard Error ,40522 Residual 56 9,19537 ,16420

F = 9,13209 Signif F = ,0000


4b24


Precauciones en el Uso de Técnicas de Regresión:

� Tener hipótesis congruentes para determinar cuales variables incluir en el modelo

� Seleccionar la forma funcional (lineal vs exponencial) para la ecuación de regresión que mejor describa la estructura de los datos

� El modelo debe ajustarse bien a los datos – Coeficiente de Determinación R2

� Asegurarse de que el modelo sepa predecir valores de la misma base de datos dentro de la simulaciones que se hagan

� Buscar la ortogonalidad de las variables independientes – entre menos correlación haya entre éstas, mejor


4b25


PROMEDIOS MÓVILES

� Premisa Básica: La tendencia de una serie de tiempo (datos a lo largo de un periodo de tiempo) es más fácilmente discernible si se eliminan los “picos” del comportamiento de datos.

� Para tal fin, de calculan promedios móviles para cada observación (nivel de ventas), considerando para el cálculo de este promedio n periodos antes y n periodos posteriores.

8. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Series de Tiempo

4b26


COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTAS

80

90

100

110

120

130

140

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

Mes

$


4b27


COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTASMedia móvil - Intervalo=3

80

90

100

110

120

130

140

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35

Mes

$

Real Pronóstico


4b28


COMPAÑÍA ABC - HISTÓRICO DE VENTASMedia móvil - Intervalo=12

80

90

100

110

120

130

140

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

Mes

$

Real Pronóstico


4b29


� Premisa Básica: Las series de tiempo se componen de los valores observados para un conjunto de periodos de tiempo en orden secuencial.

� El análisis de la serie de tiempo es el procedimiento para identificar y separar los factores relacionados con tiempo que influyen sobre los valores observados en la serie cronológica.

SERIES DE TIEMPO


4b30


Se distinguen 4 influencias o componentes:

� TENDENCIA SECULAR (T) = El movimiento general a largo plazo en los valores de series de tiempo (Y) en un periodo extenso de tiempo

� FLUCTUACIONES CÍCLICAS (C ) = Movimientos recurrentes hacia arriba y hacia abajo respecto a la tendencia secular, que tienen una duración de varios años

� VARIACIONES ESTACIONALES (S) = Movimientos hacia arriba y hacia abajo respecto a la tendencia secular, que se completan en un año y recurren anualmente. Dichas variaciones se identifican generalmente con base en datos mensuales o trimestrales.

� MOVIMIENTOS IRREGULARES (I) = Las variaciones erráticas de la tendencia secular que no pueden ser imputadas a las variaciones cíclicas o estacionales.


4b31


El modelo implícito en el análisis típico de las series de timepo se basa en la suposición que para cualquier periodo designado, el valor de la

variable se determina por las influencias de los 4 componentes en forma multiplicativa:

Y= T x C x S x I


4b32


JERARQUÍA DE VALORES MODELO DE LA JERARQUÍA DE

EFECTOS

Conciencia1

Intención2

Búsqueda3

Prueba4

Recompra5

9. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Jerarquías

4b33


Participación de Mercados

Conciencia de Marca(% TOM)

Intención de Compra

(% OK)

Disponibilidad en Canal

(% Shelfs)

Trial(% OK)

Intención de Recompra

(% OK)* * * *

9. Técnicas Cuantitativas de Pronóstico – Jerarquías

itesm - modelos decisionales 04b - la proyección de los factores ambientales

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