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Durante la pretemporada, los pilotos de F1 usan de forma habitual sofisticados simuladores capaces de replicar hasta en el más mínimo detalle las cambiantes condiciones de un Gran Premio. Es decir, se aseguran de que durante la carrera no habrá nada que falle. Sobre todo, tendrán controlado cualquier eventualidad para reaccionar.

Los cirujanos, antes de llevar a cabo complicadas intervenciones practican con modelos artificiales que simulan el cuerpo humano con el objetivo de afinar su destreza. Porque no pueden permitirse el ‘lujo’ de equivocarse en la mesa de operaciones.

Entender cómo se comportan las células o el tráfico en las grandes ciudades es la preocupación de científicos y matemáticos en todo el mundo. Todos estos son ejemplos de profesionales que trabajan en entornos de máxima complejidad y que deben tomar decisiones difíciles en tiempo real.

Para enfrentarse a estos retos, la ciencia ha desarrollado modelos virtuales que les permiten conocer los mecanismos internos de los entornos en los que trabajan y que en la mayoría de los casos están formados por variables de distinta naturaleza, así como por factores exógenos que escapan a su control.

El mundo del marketing ha evolucionado durante los últimos años hasta este estadio de máxima complejidad y los tradicionales modelos econométricos, que eran el estándar de la industria en el siglo XX, se están quedando obsoletos.

En el mundo del marketing la célula o el paciente de la operación de cirugía es el consumidor; y el entorno altamente competitivo en que nos encontramos no nos permite tener muchos fallos. Por eso, hoy en día se necesitan modelos capaces de replicar las dinámicas de mercados en continuo movimiento, que permitan bajar hasta el nivel de análisis de la unidad básica de decisión: el consumidor. Además de que faciliten el análisis multidimensional en tiempo real de métricas tan dispares como son las operativas, financieras y de marca.

En definitiva: se buscan modelos que sean capaces de replicar en toda su complejidad los retos a los que se enfrenta el gestor de marketing del siglo XXI.

Consumer Mix Modelling

Afortunadamente, actualmente ya podemos contar con modelos que nos permiten entender esta complejidad y lo que es más importante, simular y responder a distintos cambios de entorno, definidos por nosotros o por otros. En resumen, nos permiten responder a preguntas a las que nos enfrentamos cada día: qué impacto tiene en ventas o en valor de marca el doblar la inversión en un canal determinado; cómo se ven impactados los KPIs si se reduce la inversión en un x%; o cómo se optimiza la mi inversión si un competidor modificar su inversión tradicional.

Todas ellas son preguntas que no se pueden responder desde mi experiencia, bien porque no se dispone de histórico para responder o de capacidad para interrelacionar todas las variables que se ven afectadas.

Así, los modelos se basan en trabajar con un conjunto de reglas que determinan la importancia de las diferentes variables en la reacción de los consumidores ante los impactos de las marcas. Sin embargo, poder modelizar el comportamiento del consumidor ante determinados estímulos no permite identificar qué canales son más influyentes para la venta y, por tanto, dónde debemos destinar mayor esfuerzo e inversión.

Por lo tanto es fundamental incorporar el conocimiento que se dispone a día de hoy de los canales digitales a todos los canales, a todos los medios, a todos los puntos de contacto, además de la relación con los clientes, tanto físicos como contact centers.

Si más allá de los análisis descriptivos, más allá de los modelos econométricos y de atribución digital es posible modelizar los distintos tipos de consumidores en su relación con todos los canales, teniendo en cuenta a los competidores, el entorno de precios, el conocimiento de la marca y la del resto, entonces será posible actuar en tiempo real, de forma ágil y precisa, con palancas de marketing que garantizarán ganar la carrera de F1.