1
Innovación para medición holista de ROI
2
Mentalidad corporativa actual
La mitad del dinero que utilizo en publicidad se desperdicia, el problema es que no sé cuál mitad.
– Lord Leverhulme
It's a big ad.
4
Objetivo primordial de la mercadotecnia
Vender más, a más personas, más seguido, por más dinero. Esta es la
única razón para gastar un solo nickel, pfennig o peso.
– Sergio ZymanThe end of marketing as we know it
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El CFO exige cuentas claras
Este señor no habla de GRPs, ni de top of mind, ni de equity de marca.Habla de retorno sobre la inversión.
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ROIRetorno
Inversión=
7
El reto
1. Medir, ¿qué mueve mis ventas?
2. Optimizar las inversiones para tener mejores retornos.
3. Predecir y simular qué podría ocurrir para distintos posibles escenarios.
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Modelo
Una representación simplificada de los procesos de mercadotecnia, utilizado para entender, pronosticar o controlar cómo funcionan.
Son una ayuda para pensar, no un sustituto.
9
Modelo de un modelo
Experiencia yconocimiento
previo(supuestos)
Datos
Etapa 1:Selección del
modelo
Etapa 3:Validación del
modelo
Etapa 2:Calibración del
modelo
Etapa 4:¿Más
modelos?
Etapa 5:Selección del
modelo
Etapa 6:Modificar para
el futuro
Sí No
Adaptado de Klugman, Panjer, Willmot. Loss Models, From Data to Decisions
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¿Qué es el modelaje econométrico?
Comunicación
Consumidor
Precio
Ventas
Ventas = f (tendencia, estacionalidad, precio, distribución, comunicación, inflación, clima, etc.)
Tiempo
TV abiertaTV de pagaRevistasPrensaRadioInternetVía públicaPatrociniosRelaciones públicasPOP
Creación de fórmulas estadísticas para describir relaciones económicas a través del tiempo
Precio regularPrecio descontadoPromocionesVAPs
ExternosInflaciónPIBTemperaturaClima
Distribución
Numérica y ponderadaExhibiciónAgotamientosDemostradorasMuestreosEventos
TendenciaEstacionalidadFortaleza de marca
*El modelo no es una caja negra, es una ecuación estadística explícita.
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Pa' que me entiendan
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Caso histórico
FMCG, México
3 años de información semanal para 3 SKUs, en 4 ciudades y 2 canales (autoservicios y tradicional):
Ventas en volumen y en valor
Distribución ponderada
Precio
Inversión en TV (GRPs), partido en franquicia e innovación
Temperatura
INPC
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
)rt
f(tempri
tadcomph
tadinnovg
tadfranchf
rktdist
ke
rktprice
rkb
rka
rktSLog
13
tiempo tiempo tiempo tiempo
Ve
nta
s S
KU
1V
en
tas S
KU
2V
en
tas S
KU
3
Ventas semanales reales
Ventas estimadas por el modelo
Ciudad 1 Ciudad 2 Ciudad 3 Ciudad 4
98% de la variación a total cuatro ciudades, más del 90% por SKU en cada ciudad
El modelo ajustó muy bien
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
14
-10
0
10
20
Temperatura Publicidad propia Publicidad competidoresPrecio SKU 3 Precio SKU 2 Precio SKU 1Distribución
Ene 2004
Ve
nta
s S
KU
1C
iud
ad
1
Ene 2006Ene 2005
Separamos las contribuciones de cada actividad
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
15
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
Pu
nto
s c
on
ch
ica
A
Analogía
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Mediante simulación y escenarios "qué pasaría si"
Si la temperatura de 2006 hubiese sido exactamente la misma que en 2005, las ventas hubieran sido 4.4% más altas, ¡justo lo que les faltó para llegar al plan y recibir su bono!
Reales Simulación Diferencia%
variación
Canal A
SKU 1 20 21 0.9 4.5%
SKU 2 33 35 1.5 4.5%
SKU 3 34 36 1.4 4.1%
Total 87 92 3.8 4.4%
Canal B
SKU 1 202 210 8.5 4.2%
SKU 2 112 117 5.3 4.8%
Total 314 327 13.8 4.3%
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
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Elasticidades precio por SKU y ciudad:
Elasticidades cruzadas:
Ciudad 1 Ciudad 2 Ciudad 3 Ciudad 4 Total
SKU 1 -0.5 -1.3 -2.0 -1.0 -0.7
SKU 2 -1.8 -2.6 -2.9 -2.1 -2.0
SKU 3 -1.4 -2.3 -1.3 -2.9 -1.6
Debido a cambios en el precio de:
SKU 1 SKU 2 SKU 3
Cambios en ventas
de:
SKU 1 -0.7 +0.5 +0.005
SKU 2 +0.9 -2.0 +0.04
SKU 3 +0.1 +0.2 -1.6
Y estimamos la elasticidad precio
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
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Y también la contribución de publicidad en TV
Para esta marca, aproximadamente el 10% de sus ventas provienen de su publicidad (efecto de corto-mediano plazo).
ROI = 0.67 (vs 0.63 norma mexicana).
Reales Simulación Diferencia%
variación
Canal A
SKU 1 68 62 - 5.7 -8.4%
SKU 2 91 83 - 7.9 -8.8%
SKU 3 74 68 - 6.4 -8.7%
Total 233 213 -20.0 -8.6%
Canal B
SKU 1 612 551 - 61.2 -10.0%
SKU 2 334 300 - 33.5 -10.1%
Total 946 851 - 94.6 -10.0%
Fuente: estudio SalesDynamics™, FMCG México
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1. Modelos no lineales 2. Modelos dinámicos3. Corto + largo plazo
20
1. Modelos no lineales
Modelo lineal
Modelo multiplicativo
En su forma lineal
Modelo no lineal
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¿En qué ayudan los modelos no lineales?
Optimizar la distribución del presupuesto entre las actividades más rentables.
Inversión en actividad
Volu
men, In
gre
so,
Utilid
ad o
Marg
en
TV
Radio
Reducción de gasto
Incremento en gasto
Reducción de ingreso
Incremento en ingreso
Gasto actual
Desplazar algo de la inversión de TV a la radio incrementa el ingreso.
Gasto actual
22
2. Modelos dinámicos
23
Guerra de precios
Aprendemos mucho más con elasticidad dinámica
Elasticidad precio del sharepromedio = -1.3
-2
-1.5
-1
-0.5
02002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Ela
stic
idad p
reci
o
Fuente: estudio CategoryDynamics™, FMCG México
Elasticidad precio categoríapromedio = -0.7
24
*Fuente: estudio CategoryDynamics™, FMCG México
Mayoristas Autoservicios
0
1,000
500
Volu
men e
n
unid
ades.
2,000
500
5,000 1,000
1,000
5,0001,500
500
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Y con un nivel base dinámico la historia es mucho más rica
Marca A
Marca B
Marca D
Marca E
Marca C
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3. Corto y largo plazo
Región A
Región B
Fuente: Caso histórico FMCG, Millward Brown UK
-3
-2
-1
0
1Participación de
mercadosin cambio
¡Los efectos a largo plazo comienzan mañana!Se llaman de largo plazo porque duran mucho tiempo.
-2%
26
27
Sí, es la #1!
$100 mil millones de dólares
Las marcas son la base de la riqueza corporativa
Fuente: Millward Brown Optimor's BrandZ Top 100 Most Valuable Brands 2009
28
Top 10 en 2009
Fuente: Millward Brown Optimor's BrandZ Top 100 Most Valuable Brands 2009
BrandZ Top 100 Most Valuable Global Brands 2009
30
Las 10 marcas más valiosas de cerveza en el mundo
30
31
Medición total del ROIActivid
ades Publicidad
Promociones
Patrocinios
Trade
Punto de venta
Precio
Distribución
Competidores
Etc.
Marc
a Conocimiento
Imagen
Personalidad
Lealtad
Cort
o p
lazo Volumen
Ingreso
Margen
Utilidad Larg
o p
lazo:
impacto
fin
ancie
ro Ventas
Ingreso
Margen
Utilidad
P&L
Flujo
Acciones
ROCE
Modeloseconométricos
Valuación demarca
Efecto indirecto y de largo plazo en ingreso, utilidad y P&L
Efecto directo y en el corto plazo sobre las ventas e ingreso
Tracking
SEM
Base dinámica
DCF
Vía en el corto plazo Vía en el largo plazo
+
Vía holista
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Qué significa la marca para el consumidor
(el fundamento)
Movimientos en ventas por actividades de creación de marca
(corto plazo)
Cuál es su valor financiero, i.e.utilidades futuras descontadas
(largo plazo)
Marco conceptual en tres vías para medir el ROI
Tres vías
Métricas de marcabasadas en el consumidor
Datos actitudinales
Jerarquía de efectos
Estudios de equity y tracking
Ventas incrementales de la marca
Desempeño en el mercado
Modelos de Mezcla Mercadotécnica (MMM)
Modelos predictivos de ROI
Valor del negocio de la marca
Valuación de marca
Flujo Descontado (DCM)
Scorecards de marca
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Recolección de datos
Obtenemos los datos necesarios de las diferentes fuentes para el
análisis. Consultamos a los
expertos en el tema para conocer
su opinión y utilizamos los
datos históricos.
Tratamiento de datos
Limpiamos la base de datos buscando errores y atípicos. Comparamos datos
que vengan de distintas fuentes y revisamos con el cliente que todo tenga sentido.
Análisis y modelación de
los datos
Se realiza todo el proceso de la estimación del
modelo toma en cuenta todos los datos de los que
se dispone (incluyendo
información de medios y tracking)
Insight
Resultados que producen
recomendaciones estratégicas y
accionables para mejorar el ROI y el
mix de mercadotecnia.
Soluciones de software
Se genera un documento en
forma de "dashboard" para
detectar rápidamente errores en la
ejecución de las estrategias y un
optimizador.
El proceso en Millward Brown Optimor
The whole picture.