La aceptación de un nuevo producto en el mercado es un reto recurrente en el marketing. En ocasiones, si el proceso de ventas no es el esperado, los gerentes y ejecutivos responsabilizan a la etapa de lanzamiento de este problema. Emplear modelos analíticos convencionales, que no captan eficientemente los factores que impulsan de manera óptima -y casi inevitable- la adquisición de un producto y/o servicio (drivers de compra), limita las posibilidades de éxito de un nuevo producto o servicio.

De acuerdo a un estudio realizado por David Berkowitz y Brent M. Wren, académicos de la Universidad de Alabama en Estados Unidos, y E. Stephen Grant de la Universidad de New Brunswick en Canadá, más del 35 % de los ingresos de las organizaciones se genera a partir de productos que no existían hace 5 años. 

El avance de la tecnología ha hecho posible que los profesionales de marketing dispongan de herramientas necesarias para analizar los datos y -con ello- optimizar sus estrategias de mercadotecnia. Pero, ¿de qué manera se puede aprovechar al máximo esta data? A través del análisis de regresión, método estadístico utilizado para comprender la relación entre una variable dependiente y otra independiente, que permiten identificar aquellos factores de las estrategias de mercadotecnia que afectan el desempeño de las ventas.

Para construir un modelo de regresión, Anna Karfitz -en su artículo- Using Regression Analysis to Drive Ecommerce Sales- recomienda seguir los siguientes pasos:

1. Realizar la pregunta correcta

Antes de construir y ejecutar el análisis de regresión, es importante comprender el problema que se está tratando de resolver. Por ejemplo, en el caso de estar planificando el lanzamiento de un nuevo producto, se tendrá que analizar múltiples variables como el precio, características físicas del insumo, entre otras, previas a su estreno en el mercado. Es importante entender la complejidad del problema desde el inicio del proceso.

2. Recopilación y manipulación de datos

En esta segunda fase, se recopilan y manipulan los datos para que sean utilizables y se desarrolle con éxito el análisis de regresión. La data debe estar alineada en todas las fuentes para el mismo período: semanal, mensual, trimestral, etc. Esta práctica ayuda a entender mejor la información.

3. Interpretación de análisis

En esta etapa, los resultados del análisis de regresión cobrarán sentido; es decir, se empezará a entender qué factores motivan a los clientes a adquirir un nuevo producto y/o servicio. Si los resultados son poco claros o discordantes, es posible que el trabajo no esté terminado o se hayan cometido errores durante el proceso. Revisarlo una última vez nunca está demás.

4. Actuar

Finalmente, las conclusiones obtenidas a partir del análisis de regresión permitirán tomar medidas para reducir sus costos, aumentar sus ventas y mejorar sus tasas de conversiones. 

Para finalizar, los modelos de análisis de regresión son grandes herramientas de investigación de mercado. Su utilización de manera eficiente ayuda a las organizaciones a tomar medidas correctivas para mejorar la satisfacción del cliente, obtener más ventas a través de recomendaciones, etc.

Si quieres aprender más sobre este tema, participa en los Programas en Marketing en ESAN. 

Fuentes:

How to Use a Regression Analysis for Marketing Purposes

Predicting New Product Success or Failure: A Comparison of U.S. and U.K. Practices

Analytics for New Product Launch

How to Use Regression Analysis to Forecast Sales: A Step-by-Step Guide

Using Regression Analysis to Drive Ecommerce Sales

What is Regression Analysis in Market Research?