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Cuando el marketing se basa en la ciencia

Jueves, 14 de mayo 2009

Con la crisis, los departamentos de comunicación y marketing buscan respaldar sus inversiones con cifras sólidas. Entrevistamos a Paula Fernández, directora de Brand Science

Por mucho tiempo estuvo generalizada la creencia de que es imposible saber con exactitud qué tan efectiva ha sido una acción de marketing, lo que ha repercuido en la pérdida de confianza en ellas. Brand Science nace de Omnicom MediaGroup como respuesta a esta situación, recursos humanos y técnicos que se unen para descifrar la efectividad de la comunicación de las empresas y qué factores deben tomarse en cuenta al momento de lanzar una estrategia de marketing o comunicación. Paula Fernández, directora de Brand Science, plantea las bondades de la medición del retorno de inversión y las aplicaciones que están disponibles en el mercado, esperando simplemente a que las empresas se aventuren a probar.

 

 

Estrategias: ¿Cómo ha sido la entrada de Brand Science al mercado español?

Paula Fernández: Formamos parte de una red global, Omnicom MediaGroup. Hace dos años se lanzó internacionalmente Brand Science, aunque en España empezamos hace un año. La industria esta demandando cada vez más respuestas sobre el retorno de la inversión en comunicación y ante esa demanda nace Brand Science como un servicio de especialización analítica del retorno de la inversión, en principio para los clientes del grupo, y ahora también para clientes externos. 

 

Paula Fernandez

 

Estrategias: ¿Qué diferencia ofrece Brand Science al mercado?

Paula Fernández: Brand Science entra a analizar los efectos de otras actividades de marketing más allá de las de comunicación. También toma en cuenta aspectos como qué pasa en el entorno macroeconómico, actividades below the line, qué se está haciendo en el punto de venta, si ha crecido el número de tiendas –en el caso del retail–,  si ha crecido la distribución –en clientes de consumo masivo–, variaciones de precio... Es necesario mirar el conjunto de acciones de la marca para extrapolar los diferentes efectos en el retorno de cada una de esas actividades. Así, el negocio se expande hacia una consultoría de eficiencia en las actividades de marketing. No tiene que ver sólo con softwares, somos un equipo de analistas, que sí, utilizamos sistemas especializados, pero el verdadero valor está en el know how de la modelización econométrica y el entendimiento de marketing. Además, formamos parte de una red consolidada internacionalmente, nuestros equipos se reúnen periódicamente con las diferentes regiones, mercados que están muy avanzados en estas técnicas, como Alemania, Dinamarca, Inglaterra o Estados Unidos, que ya llevan tiempo usando este tipo de prácticas y el conocimiento de estas experiencias nos ayuda llegar a los nuevos mercados con el know how bastante avanzado.

 

Estrategias: ¿Cuál es la aplicación práctica de los servicios de consultoría que ofrece Brand Science?

Paula Fernández: Es aplicable para analizar tanto cómo pueden funcionar diferentes programas de televisión, hasta comparar lanzamientos en el sector de la perfumería. No sólo se aplica en la tendencia de consumo masivo de un producto, sino que puede utilizarse para muchas otras inquietudes de negocio. Incluso hay clientes que han querido hacer estimaciones para el lanzamiento de una innovación de producto en una categoría,  para lo que utilizamos técnicas que mezclan investigación de campo con el histórico de respuestas en esas categorías.

 

Estrategias: ¿Cómo se desarrolla la relación con el cliente?

Paula Fernández: Es importante que el cliente asimile una cultura de respuestas a largo plazo porque, para poder llevar a cabo este tipo de procesos, analizamos primero su situación, lo que le inquieta, e identificamos la metodología apropiada para despejar esa duda. Generalmente trabajamos con históricos, qué ha pasado cuando se han hecho cosas similares; en ese sentido necesitamos saber qué ha hecho la marca en términos de inversión, distribución, para lo que es necesario que el cliente nos facilite esa información. Para nosotros uno de los pasos más difíciles e importantes es poder tener un buen manejo de la información actual de los clientes. Tenemos acuerdos de confidencialidad bastante estrictos, pero  a veces a los clientes les cuesta mucho compartir su información. Otro inconveniente es que el cliente tiene la información distribuida en varios departamentos, y la recolección de la información se hace muy compleja. Ante la recurrencia de esta situación hemos creado un sistema de información en internet donde los clientes pueden compartir archivos y bases de datos con nosotros. Después integramos esa información, la organizamos y la contextualizamos. Ese primer paso ya tiene un gran valor agregado, porque pocos clientes tienen sus datos unidos en una sola aplicación, que les permite ver variaciones semanales, mensuales, anuales, en gráficos sencillos y fáciles de manipular. Esta aplicación, por sí sola, ya es una oferta de solución que entra dentro de lo que  llamamos analítica básica, que te produce dashboards, el primer paso para llegar a la modelización. De analizar estos marketing dashboards, que se diseñan de acuerdo a las necesidades de cada usuario, se pueden derivar aprendizajes bastante interesantes. Una vez que tenemos la información consolidada, hacemos el modelo. Evidentemente, para que esto dé frutos tiene que ser un ciclo que se alimente constantemente, que la orientación de las nuevas estrategias sea coherente con los resultados obtenidos para hacer más eficiente la inversión. La experiencia nos ha demostrado que aquellos clientes que han usado de manera recurrente la modelización, han logrado incrementar casi un 60% el retorno de la inversión. También hay aplicaciones dirigidas a clientes que buscan respuestas directas, porque cada vez es más común realizar acciones puntuales con respuesta medible en el consumidor de manera inmediata.

 

Paula Fernandez

 

Estrategias: ¿Cuál es la importancia de estas herramientas en momentos en los que se busca un mejor control del retorno de la inversión?

Paula Fernández: Con la crisis, la inquietud por el retorno de la inversión se está generando mucho más. Aún no se conocen muy bien estas herramientas a pesar de que la inquietud por identificar los retornos se está volviendo mucho más crítica. Es un proceso lento, pero gradualmente va tomando importancia, sobre todo porque crece la información sobre el tema. Es necesario que las empresas culturicen en este sentido, hay incluso un estudio de cuántas decisiones radicales toman los clientes a partir de la información, y realmente es poca en comparación con todo lo que se invierte en investigación, porque muchas veces a los datos no se les da una aplicación relevante para tomar decisiones estratégicas. Yo creo que en parte lo que buscamos es eso, darle la vuelta a toda esa información existente y consolidarla como un recurso relevante al momento de tomar decisiones.

 

Estrategias: ¿Tienen algún tipo de limitación las aplicaciones de estas herramientas?

Paula Fernández: Como todo, tiene sus beneficios y sus limitaciones. Por ejemplo, un modelo nunca te podrá describir o predecir sobre algo que no se haya hecho anteriormente, porque las proyecciones siempre se basan en los resultados que los clientes han tenido en experiencias similares en el pasado. Por ejemplo, con la crisis hay que agregar nuevos factores que nos ayuden a poner una tendencia que hasta el momento no existía. Al principio no, pero ahora sí contamos con nuevos indicadores, como la confianza del consumidor, el nivel de endeudamiento, que nos pueden ayudar a entender las reacciones y las tendencias actuales para elaborar planes de acción más ajustados a la realidad. Este es un proceso muy dinámico y por eso es muy importante actualizar constantemente la información. Pero pese a sus limitaciones y sin ser esto la bola mágica del futuro, te da una herramienta que te ayuda a sustentar tu decisión o tu pronóstico muchísimo más. Y más allá del valor del pronóstico está el de  aprender qué has hecho bien, qué ha funcionado mejor. Yo creo que ese es uno de los valores más importantes de este tipo de análisis, porque te ayuda a ser más eficiente en el futuro.

 

 

 

Para leer el artículo completo consulta el número 184 (mayo 2009) de Estrategias.


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