Un estudio realizado por investigadores de Strategy ´Business y publicado por Mercado en su edición de marzo 2015 habla de la necesidad de un método diferente para lograr mayor número de aciertos en los nuevos productos al mercado.
Las empresas de productos envasados (CPG según siglas inglesas) nunca saben, cuando lanzan un nuevo producto, si tendrán éxito o no. Manejan big data, invierten en innovación, en investigación y desarrollo, pero igualmente la tasa de fracasos se ubica en 20% desde hace varios años.
Una de las razones es que el entorno del retail se ha vuelto mucho más complejo. El comercio electrónico sigue alterando modelos de negocios largamente establecidos y los consumidores compran menos en los supermercados y más en la Web.
Además, aunque las CPG sean muy buenas en las primeras etapas de la innovación – identificando áreas de crecimiento y creando nuevas ideas de productos en esas áreas– y en las etapas posteriores de testear conceptos, tienen un importante hueco en el medio del proceso. No tienen una clara idea de cuáles serán las combinaciones de características, empaque, precio o hasta etiquetado que van a lograr que los consumidores compren.
David Meer, Edward C. Landry y Samrat Sharma proponen –en Strategy & Business– una manera de solucionar el problema, aunque advierten que no es fácil. Ellos explican que hay que mejorar tres áreas muy relacionadas. Ninguna de las tres funciona sin las otras dos, y todas obligan a los ejecutivos a repensar aspectos del modelo tradicional de negocios.
Primero, dicen, las empresas deben adoptar un modelaje dinámico para evaluar varias combinaciones de características. Actualmente, cuando testean un producto, las limita el relativo primitivismo de las herramientas que tienen a su disposición, como preguntas a los consumidores y análisis de la estructura del mercado. Testear una combinación predeterminada de opciones (por ejemplo, galletitas sabor canela, en paquetes de 200 g a $20 da por resultado una evaluación muy poco confiable para saber si el producto será financieramente viable). Además, los resultados valen solo para esa combinación. Si se cambia una variable, los resultados del test se vuelven mucho menos útiles. Para completar, el testeo es caro y requiere meses. Eso hace que sea imposible testear todas las combinaciones posibles.
Idealmente, las empresas deberían poder testear varias combinaciones más dinámicamente, combinando todos los perfiles: sabor, tamaño del paquete, precio, etiquetado, canal de distribución y cualquier otro aspecto de la proposición de valor, hasta el nombre de la marca. Deberían poder desarrollar un modelo de simulación que pueda evaluar una amplia gama de escenarios alterando los distintos elementos y viendo cómo cada factor afecta el resultado mientras el producto todavía está en la etapa de desarrollo. Esa sería una manera más eficaz para tener idea del resultado posible.
Fuente: http://www.mercado.com.ar/notas/management/8017766/el-difcil-arte-de-innovar-en-retail
Las empresas de productos envasados (CPG según siglas inglesas) nunca saben, cuando lanzan un nuevo producto, si tendrán éxito o no. Manejan big data, invierten en innovación, en investigación y desarrollo, pero igualmente la tasa de fracasos se ubica en 20% desde hace varios años.
Una de las razones es que el entorno del retail se ha vuelto mucho más complejo. El comercio electrónico sigue alterando modelos de negocios largamente establecidos y los consumidores compran menos en los supermercados y más en la Web.
Además, aunque las CPG sean muy buenas en las primeras etapas de la innovación – identificando áreas de crecimiento y creando nuevas ideas de productos en esas áreas– y en las etapas posteriores de testear conceptos, tienen un importante hueco en el medio del proceso. No tienen una clara idea de cuáles serán las combinaciones de características, empaque, precio o hasta etiquetado que van a lograr que los consumidores compren.
Primero, dicen, las empresas deben adoptar un modelaje dinámico para evaluar varias combinaciones de características. Actualmente, cuando testean un producto, las limita el relativo primitivismo de las herramientas que tienen a su disposición, como preguntas a los consumidores y análisis de la estructura del mercado. Testear una combinación predeterminada de opciones (por ejemplo, galletitas sabor canela, en paquetes de 200 g a $20 da por resultado una evaluación muy poco confiable para saber si el producto será financieramente viable). Además, los resultados valen solo para esa combinación. Si se cambia una variable, los resultados del test se vuelven mucho menos útiles. Para completar, el testeo es caro y requiere meses. Eso hace que sea imposible testear todas las combinaciones posibles.
Idealmente, las empresas deberían poder testear varias combinaciones más dinámicamente, combinando todos los perfiles: sabor, tamaño del paquete, precio, etiquetado, canal de distribución y cualquier otro aspecto de la proposición de valor, hasta el nombre de la marca. Deberían poder desarrollar un modelo de simulación que pueda evaluar una amplia gama de escenarios alterando los distintos elementos y viendo cómo cada factor afecta el resultado mientras el producto todavía está en la etapa de desarrollo. Esa sería una manera más eficaz para tener idea del resultado posible.
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