Propagación de enfermedades infecciosas, adopción de bienes de consumo y curvas S de tecnología

¿Qué tienen en común predecir la propagación de una enfermedad infecciosa o un bien de consumo o la adopción de una tecnología como el crecimiento de los teléfonos móviles? Todos ellos siguen el modelo clásico de curva S de adopción.

Todos, especialmente los gerentes de productos de software conocen la curva S, la pregunta es, ¿cómo se dibuja una curva S precisa para su categoría de producto? ¿Cómo deberían los gerentes de producto, en la medida de sus posibilidades, dibujar la curva S que mejor se adapte a su categoría de producto?

A preguntas similares se enfrentan los científicos que predicen la adopción del nuevo virus de la gripe o las empresas de bienes de consumo que predicen la adopción de una nueva categoría de alimentos.

En este artículo, quiero resaltar un modelo matemático y las herramientas relacionadas que existen que ayudan a los gerentes de productos a dibujar estas curvas de adopción con cierta precisión más allá de un boceto aleatorio en una pizarra.

Modelo Bass para predecir curvas S

El modelo Bass es una herramienta útil para predecir las ventas de nuevos productos, especialmente cuando no se dispone de un historial de ventas anterior comparable. El modelo Bass fue desarrollado por Frank M. Bass en 1969 para estudiar la difusión de la innovación en los productos de consumo. Este modelo es útil para predecir la venta de una categoría y no de una marca o solución individual, y ha sido ampliamente adoptado tanto por académicos como por profesionales de la industria.

Si bien la mayoría de las aplicaciones de Bass Model son para bienes de consumo duraderos, existe la oportunidad de ampliar el modelo para predecir las curvas de adopción de nuevas tecnologías y también categorías de electrodomésticos de nueva tecnología.

El modelo asume que el mercado consta de dos tipos de consumidores, innovadores e imitadores. Los innovadores son adoptantes intrínsecos y dependen de la publicidad; revisiones de productos, etc., mientras que los imitadores dependen de sus interacciones con aquellos que han adoptado previamente el producto (pueden ser tanto innovadores como imitadores de períodos anteriores).

Configuración conceptual y matemáticas detrás del modelo.

En un mercado que consta de N consumidores totales, que finalmente adoptarán un producto (o tecnología), en un período determinado hay:

• innovadores (coeficiente de innovadores, p) que adoptan tecnología independientemente de las decisiones de otros, esto generalmente disminuye con el tiempo
• imitadores (coeficiente de innovadores, q) que son influenciados en su decisión por otros miembros, esto generalmente aumenta con el tiempo
• Para cada período, la adopción total está dada por la suma de innovadores e imitadores.

Así, los tres parámetros de entrada para el modelo son el tamaño del mercado N, el coeficiente de innovadores p y el coeficiente de imitadores q. Con estas tres entradas, ahora podemos predecir las ventas o la adopción en un momento futuro (t+1) dada por la ecuación:

Ventas o adopción en el momento (t+1) = px (NQ(t)) + q/N x Q(t) x (NQ(t))

Trace esta ecuación para un valor dado de N, p, q y obtendrá una curva S.

(No es necesario comprender todas estas ecuaciones para usar el modelo, sin embargo, para las mentes curiosas, enumero estas ecuaciones al final de este artículo).

Primeros pasos con el uso del modelo

Para comenzar a usar el modelo para predecir las ventas a lo largo del tiempo, necesitamos conocer las tres variables de entrada, N, p y q.

Si bien, el mercado potencial total N a menudo es relativamente fácil de estimar a partir de varias estimaciones de tamaño, triangulaciones y juicio de gestión; las entradas más difíciles de estimar son los dos coeficientes p y q.

En el caso de categorías de productos donde no hay datos de ventas anteriores disponibles, el enfoque más popular para estimar los coeficientes p y q es a través de productos análogos que ya están en el mercado. Se necesita el juicio de la gerencia para elegir los productos análogos correctos y, a menudo, usar un conjunto de productos análogos para verificar las sensibilidades.

Sin embargo, si no hay buenos productos análogos disponibles, entonces podemos usar valores promedio de p y q, basados ​​en valores en un rango de varias categorías. El profesor Christophe Van Den Bulte, de The Warton School of Management mantiene una base de datos de p, q y N en diferentes categorías, aquí hay un conjunto de muestra de dichos valores

Si existen datos de ventas durante un período de tiempo razonable para la categoría de producto o tecnología, entonces p y q se pueden estimar mediante un análisis de regresión simple.

Los gerentes de productos y los especialistas en marketing pueden usar el modelo Bass para hacer algunas predicciones razonables sobre el potencial de crecimiento de las nuevas innovaciones a medida que llegan al mercado. Estas predicciones, en lugar de ser simples conjeturas o intuiciones, pueden basarse en datos cuantitativos que pueden refinarse con el tiempo a medida que conocemos los resultados de ventas reales.

Asumo que, como gerente de producto o comercializador, ha realizado un dimensionamiento del mercado y tiene una idea de N, el segmento de mercado total para su categoría de producto, ahora si anticipa un fuerte coeficiente de innovación para su oferta, es decir, espera que haya un repunte inmediato. en adopción, elija un valor apropiado de p de la tabla de valores de p y q.

Sin embargo, si como gerente de producto siente que la categoría necesita mucha educación y convencimiento, es posible que no tenga tantos imitadores y, por lo tanto, elija un valor más bajo del coeficiente de imitador q de productos análogos. Por lo tanto, obtener algunos límites en las tasas de adopción del dispositivo.

Para ilustrar esto aún más, digamos que el gerente de producto usa los valores p, q para las calculadoras. Las calculadoras, como se ve en la tabla de la página anterior, tenían un valor p de 0,145 y un valor q de 0,495.

Comparando esto con la curva de adopción para los valores promedio de p, q para cualquier producto genérico (también de la tabla), obtenemos algunos límites. Este análisis ahora permite que el administrador de la solución o el personal de campo planifiquen la capacidad adecuada o los eventos de marketing o generación de prospectos. Estos se ajustan a medida que avanzamos junto con los datos de ventas reales.

Ventajas y limitaciones del modelo

Las ventajas de Bass Model son su facilidad de implementación, se requieren habilidades simples de Excel y una interpretación relativamente fácil de los resultados. El modelo tiene una pequeña cantidad de parámetros de entrada, lo que facilita que el gerente de producto o el comercializador comience un análisis inicial.

Finalmente, los parámetros del modelo se pueden comparar entre productos y mercados geográficos, lo que lo hace relevante para empresas globales y una base de usuarios global.

El modelo tiene sus limitaciones, no predice la primera compra o venta en el momento 0, se podría argumentar que esto es una función de la conciencia y el rumor que se crea antes de la introducción y, en segundo lugar, el modelo tiende a dividir a los consumidores en dos categorías rígidas. .

Sin embargo, en ausencia de otros datos significativos, esta herramienta es mejor que una simple suposición sobre las tasas de crecimiento que pueden basarse o no en la realidad o en comparaciones análogas. Además, el modelo no incluye la introducción de tecnologías disruptivas o nuevas; sin embargo, esto se puede ajustar en función de los reinicios en los supuestos de modelado basados ​​en el juicio empresarial.

Ahí lo tiene, ahora tiene una herramienta para dibujar curvas de adopción significativas y tomar algunas decisiones comerciales reales. Si nada más, al menos ahora sabe qué tienen en común la predicción de la propagación de enfermedades infecciosas y la gestión de productos de software.

Apéndice:

Configuración matemática del modelo de bajo

El potencial de mercado total es N, esto es total en todo momento porque hay una población determinada de clientes para la categoría

p = propensión a innovar, probabilidad de que alguien adopte una nueva tecnología basada en factores externos

q = propensión a imitar, probabilidad de adopción debido al “boca a boca” o presión de los usuarios existentes

Q(t) = ventas acumuladas hasta el momento t

Mercado potencial restante en t = (NQ(t))

Número total de innovadores en el momento (t+1) = px (NQ(t))

Además, los adoptantes totales existentes, Q(t), interactuarán con los restantes (NQ(t)), lo que conducirá a
total de interacciones Q(t) x (NQ(t)), De estas interacciones, q/N resultan en imitaciones

Número total de imitadores en el tiempo (t+1) = q/N x Q(t) x (NQ(t))

Ventas totales en el tiempo (t+1), S(t+1) = Nuevos innovadores + Nuevos imitadores

= px (NQ(t)) + q/N x Q(t) x (NQ(t))

El % de adopción se puede estimar dividiendo las ventas totales por el tamaño total del mercado