Propagação de doenças infecciosas, adoção de bens de consumo e curvas S de tecnologia

O que a previsão da disseminação de uma doença infecciosa ou de um bem de consumo ou a adoção de tecnologia como o crescimento de telefones celulares têm em comum? Todos eles seguem o modelo clássico de adoção da curva S.

Todos, especialmente os gerentes de produtos de software, conhecem a curva S, a questão é: como desenhar uma curva S precisa para sua categoria de produto? Como os gerentes de produto devem, da melhor forma possível, desenhar a curva S que melhor se adapta à sua categoria de produto?

Questões semelhantes são enfrentadas por cientistas que estão prevendo a adoção do novo vírus da gripe ou pelas empresas de bens de consumo que prevêem a adoção de um novo item da categoria de alimentos.

Neste artigo, quero destacar um modelo matemático e ferramentas relacionadas que ajudam os gerentes de produto a desenhar essas curvas de adoção com alguma precisão além de apenas um esboço aleatório em um quadro branco.

Modelo Bass para prever curvas S

O Bass Model é uma ferramenta útil para prever vendas de novos produtos, especialmente quando o histórico de vendas comparável anterior não está disponível. O Modelo Bass foi desenvolvido por Frank M. Bass em 1969 para estudar a difusão da inovação em produtos de consumo. Esse modelo é útil para prever a venda de uma categoria e não de uma marca ou solução individual, e foi amplamente adotado por acadêmicos e profissionais do setor.

Embora a maioria das aplicações do Bass Model seja para bens de consumo duráveis, há uma oportunidade de estender o modelo na previsão das curvas de adoção de novas tecnologias e também de novas categorias de aparelhos de tecnologia.

O modelo assume que o mercado consiste em dois tipos de consumidores, inovadores e imitadores. Os inovadores são adotantes intrínsecos e dependem da publicidade; análises de produtos etc., enquanto os imitadores dependem de suas interações com aqueles que adotaram o produto anteriormente (podem ser tanto inovadores quanto imitadores de períodos anteriores).

Configuração conceitual e matemática por trás do modelo

Em um mercado formado por N consumidores totais, que acabarão adotando um produto (ou tecnologia), em um determinado período existem:

• inovadores (coeficiente de inovadores, p) que adotam a tecnologia independentemente das decisões dos outros, isso geralmente diminui com o tempo
• imitadores (coeficiente de inovadores, q) que são influenciados em sua decisão por outros membros, isso geralmente aumenta com o tempo
• Para cada período a adoção total é dada pela soma de inovadores e imitadores

Assim, os três parâmetros de entrada para o modelo são tamanho de mercado N, coeficiente de inovadores p e coeficiente de imitadores q. Usando essas três entradas, agora podemos prever as vendas ou a adoção em um tempo futuro (t+1) dado pela equação:

Vendas ou adoção no momento (t+1) = px (NQ(t)) + q/N x Q(t) x (NQ(t))

Plote esta equação para um determinado valor de N, p, q e você obterá uma curva S.

(Não é necessário entender todas essas equações para usar o modelo, no entanto, para as mentes curiosas, listo essas equações no final deste artigo.)

Introdução ao uso do modelo

Para começar a usar o modelo para prever vendas ao longo do tempo, precisamos conhecer as três variáveis ​​de entrada, N, p e q.

Enquanto, o mercado potencial total N é relativamente fácil de estimar a partir de várias estimativas de dimensionamento, triangulações e julgamento da administração; os insumos mais difíceis de estimar são os dois coeficientes p e q.

No caso de categorias de produtos em que não há dados de vendas anteriores disponíveis, a abordagem mais popular para estimar os coeficientes p e q é por meio de produtos análogos já existentes no mercado. O julgamento da gerência é necessário para escolher os produtos análogos certos e, muitas vezes, usar um conjunto de produtos análogos para verificar as sensibilidades.

Se, no entanto, não houver bons produtos análogos disponíveis, podemos usar valores médios de p e q, com base em valores em várias categorias. O professor Christophe Van Den Bulte, da The Warton School of Management, mantém um banco de dados de p, q e N em diferentes categorias, aqui está um conjunto de amostra de tais valores

Se os dados de vendas existirem por um período de tempo razoável para o produto ou categoria de tecnologia, p e q podem ser estimados usando análise de regressão simples.

Gerentes de produto e profissionais de marketing podem usar o Modelo Bass para fazer algumas previsões razoáveis ​​sobre o potencial de crescimento de novas inovações à medida que elas chegam ao mercado. Essas previsões, em vez de simples suposições ou palpites, podem ser baseadas em entradas quantitativas que podem ser refinadas ao longo do tempo, à medida que conhecemos os resultados reais das vendas.

Presumo que, como gerente de produto ou profissional de marketing, você tenha feito algum dimensionamento de mercado e tenha uma ideia de N, o segmento de mercado total para sua categoria de produto, agora, se você antecipar um forte coeficiente de inovação para sua oferta, ou seja, espera um aumento imediato em adoção, escolha um valor apropriado de p da tabela de valores de p e q.

No entanto, se, como gerente de produto, você sente que a categoria precisa de muita educação e convencimento, pode não ter tantos imitadores e, portanto, escolher um valor menor de coeficiente de imitador q de produtos análogos. Assim, obtendo alguns limites nas taxas de adoção para o aparelho.

Para ilustrar isso ainda mais, digamos que o gerente de produto use os valores p, q para calculadoras. Calculadoras como visto na tabela na página anterior tinham valor de p de 0,145 e valor de q de 0,495.

Comparando isso com a curva de adoção para valores médios de p, q para qualquer produto genérico (também da tabela) obtemos alguns limites. Essa análise agora permite que o gerente de soluções ou o pessoal de campo planejem a capacidade apropriada ou eventos de marketing ou geração de leads. Estes são ajustados à medida que avançamos com os dados reais de vendas.

Vantagens e limitações do modelo

As vantagens do Bass Model são sua facilidade de implementação, habilidades simples de Excel são necessárias e interpretação relativamente fácil dos resultados. O modelo tem um pequeno número de parâmetros de entrada, tornando mais fácil para o gerente de produto ou profissional de marketing iniciar algumas análises iniciais.

Finalmente, os parâmetros do modelo podem ser comparados entre produtos e mercados geográficos, tornando-o relevante para empresas globais e base global de usuários.

O modelo tem suas limitações, não prevê a primeira compra ou venda no momento 0, pode-se argumentar que isso é uma função da conscientização e do buzz que é criado antes da introdução e, segundo, o modelo tende a agrupar os consumidores em duas categorias rígidas .

No entanto, na ausência de outros dados significativos, essa ferramenta é melhor do que uma simples suposição sobre taxas de crescimento que podem ou não ser fundamentadas na realidade ou em comparações análogas. Além disso, o modelo não inclui a introdução de tecnologias disruptivas ou novas, no entanto, isso pode ser ajustado com base em redefinições nas premissas de modelagem com base no julgamento de negócios.

Pronto, agora você tem uma ferramenta para desenhar curvas de adoção significativas e tomar algumas decisões de negócios reais. Se nada mais, pelo menos agora você sabe o que a previsão da disseminação de doenças infecciosas e o gerenciamento de produtos de software têm em comum.

Apêndice:

Configuração Matemática do Modelo de Baixo

O potencial de mercado total é N, este é total em todos os tempos porque há uma população definida de clientes para a categoria

p = propensão a inovar, probabilidade de alguém adotar uma nova tecnologia com base em fatores externos

q = propensão a imitar, probabilidade de adoção devido ao “boca-a-boca” ou pressão de usuários existentes

Q(t) = vendas acumuladas até o momento t

Potencial de mercado restante em t = (NQ(t))

Número total de inovadores no momento (t+1) = px (NQ(t))

Além disso, os adotantes totais existentes, Q(t), irão interagir com os restantes (NQ(t)), levando a
total de interações Q(t) x (NQ(t)), Dessas interações, q/N resultam em imitações

Número total de imitadores no momento (t+1) = q/N x Q(t) x (NQ(t))

Total de vendas no momento (t+1), S(t+1) = Novos inovadores + Novos imitadores

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

A % de adoção pode ser estimada dividindo o total de vendas pelo tamanho total do mercado