Migração para o nunocamacho.com

Muito obrigado por visitar o meu blog. Porém, por uma questão de eficiência, desde Outubro de 2010 que decidi apenas escrever posts no meu site principal, nunocamacho.com. Espero a sua visita por lá.

Brand Equity II (just for fun.... :))

Continuando a temática de ontem, acerca de brand equity, aqui vai uma imagem que vale por 1000 palavras... Brand equity é isto:


(isto, ou o facto do presidente da câmara da cidade de Topeka, no Kansas, ter mudado, durante o passado mês de Março, o nome da cidade para Google).

Um exemplo mais antigo (no Norte do Chile):

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Mais um:

Prof. Dominique Hanssens (UCLA) discute como novas fontes de dados têm contribuido para o rigor científico na disciplina de marketing

O Professor Dominique Hanssens (UCLA) descreve, nesta entrevista, como a explosão de dados cada vez mais ricos acerca de comportamento do consumidor (e a atenção dedicada por muitas Universidades por todo o mundo ao marketing) tem contribuido para fomentar a aplicação de métodos científicos para estudar questões na área de marketing:



O Prof. Dominique Hanssens, um dos maiores especialistas mundiais em marketing (sobretudo na aplicação de métodos econométricos para estudar questões de marketing), discute tópicos muito importantes como medidas do valor da marca (brand equity - BE), como medir o valor da base de clientes (customer equity - CE) bem como qual a distinção entre estes dois conceitos (CE e BE) e a relação entre CE, BE e o desempenho financeiro das empresas.

brand equity: Em traços gerais, o Prof. Prof. Dominique Hanssens, define brand equity como o valor criado por uma marca. Este valor advém da capacidade da marca para inspirar confiança na mente dos consumidores (o que se reflecte de forma positiva nas vendas). Para aumentar o valor da marca, as empresa têm de ser capazes de atingir um desempenho exemplar nas dimensões mais valorizadas pelos consumidores alvo. Mas este desempenho é apenas condição necessária, não suficiente, para o sucesso da marca. Para garantir o sucesso da marca, a empresa têm de comunicar o valor acrescentado da marca aos seus clientes de forma adequada. Com suporte adequado de marketing (publicidade, relações públicas, etc), uma proposta de valor vencedora acabará, naturalmente, por beneficiar da promoção que os próprios consumidores acabam por fazer da marca (um efeito viral, portanto).

customer equity: é a soma de todos os retornos futuros que determinada marca, ou empresa, pode esperar da sua base de clientes (sendo os retornos descontados até ao presente, tal como quando descontamos cash-flows futuros para avaliar qualquer outro activo). É, portanto, uma medida de cariz financeiro que, cada vez mais, tende a ser utilizada em cálculos do ROM - Return On Marketing.

Os artigos seguintes são de leitura indispensável para quem pretender implementar medidas de customer equity:

Roland T. Rust, Katherine N. Lemon and Valarie A. Zeithaml (2004), "Return on Marketing: Using Customer Equity to Focus Marketing Strategy," Journal of Marketing, 68 (1), 109-127.

Sunil Gupta, Donald R. Lehmann and Jennifer Ames Stuart (2004), "Valuing Customers," Journal of Marketing Research, 41 (1), 7-18.

Julian Villanueva and Dominique Hanssens (2007), "Customer Equity: Measurement, Management and Research Opportunities," Foundations and Trends in Marketing, 1 (1), 1-95.

Julian Villanueva, Shijin Yoo and Dominique M. Hanssens (2008), "The Impact of Marketing-Induced Versus Word-of-Mouth Customer Acquisition on Customer Equity Growth," Journal of Marketing Research, 45 (1), 48-59.

McKinsey Quarterly acerca de Estratégia Comportamental

Excelente artigo na McKinsey Quarterly acerca de como utilizar psicologia e economia comportamental para tomar melhores decisões estratégicas.

Inclui material interactivo muito interessante para tornar os conceitos mais claros!

Conselhos por SMS

A Economia Comportamental diz-nos que, apesar de supostamente não necessários, truques que nos levem a comportarmo-nos de forma mais adequada às nossas preferências de longo prazo são importantes e muitas vezes eficazes. Um dos exemplos clássicos é o uso de "defaults" ou "opções-defeito" para aumentar comportamentos desejáveis (exº: taxa de poupança, doação de órgãos, etc). Esta utilização da economia comportamental, que se enquadra num movimento ideológico que se auto-etiquetou como paternalismo libertário (isto é criar contextos e sistemas de decisão que facilitam escolhas desejáveis sem limitar a liberdade de escolha dos indíviduos) valeu a Richard Thaler e Cass Sunstein, professores na Univ. Chicago e autores do livro Nudge: Improving Decisions About Health, Wealth, and Happiness) o lugar número 7 no Top 100 dos Pensadores Globais da revista norte-americana Foreign Policy.

Muitas vezes, no entanto, a questão é como podem os decisores oferecer estas ajudas (ou "empurrões") aos cidadãos?



Uma ideia parece ser a utilização de SMS. Apesar de ser normalmente relativamente pouco eficaz como técnica de promover novos produtos ou serviços, o uso de SMS's para promover comportamentos desejáveis tem-se revelado promissor. Deixo aqui um link muito interessante de um post na Slate que refere evidência científica e real da utilização de SMS's para promover tanto aumentos de poupança, como melhoria na taxa de adesão (em Inglês adherence, ou compliance) dos pacientes aos tratamentos prescritos pelos seus médicos: http://www.slate.com/id/2235156/.

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Outros Posts Relacionados:
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Economia Comportamental - Uma filosofia política ou de gestão? (Sexta-feira, Fevereiro 01, 2008)
Usando economia comportamental para promover comportamentos saudáveis (Terça-feira, Dezembro 11, 2007)

Eleições Europeias 2009: As sondagens também sairam derrotadas!

7 de Junho de 2009. Cerca de 75% dos Portugueses que estariam a ver TV esperavam, com curiosidade, pelos resultados das eleições Europeias. Os telespectadores, divididos entre os três programas dedicados à Noite Eleitoral, aguardavam a confirmação da vitória do PS.

Um resumo feito pelo PÚBLICO, no seu Dossiê Eleições 2009, de 12 sondagens divulgadas (por entidades como a Marktest, Eurosondagem, Intercampus, Universidade Católica) entre 19 de Abril e 04 de Junho indicava uma vitória razoavelmente folgada do PS, e um desaire eleitoral claro para a CDU e para o PP. Tais previsões, porém, não se verificaram.

De facto, pelo contrário, como noticia o Público, "José Sócrates não resistiu à escolha dos eleitores". Isto é, o PSD ganhou as eleições, o PS sofreu um desaire eleitoral e quer o PP, quer a CDU ficaram significativamente acima das previsões das sondagens:



Uns dias antes o candidato do PP, Nuno Melo, pedia aos militantes e simpatizantes do seu partido que não esmorecessem nem confiassem nas sondagens que não reflectiam a maneira como estaria a ser recebido na rua:



O que falhou?

Uma questão importante se levanta agora - porque falharam tanto as sondagens?

A resposta a esta pergunta é muito importante para que possam ser corrigidas eventuais falhas e restaurar a confiança nas sondagens como um meio eficaz e preciso de prever os resultados das eleições.

Para nós marketers (ou outros profissionais que, no seu dia-a-dia, utilizem inquéritos como fonte valiosa de dados), as respostas a estas perguntas são cruciais para podermos obter previsões de comportamento (intenções de compra, de re-utilização de um serviço, de fidelidade, de recomendação da marca a terceiros...) cada vez mais fidedignas.

Na minha opinião, a resposta a esta pergunta parece estar mais na psicologia do entrevistado do que, propriamente, na componente técnica/estatística do processo de amostragem, recolha ou análise de dados (área onde os profissionais envolvidos na preparação e análise destas sondagens muito dificilmente falham hoje em dia).

Portanto a pergunta que se coloca, agora, é:

Quais os motivos que explicam a divergência verificada desta vez entre sondagens e resultados eleitorais?

A. Os mais óbvios e, portanto, já tomados em linha de conta nas sondagens e não sendo, por isso, os mais prováveis responsáveis pelos desvios observados

1. Diferença entre intenção e voto - o papel da pressão social: as sondagens medem intenções de voto que, supostamente, têm uma ligação muito directa ao voto em si. Porém, como defendido pelo Prof. Icek Ajzen na sua Theory of Planned Behavior, a intenção é influenciada não apenas pelas crenças pessoais mas, também, pelas pessoas que nos rodeiam. Isto é, o inquirido pode dizer que pretende votar no PS ou no PSD, apesar de preferir no seu interior votar na CDU ou PP, apenas por estar em frente a um entrevistador ou junto a outro inquirido. Este comportamento demonstra um esforço racional do inquirido em ser melhor aceite pelos seus pares. Sem sofrer nenhum custo com isso (pois pode no final acabar por votar no partido que prefere), o inquirido evita divulgar o seu verdadeiro sentido de voto a uma terceira pessoa. Uma possível solução para este problema passa por criar, tanto quanto possível, condições de anonimidade para a pessoa que responde (o mais parecido possível com o dia das eleições).

2. Social Desirability Bias: Este fenómeno está intimamente relacionado com o problema anterior mas pode, eventualmente, ser ainda mais forte e afectar de forma assimétrica alguns partidos mais longe do centro.
Social Desirability Bias é um termo utilizado por psicólogos e outros cientistas que utilizam inquéritos como fonte de dados para indicar uma tendência, por parte dos inquiridos, de responderem a um inquérito de uma forma pouco sincera para evitarem uma imagem negativa por admitirem comportamentos potencialmente censuráveis por uma parte considerável da população (por exemplo: voto num partido considerado extremista). O fenómeno é muito semelhante ao anterior mas mais forte por envolver uma percepção de violação de normas sociais vigentes. As soluções apontadas para o ponto (1) anterior também se aplicam aqui, bem como alguns métodos de inquérito específicos tal como a resposta aleatória (ou randomized response).


B. Casos um pouco menos óbvios e, portanto, potencialmente responsáveis pelos desvios observados

3. Distribuição desigual de abstenções pelos diversos partidos: Pode ter acontecido que, entre os inquiridos que admitiram votar na CDU ou no PP, existam menos indivíduos que, no dia das eleições, tenham acabado por se abster do que nos outros partidos. De facto, analistas e especialistas em sondagens parecem concordar que tenha sido a elevada abstenção a baralhar as sondagens. De facto, se o fenómeno da distribuição assimétrica da tendência para um eleitor se abster for uma realidade, tal pode traduzir-se num desvio entre as previsões e os resultados observados. Parece, portanto, importante dedicar mais energia a perceber o que leva um eleitor a abster-se e quais os eleitores mais propensos a não votarem no dia das eleições...

Uma solução pode passar pela inclusão, no inquérito, de perguntas capazes de preverem não só a intenção de voto (condicional à ida às urnas) mas também a intenção/probabilidade do inquirido, de facto, ir votar no dia das eleições (claro que as perguntas usadas para prever este segundo comportamento sofrerão também de social desirability bias, portanto necessitam também de cuidados especiais na sua formulação e análise).

4. Estilos de resposta diferentes entre as pessoas que admitem votar em diferentes partidos: Investigadores em psicologia e psicometria (mas também, marketing, ciêcia política e outras áreas fortemente dependentes do uso de inquéritos) reconhecem, hoje em dia, que as respostas de pessoas com "backgrounds" diferentes a um questionário podem não ser directamente comparáveis. Por exemplo, em comparações internacionais costuma falar-se do problema dos estilos de resposta que podem ser culturalmente determinados e, portanto, diferentes entre pessoas de diferentes países.

Os estilos de resposta podem manifestar-se, por exemplo, (i) na tendência de diferentes pessoas para utilizarem as escalas de resposta de forma diferente (exº: tendência para utilizar mais os extremos ou o centro de uma escala) , ou (ii) na tendência para ser assertivo versus concordar sistematicamente com o entrevistador, (iii) em diferentes interpretações das opções de resposta, etc...

No caso de uma sondagem, os estilos de resposta podem ser determinados pelos valores e personalidade do inquirido, que por sua vez podem certamente ser correlacionados com as suas escolhas políticas. Por exemplo, se os votantes do PP ou da CDU tiverem uma tendência para serem menos afirmativos e indicarem que estão indecisos, ou interpretarem de forma distinta algumas opções de resposta, estes fenómenos podem enviezar os resultados da sondagem. Neste caso a resolução do problema é um pouco mais complexa mas possível (ver por exemplo métodos como modelos hierárquicos e utilização de item response theory para acomodar estas tendências, ou a utilização de vinhetas-âncora para reduzir diferenças na interpretação da escala de resposta a inquéritos).

C. Um método alternativo para prever resultados de eleições ou outros comportamentos:
Mercados de Previsão

Em Maio de 2008 escrevi, no meu antigo blog, um post acerca dos mercados de previsão. Ao criarem um incentivo real para o inquirido/participante actuar (exº: comprar acções/futuros sobre o resultado de determinado partido) realmente de acordo com o que acha que vai acontecer, o mercado de previsão pode ser uma boa alternativa às sondagens tradicionais. Nos EUA, por exemplo, prediction markets utilizados para prever resultados de eleições parecem estar a ter grande sucesso e a produzirem previsões mais fiáveis que as sondagens tradicionais (ler história no Becker-Posner blog dos Profs. Gary Becker - laureado com o P. Nobel da Economia em 1992 - e Richard Posner, magistrado nos EUA e Prof. na Univ. Chicago).

Medir o Marketing - Como devemos descrever informação?

Entre os principais desafios enfrentados por um marketer, está a necessidade de reduzir uma quantidade cada vez mais abundante de dados a um número reduzido de indicadores. Com esses indicadores, o marketer pode medir o desempenho de uma marca, de uma unidade de negócio ou mesmo de uma empresa como um todo e actuar sobre essa informação. De facto, grande parte dos gestores confia em baterias de indicatores, normalmente preparados pelos próprios marketers ou por departamentos de controlo de gestão, para tomarem diversas decisões (estratégicas ou tácticas) com influência no futuro da empresa. Estes indicadores são, no fundo, fórmulas que utilizamos para descrever volumes de informação cada vez mais abundante de forma simples, informativa, intuitiva e fácil de interpretar. Só assim o indicador pode ser considerado válido e útil para a tomada de decisão. Em marketing, é frequente ouvirmos falar de indicadores como a satisfação média do consumidor, a taxa média de abandono (ou drop-out), média do share of wallet ou taxa de crescimento média das vendas.

Uma coisa que grande parte dos indicadores tem em comum é o facto destes envolverem, normalmente, médias! De facto, descrever a informação "crua" através da média de determinado número de observações é bastante frequente.

Porém, apesar da grande popularidade de média como medida descritiva, os gestores podem, também, utilizar outros indicadores que não dependem da média como por exemplo: o máximo, o mínimo, a variância ou o descio padrão e simples contagem de ocorrências. Num artigo publicado recentemente na Management Science, dois professors de marketing da Universidade da Florida, Steven Shugan e Debanjan Mitra, desafiam gestores a utilizarem com maior frequência outros indicadores, além da média.

Porque é a média tão popular?



Existem bastantes e óptimas razões para a popularidade da média, como indicador. Os autores do artigo defendem que “bons indicadores devem ser capazes de capturar a informação contida em múltiplas observações”. Uma média é capaz de capturar esse tipo de informação, utilizando uma fórmula que é fácil de interpretar, de aplicar e de comunicar. Além disso, séculos de investigação em estatística demonstram que as médias têm propriedades matemáticas particularmente robustas, tornando-as numa medida-sumário com a qual é bastante difícil competir (na fig: Pierre-Simon Laplace, fonte: Wikipedia).

Além disto, muitos gestores acreditam que outras medidas, além da média, por vezes ignoram informação importante, isto é não utilizam de forma eficiente toda a informação disponível. Porém, como defendem os autores, esta crença não é correcta. Vejamos o exemplo do indicador "máximo". Para determinar o máximo de vendas de um produto numa série de regiões ou lojas, o analista precisa, de facto, de conhecer as vendas em todas as lojas/regiões. Portanto, o indicador "máximo" - tal como a média - utiliza toda a informação disponível.


Fonte: WikiPedia

De facto, os autores utilizam deduções matemáticas e dados reais para demonstrar que, em certas situações, estes indicadores alternativos à média demonstram um melhor desempenho do que a própria média...

Quando devem estes indicadores alternativos ser utilizados?

Para explicar o porquê de, em certas situações, um indicador como o "máximo" ser preferível a uma "média", os autores argumentam e demonstram que este tipo de indicadores é capaz de (1) extrair informação contida no tamanho da amostra e (2) dar mais importância à dimensão da amostra (por exemplo, o indicador "máximo" dá mais importância à informação contida em observações que representem "sucessos"; ora essas informações são relativamente raras em ambientes propensos ao fracasso, o que as torna mais relevantes). Dois exemplos ajudam a clarificar estes conceitos.

Indicadores como o "máximo" são capazes de utilizar informação contida na dimensão da amostra!

Imagine que quer quantificar o potencial de um novo produto e tem acesso a dados acerca das encomendas feitas por diferentes lojas para esse produto. O número de lojas que encomendam o produto, em si mesmo, é informativo acerca do potencial do novo produto. Isto é a informação de que, em média, as lojas que encomendaram o produto encomendaram 15 unidades do mesmo é importante. Porém, a maioria dos gestores aceitaria que esta informação tem um carácter diferente nos caso de 2 lojas ou de 20 lojas terem feito encomendas. Um exemplo similar seria o número de promoções efectuadas numa determinada categoria durante um ano, esse número, em si mesmo, é informativo acerca da atractividade e potencial da categoria.

A média ignora estas diferenças! Para clarificar este ponto, os autores notam que enquanto o valor esperado da média não se altera com a adição de mais observações, o valor esperado de um indicador como o máximo aumenta. De facto, se pensarmos bem, mais observações aumenta a probabilidade de observarmos ocorrências mais favoráveis, o que faz alterar o valor esperado do indicador "máximo".


Fonte: flickr

Indicadores como o "máximo" dão maior importância a informação mais rara

Muitos contextos, no mundo dos negócios, são afoitas ao fracasso. Por exemploe, existem muitas razões, todas diferentes e muitas vezes independentes, que podem determinar o falhanço de uma campanha de marketing: mau timing, escolha infeliz de canais de comunicação, tema menos apelativo do que esperado, co-ocorrência de outras acções (por parte concorrentes, por exemplo) que ofusquem a campanha, etc. Em contrapartida, para uma campanha ser bem sucedida, muitos factores, em conjunto, têm de estar correctamente alinhados para a garantir eficácia, eficiência e os resultados esperados (por exº: aumento nas vendas de determinado produto, ou marca). O facto de fracassos - ou resultados medíocres - serem mais prováveis (neste tipo de ambientes propensos ao insucesso), transforma cada fracasso numa informação menos relevante do que cada sucesso. Desta forma, ao avaliar o desempenho de determinada agência publicitária, por exemplo, o máximo desempenho entre as campanhas por si assinadas pode dizer-nos mais sobre a sua capacidade de criar campanhas de sucesso do que o seu desempenho médio...

O que podemos concluir a partir deste artigo?

1. Parece ser importante, pelo menos em algumas situações, considerar a utilização de indicadores que não se limitem exclusivamente à utilização da média, por exemplo o máximo, o mínimo e o desvio padrão.
2. A dimensão da amostra, isto é o número de observações a partir do qual calculamos indicador, contém, muitas vezes, informação importante. Por exemplo o número de chamadas de clientes para um centro de apoio ao cliente, ou o número de consumidores que votam e avaliam determinado produto (por exemplo na Internet) pode conter informação valiosa acerca das percepções dos consumidores. A utilização de indicadores como o "máximo" é capaz de aproveitar esta informação melhor do que a simples utilização de médias.
3. Em ambientes propensos ao fracasso, um indicador como o "máximo" dá mais peso a observações mais raras e mais informativas - os sucessos.
4. Por fim, as empresas não necessitam (e não devem) abandonar a utilização de médias como indicadores de performance. A solução mais fácil e menos arriscada passa por complementar, não substituir, estes indicadores. Outra alternativa passa por utilizar indicadores híbridos como o desempenho médio em partes específicas da amostra de observações. Por exemplo, gestores podem estar interessados nas vendas médias de um produto no mais elevado, ou mais baixo, percentil (exº quartil ou decil) de determinado conjunto de observações (por exemplo: média de vendas do produto no top-10% de lojas em termos de vendas na categoria...).

Referência
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Título: Metrics – When and Why Nonaveraging Statistics Work
Autores: Steven M. Shugan and Debanjan Mitra
Jornal: Management Science
Para saber mais:
http://mansci.journal.informs.org/cgi/content/abstract/55/1/4


Nota de copyright: Este post é uma tradução para Português do meu post no blog de marketing do diário Holandês Volkskrant.

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Outra discussão acerca de indicadores, neste caso preparado pela Google acerca de análise de dados acerca de visitas a sítios de Internet (utilizando Google Analytics):

Embalagens mais pequenas, maior consumo...

É cada vez maior o número de consumidores preocupados com os efeitos do consumo de diversos produtos na sua saúde. Para responder a este segmento de mercado, muitas empresas têm aumentado as suas linhas de produtos com opções "saudáveis". Um exemplo comum é a oferta de embalagens de melhor dimensão, supostamente numa tentativa de responder às necessidades de consumidores que e pretendem auto-controlar o consumo de determinado produto.

Todavia, os consumidores tendem a ver o consumo de embalagens pequenas como "pequenos pecados" e, portanto, acabam muitas vezes por consumir uma maior, em vez de menor, quantidade do produto em causa!



Hoje em dia, os consumidores estão mais conscientes dos efeitos nocivos de determinados produtos. É hoje frequente vermos consumidores, por exemplo quando fazem compras num super-mercado, a consultar o valor nutricional de diferentes marcas de produtos, à procura de versões "light" ou "diet" do produto ou a optarem por embalagens mais pequenas de "produtos-tentação".

Um exemplo de um produto que passou a ser vendido em embalagens mais pequenas, com o objectivo de ajudar os consumidores a controlarem o seu consumo, foram os cigarros. Hoje em dia, em muitos países, maços de 10 cigarros co-existem com os tradicionais maços de 20 cigarros. Outros exemplos incluem embalagens mais pequenas de gelado, bolachas oferecidas em embalagens individuais ou apenas com uma ou duas bolachas extra.

Mas será que as embalagens mais pequenas ajudam os consumidores a controlarem o seu consumo?

Investigação publicada recentemente no Journal of Consumer Research sugere que a maioria das pessoas sub-estima os efeitos cumulativos de "pequenos pecados," tornando-se menos cuidadosas e vigilantes do que se estivessem a consumir o mesmo produto a partir de uma embalagem de maior dimensão.

Este surpreendente resultado foi obtido por Rita Coelho do Vale, Rik Pieters e Marcel Zeelenberg numa série de experiências que demonstram claramente que a maneira como os conumidores julgam que irão reagir a embalagens pequenas não corresponde ao seu comportamento real.

Preço mais elevado

Por um lado, grande parte dos consumidores acredita que ao adquirir embalagens mais pequenas de produtos "tentadores" está a exercer algum auto-controlo sobre si próprio, limitando à partida um indesejável consumo exagerado desse tipo de produtos. De facto, muitas empresas conseguem até cobrar um preço mais elevado por este tipo de embalagens, o que sugere que os consumidores estão disponíveis para pagar um preço extra numa tentativa de controlarem os seus impulsos. Porém, como demonstra a investigação publicada neste artigo, embalagens pequenas acabam por levar consumidores conscientes (em termos de saúde) a consumir maior quantidade de produtos tentadores.

Numa das experiências, os autores pediram aos participantes que completassem um questionário acerca da satisfação com a sua forma corporal e acerca das preocupações que mantém com a sua dieta. A outra metade dos participantes participou num estudo independente, não relacionado com estes tópicos.

Os autores colocaram ainda um recipiente com cerca de 400 gramas de batatas fritas de pacote ao pé do computador onde os participantes estavam a avaliar anúncios e registaram as decisões de consumo dos participantes (isto é, a quantidade de batatas consumidas). Para metade dos participantes o recipiente continha dois pacotes grandes de batatas fritas (200 gramas cada), enquanto para a outra metade o recipiente continha nove pacotes pequenos (45 gramas cada).

A probabilidade de um participante abrir uma embalagem de batatas foi menor entre os participantes que tiveram acesso a embalagens grandes. Além disto, os participantes que tinham completado o questionário acerca de preocupações com a dieta e satisfação com o corpo consumiram uma quantidade significativamente menor de batatas no caso de terem aberto uma embalagem maior do que no caso de terem aberto uma embalagem mais pequena.

Os autores oferecem uma explicação psicológica para este surpreendente efeito: os consumidores tendem a encarar as pequenas embalagens como "pequenos pecados" que, portanto, passam despercebidos aos nossos mecanismos de auto-controlo e auto-vigilância.

O que podem gestores e reguladores aprender com este artigo?

Oferecer produtos em embalagens mais pequenas, numa tentativa de controlar o consumo de produtos nefastos para a saúde, pode ser contraproducente. Isto é, ao contrário do que poderíamos pensar, embalagens mais pequenas podem trazer efeitos indesejáveis em termos de bem-estar social e do consumidor. De facto, este tipo de embalagens podem deteriorar, em vez de melhorar, a quantidade consumida de produtos nefastos para a saúde.

Este efeito é preocupante, sobretudo, no caso do consumidor decidir comprar uma embalagem contendo diversas embalagens mais pequenas mas mantendo a mesma quantidade total (por exemplo, uma embalagem com 4 mini-embalagens contendo 3 chocolates ou bolachas em vez de uma embalagem com 12 chocolates ou bolachas "solto(a)s"). Se a quantidade total adquirida e armazenada em casa for, de facto, inferior, então embalagens mais pequenas podem ajudar os consumidores a controlarem os seus impulsos de consumo neste tipo de produtos.

As empresas podem transmitir uma imagem de responsabilidade social se tentarem educar os consumidores para este efeito. Por exemplo, incluir informação nutricional em cada uma das pequenas embalagens, ou mesmo uma comparação entre as embalagens pequenas e uma embalagem grande, podem ajudar o consumidor a controlar os seus impulsos (exº: ‘esta pequena embalagem contém 150 Kcal’ e algo como ‘Note: Não ultrapasse o seu consumo diário de calorias - Quatro embalagens pequenas contêm 600 Kcal, o mesmo que uma embalagem grande!’). Uma política deste género pode reduzir o consumo no curto-prazo, mas aumentar a boa imagem da empresa e a fidelidade dos consumidores podendo, no longo prazo, trazer importantes benefícios à empresa...


Referência
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Título: Flying under the Radar: Perverse Package Size Effects on Consumption Self-Regulation
Autores: Rita Coelho do Vale, Rik Pieters and Marcel Zeelenberg
Jornal: Journal of Consumer Research
Para saber mais:
http://www.journals.uchicago.edu/doi/abs/10.1086/589564


Nota de copyright: Este post é uma tradução para Português do meu post no blog de marketing do diário Holandês
Volkskrant.

Comendo sem pensar...

Cuidado com as descrições "Light"... algumas imagens e percepções que temos do que é mais e menos saudável podem levar-nos a tomar decisões erradas e ingerir demasiadas calorias:



O contexto que nos rodeia quando nos preparamos para almoçar ou jantar determina, em grande parte, o que comemos e, sobretudo, quanto comemos!! Por vezes pequenos detalhes como o tamanho do prato em que colocamos a comida podem alterar a quantidade de comida que necessitamos para nos sentirmos saciados e, em consequência, levar-nos a ingerir demasiadas calorias:



Aliás, o contexto em geral, e o prato em que determinada refeição é servida em particular, alteram as nossas percepções acerca da qualidade de determinada refeição:



Estes resultados provêm dos fascinantes estudos do Prof. Brian Wansink, professor de Marketing, Comportamento do Consumidor e Nutricionismo na Cornell University.



O Prof. Brian Wansink é especialista em hábitos alimentares e de consumo e na relação destas preferências e hábitos com o contexto envolvente (lojas e supermercados, embalagens, sala onde jantamos/almoçamos, o prato...). É também autor do best-seller Mindless Eating e, em 2007, foi nomeado director executivo do Center for Nutrition Policy and Promotion.



A sua investigação é frequentemente citada na imprensa Norte-Americana (por exº: [Washington Post, 2008], [ABC News 2008], [New York Times, 2007]) e Internacional ([The Economist, 2003]).

Estatística utilizando R

Está preparado para o R?

Sabe o que têm em comum empresas como a Google, a Pfizer, a Merck, o Bank of America, the InterContinental Hotels Group e a Shell?

Todas estas empresas acreditam no poder da análise de dados e business intelligence para maximizar lucros, seja através da optimização dos preços, do processo de investigação e desenvolvimento de novos produtos ou na maior precisão de previsões económicas e financeiras. Em grande parte destes departamentos de "inteligência de gestão", o software de referência parece ser, cada vez mais, o R.



O R é particularmente atractivo por ser um software open-source, o que siginifica que é gratuito. É também bastante leve, simples e fácil de instalar. Quando comparado com concorrentes como o Matlab ou o Gauss, o R destaca-se sobretudo pelo preço (zero!) e pela dinâmica da sua comunidade de utilizadores e apoiantes. Professores e investigadores em estatística contribuem regularmente com "libraries" - conjunto de rotinas e funções - continuamente re-desenhadas para melhor responder às necessidades de utilizadores nas mais diversas áreas do conhecimento. GAUSS e MATLAB, por exemplo, também têm as suas comunidades de apoio fortes, e diferenciam-se também por outras caracterísitcas como o suporte técnico.

Contudo, a "R"evolução parece estar para ficar, como demonstram as ínumeras reacções, comentadas neste post do blog do NY Times à reportagem sobre o R publicada no início de Janeiro no New York Times [1].

Em termos de utilização para modelização econométrica ou estatística, uma das desvantagens, para utilizadores menos habituados a programação, é o facto de o R (tal como o Matlab e o Gauss) se assumire como uma (quase-)linguagem de programação e não como um programa stand-alone. Isto significa que é necessário algum esforço inicial para aprender a programar no R. Existem algumas "libraries" que tentam recriar consolas de utilização mais fácil (ao estilo SPSS), mas, na minha opinião, para esse fim talvez seja mais conveniente ainda utilizar programas como o SPSS, E-views, SAS ou Stata, entre tantos outros...

Para o utilizador exigente em termos de performance (mas que não tem tempo para aprender a programar em linguagens mais básicas como C++ - como eu!! ;)), o melhor é consultar alguns benchmarks e escolher a linguagem que melhor se adapta às suas necessidades (o segundo link é muito interessante mas, infelizmente, não inclui o R... de qualquer modo é importante considerar a velocidade em diferentes tipos de operação antes de tirar conclusões acerca de qual a linguagem mais eficiente):

http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/which_language.html

http://www.scientificweb.de/ncrunch/

Para quem quiser explorar mais, o Prof. Luís Torgo (Faculdade de Economia do Porto) disponibiliza no seu site um livro sobre o R:

Data Mining with R

Para adeptos da cada vez mais popular (dada a sua flexibilidade e aplicabilidade), em aplicações de marketing, estatística Bayesiana o livro Bayesian Statistics and Marketing, do Prof. Peter Rossi, Prof. Greg Allenby e Prof. Robert E. McCulloch, utiliza também o R. Aliás, os autores desenvolveram uma excelente library para facilitar a vida a marketing researchers bayesianos, a bayesm!

Como maximizar o potencial de uma nova marca?

Apesar do aumento significativo, nos últimos anos, de número de novas marcas de produtos de grande consumo introduzidas no mercado, a maioria das marcas não atinge os alvos de vendas desejadas. Muitas acabam mesmo por não vingar. Consequentemente, muitos marketers questionam-se acerca de quais as estratégias de marketing mais eficazes no lançamento de novos produtos? Isto é, como construir uma marca?



Para responder a esta questão, três investigadores em Marketing, Berk Ataman (Erasmus University Rotterdam, Holanda), Carl Mela (Duke University, EUA) e Harald van Heerde (Universidade de Waikato, Nova Zelândia) analisaram 5 anos (Janeiro de 1999 a Janeiro de 2004) de dados de vendas de 225 novas marcas de grande consumo, em 22 categorias vendidas numa amostra de 560 lojas, operadas por 21 cadeias de distribuição, distribuídas por toda a França. Além da dimensão da base de dados, que facilita a procura de regularidades generalizáveis acerca das estratégias que levam ao sucesso de novas marcas, estes investigadores desenvolveram um novo modelo estatístico com duas características importantes:

Em primeiro lugar, o modelo considera, simultaneamente, a contribuição de diferentes estratégias de marketing que cobrem todo o espectro do marketing mix (preço, produto, distribuição e publicidade).

Em segundo lugar, este modelo considera efeitos de curto e longo prazo (dessas mesmas estratégias de marketing) no desempenho das novas marcas.

Efeitos de curto versus longo prazo

Ao escolherem entre estratégias de marketing alternativas, os marketers devem considerar tanto os seus efeitos de curto como de long prazo. Descontos no preço, por exemplo, ajudam a nova marca a aumentar as suas vendas no curto prazo e acelerar a difusão da marca, isto é reduzir o tempo necessário para a marca atingir vendas de acordo com o seu potencial de mercado. Todavia, existe uma consequência nefasta, no longo-prazo, deste uso intensivo de descontos: uma redução no próprio potencial de mercado da nova marca.

Desta forma, em termos líquidos, uma estratégia de frequentes reduções no preço acaba por ter um efeito negativo na performance da nova marca. A explicação deste efeito reside nas percepções dos consumidores e nas inferências que estes fazem a partir dos preços.



No longo prazo, o recurso a descontos frequentes ensina os consumidores a serem mais sensíveis ao preço, menos fiéis à marca (pode inclusivamente sinalizar uma qualidade inferior), reduzindo o valor e a diferenciação da marca e aumentando a sua exposição a batalhas concorrenciais baseadas no preço. Estes efeitos colaterais acabam por prejudicar o potencial da nova marca.


Outra estratégia muito utilizada para promover uma nova marca – por exemplo quando as vendas falham os targets estabelecidos - passa por aumentar o suporte publicitário. De acordo com este estudo, um aumento deste género acelera a difusão da nova marca mas tem um efeito negligenciável no potencial de mercado da marca. Portanto, numa situação deste tipo, é importante considerar se existem outras estratégias, eventualmente mais eficazes, para reanimar as vendas de uma nova marca.


O papel fulcral da distribuição na performance de uma nova marca!

De acordo com os resultados do modelo, a contribuição de uma adequada estratégia de distribuição para o desempenho de uma nova marca – sobretudo em termos de mercado potencial - é superior ao efeito combinado de todas as restantes estratégias de marketing (preço, produto e publicidade). De facto, o grau de cobertura da distribuição - o número de lojas, ponderado pela sua dimensão, onde a nova marca é colocada à venda – é o principal determinante tanto do crescimento como do mercado potencial de uma nova marca. A profundidade da distribuição (ou variedade relativa, em media, em cada loja) – o peso da nova marca no total de SKUs oferecidos na loja na categoria a que pertence a marca – também é uma variável importante no potencial de mercado da nova marca (mas não tanto no crescimento das vendas).



Não menos importante é o factor moderador da distribuição no sucesso de outras estratégias de marketing. Os autores correram uma série de simulações de cenários alternativos (fazendo variar diversas estratégias de lançamento) e concluíram que uma adequada estratégia de distribuição influencia - de forma significativa - outras estratégias de marketing (como preço e publicidade), realçando a eficácia destas estratégias.

Por fim, a variedade - a nível nacional – associada à nova marca (isto é o comprimento da nova linha, ou o número de SKUs associado à nova marca) foi também associada a ganhos importantes em ambas as medidas de desempenho da marca (crescimento e potencial de mercado).

Em suma, é importante, ao lançar uma nova marca, planear cuidadosamente a sua distribuição e integrar estas decisões com estratégias de marketing ao nível do produto (por exemplo: variedade ou comprimento da linha), do preço (consistente com o posicionamento, mas eventualmente baixo nas semanas ou meses iniciais – estratégia de penetração no mercado) e da publicidade (incluindo não só os media mas também o suporte em folheto e expositores).

Sumário do Post
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1. A estratégia de distribuição é o principal factor diferenciador no sucesso de uma nova marca; desta forma, a distribuição deve receber particular atenção quando uma nova marca é lançada no mercado.

2. Gestores de marca devem considerar não só os efeitos de curto-prazo, mas também os de longo prazo; estes efeitos nem sempre coincidem e a criação de uma marca leva o seu tempo.

3. É importante adoptar uma perspectiva holística do marketing e considerar todos os elementos do mix (preço, produto, promoção e distribuição) como parte de um sistema integrado; decisões coordenadas conduzirão a aumentos no desempenho de longo prazo da nova marca.

4. É necessário evitar a sobre-utilização de descontos como instrumento de marketing; descontos demasiado frequentes no preço de uma nova marca, diminuem o valor da marca e a fidelidade do cliente.

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Nota de copyright: Este post é uma tradução para Português do meu post no blog de marketing do diário Holandês
Volkskrant.

Valor Potencial do Cliente / Share of Wallet

Rex Yuxing Du, Wagner A. Kamakura e Carl F. Mela explicam, num artigo de 2007 no Journal of Marketing, que a correlação entre o
o que um consumidor gasta em determinada companhia e o valor das suas transações com os concorretnes é muito baixa.

Os autores propões um método para aumentar os registos internos de uma empresa com informação acerca do valor potencial do cliente para a companhia e share-of-wallet (a percentagem das transações do consumidor - em determinado serviço ou produto - capturada por determinada empresa) e ilustram como utilizar este modelo para aumentar os lucros da empresa. Por exemplo, é possível utilizar a informação obtida acerca do valor potencial do cliente para identificar clientes de elevado potential. De facto, os autores identificaram, utilizando uma base de dados de clientes de um importante banco norte-americano, que cerca de 13% dos consumidores teriam um valor elevado de transações na categoria mas com um share of wallet relativamente baixo na companhia, sendo portanto clientes de elevado potencial:



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REFERÊNCIA
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Du,Rex Yuxing, Wagner A. Kamakura e Carl F. Mela (2007), "Size and Share of Customer Wallet," Journal of Marketing, 71 (2), 94-113.


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REFERÊNCIA ADICIONAL
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Glady, Nicolas e Christophe Croux (2009), "Predicting Customer Wallet Without Survey Data," Journal of Service Research, 11 (3), 219-231

Necessidades futuras

"Because its purpose is to create a customer, the business has two - and only two - functions: marketing and innovation. Marketing and innovation create value, all the rest are costs."
Peter Drucker

Em meados dos anos 80 o marketing tradicional dava sinais de enfraquecimento. O enfoque no produto, na empresa e no marketing de massas já não respondia de forma adequada às expectativas dos marketers, gestores e accionistas. A questão que se colocava na altura e, muitas vezes, ainda hoje se coloca é como re-inventar o marketing para dar resposta às necessidades de um mundo cada vez mais dinâmico e competitivo?

Muitos gestores de marketing acreditam que a solução passa por dar maior voz ao cliente. Isto é, que os departamentos de marketing devem contribuir para deslocar a atenção dos gestores do produto/empresa para o cliente. Em vez de pensarem no marketing mix como um conjunto de instrumentos capazes de "manipular" o mercado a seu favor, cada vez mais marketers concentram os seus esforços no estabelecimento de relações duradouras com clientes valiosos. Surgiam, assim, novos paradigmas como o marketing relacional (Berry 1983; Grönroos 1994) e o marketing orientado para o mercado (Kohli e Jaworski, 1990; Narver e Slater, 1990).

Clientes e necessidades futuras!


Em 2004, dois dos proponentes do conceito de Orientação para o Mercado (Narver, Slater e MacLachlan 2004) defenderam a necessidade de interpretar o conceito de forma lata, de forma proactiva. Isto é, as empresas deveriam olhar não apenas para a sua clientela actual mas, sobretudo, tentar pensar, planear e oferecer soluções para necessidades latentes dos seus consumidores, actuais ou futuros. Parecia um trabalho hercúleo para marketing researchers.... como recolher informação valiosa sobre necessidades inexistentes? Sobre nichos de mercado ainda por explorar?

O conceito de lead users

Foi nesta altura que algumas empresas e investigadores académicos uniram esforços (um tipo de colaboração que, na minha opinião, deveria ocorrer com bastante maior frequência). Em particular, a colaboração entre a 3M e Eric Von Hippel, professor de inovação na Sloan School of Management do MIT, resultou no desenvolvimento de métodos - nomeadamente, entrevistas semi-estruturadas - capazes de recolher informação sobre necessidades futuras do mercado. A ideia é perceber as necessidades de clientes especiais - aqueles a quem Von Hippel chamou lead users [1(Harv.Bus.Rev.)]. Na Lead User Analysis, as entrevistas são vistas como a principal forma de interagir com os lead users e obter informação sobre necessidades latentes o mercado.

Lead users são consumidores que têm, a certa altura, necessidades bem mais exigentes do que o resto do mercado. Todavia, estas necessidades acabam, muitas vezes, por se difundir pelo mercado (Hippel 1986). Assim, as empresas que consigam dialogar com os lead users podem ter acesso a informação valiosa sobre a evolução do mercado, e sobre necessidades latentes na maioria dos consumidores (mas já expressas pelos lead users). Todavia, é nesta interpretação que é importante a experiência e o conhecimento de mercado do gestor. A informação acerca das necessidades dos lead users deve ser avaliada de forma crítica para averiguar se tais necessidades se tratam de necessidades que podem estar latentes no mercado ou, pelo contrário, se reflectem idiossincrasias nas preferências desse grupo especial de consumidores (ver vídeo abaixo).



A colaboração com lead users feita pela 3M é um exemplo de sucesso. Interagir com médicos particularmente exigentes (por exemplo médicos em hospitais com elevadas taxas de cirugia, ou mesmo em situações especiais como em cenários de guerra) permitiu à empresa desenvolver novas soluções na área de instrumentos de cirugia médica [2].

A colaboração com psicólogos com Joan Churchill, permitiu o desenvolvimento de métodos baseados em teorias comportamentais que maximizam as oportunidades de discussão aberta de ideias e interacção, algo que seria mais difícil de conseguir com inquéritos tradicionais, mais rígidos, tão utilizados em estudos de mercado. A ideia base das entrevistas semi-estruturadas é conseguir (1) manter alguma estrutura, evitando uma dispersão indesejável na interacção, mas ao mesmo tempo (2) permitir e incentivar uma livre expressão de ideias por parte do lead user através da customização de perguntas como resultado das ideias expressas pelo lead user (ver, por exemplo, o vídeo abaixo).



O site de Eric Von Hippel http://web.mit.edu/evhippel/www/ é uma excelente fonte de informação para quem estiver interessado em descobrir mais.

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Referências
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Berry, Leonard (1983). Relationship Marketing. American Marketing Association, Chicago, 146.

Grönroos, Christian (1994), "From Marketing Mix to Relationship Marketing - Towards a Paradigm Shift in Marketing," Management Decision, 32 (2), 4-20.

Hippel, Eric von (1986), “Lead Users: A Source of Novel Product Concepts," Management Science, 32(7), 791-805.

Kohli, Ajay K. e Bernard J. Jaworski (1990), "Market Orientation: The Construct, Research Propositions and Managerial Implications," Journal of Marketing, 54 (2), April, 1-18.

Narver, John C. e Stanley F. Slater (2004), "The Effect of A Market Orientation on Business Profitability," Journal of Marketing, 54, October, 20-35.

Cloud c.mkt

Aproveito o início do ano para criar uma "cloud" no Wordle com os tópicos já discutidos neste blog (podem clicar na imagem para a verem em tamanho maior)... ;).

O que promove a adopção de novos produtos, marketing ou contágio social (WoM)?

Os marketers acreditam que as decisões de adopção de um novo produto por parte dos consumidores são influenciadas tanto pelo marketing como pelas opiniões dos seus familiares, amigos e conhecidos. Pouco se sabe, contudo, sobre a magnitude destes dois factores e a sua evolução ao longo do tempo.

Qual a importância do marketing (publicidade, promoções de lançamento, amostras, etc), quando comparado com a informação que os consumidores que adoptam o produto vão difundindo no mercado (isto é, contágio social, buzz, word-of-mouth,...)? Será o buzz mais importante imediatamente após o lançamento do produto ou mais tarde, após o produto ganhar alguma massa crítica? Será que o contágio social (isto é buzz ou WoM) continuará a ser relevante num mundo onde as acções de marketing tendem a ser cada vez mais direccionadas e adaptadas (isto é, customizadas) para cada cliente individual (por exemplo, recomendações em lojas online, direct mailing, anúncios na Internet, etc)? Ou será que, pelo contrário, um marketing cada vez mais direccionado tenderá a tornar-se no principal factor de promoção da adopção de novos produtos?



Para medirem de forma rigorosa a evolução destes dois efeitos (marketing tradicional versus buzz), três investigadores de marketing estudaram a adopção (e difusão) de um novo medicamento por médicos de duas áreas metropolitanas nos EUA - Manhattan em Nova Iorque e Indianapolis. Existem duas características importantes da indústria farmacêutica que levaram estes académicos a estudar a adopção de um novo medicamento sujeito a prescrição médica. Primeiro, existe uma a quantidade generosa de dados com elevada qualidade à disposição dos investigadores - as escolhas dos consumidores (i.e. as prescrições dos médicos) bem como as visitas de delegados de informação médica ficam gravados em bases de dados mantidas por empresas especializadas como a IMS Health que são, tradicionalmente, muito abertas a colaborar com investigadores académicos. Segundo, características institucionais dos mercados de medicamentos sujeitos a prescrição médica - sobretudo o facto do marketing ser verdadeiramente 1-to-1 através das visitas dos delegados de informação médica - fazem desta categoria o cenário ideal para um teste exigente às hipóteses destes investigadores.

Marketing e Buzz são ambos importantes, mas em diferentes pontos do Ciclo de Vida do Produto

Os resultados provam que, (1) mesmo num contexto de marketing altamente customizado como o da indústria farmacêutica, o contágio social (ou word-of-mouth ou buzz) é importante para fomentar a adopção de novos produtos e (2) a importância do contágio social aumenta com o passar do tempo (desde a introdução do produto no mercado). Este aumento do peso do contágio social (versus marketing) pode ser explicado pelo facto de este ser um dos principais mecanismos através do qual os adoptantes iniciais transmitem informação sobre os benefícios associados ao produto para os adoptantes mais tardios, influenciando as suas escolhas.

Dois meses após o lançamento do novo medicamento, o contágio social entre médicos representava, em média, 45% da probabilidade de adopção do medicamento por novos médicos, enquanto que o marketing representava 55%. Após 4 meses da introdução do medicamento no mercado, o contágio social transforma-se no principal factor explicativo da adopção do medicamento por médicos que ainda não o tinham feito até então (54% do efeito) e, por volta do 17º mês, o peso do contágio social versus marketing estabilizou, explicando cerca de 90% da probabilidade de adopção do medicamento por novos médicos, sendo os restantes 10% explicados pelo marketing.

Assim, investimentos de marketing feitos no início do ciclo de vida do produto têm um duplo efeito positivo nas vendas do novo produto. Primeiro dão o produto a conhecer ao mercado e estimulam a adopção entre consumidores mais "inovadores". Segundo, estes "adoptantes iniciais" tornar-se-ão motores de difusão do produto ao promoverem, eles mesmos, o produto entre os seus pares. Desta forma, o esforço de marketing será particularmente eficaz e eficiente quando direccionado para consumidores mais indpendentens, que dependem menos de contágio social, mas que podem, todavia, influenciar as opiniões e comportamentos de outros consumidores.

Por exemplo, noutro post que aqui coloquei recentemente abordei o papel de dois segmentos de consumidores - "influenciadores" e "imitadores" - na difusão de novos produtos. De forma consistente com a descoberta que influenciadores são menos susceptíveis ao contágio social nas suas decisões de adopção, os autores do artigo a que me refiro neste post demonstram que as decisões de adopção de médicos especialistas são menos influenciadas pelo contágio/buzz (e mais por marketing direccionado) que as decisões dos médicos de clínical geral.


Em suma, gestores de marketing podem retirar deste artigo essencialmente três conclusões:

É importante escutar o que os consumidores dizem sobre novos produtos: contágio social é o principal motor de difusão de um novo produto poucos meses após a sua introdução no mercado. Desta forma, o desenvolvimento de novas técnicas/métodos e equipas capazes de monitorizarem e, eventualmente, influenciarem as discussões entre consumidores torna-se imprescindível. Este é aliás um dos fundamentos do marketing viral. Por exemplo, muitas vezes os consumidores discutem as suas experiências com os produtos online (em blogs, forums, chats) ou na loja, quando interagem com amigos, com o vendedor, etc. Se as empresas forem capazes de monitorizar estas conversas, estarão a obter valiosos inputs que podem ser convertidos em estratégias de marketing e vendas cada vez mais eficazes.Em certas situações podem mesmo tornar-se inputs importantes para o desenvolvimento de novos produtos ou novas versões, mais adaptadas às necessidades dos consumidores, de produtos existentes. Uma das formas de influenciar estes diálogos pode passar por criar um incentivo especial para que clientes satisfeitos discutam o produto com os seus amigos e conhecidos.

Direccionar esforços de marketing para consumidores influentes: esta conclusão pode não ser inovadora para a indústria farmacêutica que, desde há vários anos percebeu o valor de direccionar os seus esforços para KOL's - key opinion leaders - consumidores-estrela capazes de determinar o sucesso ou insucesso de um produto nas suas redes sociais. Todavia, investir em marketing informativo direccionado a consumidores influentes pode ajudar marketers em várias indústrias através de dois efeitos principais. Primeiro, esses esforços infleunciam directamente as decisões destes consumidores. Segundo, a informação acerca do novo produto propagar-se-á rapidamente, devido à credibilidade e influência destes consumidores-estrela, entre as suas redes sociais, influenciando outros consumidores a adoptar o novo produto. Isto é os consumidores influentes podem rapidamente tornar-se motores da difusão de novos produtos no mercado.

Apostar numa estratégia de Marketing Front-loading para acelerar a difusão: as empresas que conseguirem motivar mais consumidores a adoptare o novo produto mais cedo podem alavancar esse benefício, no mercado, através do efeito multiplicador do contágio social. Isto permite às empresas atingir o mesmo nível de penetração no mercado com menos recursos de marketing, o que em alturas de crise é uma estratégia muito apelativa. Os autores demonstram que, no mercado que estudaram, um aumento de 5% no número de adoptantes no primeiro mês após o lançamento do novo produto possibilitaria uma redução de 3% nos custos de marketing sem prejudicar o volume de vendas.



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Referência
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Manchanda, Puneet, Ying Xie e Nara Youn (2008), "The Role of Targeted Communication and Contagion in Product Adoption," Marketing Science, 27 (6), Novembro-Dezembro, 961-976.

Nota de copyright: Este post é uma tradução para Português do meu post no blog de marketing do diário Holandês
Volkskrant.