¿Cómo medir la intención de compra con un embudo de ventas?

Un software de encuestas ofrece flexibilidad única en el diseño de modelos de reunión de datos que antes no estaban disponibles en métodos tradicionales, como encuestas telefónicas y escritas. La naturaleza dinámica de las encuestas en linea permiten al investigador crear encuestas que tienen un bajo nivel de estrés cognitivo y al mismo tiempo son capaces de reunir los datos necesarios para lograr los objetivos de la investigación. Las encuestas online pueden tener una lógica relativamente compleja, que puede adaptarse al encuestado, con base en elecciones previas y sumergirse en el razonamiento que hay detrás de tales elecciones.

En este artículo vamos a explorar los medios para medir la intención de compra y los diferentes mecanismos que podemos utilizar para reducir el estrés cognitivo (hacer una encuesta más inteligente, más corta, más fácil de comprender e interactiva) al mismo tiempo que recogemos los datos necesarios para tomar decisiones inteligentes.

Intención de compra y elasticidad de precios

En pocas palabras, la intención de compra y la elasticidad de precios son medidas que pueden ayudar a determinar el precio “óptimo” para un producto o servicio en particular. En general, al igual que con cualquier producto o servicio orientado al consumidor, un aumento en el precio conduce a una disminución en el volumen (la intención de compra.) La idea aquí es modelar con precisión la relación inversa (si existe) y la banda de precios que existe. Por ejemplo, puede que no haya ninguna relación (entre el precio y la intención de compra) en los productos y servicios que se basan en gran medida en la percepción de marca. Un buen ejemplo es la venta de autos de lujo, los precios de los autos de lujo no afectan las decisiones de compra, tanto como la lealtad de marca y la relación de la marca. En consecuencia los fabricantes de automóviles de lujo no compiten entre sí en el precio, compiten en la marca.

Hay muchas formas y modelos establecidos para medir la intención de compra y la elasticidad de precios. En este artículo le mostraremos uno de estos modelos que creemos es ideal para los productos orientados al consumidor. La razón por la que elegimos productos orientados al consumidor se debe a que, realizar encuestas a consumidores, representan un desafío único para los investigadores. Las encuestas en linea que responden los consumidores promedio deben ser:

a) Simples
b) Concisas
c) Precisas

Esto añade una dimensión de simplicidad que puede ir en contra de los objetivos de la investigación que puedas tener en mente. Sin embargo, al hacer encuestas dinámicas creemos que este riesgo puede ser mitigado y los datos reunidos a través de encuestas simples se pueden utilizar para determinar la intención de compra y la elasticidad de precios.

El Modelo de embudo

El modelo de embudo consta de dos ideas simples:

a) Identificar un comportamiento de comprapost5
b) Determinar la banda de precios y la intención de compra

Continuando con el tema de la simplicidad, la manera más fácil de identificar el comportamiento de compra es pedir a los encuestados que elijan las marcas/entidades que él o ella comprarían o ha comprado. Esto podría ser tan simple como una pregunta de opción múltiple que pide a los usuarios elegir todas las marcas/productos que comprarían en los próximos 3-6 meses.

Ejemplo:

Por favor elige (puedes elegir más de una) los restaurantes de comida rápida a los que has ido en los últimos 6 meses:
a) Burger King
b) McDonalds
c) Wendys
d) Carls Jr
e) Jack In the Box

Este modelo de pregunta nos brinda tres indicios importantes:

a) Cuota de mercado de la marca. Esto debe corroborarse con otras fuentes de investigación para validar este estudio. Esto puede usarse como un mecanismo de validación y calibración para tu muestreo de encuestados. Por ejemplo, si una encuesta va dirigida a consumidores en la Costa Oeste de los Estados Unidos no todas las marcas de comida rápida tienen representación ahí.

b) Filtro de embudo. El formato de opción múltiple también te permite determinar preguntas futuras en función de cómo es que cada encuestado respondió a esta pregunta. Esta misma puede impulsar nuestras preguntas posteriores para medir la elasticidad de los precios y la intención de compra. En la terminología del software para encuestas, QuestionPro, esta es una pregunta de “extracción de fuentes”.
c) Análisis TURF. El análisis TURF en preguntas de opción múltiple (múltiples respuestas) puede darte una idea del alcance no duplicado. Una explicación completa de TURF está más allá del alcance de este artículo. Para una descripción detallada por favor consulta: consulta qué es el análisis TURF.

Por ejemplo, en este caso, TURF te dará las cadenas de comida rápida que tienen el mayor alcance. Esto puede ser de especial interés si más de una marca es propiedad de la misma compañía.

La pregunta de elasticidad – Equidad de marca

La pregunta de elasticidad es una pregunta matriz que tiene puntos de un rango de precios que desea probar. Los elementos en el eje X son los diversos puntos de precio y los elementos en el eje Y son las marcas seleccionadas enviadas desde la pregunta embudo anterior. En general, es aconsejable que los rangos de precios estén aumentando o disminuyendo de manera consistente. Ejemplo:

En igualdad de condiciones, ¿cuánto pagarías por un combo económico de hamburguesa con papas fritas y una bebida mediana?encuesta para enfoque de embudo

2.99 3.49 3.99 4.49 4.99 N/A

Burger King

Wendy’s

Descripción de un nuevo producto aquí

Tenemos algunas observaciones importantes aquí:

a) Extracción: Las marcas que se trasladen (Burger King, Wendy’s) son las que el encuestado ha seleccionado en la pregunta de embudo.
b) Anclaje permanente: Puedes añadir una nueva marca / producto para medir lo que la adición de un nuevo producto puede hacer a la mezcla. Esta opción puede ser anclada de forma permanente para que siempre se pregunte con respecto a las opciones que los usuarios elijan. En nuestro ejemplo anterior, “Descripción de nuevo producto” es la nueva opción anclada.
c) Opción sin elección: Deberá presentarse una opción N/A que le permita a los usuarios decir que ninguno de los puntos de precio es aceptable. Esto es sumamente importante, ya que sigue la regla cardinal de todas las encuestas autoadministradas: tienen que ser mutuamente excluyentes y exhaustivas. La opción N/A satisface la parte exhaustiva de la regla.
d) Banda de precio: La banda de precio es desde $2.99 hasta $4.99 en este ejemplo. Sus valores reales probablemente serán diferentes dependiendo de sus parámetros de medición. En general, es aconsejable que el rango sea consistente (en este caso un aumento estándar de $.50.)

Guía de implementación rápida

Paso 1: Crear la pregunta de embudo

Usar el software de encuestas para agregar una pregunta de opción múltiple (con casilla de verificación).

Paso 2: Crear la “Pregunta de extracción”

Usar la función de “Extracción” en la pregunta de embudo para extraer a una pregunta matriz.

Paso 3: Editar la pregunta de extracción para agregar/actualizar los puntos de precio

Paso 4: Editar la pregunta de extracción para agregar un anclaje constante (nuevo producto, etc.) si es necesario. Asegúrate de no eliminar las opciones extraídas.

Medición analítica de elasticidad de precio

Una vez que hayas administrado tu encuesta online, podemos ver el tipo de análisis que se puede realizar. Puedes elegir agregar otra pregunta a la encuesta dependiendo de qué otras cosas quiera medir. Sin embargo, toma en cuenta que mantener una encuesta corta y simple es la mejor apuesta para tener altas tasas de respuestas.

Debido a nuestra configuración actual, se puede calcular un porcentaje de frecuencia relativa muy fácilmente para cada uno de los puntos de precio de cada marca. Las funciones estándar y básicas de QuestionPro pueden tabular estos datos de manera automática.

Por ejemplo, puedes encontrar qué porcentaje de los usuarios que eligen Burger King como una de las preguntas de embudo eligió $2.99 como el punto de precio para el combo económico. Lo mismo aplica para $3.49, $3.99 y así sucesivamente. Por lo tanto mecánicamente puedes encontrar (en una base por/marca) el punto de precio que le da el número máximo. Por ejemplo si la distribución de frecuencia para Burger King es la siguiente:

2.99 56%

3.49 20%

3.99 14%

4.49 7%

4.99 2%

N/A 1%

Ahora vamos a interpretar estos datos:

Si el precio es de $2.99, tendrá una intención de compra de 99% (56% + 20% + 14% + 7% + 2%.)Esto se debe a que se puede asumir que los usuarios que eligen $3.49 pagarán fácilmente $2.99 por el mismo producto. Aunque esta no es una regla universal, podemos asumir esto como cierto para productos orientados al consumidor (sensibles al precio).

Si el precio es de $3.99, la intención de compra cae a 23% (14% + 7% + 2%)

Si el precio es de $4.99 la intención de compra es 2%.

Obviamente desechamos la opción “N/A” donde los usuarios esencialmente rechazan todas las opciones disponibles. Puedes ser capaz de ejecutar estudios preliminares para asegurarte que la opción N/A no sea elegida por más del 5 a 10% de los encuestados. Si encuentras a más encuestados eligiendo esta opción, debes volver a calibrar la banda de precios para asegurarte de estar en línea con las expectativas del encuestado. Si la mayoría de los encuestados inicia eligiendo la opción N/A, entonces no podrás reunir muchos datos.

Ahora podemos responder dos preguntas:

a) ¿Cuál es el mejor punto de precio para esta marca?

El mejor precio es simplemente la opción que tenga la frecuencia relativa más alta. Esto significa que, a este precio, tienes la mayor probabilidad de atraer el mayor número de clientes para comprar su producto. En general esta será la opción más barata.

b) ¿Cuál es el punto de precio óptimo?

El mejor precio puede ser para el precio óptimo. El precio óptimo es el donde el valor real (rentabilidad) es el mejor. La primera cosa que necesitas para determinar el precio óptimo es la “rentabilidad” de cada uno de los puntos de precio. Llamemos a esta la rentabilidad relativa de medición.

En muchos casos, simplemente puedes utilizar el precio mismo como indicador de rentabilidad. Para determinar la rentabilidad, simplemente multiplica los valores de la columna 1 por los de la columna 2. En este caso, multiplica 2.99×56%, 3.49×20% etc. – Esto es bajo el supuesto de que la rentabilidad es el mismo que el precio. En casos donde puedes determinar la rentabilidad de cada punto de precio, usa ese número. Por ejemplo, si sabíamos que el costo de producir una hamburguesa en nuestro escenario es $1, restaríamos $ 1 de cada uno de los puntos de precio antes de determinar la rentabilidad relativa.

Una vez que se determine la rentabilidad relativa, el punto de precio que tenga el valor más alto es el punto de precio óptimo. En nuestro ejemplo:

Rentabilidad relativa

2.99 56% 1.67

3.49 20% .69

3.99 14% .55

4.49 7% .31

4.99 2% .09

N/A 1%

Aquí nuestro mejor precio es también el precio óptimo. Sin embargo, este no será siempre el caso. En muchos casos puedes encontrar un punto de precio que aunque no sea el preferido por la mayoría de los encuestados, puede darle la mejor ganancia.

Actualmente, QuestionPro no realiza el cálculo anterior de manera automática (para la rentabilidad relativa). Sin embargo, este es un ejercicio básico que puede realizar en Excel simplemente copiando y usando los valores generados por el Reporte resumido y escribiendo una función de celda para multiplicar los valores de la columna 1 por los valores de la columna 2 para calcular la rentabilidad relativa. También puedes usar el Reporte de Excel generado por QuestionPro como base para realizar este cálculo.

Conclusión

Creemos que esta capacidad de determinar de forma rápida y rentable la elasticidad de precios para un segmento de la industria en particular te brinda la capacidad de tomar decisiones de manera más eficaz y con mucha más confianza. Nos gustaría señalar un par de advertencias importantes:

a) Al igual que con todas las encuestas por internet, la calidad de los datos depende en gran medida de la calidad de la muestra. Si el muestreo de encuestados no refleja su base de clientes el análisis será incorrecto.

b) Este modelo funciona bien cuando hay relativamente pocos atributos que afecten a la decisión de compra, siendo el precio lo más importante y el dominante entre todos los atributos. Por el contrario, este modelo no funciona bien, donde hay una gran cantidad de características diferenciadoras en las cuales se basa el espacio de mercado. En tales casos, podría ser más apropiado un tipo de estudio de mayor profundidad (conjunto).

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