Marketing

La optimización evolutiva, un revolucionario método de investigación del consumidor que multiplicará sus ingresos

optimización evolutiva

Ante el débil crecimiento de las ventas en el mercado de bienes de consumo, las marcas saben que tienen que mejorar en innovación y hacer que cada céntimo cuente, ya que la innovación de productos en la dirección equivocada puede ser algo trágico -y caro- para una marca.

Dado que cada vez hay más ejecutivos que examinan al mínimo detalle su inversión en investigación del consumidor, cada vez hay más cuestiones sobre qué retorno de la inversión se debería esperar a cambio. La línea de fondo a todas esas preguntas es simple: ¿Cuál es el impacto de la investigación del consumidor en la innovación?

En este sentido, La empresa de investigación de mercados Nielsen recientemente probó la eficacia de la denominada optimización evolutiva, un método común para evaluar nuevas ideas de productos. Para ello, Nielsen, que buscaba entender el impacto del método en los ingresos, puso 20 nuevas iniciativas de productos seleccionados al azar a prueba.

Los resultados revelaron que, en promedio, la optimización evolutiva identificaba conceptos que produjeron un 38% más en la predicción de ingresos que los conceptos seleccionados que utilizaban otros métodos. Ese porcentaje representó 13 millones de dólares más para la marca. En otras palabras: las marcas que no utilizan algoritmos evolutivos para optimizar sus conceptos sacrifican aproximadamente un tercio de sus ingresos potenciales.

grafico pq

 

 

¿Cómo funciona la optimización evolutiva?

Tradicionalmente, los “marketeros” miden la fuerza de las ideas de nuevos productos construyendo un concepto, que configura un problema de consumo y luego comunica cómo el producto lo resuelve de forma única. Cuando las empresas emplean la optimización evolutiva, instalan equipos multifuncionales que colaboran e identifican una amplia gama de ideas acerca de un producto, incluyendo diferentes puntos de vista de los consumidores, características, “claims” y eslóganes. Entonces estas ideas se ponen en un software que hace que sea fácil organizarlas y revisarlas.

A partir de ahí, el software prueba cientos de millones de conceptos alternativos -diferentes combinaciones de las ideas generadas en la fase inicial- con los consumidores. Los consumidores ven diferentes alternativas conceptuales online y seleccionan las opciones que prefieren. En el proceso, el algoritmo aprende sus opciones, evolucionando a la combinación más favorable de elementos.

Suponiendo que cada estudio de optimización evolutiva tiene un coste aproximado de 50.000 dólares,  Nielsen encontró que el retorno de la inversión media de la optimización evolutiva es de 259x. Es decir, que por cada dólar gastado en la optimización, los equipos de innovación obtuvieron de vuelta un promedio de 259 dólares.

Si quiere consultar el estudio completo, puede visitar esta página.

Te recomendamos

#Highway2Sales

NH

Atresmedia

ADN by DAN

Compartir