La mayoría de las innovaciones falla. Según un estudio realizado con CEOs de 1.600 empresas de múltiples industrias en 40 países de América, Asia y Europa, el 72% de todas las innovaciones no alcanzaron sus metas propuestas. (1)
Hay muchas razones por las cuales es posible fallar a la hora de innovar, sin embargo, por lo general obviamos un motivo muy importante que hace que muchas innovaciones no alcancen sus metas propuestas: una incorrecta fijación del precio; y esto puede afectar el desempeño de los productos o servicios nuevos de dos formas diferentes.
Primero, es posible sobre estimar la disposición a pagar de los clientes potenciales y lanzar un producto nuevo con un precio que puede ser percibido como “muy alto” en relación con el beneficio obtenido y, por lo tanto, el servicio o producto nuevo no logrará alcanzar sus metas en ventas y tendrá un desempeño relativamente pobre conforme lo esperado.
Segundo, es posible subestimar la disposición a pagar de los clientes potenciales. Aunque éste no sea necesariamente un problema que se asocie directamente con un bajo desempeño de la innovación, porque es muy posible que el producto o servicio nuevo alcance sus metas, si es un problema que afecta directamente la rentabilidad, porque estaría dejando dinero sobre la mesa y es posible que esté erosionando los márgenes de la compañía.
Para prevenir este tipo de errores, y de paso maximizar la rentabilidad de sus nuevos productos o servicios, le recomendamos determinar con anticipación la disponibilidad a pagar por parte de sus clientes potenciales. A continuación le presentamos algunos de los métodos que se utilizan para este propósito.
El valor económico para el cliente (EVC)
EVC se basa en la teoría de que un cliente comprará un producto si éste le proporciona más valor que su alternativa más cercana. Esto, por supuesto, supone que un cliente comprende el valor entregado por un producto y conoce el precio y las características del producto de la competencia. Por lo anterior, es que hemos visto que EVC es un instrumento muy apropiado para fijar precios en ambientes B2B, donde los clientes por lo general son compradores especializados.
Hay algunas consideraciones adicionales a tener en cuenta al realizar un análisis EVC:
- Si no existe un producto competidor directo, se debe identificar el producto más cercano que satisfaga las necesidades del cliente. Este puede ser un producto gratuito o simplemente el status quo.
- Si no es posible asignar un valor monetario a alguna característica diferenciadora de su producto o servicio, entonces ésta característica debe omitirse de cualquier cálculo de valor de diferenciación.
- EVC es un precio máximo teórico que no es definitivo, usualmente se utiliza como una referencia del precio que es posible cobrar por un nuevo producto o servicio.
El análisis de EVC difiere en complejidad entre industrias. Por ejemplo, una empresa aeroespacial puede tener más de 10 fuentes de valor de diferenciación, como la eficiencia del motor, la seguridad, la facilidad de reparación, etc. Esto se debe a que dichos productos tienen procesos de venta complejos que proporcionan a las empresas el tiempo para explicar estos cálculos de valor. Para un producto en el que un vendedor tiene 30 segundos como máximo para captar la atención del cliente, puede ser mejor limitar el número de valores de diferenciación utilizados para calcular el EVC y, en cambio, centrarse en las fuentes más plausibles y fáciles de explicar.
Pruebas monádicas de precio
Las pruebas monádicas de precio son más útiles cuando tenemos productos o servicios masivos, donde podemos observar la reacción ante precios determinados en una muestra representativa de los clientes.
En la vida real las personas reaccionan a los precios en el sentido de que al enfrentarse ante un producto determinado, en un contexto dado, toman la decisión de comparlo o no al nivel de precio que se ofrece. Las pruebas monádicas de precio tratan de recrear este proceso de decisión.
Las pruebas monádicas de precios se hacen con preguntas de precios de una sola celda en las que los encuestados están expuestos a un único precio del producto en evaluación. Un ejemplo de esta pregunta sería: “Si usted está en el supermercado, y encuentra que una barra de chocolate de marca X tiene un precio de $ 1.00, ¿la compraría? «
Para que la prueba funcione correctamente, es necesario separar a los encuestados en al menos tres grupos de 30 o más entrevistados cada uno, siendo que a cada grupo se le presenta un único precio, y que los precios entre los grupos son diferentes. En el ejemplo de la barra de chocolate, deberíamos tener al menos 3 grupos de 30 personas cada uno, y en un grupo podríamos probar el precio de $1,00; en el segundo grupo el precio de $1,10; y en el tercer grupo el precio de $1,20. Podemos seguir incluyendo grupos, o celdas de precio, conforme sea el rango que deseamos probar.
El beneficio real de las pruebas monádicas de precio es que permite comparar diferentes precios del mismo producto para determinar la disposición de los clientes a pagar por él y descubrir, de esta forma, la curva de demanda subyacente, identificando zonas de indiferencia donde el precio se podría incrementar sin una gran pérdida de demanda, y mesetas de precio, que indican rangos de precios donde cualquier cambio resultaría en una gran disminución de la demanda.
Conjoint Analysis
Es una técnica estadistica multivariada que explica como los clientes asignan valor a diferentes atributos de los productos. Este tipo de técnica rinde mejores resultados cuando las empresas se encuentran en proceso de determinar cómo se verá el producto o servicio final o cuando la forma o composición final de un producto todavía está en duda.
El Conjoint Analysis puede ser útil para asignar valores monetarios (en dólares) a las características del producto que pueden incluirse en la oferta final. También se puede realizar un Conjoint Analysis junto con un análisis EVC cuando el producto está aún en la etapa conceptual, ya que proporciona un rango de valores en dólares para características que pueden interesar a los clientes potenciales.
El primer paso para realizar un Conjoint Analysis es seleccionar los atributos relevantes. Naturalmente, esto depende del tipo de producto; por ejemplo los helados pueden venderse mejor según el sabor y su tipo de envase, mientras que los teléfonos móviles pueden venderse mejor según el tamaño de la pantalla y el espacio de memoria. Al seleccionar atributos, es importante limitarlos a cuatro o cinco como máximo, uno de las cuales debe ser el precio.
Cada atributo tiene diferentes «niveles» u opciones. Por ejemplo, un teléfono celular puede tener tres tamaños de almacenamiento potenciales diferentes (tres niveles diferentes) bajo el atributo de almacenamiento. El software de Conjoint Analysis toma estos diferentes atributos y sus diferentes niveles para generar combinaciones aleatorias que son presentadas a los encuestados quienes luego eligen entre ellos la opción que prefieren.
Como resultado del Conjoint Analysis se obtienen los “utilities”, que son expresiones numéricas de la forma en que las personas asignan valor a los atributos, y de cómo ese valor que perciben en los atributos los impulsa a preferir un producto por sobre otro. Con los “utilities” es posible asignar un valor económico (en dólares) a cada nivel de cada atributo, y de esta forma determinar el precio óptimo de un producto según sus características.
Cuando gestione su innovación no deje la asignación de precio al final del proceso, esto lo podría llevar a cometer errores. El nuevo paradigma de la innovación trae el precio al inicio del proceso, y ahora creamos innovación alrededor de puntos de precio donde se han detectado oportunidades para innovar.
Una mala fijación de precio podría llevarlo a dejar dinero sobre la mesa, y erosionar los márgenes de su empresa. Recuerde, la diferencia entre las empresas exitosas al innovar y aquellas que fracasan no es resultado de la casualidad. Las empresas exitosas tienen un método para innovar. Su mejor desempeño se debe a que tienen una estrategia de innovación claramente definida, poseen un plan para ejecutar esa estrategia, y han establecido los procesos necesarios para gestionar eficientemente la innovación.
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(1) Estudio publicado por Simon Kucher & Partners