Share Quality Index


Una medida de share / equity debe responder algunas de las preguntas fundamentales a las que se enfrentas los gerentes de marca: 

  1. ¿Cómo está mi marca frente a la competencia? Cuál marca de la categoría está en mejor forma para manejar los obstáculos y capitalizar las oportunidades.
  2. ¿Cómo está mi oferta en relación a lo que mis clientes desean? La propuesta de valor – reflejada en calidad percibida y precio – segmenta el mercado en general y para mi marca.
  3. ¿Qué elementos del marketing mix harán que mi marca sea más fuerte? La interacción entre los esfuerzos de marketing y su eficiencia relativa.
  4. ¿Cuáles son los indicadores de problemas con mi marca? Desde una perspectiva táctica, los warnings que me indican problemas potenciales con las ventas y manejarlos antes de que se infecte toda la marca.
  5. ¿Cómo puedo optimizar mi posición y las decisiones de marketing? Los mensajes que deberían ser provistos a una audiencia específica para crear el impacto deseado en la decisión final del cliente.

El brand equity resultante es una medida basada en el consumidor y está directamente ligada a los movimientos de las marcas de la categoría y a la variación estadística de la muestra; por las anteriores razones, la medida de brand equity está directamente relacionada con las actividades de mercadeo por tanto el índice de brand equity resulta variable a través de las mediciones en el tiempo. Sin embargo, aprovechamos esa variabilidad para calcular el verdadero capital de marca estandarizado (quitándole el sesgo que el mercado ofrece al cliente en cuestiones de advertising). El share Quality index resulta de la multiplicación del índice de brand equity por el share de mercado. Esta medida permite condensar las dos perspectivas que influencian las decisiones del gerente de marca. El share de mercado, resultante de investigaciones de mercado a los retailers y el brand equity, resultante de investigación basadas en el cliente final. El share Quality Index es el tracking del valor real de la marca en el mercado. Esta medida híbrida puede ser usada para valorar los efectos de las actividades de mercadeo, que sirven como base para el cálculo del retorno sobre la inversión (ROI).

Tanto la medida de brand equity basada en el consumidor, como el Share Quality index pueden ser analizadas desde una perspectiva transversal, el análisis de capital de marca puede proveer fuertes insights para calcular el ROI y medir el desempeño de las estrategias de mercadeo.
Retornemos a las preguntas formuladas al principio y examinemos cómo las medidas propuestas pueden ayudar en la toma de decisiones del gerente de marca:
  1. ¿Cómo está mi marca frente a la competencia? El share de mercado y el índice de Brand Equity proveen una basta panorámica de la posición de marca en la categoría.
  2. ¿Cómo está mi oferta en relación a lo que mis clientes desean? El módulo de brand image (evaluación de los atributos de la marca por parte de los consumidores) indica cuál marca de la categoría tiene la mejor propuesta de valor.
  3. ¿Qué elementos del marketing mix harán que mi marca sea más fuerte? Los cambios en el tiempo del índice del Brand Equity están relacionados con las actividades de mercadeo y publicidad. Al analizarlas se evalúa la efectividad de las estrategias implementadas en términos de producto, plaza, preció y promoción.
  4. ¿Cuáles son los indicadores de problemas con mi marca? Los cambios en la intención de compra se pueden identificar en el índice de brand equity (módulos de conocimiento y consideraciones) antes de que se manifieste en otras medidas.
  5. ¿Cómo puedo optimizar mi posición y las decisiones de marketing? El módulo de consideraciones puede ser analizado para determinar diferencias, por ejemplo en los perfiles demográficos, actitudes de marca y hábitos de consumo, que pueden proveer importantes insights para la migración de consumidores leales.
El anterior análisis está basado en la premisa de que no todas las participaciones de mercados son iguales porque no todas las categorías son iguales ni tampoco el ámbito socio cultural es el mismo en todos los lugares. Por tanto los pesos que se dan a cada una de las variables en el análisis del consumidor no deber ser el mismo.

Adaptado de Reynolds and Philips (2005), In search of true brand equity metrics. Journal of Advertising Research

Algunos usos del biplot en mercadeo

 

Un mapa perceptual es una herramienta del análisis multivariado usada para describir y retratar las diferencias entre grupos sobre atributos múltiples. El término mapa perceptual es un término general usado para referirse a un conjunto de técnicas estadísticas entre las que se encuentra el análisis discriminante, escalonamiento multidimensional, gráficos de medias grupales, componentes principales, análisis factoriales o una nueva técnica llamada el biplot. El biplot, a diferencia de otras técnicas de mapeo provenientes del análisis multivariado, puede ser usado con diversos tipos de datos como medias, porcentajes, conteos de frecuencias. 

En mercadeo es de vital importancia plasmar las relaciones que existen en la mente del consumidor. Es así como un biplot permite determinar agrupaciones de las marcas a distintos atributos de la categoría. Para esto las columnas de la matriz de datos deben corresponder a los atributos propios de la categoría y las filas las marcas de la misma. Hasta ahora el mayor énfasis de los biplots ha sido puesto en examinar las diferencias entre grupos sobre los atributos de la categoría. Sin embargo, esta técnica es muy general y permite otros usos potenciales.

Primero, las columnas en la matriz de datos no deben ser necesariamente atributos de la categoría. Se podría tener una matriz de datos cuyas filas fueran características demográficas de la población encuestada, por ejemplo grupo de edad. Por otro lado las columnas de la matriz de datos corresponderían a las marcas de la categoría y las entradas de la matriz indican la frecuencia de uso de las marcas en cada grupo de edad. Para las categorías que contienen demasiadas marcas, como por ejemplo la categoría de vinos, un biplot plasmaría olas diferencias entre grupos de edad más clara y eficientemente que una enorme tabla con números.
Para los conjuntos de datos que no son demasiado extensos, el biplot puede ser usado para crear agrupaciones (clusters) de individuos. En este caso la matriz de datos debería tener a los individuos en las filas y los atributos como columnas. Los atributos pueden ser afirmaciones de actitud o de uso, marcas, etc. Si las columnas son marcas, las entradas de la matriz de datos podrían indicar frecuencia de uso o puntuaciones generales (overall ratings).
Se podría examinar el biplot para distintos clusters de individuos y entonces usar la información del atributo para caracterizarlos. Esencialmente, la interpretación de la información es la misma que al reemplazar clusters por respondientes. En este caso el resultado del biplot es el mismo que al realizar un análisis factorial (por medio de componentes principales) de los atributos y construir un gráfico mostrando las relaciones de los atributos con los factores y los puntajes de cada factor por individuos.
Adaptado de Market Facts Volumen 29.