MODELOS DE MEDIDA DE LA ACTIVIDAD PROMOCIONAL CON DATOS DE ESCANER DE PANEL DE HOGARES.

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Análisis de las promociones sobre ventas en establecimientos detallistas de alimentación
Yolanda Yustas López

MODELOS DE MEDIDA DE LA ACTIVIDAD PROMOCIONAL CON DATOS DE ESCANER DE PANEL DE HOGARES.
Una vez revisada la literatura sobre el análisis del impacto de las promociones con metodologías tradicionales, este apartado tiene como objetivo revisar la literatura que analiza las promociones de ventas utilizando datos de escáner del panel de hogares.
Al igual que en el punto anterior, los modelos se pueden clasificar en dos grandes categorías: modelos que analizan el impacto de las promociones a nivel mercado y modelos que analizan el impacto de las promociones a nivel marca.
La primera categoría de modelos es menos numerosa, pero coincide con el planteamiento de esta tesis al estudiar la actividad promocional a nivel global de clase de producto. Este es el planteamiento de uno de los primeros trabajos de Gupta (1988) que, utilizando datos de escáner de un panel de hogares de IRI (Information Resources Inc.) , estudió datos de 100 hogares por un periodo de dos años referidos al mercado de café. Expone un modelo para descomponer las ventas incrementales que proporciona una promoción en los siguientes apartados: ventas a clientes que cambian de marca, ventas por adelanto de las compras y compras para almacenar. El resultado es que las promociones son muy efectivas en mercados con marcas muy competitivas, y especialmente las promociones de precios en el mercado de café.
Al año siguiente, también utilizando datos de escáner de panel de hogares, Bawa y Shoemaker (1989) centran su estudio en los cupones como herramienta de promoción, dada la creciente importancia que iban obteniendo en los Estados Unidos. Su modelo estudia los diferentes incrementos de ventas según los ingresos familiares.
Normalmente los estudios sobre promociones se basan en datos referidos a una o dos categorías de producto, sin embargo Fader y Lodish (1990) tienen un perspectiva mas amplia y analizan gran número de producto tratando de compararlos. Examinaron las características de 331 categorías de productos de gran consumo, relacionándolas con la frecuencia y tipos de promociones realizadas. Este trabajo es, de toda la bibliografía examinada en este apartado, el que se acerca mas al planteamiento de esta investigación al contemplar con carácter general un gran número de clases de producto, aunque lógicamente utilizan las variables del panel de hogares.
Tratando de estudiar el efecto de las promociones en la aceleración de las compras, Helsen y Schmittlein (1992) también utilizan datos de escáner de panel de hogares proporcionado por A.C.Nielsen (estudio denominado ERIM) de cinco categorías de productos (catsup, atún, pañuelos de papel, margarina y mantequilla). En la primera parte del trabajo estiman los efectos de la reducción de precios en las compras por parte de los consumidores y en la segunda parte estiman los efectos de las promociones en la aceleración de las compras.
Para analizar la heterogeneidad de la conducta en la elección de marca de los consumidores, Jain, Vilcassim y Chintagunta (1994) diseñaron un modelo con datos de escáner del panel de hogares de A.C.Nielsen, llegando a la conclusión de que la heterogeneidad entre los hogares varía en función de las categorías de producto y de los mercados.
Erdem (1996) hace un análisis dinámico de las estructuras de cuatro mercados (margarina, mantequilla, yogourt y detergente líquido) basado en la misma fuente de datos. Para ello trata de modelizar el proceso por el que las compras pasadas afectan a las elecciones actuales. Observa los resultados obtenidos a partir de un descuento de precio del 25% teniendo como referencia la “baseline”.
También realizan análisis empírico con datos escáner del panel de hogares, en este caso de solo dos categorías de producto (atún y yogourt), Stiving y Winer (1997). Estudian el procedimiento que siguen los consumidores a la hora de analizar los precios de los productos. En concreto el estudio se centra en la terminación de los mismos, es decir, en los precios psicológicos.
En ese mismo año otros cinco autores, Christen, Gupta, Porter, Staelin y Wittink (1997), realizan un trabajo conjunto en el que hacen notar que los datos aportados por la tecnología escáner en el panel de hogares han facilitado y revolucionado los sistemas de análisis de los mercados. Analizan este tipo de datos proporcionados por A.C.Nielsen para entender el efecto de las promociones, centrando el análisis en estas cuatro alternativas de estímulos promocionales: precio, folletos ("features"), exposición especial (“display”) y folletos junto con exposición especial (justamente estos cuatro estímulos serán estudiados en este trabajo). Una de las conclusiones de su estudio es que algunas categorías de productos son menos promocionadas que otras: comida para niños, complementos para la casa y algunos productos de salud y belleza.
La segunda categoría de modelos que analizan las promociones de ventas utilizando datos de escáner del panel de hogares, es decir, aquellos modelos que analizan el impacto de las promociones a nivel marca, es mucho mas numerosa.
El primer trabajo encontrado en esta categoría es el de Lattin y Bucklin (1989) en el que estudian la influencia de los precios y las promociones en la conducta de elección de marca del consumidor. Parten de la base de que los consumidores crean expectativas sobre las actividades de marketing futuras de una marca. El modelo incluye el precio de referencia y además las promociones de referencia.
Continuando con esta misma metodología que utiliza datos de escáner de panel de consumidores, Fader y McAlister (1990) proponen un modelo basado en las fases de decisión estratégica del consumidor. Pretenden demostrar que algunos individuos investigan las diferentes promociones antes de hacer una selección de lo que van a comprar. Una de sus conclusiones es que las ofertas promocionales tienen un mayor efecto en los productos de baja implicación.
La empresa IRI proporcionó datos de escáner del panel de hogares a Kahn y Raju (1991) para que presentaran un modelo estocástico que examina la repercusión de los cambios en los descuentos para dos tipos de consumidores: los que tienden a comprar la última marca adquirida y los que cambian de marca. Su trabajo tiene en común con esta investigación que pretenden determinar si esta repercusión depende de la posición de la marca en la categoría de producto (primer precio versus “premium price”, etc.). Su conclusión es que las empresas deben establecer diferentes estrategias promocionales en función de la posición de la marca en el mercado.
Los primeros autores que ponen de manifiesto la importancia adquirida por los datos de una única fuente (SINGLE SOURCE) a la hora de estudiar las ventas incrementales obtenidas tras una promoción de ventas son Abraham y Lodish (1991). Con esta metodología se correlaciona la información sobre las compras reales de los consumidores facilitadas por los escáner de las tiendas detallistas, con la información sobre el tipo de promoción de ventas que se ha llevado a cabo. Para evaluar estas promociones proponen el programa informático PROMOTER que permite comparar las ventas efectuadas en semanas sin promoción frente a las ventas realizadas en semanas en las que si hay promoción de ventas.
Al año siguiente la misma empresa, IRI, facilitó a Grover y Srinivasan (1992) datos del mercado de café de 450 hogares del panel de consumidores en entorno escáner con el objetivo de modelizar los múltiples efectos de las promociones. En este caso los autores centraron su evaluación en la fidelidad a una marca y el comportamiento de cambio de la misma.
El año 1993 fue un año muy fructífero en cuanto a trabajos que analizan la actividad promocional basándose en datos escáner del panel de hogares. Seguidamente se hace una breve mención de cada una de las investigaciones y los objetivos perseguidos.
El mercado de detergentes es analizado por Kamakura y Russell (1993) con el objetivo de medir el valor de la marca, tomando las promociones como una de las variables a considerar. En este caso los datos escáner utilizados provienen del panel de consumidores de A.C.Nielsen y hacen referencia a las compras realizadas en 302 hogares durante 51 semanas.
Un autor que realizó un profundo análisis de las posibilidades que ofrece el panel de consumidores y sus aportaciones con el escáner es L’Hermie (1993), quien destaca la posibilidad de aprovechar los antiguos panelistas para la formación de grupos testigo y así analizar su comportamiento, incluida su reacción ante las promociones .
Otra aplicación de los datos escáner de panel de hogares la presentan por aquellas fechas Lenk, Rao y Tibrewala (1993) para concretar la fuente de ventas adicionales. Predicen el grupo de consumidores que compran sin promoción, las ventas base y ventas esperadas en el periodo promocional.
Un constante estudioso del tema de las promociones, el profesor Gupta (1993), en aquel entonces estaba preocupado con el impacto de las promociones en el cuándo, qué y cuánto comprar. Publicó un trabajo en el que adquiere especial interés la visión de futuro del autor en lo que respecto a los datos escáner del panel de hogares y los modelos de elección y comportamiento del consumidor.
La última referencia bibliográfica de aquel año es de Hardie, Johnson y Fader (1993) y consiste en el desarrollo de un modelo en el que se incluye la aversión a la pérdida (dentro de la decisión del consumidor de cambiar de referencia en función de la pérdida o ganancia esperada) para compararlo con los modelos tradicionales de elección del consumidor.
A lo largo de la literatura que ha estudiado las promociones de ventas, ha sido constante la preocupación por distinguir sus efectos a corto y largo plazo. Con la perspectiva del corto plazo, y utilizando la metodología de los datos escáner del panel de consumidores (datos de IRI y A.C.Nielsen de Estados Unidos y del Reino Unido), Ehrenberg, Hammond y Goodhardt (1994) prueban los efectos de los precios promocionales para 25 marcas líderes de categorías de producto de compra frecuente (ketchup, queso, galletas, etc.). Una de sus conclusiones es que cuanto mayor es el número de promociones en una categoría, hay menos fidelidad a las marcas.
1995 volvió a ser un año muy fructífero en cuanto a la publicación de trabajos de análisis de las promociones con datos del panel de hogares en entorno escáner. Trabajando con este tipo de datos dos autores, Andrews y Srinivasan (1995), hacen una crítica a los modelos con datos escáner diciendo que la mayoría hacen hincapié en la correlación entre las elecciones del consumidor y un grupo de marcas seleccionadas. Ellos indican que cada consumidor forma grupos de marcas específicos, dentro de los cuales hace su elección. El modelo determina el impacto de las promociones a la hora de hacer una elección.
Otro autor que vuelve a hacer referencia a la fuente única de datos (SINGLE SOURCE) a la hora de investigar sobre las promociones es Jones (1995). Manejando los estímulos a los que es sometido un hogar y las compras de esa misma marca que se producen en dicho hogar durante un año, mide el efecto inmediato de la campaña de promociones en términos de ventas.
Sidddarth, Bucklin y Morrison (1995) aúnan la preocupación por el efecto de las promociones a largo o corto plazo con la idea de la existencia de un grupo reducido de marcas en la mente del consumidor. Su trabajo tiene como objetivo desarrollar un procedimiento que determine estadísticamente el grupo restringido de alternativas de marcas de elección del consumidor, para incorporarlo posteriormente a un modelo de conducta de panelista con datos escáner. Con este modelo contradicen a la literatura que asegura que las promociones tienen efectos negativos a largo plazo, ya que demuestran que gracias a una promoción la marca puede pasar a formar parte del grupo restringido de marcas en la mente del consumidor.
En ese mismo año Cannon y Seamons (1995), conscientes de que los datos de una sola fuente (SINGLE SOURCE) son muy caros y no siempre están disponibles, proponen un método para sustituirlos y planificar las acciones promocionales uniendo datos de consumo con datos de exposición a estímulos.
Dada la importancia de los cupones dentro de las alternativas de promoción en Estados Unidos, no es de extrañar que en ese fructífero año de 1995 algún autor estudiara su efecto utilizando datos del panel de hogares. Este es el caso de Chiang (1995) que, utilizando en esta ocasión datos proporcionados por A.C.Nielsen, expone un método para examinar las implicaciones competitivas del uso del cupón. Demuestra que si se concibe el uso del cupón como variable endógena del modelo, se puede estimar la “baseline”, lo que permite comparar con los datos obtenidos al no usar cupón.
Al investigar la fijación de los precios con datos escáner del panel de hogares, Vilcassim y Chintagunta (1995) dicen que uno de los factores que han potenciado el uso y extensión del modelo Logit es la disponibilidad de los datos de escáner. Resaltan sus importantes aportaciones en la toma de decisión sobre las variables de marketing y su utilidad a la hora de hacer predicciones.
Para ese momento la utilización de los datos del panel de hogares en entorno escáner está suficientemente maduro como para que los institutos de investigación pioneros propongan metodologías para su estudio con nombre propio.
Este es el caso de Sperling (1996) que describe el denominado BEHAVIORSCAN, una herramienta que propone para medir la eficacia de las acciones promocionales otra importante multinacional dentro del mundo de la investigación de mercados: GFK. Dicha herramienta permite la unión de datos de conducta del hogar, con datos de la exposición de los hogares a los estímulos promocionales, con ventas realizadas por los establecimientos.
También gracias a la implantación de los sistemas automáticos de escáner, Brandes (1996) describe el seguimiento de consumidores basado en el uso de tarjetas con las que efectúan compras y que tienen toda la información sobre los consumidores. Con un total de 12.000 clientes se observó entre un 10% y un 30% de respuesta a las actividades promocionales, consiguiendo un 10% de incremento de las ventas.
En ese mismo año Papatla y Krishnamurthi (1996) proponen un modelo para examinar a largo plazo los efectos de las promociones. Los parámetros que forman el modelo son el precio y la lealtad hacia la marca teniendo en cuenta su variación a lo largo del tiempo. Estos parámetros se tratan como una función de las compras realizadas con cupón, con presencia de folletos y con exposiciones especiales (display). Los datos usados en el modelo son del mercado de detergentes líquidos del panel de hogares de A.C.Nielsen en una sola área geográfica y por un periodo de dos años. Como conclusión afirman que en ese mercado la utilización del cupón de descuento produce un descenso de la lealtad hacia la marca promocionada y un incremento de la sensibilidad hacia el precio.
En cuanto a la situación en España, es en esas fechas cuando la literatura recoge las primeras referencias a esta nueva metodología para analizar la actividad promocional.
Martínez Ramos (1996), analiza la posibilidad de medir la eficacia de la publicidad en términos de ventas empleando lo que denomina el “single source electrónico” con datos escáner. El mismo planteamiento sería válido para el análisis de las promociones al cruzar datos de exposición a estímulos promocionales con datos de consumo de hogares del panel de consumidores.
Otros autores españoles que en aquel año presentan un trabajo en el que aluden a las nuevas metodologías escáner son de la Ballina y Vázquez (1996). Estos autores años atrás habían comenzado una línea de investigación cuyos objetivos se centraban en las actitudes y motivaciones de los detallistas ante las promociones. En este trabajo tratan de determinar los efectos de las promociones de ventas a corto y largo plazo. Al aludir a las numerosas y variadas fuentes de información para los modelos, citan las investigaciones exploratorias, los paneles de consumidores y de detallistas y, sólo como posibilidades futuras, mencionan la alternativa del escáner. Entre todas las conclusiones presentadas cabe destacar una que puede ser objeto de contraste en esta investigación: las acciones que suponen un incentivo inmediato son las más atractivas para el consumidor.
Al estudiar el impacto de las promociones a largo plazo en la elección de marca por parte del consumidor, Mela, Gupta y Lehmann (1997) examinan con datos de escáner del panel de hogares de IRI los efectos de las promociones en el proceso de decisión de los consumidores en función de si informan sobre el precio o no lo hacen. Entre otras aportan la siguiente conclusión que puede estar relacionada con los objetivos de análisis de este trabajo: a largo plazo las promociones de precios hacen más sensibles a los precios tanto a los consumidores fieles como a los no fieles.
El trabajo más reciente que utiliza datos escáner de panel de hogares es de Bucklin, Russell y Srinivasan (1998). Concretamente utilizan datos de 138 semanas del mercado de detergentes líquidos proporcionados por A.C.Nielsen. Los autores plantean una relación teórica entre la matriz de elasticidad de la cuota de mercado agregada y la matriz de los cambios de consumo de una marca. La insistencia en la utilidad de este tipo de datos para analizar elasticidades es constante a lo largo de todo el trabajo.

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