La apuesta de Coca Cola por los modelos predictivos
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Massimiliano Marinucci, Director de Marketing de Estrategia y Productividad de Coca Cola, en la Jornada “Big Data y Modelos de Predicción en Marketing y Operaciones” organizada por la empresa Bayes Forecast en el ESADE el 20 de marzo de 2012.

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La apuesta de Coca Cola por los modelos predictivos La apuesta de Coca Cola por los modelos predictivos Document Transcript

  •   Massimiliano Marinucci, Director de Marketing de Estrategia y Productividad de Coca Cola, en la Jornada “Big Data y Modelos de Predicción en Marketing y Operaciones” organizada por la empresa Bayes Forecast en el ESADE el 20 de marzo de 2012.                              Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 1  
  •   Massimiliano  Marinucci  relata  en  su  ponencia  la  filosofía  y  experiencia  de  Coca  Cola con los modelos predictivos.  Algunas cifras de la empresa:  • 1‐54‐29: Modelos de ventas en los países principales.   • $ 46.542 billones como ingresos en 2011.  • 50 años consecutivos de incremento en dividiendo.  • 200 países.  • 125 años de historia.  • 15 marcas, mil millones de dólares en términos de ingresos anuales.   ¿Por  qué  nos  interesan  tanto  los  modelos?  Si  todo  va  tan  bien  ¿por  qué?  Las  razones son muy básicas… Nos interesa modelizar  porque nos interesa entender,   diagnosticar,  saber  de  dónde  vienen  nuestras  ventas,  de  los  factores  que  han  influido…  Tenemos  mucha  marca  y  mucha  historia  pero  tenemos  que  entenderlo  más.  Los  modelos permiten prever, si lo juntamos con la capacidad de entender lo que está  pasando podemos utilizar los modelos para planificar.   Hay algo importante, es cómo se reciben estos modelos dentro de la organización,  sobre todo que los altos cargos entiendan el beneficio que pueden sacar de esto. Y  cómo les puede ayudar a tomar decisiones o a valorar los riesgos de cara a futuro...  Hay  otra  potente  razón  para  modelizar.  Invertimos  mucho  dinero  en  publicidad.  Nosotros  utilizamos  los  modelos  para  mejorar  la  productividad  de  nuestras  acciones.  A  través  de  la  diagnosis  podemos    mover  los  recursos  de  un  lado  para  otro  según  la  productividad  de  estas  actividades.  Quizás  es  el  tema  que  más  interese a la gente de marketing”.   Hemos  hecho  cuentas  y  hemos  dicho  que  pasaría  si  a  nivel  global  nosotros  consiguiéramos  un  0,1%    más  en  volumen  manteniendo    el  gasto  constante  en  marketing, cuál sería el incremento en operating income, el resultado es de 18 mil  millones  de  dólares  en  OI.  Los  números  son  abrumadores,  impresionantes.  Nos  hace  reflexionar.  Solo  esto  es  motivo  suficiente  para  modelizar  o  entender  cómo  funciona nuestro marketing, merece la pena gastarse el dinero en estas cosas”.      Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 2  
  • ¿Qué hacemos? Lo que modelizamos son las ventas totales  y la razón es sencilla:  las  ventas  totales  son  de  interés  del  top  management,  al  final  de  año  hay  que  reportar  unos  resultados,  un    total.  Por  tanto  nuestra  primera  preocupación  es  ofrecer al top manager una herramienta para que pueda valorar si ese total se va a  cumplir  o  no  y  cuáles  son  los  riesgos    en  caso  de  que  no  se  cumplan.  Para  implementar  un  modelo  de  previsión  de  ventas  hay  que  empezar  por  lo  más  importante, que el top management esté involucrado y vea la utilidad.  En un mercado como el nuestro podemos profundizar muchísimo, ir al detalle que  queramos, pero lo que normalmente medimos es  dimensión del producto: marca,  categoría, sku. En el ámbito geográfico podemos considerar un entorno nacional o  regional, hay varias alternativas.   ¿Qué metemos en estos modelos? Para prever uno no necesitaría ningún imput. En  realidad  existen  una  clase  de  modelos,    Arima,  en  los  que  tomas  el  pasado  y  basándote  en  ciertas    pauta  puedes  prever  sin  ningún  elemento  causal  que  explique nada, nada causal, son modelos puros de previsión, para nosotros no  son  suficientes, necesitamos saber qué es lo que está pasando   ¿Qué  explicamos?  Lo  que  podemos  controlar  y  lo  que  no  podemos.  El  tipo  de  mercado  influye  mucho,  por  ejemplo  países  en  vías  de  desarrollo,  como  la  India  con  tasas  de  crecimiento  de  un  7  u  8%.  Te  das  cuenta  que  mucho  de  nuestro  crecimiento  interno,  de  volumen,  se  debe  a  esos  factores  externos.  Con  esto  entramos en disputas con la gente de marketing, ellos dicen, pero como entonces  mis campañas no sirven para nada…. Si sirve, por supuesto que sirve. Los modelos  nos ayudan  a redimensionar la aportación de cada uno y poner a cada uno en su  sitio. Los modelos favorecen la comunicación objetiva, ya no es  hablar de bueno es  que el año pasado hizo calor y por eso vendimos más. No,  vamos a ver cuánto más  calor hizo y lo vamos a calificar. Por lo tanto se terminó la diatriba de uno dice hizo  calor, el otro dice es mi marketing.  Tenemos elementos que no son controlables. La economía, el tiempo, efectos de  calendario,   En un modelo de venta incluimos también  lo que hacen los competidores, política  de precios, la secundaria, política de promociones, la publicidad.     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 3  
  • Son  muchos  campos.  Los  modelos  de  venta  son  bonitos.  Nunca  me  lo  he  pasado  tan bien con un modelo de ventas. Realmente tienes una visión 360 grados, tienes  que meter realmente todo lo que afecta al mercado. Metes el marketing, políticas  de precios, la distribución es crítica en países en desarrollo. No metemos los drivers  intermedios  como  notoriedad  de  marca  o  de  publicidad.  Es  una  cuestión  de  elección.  Nosotros  lo  que  queremos  es  una  herramienta  de  planificación.  Los  modelos  tienen  que  explicar  pero  tienen  que  servir  para  planificar  y  finalmente  para prever.   La  parte  financiera  es  crítica.  Hablamos  de  volumen  pero  lo  que  interesa  es  el  retorno  de  la  inversión  de  las  acciones,    el  impacto  financiero  que  puede  tener  subir o bajar precios o el imparto financiero considerando una visión de conjunto,  de  portfolio  de  marcas.  Nuestros  modelos  nos  permiten  tener  una  visión  de  conjunto.  Si    consideráis  un  conjunto  de  marcas  como  un  portfolio  estamos  hablando  de  un  cierto  paralelismo  con  los  mercados  financieros,  uno  tienen  que  decidir dónde apuesta más, en  esta marca o en otra. Los modelos nos ayudan.  Pero  información  financiera  no  entra  como  explicación  entra  solo  tras  haber  valorado la parte de volumen.  Nosotros  hacemos  estos  modelos  para  las  áreas  de  marketing,  operaciones,  medios, finanzas y top management. El primero el top, pero a los demás también  hay que convencerlos. Y sobre todo tenemos que asegurarnos de que los modelos  hablan su lenguaje, un modelo no tiene que hablar  el lenguaje del estadístico, eso  es crítico porque la gente se siente más cercana no está  asustada con tanta ciencia  e información que no entiende…  Drivers  que  influyen  en  el  negocio,  los  outputs,  de  donde  vienen  mis  ventas,  la  contribución  al  crecimiento,  volumen  del  año  pasado,  de  este  año  y  en  centro  la  contribución  de  cada  driver.  Explicamos  la  inversión  óptima.  Decimos  te  estás  pasando, invierte en instore, en precios, esto es productividad.  Nosotros  lo  que  hacemos  es  valorar  si  hay  riesgos  en  alcanzar  los  objetivos  del  próximo  año,  a  los  clientes  les  decimos  ¿cuál  es  tu  objetivo?  Nos  dicen  que  un  crecimiento  de  un  3  o  un  4  %,  bien  ¿qué  vais  a  hacer?  Vamos  a  subir  precio  y  pensamos  que  va  a  ser  un  año  extraordinario,  etc.    Cogemos  los  datos  y  los  metemos en el modelo y el modelo nos dice más o menos donde quedaríamos con  respecto a ese objetivo anual. Si nos quedamos por debajo no quiere decir que no     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 4  
  • cumplamos el objetivo, hay cierta  probabilidad que se siga cumpliendo el objetivo,  pero es una luz de alarma, porque a lo mejor tus expectativas han sido demasiado  optimistas,  hemos  dado  claves  para  pensar.  Es  importante  la  precisión,  que  las  estimaciones esté bien hechas.  Qué  podemos  hacer  para  que  esto  ocurra.  Esto  no  es  sencillo.  Es  increíble  el  número  de  coeficientes  que  se  estiman  en  un  modelo  de  ventas  ,  200  0  300  coeficientes, para volverse loco , si a eso le añadimos que queremos un modelo por  cada canal .. Mi consejo es que hay que ser ambiciosos pero hay que comenzar por  lo sencillo, ofrecer algo útil al top management, una previsión para el año , poco a  poco. El esfuerzo para mantener un modelo es tremendo.   Japón  es un mercado increíble de gran innovación, sacan productos cada semana.  Hay  un  canal,  el  de  máquinas  de  vending  que  es  tremendo,  venden  muchísimo.  Querían  hacer  todo  por  todo.  Terminamos  con  un  par  de  miles  de  modelos    el  primer  año.  Todo  muy  bien  pero  claro  en  el  momento  de  la  verdad,  al  año  que  viene queremos actualizar, meter más datos, entonces claro hace falta un ejército  para mantener semejante volumen de información y no es viable. Ahora estamos  simplificando y trabajando en la dirección opuesta.   Hay  que  hablar  mucho  con  los  clientes  finales,  entender  cómo  piensan  antes  de  ponerse  a  estimar.  Esto  es  una  cuestión  de  entender  cómo  piensa  la  gente  y  el  negocio e incluir ese pensamiento dentro del modelo.  Hay  que  hablar  en  términos  familiares,  no  se  puede  hablar  de  coeficientes  o  logaritmos.  Los  modelos  no  pueden  operar  en  el  vacío,  hay  que    dejar  que  hable  en  el  momento  oportuno.  Quiero  decir  que  hay  que  integrar  los  resultados  de  los  modelos en las rutinas de  negocio. Deben estar en comités  comerciales como un  integrante  más,  que  hable  el  modelo  de  cómo  ha  evolucionado  el  negocio  ese  mes…  Ningún modelo sobrevivirá si no tiene el apoyo del top management.  Modelizar no es hacerlo una vez y olvidar,  es un proceso, evolucionan, hay errores.  Los  modelos  que  se  han  desarrollado  en  España  son  un  ejemplo  de  innovación  y  desarrollo.     Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 5  
  • Es importante disponer de herramientas para experimentar y probar los modelos,  simuladores.  No  hay  una  receta  única  para  decir  este  es  el  mejor  simulador,  soy  partidario de herramientas sencillas.  Hay  que  aprovecharlo  todo.  La  información  que  tenemos  dentro  de  la  organización, poder incorporar en el modelo, hay una manera muy elegante  y es  considerar  los  métodos  bayesianos  y  además  diría  algo  más,  son  imprescindibles  en situaciones en las que no tienes mucha información o te viene dada con mucha  imperfección, (solo un año y medio de datos semanales,  . La estadística bayesiana  te ayuda a resolver los problemas con los datos.   Se requiere tiempo para implementar modelos en la organización, el primer año es   Los modelos están ahí, hay que aprovecharlos pero no sustituyen la inteligencia y  experiencia  humana  y  nunca  contar  con  un  modelo  sino  con  la  experiencia  y  la  opinión de los demás.       Soraya Paniagua       www.sorayapaniagua.com  Página 6