Mostrando entradas con la etiqueta curva de demanda. Mostrar todas las entradas
Mostrando entradas con la etiqueta curva de demanda. Mostrar todas las entradas

jueves, 9 de marzo de 2017

La economía del software: Oferta y demanda



La Economía del Software
Por bmc - The Observation Deck

El software es como ninguna otra cosa antes en la historia del esfuerzo humano: [1] a diferencia de todo lo que hemos construido, el software no cuesta nada fabricar, y nunca se desgasta. Sin embargo, estas propiedades mágicas son discutiblemente eclipsadas por la fea verdad de que el software sigue siendo increíblemente costoso de construir. Esto da lugar a algunas propiedades económicas extrañas: los costes fijos del software son altos (muy altos - demasiado altos), pero sus costes variables son cero. Tan extrañas como son, estas propiedades económicas no son realmente únicas al software; También son verdaderas (en grado variable) de los productos que tradicionalmente hemos denominado "propiedad intelectual". Pero a diferencia de libros o pinturas o películas, el software es predominantemente un bien industrial - casi siempre se utiliza como un componente en un sistema más grande, de ingeniería. Al tomar estos juntos - el papel del software como un bien industrial, junto con sus altos costos fijos y cero los costos variables - se obtiene todo tipo de extraños fenómenos económicos. Por ejemplo, ¿no le parece extraño que su sistema operativo sea esencialmente gratuito, pero su base de datos todavía le cuesta cuarenta libras por CPU? ¿Es una base de datos infinitamente más difícil de escribir que un sistema operativo? (Respuesta: no.) Si no, ¿por qué la enorme discrepancia de precios?
Quiero en última instancia abordar la paradoja de la discrepancia de precios de software, pero primero una revisión rápida de las leyes de la oferta y la demanda en un mercado normal: a precios altos, los proveedores tienden a querer ofrecer más, mientras que los consumidores tienden a demandar menos; A precios bajos, los consumidores tienden a demandar más, mientras que los proveedores tienden a querer suministrar menos. Podemos mostrar precio versus cantidad demandada / ofrecida con las curvas clásicas de oferta y demanda:



El punto de intersección de las curvas es el precio de equilibrio y las leyes de oferta y demanda tienden a mantener el mercado en equilibrio: a medida que los precios suben ligeramente fuera de equilibrio, los proveedores suministrarán un poco más, los consumidores demandarán un poco menos, los inventarios Subirá un poco, y los precios caerán de nuevo en equilibrio. Del mismo modo, si los precios bajan ligeramente, los consumidores exigirán un poco más, los inventarios se agotarán y los precios volverán al equilibrio.
El grado en que los proveedores y los consumidores pueden reaccionar a los precios -la pendiente de su curva respectiva- se conoce como elasticidad-precio. En un mercado inelástico de precios, los proveedores o consumidores no pueden reaccionar rápidamente a los precios. Por ejemplo, los cigarrillos tienen una alta demanda inelástica canónica: si los precios aumentan, pocos fumadores dejarán de fumar. (Dicho esto, la demanda de una determinada marca de cigarrillos es más o menos normal: si Marlboros de repente costó diez dólares por paquete, las importaciones rusas a bajo precio podrían comenzar a parecer mucho más atractivas).

Así que ese es el mercado de los cigarrillos, pero ¿qué pasa con el software? Comencemos por ver el lado de la oferta, porque es bastante simple: el costo variable cero significa que los proveedores pueden suministrar una cantidad arbitraria a un precio determinado. Es decir, esta es la curva de oferta del software:


La altura de la "curva" será dictada por varios factores: entorno competitivo, costos fijos, etc .; Hablaremos de cómo la altura de esta curva se fija (y se desplaza) en un bit.
¿Y qué hay del lado de la demanda? La demanda de software es normal en la medida en que los consumidores tienen la libertad de elegir componentes de software. El problema es que para toda la retórica acerca de que el software se convierta en una "mercancía", la mayoría del software todavía no es una mercancía: un producto de software rara vez es completamente intercambiable con otro. La falta de intercambiabilidad no es tanto un problema para un proyecto que todavía se está especificando (se puede diseñar en torno a las complejidades específicas de una pieza específica de software), pero es mucho un problema después de un proyecto ha desplegado: los sistemas desplegados Son abundantes con dependencias implícitas entre los diferentes componentes de software. Estas dependencias - y por lo tanto el costo de reemplazar un componente de software dado - tienden a aumentar con el tiempo. Es decir, su demanda se vuelve más y más inelástica de precios a medida que pasa el tiempo, hasta llegar a un punto de inelasticidad de precio completo. Tal vez este es el punto cuando usted tiene tantas capas en la parte superior de la decisión, que un cambio es económicamente imposible. O tal vez sea el momento en que el talento técnico que reestructurar su infraestructura en torno a un producto diferente ha pasado a hacer otra cosa - o tal vez ya no están con la empresa. Cualquiera que sea la razón, es el punto después de que el software se ha convertido tan cocido en su infraestructura, la decisión no puede ser revisado.

Así que en lugar de mirar las curvas de oferta y demanda de arriba, las curvas de oferta y demanda de software tienden a parecerse a esto:



Y, por supuesto, su proveedor de software amigable sabe que su demanda tiende a la inelasticidad - que es por qué tan frecuentemente aumentar la renta, mientras que ofrece tan poco a cambio. Siempre hemos sabido acerca de esta inelasticidad de la demanda, que acabamos de llamar algo más: vendedor encerrado [lock-in].
Si los proveedores de software tienen un poder de precios tan increíble, ¿por qué las empresas no terminan por cada extraer cada centavo del software? Porque la demanda de software no es completamente inelástica a los precios. Es sólo inelástica, siempre y cuando el precio es inferior al costo de cambio de software. En el espíritu de la cartelera de FYO en el 101, doblo este punto de conmutación el "punto de FYO" [Fuck You Oracle!]: es el punto en el cual usted se enoja tanto con su vendedor que usted reevalúa completamente su decisión del software - usted pone de vuelta a la mesa de diseño. Así que aquí está el cuadro completo:



¿Qué sucede en el punto FYO? En casos extremos, usted puede decidir reescribirlo usted mismo. O tal vez decida que vale la pena cambiar de proveedor (uno menos rapaz), o al menos asustar a su proveedor existente para que se acerque un poco a sus precios. O tal vez usted acelerará un nuevo proyecto para reemplazar el existente, usando todos los nuevos componentes - normalizando así su curva de demanda. Y cada vez más a menudo, usted decide que no está utilizando la mitad de las características de esta cosa de todos modos - y usted comienza a buscar una opción de código abierto "lo suficientemente bueno" para salir de este desorden feo de una vez por todas. (Más sobre esto más adelante.)
Ahora, su proveedor de software en realidad no quiere que llegar al punto FYO; Quieren mantenerte lo suficientemente lejos por debajo de él a sólo un suspiro (o gruñido) y que firmes el cheque. (Que la mayoría de ellos son bastante buenos, por cierto, pero por supuesto, ya sabes que de todos sus suspiros y gemidos.) Hay esencialmente dos maneras para una empresa de software para aumentar los ingresos en un producto de software establecido:
  1. Eliminar los negocios de los competidores
  2. Extraer más masa de los clientes existentes
En términos del punto FYO, quitar el negocio de los competidores equivale a bajar el punto FYO de los clientes de la competencia. Esto se puede hacer a través de la tecnología (por ejemplo, estableciendo estándares abiertos o desarrollando herramientas de migración) o puede hacerse a través de precios (por ejemplo, bajando el precio que cobra a sus competidores por su software - la "mejora competitiva" ). Esta es una tendencia que generalmente beneficia a los clientes. Si no hubiera otra opción ...

Lamentablemente, hay otra opción, y la mayoría de las empresas de software optan por ella: extraer más dinero de sus clientes existentes. En términos del punto FYO, esto equivale a elevar el punto FYO de sus propios clientes. Es decir, los vendedores de software actúan como un monopolista natural: centrando sus esfuerzos no en la competencia, sino más bien en la elevación de las barreras de entrada. Tienen todo tipo de maneras insidiosas de hacer esto: formatos de datos propietarios, interdependencias complicadas, incompatibilidades deliberadas, etc. Personalmente, encuentro estos comportamientos abominables, y me he asombrado sobre cómo descaradamente algunos vendedores del software están sobre el mantenimiento de su derecho inalienable de atornillar Sus propios clientes. A saber: Ahora no he tenido uno pero dos vendedores del software me dicen que debo agregar una manera de inhabilitar DTrace para su app para evitar que sus propios clientes observen su software. Ni siquiera están preocupados por sus competidores - ¡están demasiado ocupados en atar a sus propios clientes! (Innecesario decir, sus peticiones para tal característica fueron, um, declinadas.)

Entonces, ¿cómo encaja el código abierto en esto? El código abierto es una consecuencia natural de la economía del software, tanto del lado de la demanda como del lado de la oferta. El lado de la demanda ha sido discutido ad nauseum (y con frecuencia, ad hominem): la demanda de código abierto proviene de clientes que están hartos de las tácticas desagradables de sus vendedores para elevar su punto FYO - y están más enfermos en general de la noción del vendedor atrapado [locked-in]. El lado de la demanda es generalmente responsable de que los clientes escriban su propio software y lo hagan libremente disponible, o participen en proyectos similares en la comunidad en general. Hasta la fecha, el lado de la demanda ha propulsado mucho software de código abierto, incluyendo servidores web (Apache) y lenguajes de scripting (Perl, Python). Con cierta excepción, el lado de la demanda consiste en gran parte de individuos que participan fuera de su interés más que su propio interés. Como resultado, por lo general no puede sostener a tiempo completo, los desarrolladores de software profesional.

Pero también hay un lado de la oferta para el código abierto: si el software no tiene un costo variable, los intentos de las empresas de software de bajar el punto FYO de sus competidores se manifiestan en el software libre. Y la forma más (si no la única) de hacer que el software sea convincentemente libre es hacer que el código fuente esté libremente disponible -para que sea de código abierto.[2] La tendencia hacia el código abierto es especialmente fuerte cuando las empresas no se benefician directamente del derecho -utilización del software, sino de algún bien complementario: soporte, servicios, otro software o incluso hardware. (En el caso específico de Solaris y Sun, en realidad es todo lo anterior.) ¿Y si los clientes nunca consumen alguno de estos productos? Bueno, el software no cuesta nada fabricar, así que no hay una pérdida - y hay a menudo una ganancia indirecta. Para tomar el ejemplo específico de Solaris: si ejecuta Solaris y nunca le da un níquel a Sun, está bien por nosotros; Ni siquiera nos costó un centavo para hacer su copia, y su uso aumentará el mercado de las aplicaciones y soluciones de Solaris, impulsando la adopción de la plataforma y, en última instancia, generando ingresos para Sun. Para poner esto en términos de venta al público, el software de código abierto tiene todas las propiedades de un líder de pérdida - menos la pérdida, por supuesto.

Mientras que el lado de la demanda ha impulsado mucho de código abierto hasta la fecha, el lado de la oferta es (en mi opinión) en última instancia una fuerza más poderosa en el largo plazo: el software creado por las fuerzas del lado de la oferta es generalmente desarrollado por personas que hacen Es a tiempo completo para una vida - hay naturalmente una mayor atención al detalle. Para un buen ejemplo de las fuerzas del lado de la oferta, vea los sistemas operativos en los que Linux, el sistema operativo de código abierto tradicionalmente dominante, ha disfrutado de grandes beneficios del lado de la oferta. Estos incluyen contribuciones de sistemas operativos como AIX (JFS, trabajo de escalabilidad), IRIX (XFS, herramientas de observabilidad y el whoopsie ocasional), DYNIX / ptx (bloqueos RCU) e incluso OS / 2 (DProbes). Y una contribución del lado de la oferta aún más grande se cierne: el sourcing abierto de Solaris. Esta será ciertamente la contribución más importante de la oferta hasta la fecha, y un reconocimiento de la economía tanto del mercado de los sistemas operativos como del mercado de software en general. Y a diferencia de mucha anterior fuente de fuente abierta de la actividad, la fuente abierta de Solaris no es de código abierto como capitulación - es de código abierto como contraataque.

Para volver a nuestra pregunta inicial: ¿por qué es el sistema operativo básicamente libre mientras que la base de datos le está costando cuarenta mil por CPU? La respuesta corta es que los cambios que han barrido a través del mercado de OS de empresa todavía están en curso en el mercado de bases de datos. Sí, ha habido esfuerzos tradicionales como MySQL y esfuerzos de investigación como PostgreSQL, pero ninguno de estos esfuerzos "lo suficientemente buenos" ha sido suficientemente bueno para competir con Informix, Oracle, DB / 2 o Sybase en el mercado empresarial. En los últimos años, sin embargo, hemos visto un movimiento serio en el lado de la oferta, con MaxDB de SAP e Ingres de CA convirtiéndose en código abierto. ¿Cualquiera de estos podrá comenzar a tomar negocios serios fuera de Oracle e IBM? Es decir, ¿serán suficientes para bajar el punto FYO tal que más clientes dicen "FY, O"? La economía del software nos dice que, a largo plazo, esto es probablemente el caso: o el lado de la demanda en última instancia, fuerza suficientes mejoras a las bases de datos de código abierto existentes, o el lado de la oferta obligará a la apertura de abastecimiento de uno de los Competidores viables. Y que el software no se desgasta y no cuesta nada fabricar nos asegura que las bases de datos de código abierto sobrevivirán para perseguir a sus competidores en el largo plazo. ¿Esto sucederá en cualquier momento pronto? Como Keynes famoso señaló, "a largo plazo, todos estamos muertos" - por lo que no contar con menos suspiros o gimiendo o cheque escrito en el futuro inmediato ...

Notas al final

[1] Por lo general, odio esta técnica retórica de decir que "[el sustantivo] es el [superlativo] [mismo nombre] [verbo] por la humanidad". Hace que suene como los chimpancés lo hicieron hace años, pero nosotros los seres humanos sólo recientemente han alcanzado. Lamento usar esta técnica, así que permítanme aclarar: con la notable excepción de gtik2_applet2, los chimpancés aún no han descubierto cómo escribir software.
[2] Sólo para cortar los comentarios rabiosos sobre las definiciones: por "código abierto" sólo quiero decir que el código fuente es lo suficientemente amplia y públicamente disponible que los clientes no cuestionan que su derecho de uso es (y siempre será) libre . Esto puede o no significar aprobado por OSI, y puede o no significar GPL. Y, por supuesto, muchos clientes han descubierto que el código abierto por sí solo no soluciona el problema. Necesita a alguien que lo apoye - y la compañía que ofrece soporte comienza a buscar, actuar y oler mucho como una compañía de software tradicional y rapaz. (De hecho, el punto de FYO puede ser renombrado en última instancia el "punto de FYRH.") Usted todavía necesita estándares abiertos, APIs abiertos, idiomas portables y así sucesivamente ...

sábado, 1 de febrero de 2014

miércoles, 31 de julio de 2013

Un segmento atado al eCommerce

Los “Millennials” y la mina de oro del e-commerce
MathMen



Un reciente estudio de la agencia DDB Worldwide ha evidenciado que las personas nacidas entre los años 1980 y 2000 (la llamada “Generación Millennial”) son los que más tienden a comprar por Internet.

Concretamente, entre un 33% (en el caso de las mujeres) y un 40% (en el caso de los hombres) se encuentra el porcentaje de estos jóvenes compradores, muy lejos de otros rangos de edad que pueden llegar a poseer la mitad de probabilidades de realizar transacciones online.

Como vemos, la llamada “Generación Millennial” es el público ideal para cualquier vendedor moderno, especialmente en el entorno virtual. El 55% de estos jóvenes dedican una hora o más en sus compras, por lo que no parecen dejarse llevar por sus primeros impulsos.

En cuanto a los productos más demandados: los cosméticos, zapatos y equipamiento deportivo se llevan los primeros premios del ranking.

eMarketer

domingo, 28 de julio de 2013

Segmentación en tiempo real

Crack the Customer Code With Real-Time Segmentation and Predictive Analytics


by Pelin Thorogood |


As retailers and marketing teams head into the summer months in the northern hemisphere, it's time to take a breath and ask, What have we learned about buyers and multichannel marketing in the first half of 2013?

One thing is front and center: Customer relevancy remains the Holy Grail of marketing. A study recently completed by marketing provider Lyris and the Economist Intelligence Unit found personalization was a top strategy of marketing executives surveyed (Mind the Digital Marketing Gap). But almost half of those marketers said lack of capacity to analyze "big data" is their biggest hurdle, behind budget limitations, when attempting to gain insight about customers. That could explain another finding: 70% of buyers surveyed said "attempts at personalization are superficial."

The Lyris/EIU survey underscores some big concerns about customers and how well marketers know them. Yes, buyers leave a trail of breadcrumbs behind them, in the form of data, with every online click or in-store interaction. But mountains of data don't solve a core problem. How do you use that real-time data for true insights into buyer behaviors? Can we identify what causes one consumer to buy and another to leave your site or Facebook page and never return? Can we apply predictive analytics to optimize those insights over time?

The answer to all three of those questions is, of course, "yes!" Marketers need to develop customer personas not just in broad categories but also in highly targeted groups by using rich, multichannel data sets to micro-segment the buyers they hope to reach. The goal: highly targeted and relevant information that delivers the right offers at the right time to the right buyer.

Where does the data come from?
What kind of data supports customer micro-segmentation and predictive analytics as a basis for effectively targeted, personalized campaigns?
Marketers have access to a tremendous amount of information about consumers' search and engagement patterns, demographics, and even social and interest graphs, along with campaign responses.
The content and news feeds we receive on many company websites are based on what we are searching for today, as well as our previous viewing, sharing, and purchase patterns. Search results and online ads are increasingly personalized, relying on information to "increase relevance" for the consumer—and to drive conversions. Social and mobile apps with their opt-in user bases further deliver a wealth of demographic, behavioral, and even location-based data. In addition, we now have the means to identify and target consumers who are not just likely buyers, but likely to spread the word on the value of their purchases to other potential buyers. Users with high virality share their experiences through social requests, Facebook wall posts, and other channels, driving in new users at no incremental cost.
Let's look at it in baseball terms with Tim Zue, the director of business development for the Red Sox baseball franchise and a bona fide data scientist himself.
Zue told Anametrix that the sports franchise makes smart business decisions based on data analytics from surveys, the 37,000-38,000 tickets sold per game, and fan behavior at the park.
He and his team are looking at ways to target fans by behavior and interests in addition to demographics. Family Man Phil, he says, wants the best experience for his family, not necessarily the most expensive seats, while Business Man Bob may be looking for the best seats for weekday evening games.
The goal is to promote loyalty across all customer segments.
Marketing analytics enables right-time marketing
To increase campaign relevancy and effectiveness, you need to discover the direct and indirect relationships among traditional and digital touchpoints.
By analyzing those relationships, marketers can target the most valuable customers for specific products or categories in terms of best potential for purchase, lifetime value, retention, or highest viral factor.
Here are the three key steps...
1. Segment and analyze
Capture real-time, granular website data on response, engagement, and conversion rates from each social and paid campaign. Segment and analyze those data points in real time to identify leading indicators of success. Rapidly assess campaign effectiveness and optimize ad messages, content marketing, or social media tactics on the fly.
2. Contextualize and enrich
Contextualize and enrich real-time data with sales, revenue, and CRM actuals, as well as reference data sources to validate and improve the accuracy of the optimization models. Discover additional relationships that complete buyer segment profiles to improve targeting.
3. Predict and prescribe
Combine real-time and historical data to create an enhanced foundation for running predictive models that reveal the likelihood of future outcomes. And remember, you don't just forecast what might happen. You want the power to create the future you want. That requires access to highly granular data identifying what campaigns and promotions lead to purchases of specific products by buyer segments in a given season.
Correlated by product, location, purchase time, buyer segments or other factors, that data reveals the levers that the marketing team can pivot around to adjust the marketing mix and optimize the likelihood of a desired outcome.
* * *
Yes, marketing analytics should deliver much more than dashboards, which provide only a fleeting view into the state of your marketing. Yes, you need analytics to rapidly diagnose what works and what doesn't, and to enable accurate forecasting and optimization based on these findings.
And,, yes, companies might need to upgrade their underlying analytics capabilities—in the form of people, process, and platform—to engage across these steps. But the efforts will be more than repaid. They will enable the marketer to get closer to that illusive goal of true one-to-one marketing—and achieve relevance in the eye of the consumer.


MarketingProfs

jueves, 6 de septiembre de 2012

miércoles, 16 de noviembre de 2011

Marketing: Pruebas A/B

Las pruebas A / B

Las pruebas A / B (AB Test), pruebas de división (split testing) o de pruebas de cubo (bucket testing) es un método de pruebas de marketing mediante el cual se compara una muestra de control básica de una variedad de muestras de ensayo de una sola variable con el fin de mejorar las tasas de respuesta. Una clásica táctica de correo directo, este método ha sido adoptado recientemente en el espacio interactivo para poner a prueba las tácticas tales como banners, correos electrónicos y páginas de destino.
Mejoras significativas se pueden ver a través de elementos de prueba, como copiar texto, diseños, imágenes y colores. Sin embargo, no todos los elementos de producción aportan el mismo grado de mejoras, y observando los resultados de diferentes pruebas, es posible identificar los elementos que siempre tienden a producir las mejoras más importantes.
Los empleadores de este método de prueba A / B se distribuyen varias muestras de la prueba, incluyendo el control, para ver qué variable es más eficaz en el aumento de una tasa de respuesta u otro resultado deseado. La prueba, con el fin de ser efectiva, debe llegar a una audiencia de un tamaño suficiente que hay una probabilidad razonable de detectar una diferencia significativa entre el control y otras tácticas.
Como un simple ejemplo, una empresa con una base de datos de clientes de 2.000 personas decide crear una campaña de correo electrónico con un código de descuento con el fin de generar ventas a través de su sitio web. A continuación, se crea un correo electrónico, modificando la llamada a la acción Call-to-Action (la parte de la copia que se recomienda a los clientes a hacer algo - en el caso de una campaña de ventas, realizar una compra). A 1000 personas se les envía el correo electrónico con la llamada a la acción afirmando que "¡La promoción termina este sábado! Use el código A1", y otros 1000 personas a las que envía el correo electrónico con la llamada a la acción que dice "¡Oferta por tiempo limitado! Use el código B1". Todos los demás elementos de la copia del correo electrónico y el diseño son idénticos. Entonces, la empresa que supervisa la campaña tiene la mayor tasa de éxito mediante el análisis de la utilización de los códigos de promoción. El correo electrónico utilizando el código A1 tiene una tasa de respuesta del 5% (50 de las 1000 personas por correo electrónico utiliza el código para comprar un producto), y el correo electrónico utilizando el código B1 tiene una tasa de respuesta de 3% (30 de los destinatarios utilizan el código de comprar un producto). La compañía por lo tanto, determina que en este caso, la primera llamada a la acción es más eficaz y lo utilizará en las campañas de ventas futuras.


En el ejemplo anterior, el objetivo del ensayo es determinar cuál es la forma más eficaz a los clientes para darle impulso a las ventas. Sin embargo, si el objetivo de la prueba fue a ver lo que generaría la mayor tasa de clickeo-- es decir, el número de personas que realmente haga clic en el sitio web después de recibir el correo electrónico - a continuación, los resultados pueden haber sido diferentes. Más de los clientes que reciben el código B1 puede tener acceso al sitio web después de recibir el correo electrónico, pero debido a que la llamada a la acción no afirmaba la fecha final de la promoción, hay menos incentivo para ellos para hacer una compra inmediata. Si el propósito de la prueba fue simplemente para ver lo que traerá más tráfico al sitio web, el correo electrónico que contiene el código B1 puede haber sido más exitoso. Una prueba A / B debe tener un resultado definido que se puede medir, por ejemplo, número de ventas realizadas, tasa de conversión de clics, el número de personas que se han registrado/ conectado, etc
Este método difiere de pruebas múltiples, que se aplica modelos estadísticos por el cual una de las pruebas puede tratar múltiples variables dentro de las muestras distribuidas.



Empresas bien conocidas para el uso de las pruebas A / B
Muchas empresas utilizan el " diseñado de experimentos" para la toma de decisiones de marketing. Se trata de una práctica cada vez más comunes como las herramientas y conocimientos que crece en esta área. Hay muchos estudios de casos de pruebas A/B que demuestran que la práctica de la prueba es cada vez más popular entre las pequeñas y medianas empresas también. [1]
Si bien es ampliamente utilizado en la sombra para maximizar los beneficios, la práctica de vez en cuando lo hace en el centro de atención:
Amazon.com fue pionera en su uso dentro del espacio web e-commerce. [2]
·         BBC [3]
·         eBay
·         Google - Uno de los mejores diseñadores, Douglas Bowman, a la izquierda y se pronunció contra el uso excesivo de la práctica [4].
·         Microsoft [5]
·         Netflix [6]
·         Playdom (Disney Interactive)
·         Zynga [7]



Otros términos utilizados
·         Pruebas A / B / N: Pruebas A / B con más de dos opciones ("N" celdas).
·         Pruebas A / B / ..Z prueba: Igual que el anterior.
·         A / B / A: Sólo dos alternativas, pero una se repite. Esto permite una visualización rápida cuando la prueba cuando alcanza significación.
·         Pruebas múltiples: Un experimento diseñado donde los efectos de dos o más factores causales potenciales pueden ser aislados unos de otros.







Referencias

1. "A/B Split Testing | Multivariate Testing | Case Studies". Visual Website Optimizer. Retrieved 2011-07-10.
3. "Web Developer: A/B Testing". BBC. 2010-01-12. Retrieved 2011-07-10.
4. "Goodbye, Google". stopdesign. Retrieved 2011-07-10.
5. "Experimentation at Microsoft". Exp-platform.com. 2009-09-09. Retrieved 2011-07-10.
6. "The Netflix Tech Blog: “More Like This…” Building a network of similarity". Techblog.netflix.com. 2011-04-18. Retrieved 2011-07-10.
7. "Brandon Smietana's answer to What is Zynga's core competency?". Quora. Retrieved 2011-07-10.

domingo, 30 de octubre de 2011

Tercera nota sobre fijación de precios...


La ciencia de fijar precios al software

Una de las partes más intrincadas de lanzar un software es determinar cuál es el precio ideal.  ¿No le gustaría acaso saber cuál es el número mágico que duplica sus beneficios?
Fijar precios no es una ciencia exacta, pero tampoco es magia – es influenciada por percepción que se tenga de su software, las condiciones del mercado y su valor. ¿Entonces cuál es el proceso de encontrar el precio ganador?

El precio ganador en números

Cuando fijamos precios a productos, nuestro objetivo es (usualmente) obtener el máximo de beneficio – queremos que nuestra ecuación de ventas x precio sea igual al máximo valor posible.
La teoría económica sugiere que a medida que elevamos el precio nosotros disminuimos los cantidades vendidas. Cada intersección de precio y cantidad vendida puede ser dibujada en un gráfico, creando lo que se da en llamar  curva de demanda.

El punto ganador es cuando la intersección dibuja el rectángulo más grande. Este rectángulo representa el cálculo de ventas x precio, y el rectángulo más grande representa el beneficio más grande.
Esto tiene sentido hasta que uno considera que los consumidores son gente – y las personas no hacen decisión de compra racional frecuentemente. Citando al excelente libro electrónico  “Don’t just roll the dice” por Neil Davidson:
Una vez que usted ha determinado cuál es su producto, usted necesita considerar cuál es el valor para sus consumidores. En el caso del Time Tracker 3000, digamos que le ahorrará a un cliente particular, digamos Willhelm, tres horas de trabajo siendo que Willhelm valora su tiempo en $50 la hora. Eso significa que Willhelm debería comprar el Time Tracker 3000 a cualquier precio por debajo de $150, suponiendo que no tenga nada mejor que hacer con su dinero.
Por supuesto, esto supone que Willhelm es la máquina tomadora de decisiones racional que los economistas aman. De hecho, Willhelm es un ser humano de carne y hueso irracional que no fija precios a su tiempo ni calcula costos y beneficios todo el tiempo. Él tiene un valor percibido del Time Tracker 3000, el cual puede o no estar asociado a su valor objetivo.
Neil entra en muchos mayores detalles de lo que yo lo voy a hacer en este artículo, pero para una recapitulación rápida – el valor percibido puede diferir del valor objetivo, y el valor percibido puede afectar las ventas en modos en que la curva de demanda no predice. Por ejemplo, cuando se compra un producto de marca se está pagando una prima ó premium por encima del propósito en sí del producto dado que el valor en sí del producto es mayor incluso si el valor objetivo es el mismo. Algunas marcas en forma deliberada fijan precios mayores para vender más dado que el valor percibido se incrementa.

Fijando precios más altos a los mismo productos

Volviendo de nuevo a la aplicación ficticia del libro de Neil:
Volviendo a Willhelm y el Time Tracker 3000. Si usted quiere hacer cambiar la cantidad que Willhelm pagará por su producto, entonces hacerle cambios al producto es una opción, pero sólo si usted es capaz también de hacerle cambiar su percepción también. De hecho, se da que usted puede cambiar la percepción de Willhelm sobre la valía de su producto sin tocar el producto en lo más mínimo. Esto es una de las razones por las que el marketing existe.
Eso es. Usted puede pedir un precio más alto sin cambiar su producto, sólo cambiando la percepción que el cliente potencial tiene sobre éste. Uno de nuestros proposiciones de valor en Binpress es que ayudará con los aspectos de marketing. Con el permiso [de los autores], editamos la descripción y sumario cuando sea posible para representar mejor el valor del contenido, y al escribir artículos como éste incrementamos la percepción de cuán importante el marketing es tanto para las ventas como para maximizar los beneficios.
Por lo que proveeremos de servicios de diseño y UI para nuestros vendedores de modo de mejorar en enlace más débil del marketing con la mayoría de los desarrolladores – diseño. Una bien conocido compañía de software con una fruta se ha convertido en un gigante por descollar en el diseño y de ese modo imponerse a sus competidores, y no es por mera  coincidencia. Apple carga una prima por sus productos debido al valor percibido de sus productos.
Uno de las maneras más comunes de entender el precio percibido es chequear a la competencia. ¿Está usted vendiendo un plug-in de para un newsletter de gestión empresaria? Googléelo y vea que más hay en el mercado. Si usted tiene suerte, usted proveerá la única solución en este espacio – pero si no, usted tiene que considerar que sus clientes van a googlear del mismo modo que usted y tendrán en consideración rápidamente a los precios de sus competidores.
¿Qué hace usted cuando hay productos gratuitos que hace lo mismo que su producto? Usted tiene cuatro opciones entonces:
  1. Demuestre que su producto es claramente superior ó que tiene características únicas que el producto gratuito no tiene.
  2. Cree esos factores diferenciales.
  3. Gane en el marketing.
  4. Provea ayuda al cliente.
Dar ayuda al cliente es un diferenciación importante – una de las principales detractores para las empresas de usar productos desarrollados sobre menos conocidas fuente de código libre es la preocupación acerca de problemas actuales y necesidades futuras. Un producto comercial ofreciendo soporte puede muchas veces ganar clientes que desean esa cobertura de seguridad. Pronto nosotros añadiremos una prestación de rastreador de temas a cada componente, con nuestros vendedores teniendo la opción de marcar un paquete para aceptar tickets de soporte. Esto podría ser otra forma de diferenciar los paquetes o incrementar el valor percibido.
Dar soporte tiene un beneficio añadido aparte de incrementar el valor del producto – ¡es una chance de obtener retroalimentación real de su producto! Usando el feedback de los requerimientos de soporte le ayudará a mejorar su producto y venderá incluso mejor (ó incrementará el precio) en el futuro.

Determinando el precio justo

Hasta ahora he hablado acerca del valor percibido y objetivo y maximizando la curva de demanda. ¿Pero cual es la etiqueta de precio real?
Cuando vamos a fijar el precio de nuestro producto, deberíamos repasar los siguientes ejercicios :
  1. Determine el valor objetivo del producto. Cuánto costaría tu producto si de hecho la gente fuese máquinas racionales volitivas. Cuando hablamos de vender código fuente, el cálculo puede ser tan simple como : valor = (costo hora de trabajo x tiempo de desarrollo en horas) - precio. Este cálculo simplista determina el valor al cliente, si éste hiciera una decisión completamente lógica (por supuesto varía dependiendo del costo de la hora de trabajo y de la experiencia del desarrollador afectado a la tarea, pero esos dos números están usualmente relacionados).
  2. Entender el valor percibido del producto. ¿Cuál es su audiencia objetivo? ¿De qué modo su producto los ayuda? (ie, les ahorra tiempo, les mejora su producto/negocio etc.)? ¿Quién realizará la tarea de vendedor? (el desarrollador, un gerente de proyecto, un flaco de la gerencia de la compañía que tiene una tarjeta de crédito en Puerto Madero?, etc.) Para saber esto usted debiera investigar su mercado – ¿cuales son los productos de la competencia? ¿cuál es su demanda? ¿quién necesitaría esta solución y qué tan única es? ¿Qué tan difícil fue desarrollarla desde cero? Esta discusión sobre intercambio de opiniones entre programadores da una buena revisión de estas consideraciones. Usted puede encontrar respuestas a aquellas preguntas para casi excepto para las necesidades más oscuras sólo usando Google y visitando sitios tales como los programmers stackexchange y Quora, donde la gente postea preguntas tales como  “donde puedo encontrar x para  y (reemplace x e y con requerimientos y lenguaje).
  3. ¿Cuál es el valor que quiero transmitir a través del precio? Hay una gran diferencia en el mensaje que usted está mandando a un cliente potencial cuando el precio es $1.99 que cuando el precio es $19.99 – la diferencia de valor transmitido es increíble. No intente minimizar el precio en un primer momento con la esperanza de generar más ventas, dado que usted le está diciendo a sus clientes que no vale mucho más. Tuvimos una oleada de enviados a publicación recientemente con un precio de cerca de $1.99 el cual parecía estar más relacionado a copiar el precio de otros editores con la esperanza de tener más éxito en vez del valor actual del producto. Añadimos un precio mínimo de $4.99 para este propósito específicamente, y creemos que la vasta mayoría de los componentes debiera ser preciado a valores más altos.
Luego de determinar el valor percibido del producto, podemos ir un paso más adelante e intentar optimizarlo para alcanzar nuestro mejor precio haciendo lo siguiente:
  1. Mejorando el valor percibido vía marketing. El tópico del marketing de productos de software es amplio y será cubierto en futuras entradas, pero resumámoslo en unos pocos puntos – enfocarse en los beneficios, reduciendo los posibles miedos y destacando el diseño del producto. Considere estos elementos intentando incrementar de ese modo el valor percibido. Se encontramos que el valor percibido está debajo de nuestro valor objetivo, entonces es casi cierto que podemos elevarlo al menos al punto del valor objetivo, y probablemente con marketing creativo lo podemos pasar.
  2. Mejorando el valor objetivo. Citando al excelente artículo sobre Simplicity de Joel Spolsky :
    Con seis años de experiencia dirigiendo mi propia compañía de software les puedo decir que nada que hayamos hecho jamás en Fog Creek ha incrementado nuestros ingresos más que liberar una nueva versión con más capacidades. Nada. El flujo desde nuestras versiones más simples a las versiones más nuevas con nuevas características es absolutamente innegable. Es como la gravedad. Cuando intentamos los avisos de Google, cuando implementamos varios esquemas de afiliación, ó cuando cuando un artículo acerca de FogBugz apareció en la prensa, apenas vimos efectos en las ventas. Cuando una nueva versión aparecía con nuevas capacidades, veíamos un rápido, innegable, sustancial y permanente incremento en los ingresos.
    Volviendo al punto que hice mención antes – usted puede incrementar el precio proveyendo factores de diferenciación entendiendo lo que la gente busca y atacando las debilidades de su competencia. Todos está usando Magento porque provee un montón de valor, pero siguen quejándose acerca de la velocidad entre otras cosas. Suponga que usted construye una plataforma de eCommerce similar que sea mucho más rápida? Bingo, usted se enfocó en la principal falla que los competidores de sus clientes tienen. Algunas veces es bueno tener competencia sólo para saber lo que la gente realmente necesita.
  3. Ensayando. Cuando todo está dicho y hecho, es muy difícil determinar un punto de precio ideal hacia donde ir. Usted necesita ensayar diversos esquemas de precios e intentar construir algo como una curva de demanda e intentar encontrar cual es el precio ganador. Nosotros vamos a ofrecer un aditamento automático que hará esto por usted pronto – variará el precio luego que un número de componentes observen y comparen los números de ventas para cada precio y luego corra diversos sub-tests alrededor de los mejores precios a fin de encontrar el precio ideal. Esto puede ser hecho manualmente ahora, pero el seguimiento automático lo hará mucho más preciso y eficientemente.
  4. Creación de niveles de precios. Esto es muy importante desde el punto de vista psicológico – cuando uno ofrece sólo un nivel de precios a su producto, no se da ningún punto de referencia (excepto a su competencia). Usted puede incrementar el valor aparente de su fijación de precios regular añadiendo un paquete de precios premium que es más caro que el resto. El punto del paquete premium no es de hecho que produzca ventas (si bien de hecho hará algunas ventas – uno siempre tiene que darle a la gente la opción de pagar si así lo desean), sino que haga que el precio regular parezca un buen negocio. Cuando fijamos los precios de los componentes en Binpress, usualmente sugerimos a los vendedores que añadan la opción de “Licencia sublicenciable” para un precio mucho más alto – no sólo de hecho algunas personas lo comprarán, sino que también hará a los precios regulares mucho más valorados.

Empiece con una buena intuición y pruebe, pruebe, pruebe

A este punto usted debiera tener el proceso básico de cómo fijar precios a su producto. No hay una verdad universal en la fijación de precios – es mejor empezar con una buena suposición y luego pruebe y evalúe tanto como sea posible. A fin de ayudarlo en su evaluación (y por supuesto, en generar más ventas), nos enfocamos en generar mucho más tráfico para Binpress sobre los próximos dos meses. Estamos ahora empezando a correr campañas PPC y SEO que ayudarán a mantener la pelota rodando, pero su paciencia será recompensada.
Espero saber que piensa a través de los comentarios. Veamos que piensa acerca de cómo fijar precios a sus productos de software.

bin press

Twitter Delicious Facebook Digg Stumbleupon Favorites More

 
Design by Free WordPress Themes | Bloggerized by Lasantha - Premium Blogger Themes | Best Hostgator Coupon Code