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Soraya Paniagua

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27 marzo, 2012 Posted by sorayapa Publicado en Bigdata, Entrevistas Big Data
4 comentarios

La gran apuesta de Coca Cola por los modelos predictivos

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Massimiliano Marinucci, Dirección de Estrategia y Productividad de Coca Cola Coca Cola ha apostado fuerte por el uso de los modelos predictivos en los principales mercados en los que opera. Pero, por qué una empresa que ha ingresado 46.542 millones de dólares en 2011 está interesada en los datos y su modelación. La respuesta es sencilla, quieren entender de dónde vienen las ventas y los factores que influyen. Quieren prever, planificar y  mejorar la productividad. Los modelos creados en España son un ejemplo de innovación y desarrollo.

Les recomiendo leer este post hasta el final, es un resumen de la fantástica ponencia de Massimiliano Marinucci, Dirección 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. Marinucci desgrana la filosofía y la experiencia de Coca Cola en el uso del big data y los modelos predictivos. Tienen la charla completa en la web de Bayes.

Cifras de Coca Cola.Les pongo en antecedentes, Coca Cola generó  46.542 millones de dólares en 2011. Lleva 50 años consecutivos de incremento en dividiendos. Está presente en 200 países y tiene 15 marcas con un valor de mil millones de dólares en términos de ingresos anuales.  Si todo va tan bien ¿Por qué interesan tanto los modelos?

“Nos interesa modelizar  porque nos interesa entender,  diagnosticar, saber de dónde vienen nuestras ventas o los factores que han influido… Los modelos permiten prever y si lo juntamos con la capacidad que tienen de entender lo que está pasando, podemos utilizar los modelos para planificar. Hay otra potente razón para modelizar y es el dinero que invertimos en publicidad. Nosotros utilizamos los modelos para mejorar la productividad de nuestras acciones de marketing. A través de la diagnosis podemos  mover los recursos de un lado para otro según la productividad ”.

Cuenta Marinucci que en Coca Cola han echado cuentas. Se preguntaron qué pasaría si a nivel global se consiguiera un 0,1%  más en volumen manteniendo el gasto constante en marketing. El resultado es un incremento de 18 mil millones de dólares en operating income.

“Los números son abrumadores, impresionantes. Nos hace reflexionar. Sólo este motivo es suficiente para modelizar o entender cómo funciona nuestro marketing, merece la pena gastarse el dinero en estas cosas”.

¿Qué se modeliza?

Lo que Coca Cola modeliza actualmente son las ventas totales  y la razón es muy 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 el caso de que no se cumpla. Para implementar un modelo de previsión de ventas hay que empezar por lo más importante y es que el top management esté involucrado y vea la utilidad.”

Lo que normalmente se mide es la dimensión del producto por marca, categoría y sku, así como el ámbito geográfico (entorno nacional o regional).

¿Qué se incluye en los modelos?

Drivers de Coca ColaApunta  Marinucci que en los modelos de ventas de Coca Cola  se incluye todo lo que afecta al mercado, lo que es controlable y lo que no.  Por ejemplo la economía, el tiempo  o los efectos de calendario son variables que no se pueden controlar, lo mismo ocurre con las políticas de los competidores en materia de precios, promociones o publicidad.  Las variables que se pueden controlar son las internas, como el marketing, políticas de precios o la distribución (crítica en países en desarrollo). Pero no se incluyen los drivers intermedios, como notoriedad de marca o de publicidad.

“No incluimos  los drivers intermedios. Es una cuestión de elección. Nosotros lo que queremos es una herramienta de planificación. Los modelos tienen que explicar pero también tienen que servir para planificar y finalmente para prever”.

¿Qué explican los modelos?

Los modelos explican, por ejemplo, los drivers que influyen en el negocio, de dónde vienen las ventas, la contribución al crecimiento o la contribución de cada driver a los  volúmenes  de venta por  año así como la previsión. También explican la inversión óptima.

Cuenta Marinucci que los modelos generan controversia en los departamentos de marketing. Por ejemplo el hecho de demostrar  que gran parte del aumento de ventas no se debe al marketing sino a factores externos como una mayor  tasa de crecimiento de países en vías de desarrollo.

“Los modelos nos ayudan  a redimensionar la aportación de cada uno y a poner a cada uno en su sitio. Los modelos favorecen la comunicación objetiva. Ya no se trata de decir que el año pasado hizo calor y por eso vendimos más. No,  vamos a ver cuánto más calor hizo y lo vamos a cuantificar. Por lo tanto se terminó la diatriba de uno dice hizo calor, el otro dice es mi marketing”.

¿Para quién?

Un asunto importante es cómo se reciben los modelos dentro de la organización.  Según Marinucci el punto fundamental es que los altos cargos entiendan la utilidad y el beneficio de los modelos, que vean que es una herramienta  que les va a ayudar a tomar decisiones y a valorar los riesgos de cara al futuro. En este punto Marinucci subraya algo que es realmente crítico, el lenguaje:

“Y sobre todo tenemos que asegurarnos de que los modelos hablan su lenguaje, un modelo no tiene que hablar  el lenguaje del estadístico… Hay que hablar en términos familiares, no se puede hablar de coeficientes o logaritmos…”

Se crean modelos para las áreas de Marketing, Operaciones, Medios, Finanzas y Top Management.

“Lo que hacemos es valorar si hay riesgos en alcanzar los objetivos del próximo año. A los clientes les preguntamos ¿cuál es tu objetivo? Nos dicen que un crecimiento de un 3 o un 4 %.  Bien entonces les preguntamos ¿qué vais a hacer para lograrlo? Nos dicen,  vamos subir precio, esto, lo otro … Cogemos los datos y los metemos en el modelo y el modelo nos dice más o menos dónde quedaríamos con respecto a ese objetivo anual… Por otra parte los modelos no pueden operar en el vacío, hay que  dejar que hablen 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”.

¿Cómo implementar la modelización  en una organización?

Implementar modelos de previsión no es una labor sencilla, se requiere tiempo. Para comenzar Marinucci aconseja lo siguiente:

“Mi consejo es que hay que ser ambiciosos pero comenzando por lo sencillo. Por ejemplo ofrecer algo útil al top management, una previsión para el año. También es importante disponer de herramientas para experimentar y probar los modelos, disponer de simuladores”.

Hay que tener en cuenta que el esfuerzo para mantener un modelo es muy intenso. La modelización no es como cualquier otra herramienta de investigación de mercado. Marinucci insiste en este aspecto, considera que la modelación es un proceso que evoluciona constantemente.

Por último resaltar que los modelos que se han desarrollado en España son un ejemplo de innovación y desarrollo dentro y fuera de Coca Cola.

Les dejo la ponencia completa:

La gran apuesta de Coca Cola por los modelos predictivos

4 comentarios

  1. JM Alarcon dice:

    Hola Soraya,

    Interesante post. Sólo un detalle: para los americanos un “billón” equivale a lo que realmente son “mil millones” y usan el punto como separador decimal no como separador de miles, así que cuando dices “46.542 billones de dólares en ventas” son realmente “46,542 mil millones de dólares en ventas” o lo que es lo mismo “46.542 millones de dólares en ventas”.

    Saludos,

  2. Daniel Peña dice:

    Interesante post. Yo que he trabajado para Coca-Cola España desarrollando modelos de medición y predicción (en el proyecto happing.es) tuve la suerte de trabajar con alguna de las herramientas que usan en España que están consideradas, dentro del grupo, como las mejores (debe de ser la única empresa donde España es la filial más fuerte del mundo).
    El caso es que Coca-Cola tiene la inmensa ventaja de contar con años, muchos años, de histórico que les facilita mucho el histórico. Eso, sumado a una penetración brutal en el mercado español les permite tener herramientas tan impresionantes que simplemente introduciendo la predicción del tiempo les permite saber cuantos litro de Coca-Cola se van a vender al día siguiente. Con un margen de error increíblemente bajo.

    Si quieres saber algo más de lo que quisieron hacer en Internet (en el año 2008) puedes verlo aquí: http://blog.creacciones.es/2009/06/03/emetrics-madrid-presentacion-y-reflexion/

    • sorayapa dice:

      Ey Daniel !!
      Los datos, si son de calidad, son irrefutables. Me encantó la ponencia Marinucci. Los datos dicen qué factores realmente influyen en las ventas, el Marketing lo tiene difícil!!

      Gracias por tu comentario
      En qué año fuiste consultor para Terra???

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