10 dic. 2012

En el centro se vende más

Por César Pérez Carballada






Cada vez que seleccionamos ropa que está colgada en una barra, platos en un buffet o una película en un servicio online, estamos eligiendo opciones que se nos presentan de forma horizontal.

Incluso en el lineal del supermercado los productos no pueden colocarse muy alto, sino quedarían fuera del alcance de los consumidores, con lo cual se colocan comúnmente de forma horizontal a lo largo de la góndola.

Ahora bien, el lugar donde se ubica un producto, ¿tiene algún impacto en sus ventas?

En el sector de la distribución generalmente se asocia el espacio ubicado entre las rodillas y el nivel de los ojos como la mejor zona, donde se registran mayores ventas, básicamente porque es el lugar donde más fácilmente se pueden alcanzar los productos.

¿Pero qué hay sobre la distribución horizontal?

Un estudio reciente (1) realizado por académicos de la universidad HEC en París han encontrado que esa distribución horizontal tiene un alto impacto.

EL CENTRO DE LAS VENTAS

Como parte del estudio los académicos les pidieron a un grupo de consumidores que eligieran una marca (entre 9) en una página online, luego repitieron el experimento con marcas de bebidas energéticas ubicadas en una góndola real, variando simplemente la ubicación horizontal de los productos. De esta manera pudieron identificar el impacto de la ubicación en las ventas, tanto en un entorno online como en uno físico. Llamativamente, en ambos casos los consumidores  desproporcionadamente eligieron en mayor cantidad a la marca que estaba en el centro.


La marca central fue elegida un 45,3% de las veces, mientras que las marcas ubicadas a los costados solo un 27,3% en promedio, es decir que simplemente cambiando la ubicación horizontal de un producto, ¡se pueden incrementar las ventas un 66 %!

Esta realidad (que los consumidores eligen desproporcionadamente al producto situado en el centro) ha sido ampliamente documentada en estudios anteriores (2) (3) (4), de hecho en categorías de muy baja involucración este porcentaje es aun mayor (por ej, en sillas 71% y en resaltadores 68%) pero lo innovador de este estudio en particular fue que exploraron la razón de tal fenómeno: mientras los consumidores realizaban su elección, los académicos utilizaron un aparato que mide los movimientos de los ojos al milisegundo, analizando qué producto miraban en cada instante.

En el análisis observaron que los consumidores inicialmente miran al producto del centro, para después observar los demás, pero poco después la observación comienza a concentrarse en el centro en lo que se conoce como el “efecto cascada de la mirada” (“gaze cascade effect”) fijando la atención en la marca central durante los 5 segundos anteriores a la decisión.

Biológicamente, nuestros ojos se sienten más cómodos mirando hacia adelante de forma recta, en lo que se conoce como la “reserva orbital” (“orbital reserve”) además la forma de abarcar la mayor visión posible es mirar al medio, con la visión periférica captando el resto, pero al analizar en detalle los movimientos de los ojos en los experimentos los académicos descubrieron que la mirada inicial al centro no es la que predice la selección final, ya que es mucho más sistemática, sino los momentos finales cuando la mirada regresa al centro. Solo este último proceso estuvo correlacionado con la marca elegida.




Es más, la marca elegida no necesariamente era la que estaba en el centro geométrico de la estantería o de la pantalla, sino aquella en el centro de la categoría en cuestión, ya que el efecto se manifiesta de forma relativa dentro de cada categoría, por ejemplo, si el lineal tiene un número impar de “displays” pero las bebidas energéticas ocupan solo una porción de ellos la marca más elegida no es la que está en el “display” central (centro geométrico del lineal) sino aquella que está ubicada en el medio de los “displays” ocupados por las bebidas energéticas. Esto se encontró probando distintas configuraciones de góndolas, y en todos los casos se observó el mayor impacto de la marca en el centro. 

Selin Atalay, la académica que lideró los estudios, comenta: “cuantas más opciones tiene un consumidor (cuanto más difícil es elegir), más fuerte es la influencia de la ubicación central”.




Ahora bien, si una marca no puede optar a la ubicación central, ¿hay alguna diferencia entre los dos laterales? En el estudio se encontró que los productos  a la derecha del centro (desde la posición del consumidor) reciben en promedio el 32% de las compras (5), mientras que los ubicados a la izquierda solo el 24%, con lo cual elegir la ubicación derecha puede incrementar las ventas un 33% vs. la izquierda.

Llamativamente el proceso de selección de la marca que se sitúe en el centro se lleva a cabo de forma inconsciente, porque cuando en el estudio se les preguntó a los consumidores la razón por la cual habían elegido el producto, trataron de justificar su elección mencionando ciertas propiedades físicas (“la otra tarta tenía menos crema”) pero no pudieron recordar las características de la marca elegida, sugiriendo que no eran conscientes del proceso visual que los llevó a elegir la marca en cuestión.

Esta fuerte tendencia a seleccionar el producto en el centro puede ser utilizado para incentivar las ventas de aquellos productos con mayor margen o en el caso de los distribuidores, las ventas de sus propios productos.


*****


Como concluye la académica que lideró el estudio: “en categorías de baja involucración y con alta frecuencia de compra, cuando los consumidores eligen entre marcas con las cuales no están familiarizados pero son semejantes, el proceso de búsqueda visual y la elección de la marca están influenciados por la ubicación central de un producto”.

Es verdad que en marcas que tienen un mayor grado de diferenciación y preferencia por parte de los consumidores, la ubicación será menos importante, pero considerando que muy pocas empresas han logrado posicionar sus marcas logrando esta diferenciación, los resultados del estudio se pueden aplicar a la gran mayoría de los productos reales.

Ahora Ud. ya sabe, si puede elegir la ubicación de su producto, recuerde el poder que tiene el centro, tanto en un lineal como en una página de Internet.




                                     


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Fuentes:
(1) A. Selin Atalay, H. Onur Bodur, and Dina Rasolofoarison, “Shining in the Center: Central Gaze Cascade Effect on Product Choice”, Journal of Consumer Research, Vol. 39, No. 4 (December 2012), pp. 848-866
(2) Christenfeld, Nicholas (1995), “Choices from Identical Options”, Psychological Science, 6 (January), 50–55.
(3) Shaw, Jerry I., Jon E. Bergen, Chad A. Brown, and Maureen E. Gallagher (2000), “Centrality Preferences in Choices among Similar Options”,  Journal of General Psychology, 127 (April), 157–64.
(4) Chandon, Pierre, J. Wesley Hutchinson, Eric T. Bradlow, and Scott You (2009), “Does In-Store Marketing Work? Effects of the Number and Position of Shelf Facings on Brand Attention and Evaluation at the Point of Purchase”,  Journal of Marketing, 73 (November), 1–17.
(5) “The product in the center of the shelf is the winner”, Research watch, Harvard Business Review, November 2012




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Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en
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3 dic. 2012

Radiografía del “unfollow” en Twitter

Por César Pérez Carballada







Uno de los objetivos de una cuenta en Twitter, ya sea una empresa o un particular, es incrementar su nivel de influencia maximizando la cantidad de seguidores.

Para tener una mayor cantidad de seguidores en Twitter se puede incrementar la cantidad de personas que nos siguen, ampliando nuestro círculo de influencia con RTs o menciones, pero también es importante minimizar los “unfollows”, es decir, reducir al mínimo la cantidad de seguidores que por una razón u otra deciden dejarnos.

Por esa razón es importante entender cómo funciona un “unfollow” y en qué situaciones ocurre.

Un grupo de académicos (1) decidió explorar este comportamiento, identificando cómo y cuándo ocurre, analizando cuentas reales de Twitter. En lugar de tomar una muestra al azar en dicha red, seleccionaron a un grupo de usuarios que estuvieran unidos por un lazo cultural dentro de una misma sociedad, así optaron por analizar absolutamente todos los usuarios de Twitter que escriben en coreano. Una ventaja de esta metodología es que los resultados son más extrapolables a la sociedad en general ya que la muestra, al contar con tal cantidad y variedad de usuarios, incluye todo tipo de perfiles desde políticos, deportistas, empresarios, estudiantes, amas de casa, etc. Así registraron el estado diario de 1,2 millones de cuentas en Twitter durante 51 días, identificando a quiénes seguían y por quiénes eran seguidos en cada momento.

CARACTERÍSITICAS DE LOS VÍNCULOS SOCIALES EN TWITTER

Una de las variables que define una red social es el nivel de reciprocidad medido como el porcentaje de usuarios con una relación mutua sobre el número total de usuarios con al menos alguna relación (tanto mutua o unidireccional). Estudios previos (2) han encontrado que la reciprocidad en Twitter es tan solo del 22,1%, una cifra baja comparada con otras redes sociales, por ejemplo la fallida red Yahoo! 360 llegó a tener en su punto más alto una reciprocidad de 84%. Es esperable que en Twitter la reciprocidad sea mucho menor que en otras redes sociales como Facebook, ya que a diferencia de esta, Twitter no requiere que las relaciones sean mutuas (una característica que quizás defina a Twitter más como un servicio de microblogging que como una red social). Sin embargo entre los usuarios coreanos de Twitter la reciprocidad es mayor al 61%, una cifra muy superior al promedio global.

Al iniciar el período de análisis, cada usuario seguía a unas 59,7 cuentas en promedio, cifra que se incrementó a 75,7 al finalizar el estudio 51 días después.

Hay cuatro tipos de mensajes en Twitter: un tweet general, una respuesta (“reply”), una mención y un retweet (RT). La respuesta y la mención son mensajes conversacionales ya que implican una interacción directa entre dos usuarios, mientras que un retweet puede considerarse como un mensaje informacional ya que implica la redifusión de un mensaje a un grupo mayor sin necesariamente interactuar con el emisor original. ¿Hay alguna variación en la composición de los mensajes a medida que un usuario sigue a más personas?

En el siguiente gráfico vemos que cuando un usuario no sigue a muchas personas, menos del 20% de sus mensajes son “replies”, realizando aún menos RTs o menciones (casi el 80% son tweets generales), pero esos “replies” aumentan linealmente hasta llegar a un máximo cuando sigue a 100 personas, con lo cual un usuario se va volviendo más interactivo cuanta más gente sigue.


Una vez que un usuario sigue a más de 100 personas el porcentaje de “replies” se mantiene constante o incluso se reduce, pero comienza a incrementarse drásticamente el número de RTs. Así vemos que a medida que un usuario sigue a más personas, su relación se va convirtiendo de conversacional a informacional.

CARACTERÍSITICAS DE LOS “UNFOLLOWS”


1) Una actividad muy común

Sabiendo que, a diferencia de las redes sociales como Facebook, en Twitter un usuario puede dejar de seguir a otro sin que este se entere (se pueden usar servicios específicos pero Twitter no notifica de este suceso) es esperable que este comportamiento sea común. De hecho, durante los 51 días analizados, un 30% de los usuarios dejaron de seguir a alguien, y si se descuentan aquellos perfiles inactivos, se encuentra que al menos el 43% de los usuarios han dejado de seguir a alguien en esos 51 días (la cifra puede ser mayor si se contabilizara un período de tiempo más largo).

El usuario promedio dejó de seguir entre 15,4 y 16,1 perfiles en ese plazo de tiempo (recordemos que esas cifras se calculan sobre los 59,7 perfiles seguidos por cada cuenta) con lo cual se puede confirmar que el “unfollow” es una actividad bastante común en Twitter.

2) Distribución en el tiempo

Si observamos la frecuencia descubrimos que es un comportamiento que se da en momentos concentrados en el tiempo: casi el 66% de todos los “unfollows” que una cuenta realizó en los 51 días analizados ocurrieron en un solo día y casi el 90% ocurrieron en un intervalo menor a 9 días, con lo cual se ve que la decisión de dejar de seguir a otros usuarios se lleva a cabo en momentos concretos en el tiempo, y cuando ese momento llega, se producen la mayoría de los “unfollows” de forma conjunta. Los académicos también identificaron un pequeño número de usuarios que siguen a una gran cantidad de cuentas que dejaron de seguir a más de 100 de ellas cada día, probablemente son usuarios que utilizan herramientas automáticas.

3) La falta de interacción


Una cuestión interesante es analizar si cuando un usuario deja de seguir a otro es por falta de interacción o por falta de interés, porque así podríamos predecir la probabilidad de un “unfollow” en base al nivel de interacción previo. En el siguiente gráfico vemos la correlación entre la cantidad de perfiles que sigue un usuario (eje horizontal) y la cantidad de usuarios con los cuales interactúa (eje vertical) ya sea a través de una mención, un “reply” o un retweet.


Así puede verse que el número de usuarios con los cuales una cuenta interactúa está positivamente correlacionado con la cantidad de usuarios a los que sigue, pero esa relación es 10 veces más pequeña ya que los ejes están en escala logarítmica. Por ejemplo, un usuario que sigue a 1.000 perfiles interactúa solo con 70 en promedio, así solo un pequeño porcentaje de las relaciones establecidas en Twitter se transforman en una interacción directa, algo que también ocurre en algunas redes sociales como Facebook (3) y Cyworld (4). Esta realidad se comprueba al ver que el 85,6% de las relaciones en Twitter no generan ni siquiera una interacción directa (un RT, un “reply”, etc.) y 96,3% de las relaciones tienen 3 o menos interacciones. Esto comprueba la naturaleza pasiva de Twitter, donde las personas se subscriben para seguir los tweets de otros usuarios pero no para interaccionar con ellos con lo cual el “unfollow” no se da tanto por una reducción en el nivel de interacción, ya que de por sí es casi inexistente.

4) La antigüedad del vínculo


Donde sí existe una correlación positiva es con la antigüedad de la cuenta (ver siguiente gráfico).


Así vemos que la probabilidad de que un usuario haga un “unfollow” es mayor entre los perfiles que ha comenzado a seguir más recientemente, es decir, es más difícil que deje de seguir a un usuario que lleva más tiempo siguiendo que a uno que acaba de comenzar a seguir. De hecho, en el gráfico se puede ver que esa probabilidad aumenta desproporcionadamente hacia la derecha, donde están los perfiles que se han comenzado a seguir más recientemente. Por consiguiente, cuanto más tiempo un usuario ha seguido a otro es menos probable que rompa esa relación y las relaciones más recientes son sumamente frágiles.

5) Límite en el número de perfiles que se siguen

Uno podría suponer que los usuarios de Twitter tratan de mantener un número manejable de perfiles que siguen, pero el análisis rechaza esa hipótesis (ver siguiente gráfico).


Aquí vemos que la cantidad de “unfollows” se incrementa de manera proporcional al número de perfiles que sigue un usuario, manteniéndose constante en aproximadamente un “unfollow” cada 10 o 12 perfiles que se siguen.

6) El nivel de reciprocidad

Uno de los mayores hallazgos del estudio fue que encontró una relación directa entre la reciprocidad de las relaciones y los “unfollows”. Así, la probabilidad de que una relación recíproca se rompa es del 5,3%, mientras que una relación unidireccional tiene una probabilidad de romperse del 12,3%, ¡más del doble! Esta diferencia es estadísticamente significativa y nos confirma que si una persona nos sigue, con solo el hecho de comenzar a seguirla hemos reducido a la mitad la probabilidad de que nos haga un “unfollow”. Curiosamente, una vez que un usuario ha roto una relación recíproca, la probabilidad de que la otra parte se entere y deje a su vez de seguir al primero es del 23,5% (con lo cual si dejamos de seguir a quienes nos siguen, podemos esperar que casi uno de cada cuatro a su vez nos deje de seguir). Debemos recordar que estas cifras se calcularon en el período de análisis de 51 días, y pueden incrementarse si se aumenta el tiempo considerado.

7) El nivel de información (la calidad)


Para considerar el nivel informativo que un usuario tiene para otros se puede tener en cuenta el número de retweets que recibe (5) (6) o la cantidad de veces que otros usuarios han marcado como “favoritos” a uno de sus tweets.

En el estudio se encontró que cuanto mayor es el nivel informativo (RT y favoritos) de un usuario menor es la probabilidad de que otro usuario le haga un “unfollow”, en otras palabras, cuando un usuario hace un retweet o marca un tweet de otro como favorito, estadísticamente es menos probable que deje de seguirlo. Esta conclusión tiene sentido, ya que si un perfil recibe muchos RTs es porque publica contenido de calidad, y por ende, menos gente dejará de seguirlo.

8) El solape de usuarios

En el siguiente gráfico se puede ver la correlación entre el ratio de “unfollow” y el solape de usuarios (el cual mide, entre dos usuarios determinados, a cuántos perfiles siguen en común o cuántos seguidores tienen en común).



Aquí vemos que el ratio de “unfollow” crece hasta llegar a un máximo cuando el solape es del 24%, pero luego comienza a reducirse incluso cuando el solape se incrementa, sugiriendo que el nivel de solape puede ser indicativo de la fortaleza de la relación entre dos usuarios.


*****

Conociendo estos resultados, uno no debe alarmarse si sufre un “unfollow” ya que es algo bastante común en Twitter. Es un hecho que no está relacionado con el número de interacciones que tenemos ni con el número de perfiles que siga el otro usuario pero sí con la antigüedad del vínculo, con la reciprocidad (“seguir a quienes nos siguen”) y con la calidad de nuestros tweets (“si logramos RTs y favoritos”).

Si queremos minimizar la probabilidad de un “unfollow” debemos concentrarnos en publicar contenido de calidad y mantener relaciones recíprocas con quienes nos siguen, y cuanto más tiempo pase, de forma natural se reducirá la probabilidad de que nos dejen de seguir.




                                     


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Fuentes:
(1) H. Kwak, H. Chun, and S. Moon. Fragile Online Relationship: A First Look at Unfollow Dynamics in Twitter. CHI '11 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Pages 1091-1100, 2011.
(2) H. Kwak, C. Lee, H. Park, and S. Moon. What is Twitter, a social network or a news media? In Proc. WWW, pages 591–600, 2010.
(3) Economist.com. Primates on Facebook: Even online, the neocortex is the limit, http://goo.gl/IxEsq. The Economist, Feb 2009.
(4) H. Chun, H. Kwak, Y.-H. Eom, Y.-Y. Ahn, S. Moon, and H. Jeong. Comparison of online social relations in volume vs. interaction: A case study of Cyworld. In Proc. IMC, pages 57–70, 2008.
(5) Op. Cit. Kwak et al.
(6) J. Weng, E.-P. Lim, J. Jiang, and Q. He. TwitterRank: finding topic-sensitive influential twitterers. In Proc. WSDM, pages 261–270, 2010.



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Autor: César Pérez Carballada
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