Decía Mark Twain que «el arte de la profecía es muy difícil – especialmente con respecto al futuro». Lo mismo podemos afirmar de la previsón de ventas de un nuevo producto – especialmente si es nuevo de verdad (no sólo para el proveedor, sino para todo el mundo).

Antes de lanzar un nuevo producto el marketing convencional exige realizar una cuidadosa investigación de mercados y clientes y una previsión de la posible demanda (forecasting) que permita evaluar la viabilidad del negocio, prever su posible velocidad de adopción, tomar decisiones de precio, planificar actividades, comprometer recursos, elaborar presupuestos, etc. con el objetivo último de aumentar al máximo las probabilidades de éxito de todo el proyecto.

Por lo que respecta a la investigación de mercado, en otro post estuvimos analizando las dificultades para realizarla cuando el producto era sustancialmente nuevo y aquellos casos en los que era mejor no escuchar al cliente, sino sumergirnos en su contexto para mejor entender sus necesidades.

Del mismo modo, en lo que respecta a la previsión de demanda también existe una gran gama de técnicas y la selección de las más adecuadas en cada caso depende del grado de innovación del producto. Por ejemplo, R. Levary y D. Han en su artículo “Choosing a Technological Forecasting Method” presentan diversos métodos que incluyen desde el tratamiento de series temporales, pasando por el método Delphi basado en la opinión de expertos, hasta al análisis de datos de productos análogos o los modelos matemáticos que tienen en cuenta la difusión del nuevo producto.

Pero ¿cuál es el resultado que proporcionan todas estas técnicas en el caso de un producto realmente nuevo, que crea una categoría o inaugura un mercado? En lo que respecta a la previsión de demanda los resultados son decepcionantes, con porcentajes de exactitud del 40% o inferiores (según los estudios). La evidencia empírica sugiere que las mismas técnicas de previsión que funcionan extraordinariamente con innovaciones incrementales fracasan estrepitosamente en mercados o aplicaciones que todavía no existen. Este comportamiento obedece a múltiples causas:

• Al tratarse de productos totalmente nuevos no existen datos históricos (probablemente, ni siquiera de productos análogos), con lo que se invalidan los métodos basados en series temporales.
• En el momento del estudio probablemente no están todavía definidos o no son conocidos el rango de aplicaciones del producto, los segmentos de clientes objetivo, las necesidades a cubrir o los competidores y en cualquier caso, en un escenario de alta volatilidad éstos van a estar cambiando continuamente.
• Las opiniones de los expertos internos (ejecutivos de la empresa) son interesadas o están sesgadas en el sentido de sobrevalorar irracionalmente el nuevo producto.
• Las opiniones de los potenciales clientes también están sesgadas: en particular, las preferencias expresadas en encuestas suelen ser totalmente diferentes al comportamiento de compra real, que se caracteriza por mantener el status quo y evitar los riesgos.
• Puede que no existan expertos externos en lo relacionado con el nuevo producto o mercado.

Muchas veces la empresa se conforma con tener una idea del «mercado potencial» en términos de ventas absolutas o de número de clientes que pueden llegar a comprar el producto. Para calcularlo suele aplicarse un proceso «de arriba abajo» en el que se parte de una cifra de TAM (Total Addressable Market), que evalúa cuánto se podía llegar  a vender si todos nuestros potenciales clientes compraran el producto. Esta cifra se va recortando posteriormente mediante una serie de coeficientes -basados principalmente en juicios subjetivos- que expresan la parte del mercado potencial a la que nuestra empresa puede llegar comercialmente de manera efectiva, la proporción de clientes que realmente están en situación de comprar, la cuota que nos van a dejar nuestros competidores, etc.

Al final se llega a una estimación que suele tomar una forma similar a «un mercado potencial de 50.000 millones, del que aunque únicamente consigamos el 1% significa unos ingresos de 500 millones» y sobre la que se han construido tantos planes de negocio que después no han resistido el primer contacto con la realidad del mercado. Lo peligroso en estos casos no es sólo enfocarse en unos números irreales que suelen ser el resultado de un exceso de optimismo, sino olvidarse de las asunciones (tamaño del mercado potencial, adopción por los clientes, cuotas de los competidores …) que subyacen a su cálculo.

Pero tratar de representar la demanda de un nuevo producto con una única cifra es peligroso porque -como sabemos- los nuevos productos están sujetos a un proceso de difusión que define cómo van siendo adoptados por el mercado. Y ello implica que la evolución de la demanda a lo largo del tiempo no va a ser ni mucho menos constante ni lineal y va a tener una influencia clave y específica en el perfil de los ingresos y en la rentabilidad del producto. Y aunque los modelos matemáticos de difusión (que suelen ser modificaciones del modelo básico de Bass) se han ido sofisticando para tener en cuenta aspectos tales como la influencia de marketing-mix o de los competidores de la empresa, todavía queda mucho para que puedan predecir adecuadamente el perfil de adopción en escenarios tan complejos como los actuales.

Por eso en muchos escenarios de innovación radical lo más aconsejable es no invertir demasiados recursos en intentar elaborar unas previsiones y unos presupuestos exhaustivamente precisos (ya que debido a la incertidumbre inherente a estas situaciones nunca vamos a disponer de la información necesaria) sino salir al mercado con unos planes y unos productos suficientemente flexibles como para ir adaptándonos iterativamente a la respuesta real de los clientes. A veces la mejor manera de descubrir y llegar a comprender un mercado es lanzarnos a él y tratar de aprender lo más rápidamente posible.

Porque -finalmente- el tamaño y la evolución de la demanda de un nuevo producto no vienen dados ni por un supuesto tamaño global del mercado ni por el valor de los parámetros de un complejo modelo de difusión. De hecho, ni siquiera por la sofisticación o las características del propio producto. El factor más importante para predecir la demanda lo constituyen la importancia y la urgencia del problema (o el «dolor») del cliente que ese producto viene a resolver.