La ingeniería de marketing se define actualmente como "un enfoque sistemático para aprovechar los datos y el conocimiento para impulsar la toma e implementación de decisiones de marketing efectivas a través de un proceso de decisión basado en modelos y habilitado por la tecnología". [1]
Historia
El término ingeniería de marketing se remonta a Lilien et al. en "La era de la ingeniería de marketing" publicado en 1998; [2] en este artículo, los autores definen la ingeniería de marketing como el uso de modelos informáticos de decisión para tomar decisiones de marketing . Los gerentes de marketing suelen utilizar "marketing conceptual", es decir, desarrollan un modelo mentalde la situación de decisión basada en la experiencia pasada, la intuición y el razonamiento. Sin embargo, ese enfoque tiene sus limitaciones: la experiencia es única para cada individuo, no existe una forma objetiva de elegir entre los mejores juicios de múltiples individuos en tal situación y, además, el juicio puede verse influenciado por la posición de la persona en la jerarquía de la empresa . En el mismo año, Lilien GL y A. Rangaswamy publicaron Marketing Engineering: Computer-Assisted Marketing Analysis and Planning , [3] Fildes y Ventura [4] elogiaron el libro en su revisión, al tiempo que señalaron que una discusión más completa de los modelos de participación de mercado y econométricas modeloshabría mejorado el libro para la enseñanza y que el "marketing conceptual" no debería descartarse en presencia de la ingeniería de marketing, sino que ambos enfoques deberían utilizarse juntos. Leeflang y Wittink (2000) [5] han identificado cinco era de construcción de modelos en marketing:
- (1950-1965) La primera era de aplicación de la investigación de operaciones y la ciencia de la gestión al marketing.
- (1965-1970) Adaptación de modelos para adaptarse a problemas de marketing
- (1970-1985) Énfasis en modelos que son una representación aceptable de la realidad y fáciles de usar.
- (1985-2000) Aumentar el interés en los sistemas de apoyo a las decisiones de marketing , los metanálisis y los estudios de generalización de los resultados.
- (2000-.) Crecimiento de nuevos sistemas de intercambio (por ejemplo: comercio electrónico ) y necesidad de nuevos enfoques de modelado
Cómo construir modelos de mercado y cómo desarrollar un enfoque estructurado para las preguntas de marketing ha sido un tema de discusión activa entre los investigadores, L. Lilien y A. Rangaswamy (2001) [6] han observado que, si bien tener datos brinda una ventaja competitiva, tener demasiados datos sin los modelos y sistemas para trabajar con ellos pueden resultar tan malos como no tener los datos. Lodish (2001) [7] observó que el modelo más complicado y elegante no será necesariamente el adoptado en la empresa, los buenos modelos son los que capturan las compensaciones de la toma de decisiones , estimaciones subjetivasPuede ser necesario completar el modelo, el riesgo debe tenerse en cuenta, la complejidad del modelo debe equilibrarse con la facilidad de comprensión, los modelos deben integrar aspectos tácticos con estratégicos. Migley (2002) [8] identifica cuatro propósitos en la codificación del conocimiento de marketing:
- Facilitar el progreso del marketing como ciencia
- Fomentar la disciplina dentro de sus entornos institucionales y profesionales.
- Educar y acreditar mejor al gerente potencial
- Proporcionar una ventaja competitiva a la empresa.
Lilien et al. (2002) [9] definen la ingeniería de marketing como "el proceso sistemático de poner en práctica los datos y conocimientos de marketing mediante la planificación, el diseño y la construcción de ayudas a la toma de decisiones y sistemas de apoyo a la gestión de marketing (MMSS)". Uno de los factores que impulsan el desarrollo de la ingeniería de marketing es el uso de computadoras personales de alta potencia conectadas a LAN y WAN , el crecimiento exponencial en el volumen de datos., la reingeniería de las funciones de marketing. La efectividad de la implementación de la ingeniería de marketing y los MMSS en la empresa depende de las características de la situación de decisión (demanda), la naturaleza del MMSS (oferta), la correspondencia entre la oferta y la demanda, las características de diseño del MMSS y las características del proceso de implementación. La adopción más amplia depende de la diferencia entre los sistemas de usuario final y los sistemas de gama alta, la capacitación de los usuarios y el crecimiento de Internet .
Modelos de respuesta del mercado
Todos los modelos de respuesta del mercado incluyen: [10]
- Entradas: precio , publicidad , esfuerzo de venta, diseño de producto , tamaño del mercado , entorno competitivo
- Modelo de respuesta: vincula las entradas con las salidas, como las percepciones del producto, las ventas y las ganancias.
- Objetivos: se utiliza para evaluar acciones como las ventas.
Modelos
En la ingeniería de marketing, los métodos y modelos se pueden clasificar en varias categorías: [1]
Evaluación del valor del cliente
- Las medidas objetivas: evaluación de ingeniería interna, indirectos encuesta preguntas, campo de valor en uso evaluación
- Medidas de percepción: grupos focales , preguntas de encuestas directas , calificaciones de importancia , análisis conjunto , evaluación comparativa
- Medidas de comportamiento: modelos de elección , minería de datos
Segmentación y orientación
- Reducción de datos: análisis factorial
- Medidas de asociación: análisis de conglomerados
- Detección y eliminación de valores atípicos
- Formación de segmentos: análisis de conglomerados
- Perfiles de segmentos: análisis discriminante
Posicionamiento
- Mapas de percepción : métodos basados en similitaridad, métodos basados en atributos
- Mapas de preferencias: modelo de punto ideal, modelo vectorial
- Mapas de espacio articular: modelo de punto ideal promediado, modelo vectorial promediado, análisis externo
Pronóstico
- Métodos de juicio: estimaciones compuestas de la fuerza de ventas , jurado de opinión ejecutiva, método Delphi , análisis de escenarios
- Análisis de mercado y encuestas: intenciones del comprador, pruebas de productos , relación de la cadena
- Series de tiempo: métodos ingenuos, promedios móviles , suavizado exponencial , método de Box-Jenkins , métodos de descomposición
- Causal análisis: análisis de regresión , modelos econométricos , modelos de entrada-salida , multivariante ARMA , redes neuronales
- Nuevos modelos de previsión de productos: modelo Bass , modelo ASSESSOR
Diseño de nuevos productos y servicios
- Software de creatividad: generación de ideas, evaluación de ideas, modelo de cartera de GE / Mckinsey , análisis conjunto
Mezcla de marketing
- Fijación de precios : enfoque clásico, fijación de precios orientada a los costos, fijación de precios orientada a la demanda, fijación de precios orientada a la competencia
- Promoción : método asequible, método de porcentaje de ventas, método de paridad competitiva, método de objetivo y tarea
- Decisiones de la fuerza de ventas : métodos intuitivos, métodos de respuesta del mercado, funciones de respuesta
Referencias
- ^ a b Arvind., Rangaswamy; de., Bruyn, Arnaud (2013). Principios de la ingeniería de marketing . DecisionPro. ISBN 978-0985764807. OCLC 840607615 .
- ^ "La era de la ingeniería de marketing" . archive.ama.org . Consultado el 31 de mayo de 2017 .
- ^ Arvind., Rangaswamy (2005). Ingeniería de marketing: análisis y planificación de marketing asistido por ordenador . Trafford. ISBN 978-1412022521. OCLC 731888669 .
- ^ El diario de la sociedad de investigación operativa, vol. 51, núm. 7 (julio de 2000), págs. 891–892
- ^ PSH Leeflang, DR Wittink, Creación de modelos para decisiones de marketing: pasado, presente y futuro, International Journal of Research in Marketing, 2000
- ^ Lilien, Gary L .; Rangaswamy, Arvind (1 de junio de 2001). "El imperativo de la ingeniería de marketing: introducción al número especial". Interfaces . 31 (3_suplemento): S1 – S7. CiteSeerX 10.1.1.421.5682 . doi : 10.1287 / inte.31.3s.1.9679 . ISSN 0092-2102 .
- ^ Leonard M. Lodish, (2001) Creación de modelos de marketing que generan ingresos. Interfaces 31 (3_suplemento): S45-S5
- ^ David Migley, ¿Qué codificar: ciencia de marketing o ingeniería de marketing? Teoría del marketing 2002
- ^ Lilien LG, Rangaswamy A., van Bruggen Gerrit H., Wierenga B., Reduciendo la brecha entre la teoría y la práctica del marketing con la ingeniería de marketing, Journal of Business Research 2002
- ^ Lilien GL , Rangaswamy A., De Bruyn A., Principios de ingeniería de marketing, Decision Pro 2013
