Según Wikipedia y de manera general, un árbol de decisión es “un modelo de predicción utilizado en diversos ámbitos que van desde la inteligencia artificial hasta la economía. Dado un conjunto de datos se fabrican diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva para la resolución de un problema”.
En el mundo del gran consumo, el término “árbol de decisión” se aplica al camino que conduce el shopper desde la planificación de la compra hasta la selección de una referencia en concreto. A este nivel, se pueden diferenciar tres (principales) tipos de compras. El primero, la compra planificada de forma específica: “compraré Coca-Cola Zero en latas”. En segundo lugar, la compra planificada, pero con decisión final ante el lineal: “compraré refrescos o una cola o Coca-Cola y decido precisamente qué ante el lineal”. Por último, la compra de impulso: “no había planificado comprar refrescos, pero la disponibilidad y/o la oferta generan un impulso y compro 6 latas de Coca-Cola”.
Varios estudios coinciden en el hecho de que el 70 % de las compras no son planificadas en términos de decisión final de la marca y de la variedad. Es así muy importante entender cómo el shopper toma su decisión para facilitarle la compra.
Sin embargo, la jerarquización de las categorías se ha hecho tradicionalmente con base en unas características industriales, de unidades de compra o de limitaciones de exposición, sin tener en cuenta el comportamiento y necesidades del shopper. Por ejemplo, para el shopper no existen categorías de frío negativo o frío positivo, sino de pizzas o pescado que se pueden comprar congelados o frescos. De la misma manera, «loncheados» no es una categoría: el jamón se puede comprar por piezas, al corte o envasado y preloncheado, pero lo que busca el shopper es jamón.
Si algunas categorías como papel de cocina o agua son relativamente sencillas, en categorías complejas, como las de belleza o cuidado capilar, es importante entender la clave de entrada del shopper a la categoría para fomentar: la rapidez de la compra planificada (“encuentro fácilmente la referencia de champú Pantene para cabellos secos que suelo utilizar”), la comprensión de la categoría y elección rápida para quien toma su decisión frente a un lineal de varios cientos de referencias y decenas de subfamilias.
Para mejorar las ventas y la satisfacción del shopper, es fundamental elaborar una categorización de los productos con base en el comportamiento y decisiones de este. Una categorización elaborada con base en shopper insights y datos de sell-out por tienda tiene repercusiones fundamentales no solamente en la organización del lineal (o planogramación) y definición de un surtido eficiente, sino en la misma definición de las categorías y organización y comunicación de la tienda. Concretizar un espacio dedicado al bebé juntando todo lo necesario para los nuevos padres o implantar categorías en lineales de productos de consumo complementarios (cross merchandising de bebidas alcohólicas y snacking, por ejemplo) son evidencias, hoy en día, comunes de la aplicación de estos insights en las tiendas.
¿Cómo definir un árbol de decisiones?
Para la parte cualitativa, lo más efectivo es escuchar al shopper para entender su proceso de toma de decisiones. Para ello, se utilizan estudios ad hoc basados en grupos de discusión o cuestionarios, pero lo más interesante son seguramente las metodologías basadas en la observación en tienda (real o virtual) seguidas de preguntas hechas al shopper.
El análisis de los datos de sell-out a nivel de ticket de compra también permite definir proximidades de compra de productos en función de los shopping trips y del perfil del shopper, que son particularmente interesantes para apoyar la elaboración del árbol de decisiones.
Si son costosas por complejas, estas técnicas permiten recoger la información “en caliente” y no solamente capturar el tiempo en lineal, manipulaciones de productos o hasta eye tracking del lineal con gafas especiales, sino también tener en directo la explicación de los racionales (o no) del proceso de compra directamente de la boca del shopper.
Para el fabricante o el distribuidor, investigar y entender el árbol de decisión de compra del shopper es aceptar apartarse de una categorización industrial o comercial que es seguramente más fácil de gestionar en términos de implantación. Sin embargo, la integración de este elemento clave del shopper marketing y category management abre mil posibilidades de mejora de la shopper experience que pueden tener consecuencias muy positivas en términos de ventas y de fidelización del shopper.
Detrás del árbol de decisión se esconde en realidad un bosque de potenciales.
