Para cualquier negocio editorial, el lanzamiento de novedades es una actividad clave en la organización, ya que un porcentaje alto de las ventas provienen de estos lanzamientos. En concreto, el lanzamiento de ediciones de bolsillo permite un reimpulso de las novedades editoriales un tiempo después de su publicación, alcanzando así nuevos lectores y extendiendo la comercialización del ejemplar original.
En este contexto, hoy os hablamos de un caso de éxito que llevamos a cabo para un cliente del sector editorial cuyo objetivo era la optimización del lanzamiento de ediciones de bolsillo. Si quieres saber más, ¡sigue leyendo!
Claves del lanzamiento de ediciones de bolsillo
Hay varias razones por las que el lanzamiento de las ediciones de bolsillo es un tema complejo a nivel de negocio, a la par que clave en la rentabilidad de las editoriales.
Los aspectos esenciales a valorar cuando una editorial enfrenta la decisión de lanzar un libro, en este caso un relanzamiento de bolsillo son:
- El contenido: ¿Cómo saber cuál es la mejor opción entre todos los libros disponibles en su catálogo? Existen multitud de libros candidatos a ser relanzados en formato bolsillo, con lo cual tener en cuenta todas las variables es complejo.
- La temporalidad: ¿Cuál es el mejor momento para lanzar una edición de bolsillo? Aquí entran en juego dos factores determinantes:
- Los lanzamientos demasiado cercanos al lanzamiento de la novedad editorial en formato tradicional pueden dañar las ventas en este formato.
- Sin embargo, hay que aprovechar la notoriedad del formato original para lanzar el formato bolsillo antes que el libro caiga en el olvido o se vea superado por la vorágine de novedades editoriales.
- El precio: ¿A qué precio hay que lanzar el ejemplar de bolsillo? Hay que cambiar el precio del formato tradicional en el momento que se lanza este nuevo formato?
Cómo definir una estrategia de lanzamiento editorial eficiente con data
Nuestro cliente partía de que tenía la intuición de que los datos históricos sobre las ventas en formato tradicional y formato bolsillo darían muchas pistas sobre cómo gestionar mejor los lanzamientos en formato bolsillo de ediciones previamente lanzadas en formato tradicional. Sin embargo, no sabía cómo analizar esos datos para sacar conclusiones de impacto a negocio, ni tampoco cómo darle forma.
Para ello, en Kraz realizamos un proyecto predictivo de datos para la optimización de lanzamientos de libros en formato bolsillo.
Definiendo los objetivos del proyecto
El proyecto debía responder a las siguientes preguntas:
- ¿qué libros lanzar en edición de bolsillo?
- ¿cuál es el mejor momento para lanzar las correspondientes ediciones de bolsillo de un ejemplar en formato tradicional?
- previsión del volúmen de ventas de la edición de bolsillo
- previsión del volumen de ventas de la edición orginal (“tapa dura”) posteriormente al lanzamiento de la edición de bolsillo
Los datos históricos sobre lanzamientos anteriores podían dar muchas pistas sobre el impacto de los lanzamientos de bolsillo en cada caso particular. En concreto, existían datos individuales por ejemplar que incluían, entre otros:
- categoría del libro
- datos históricos de ventas
- evolución de precios
- canales de venta
- ventas previas al lanzamiento de la edición de bolsillo
- ventas posteriores al lanzamiento de la edición de bolsillo (ventas el ejemplar original y ventas del ejemplar de bolsillo)
¿Cómo lo hicimos? Fases del proyecto
Higiene de data
Inicialmente, el proyecto consistió en la identificación de casos particulares a descartar para el modelo. El objetivo era conseguir patrones de datos con alguna característica específica, no representativa de un comportamiento natural.
- Noticias en RRSS sobre el autor o el libro que se habían viralizado de forma extraordinaria.
- Realización de series o documentales sobre el autor o el libro que creaban picos puntuales y anómalos de ventas.
Modelización de distintas categorías
Viendo que existían patrones de datos distintos para los libros de diferentes categorías (por ejemplo, libros de ficción, de no ficción, etc), decidimos realizar un análisis por separado por cada categoría de libros, planteando un algoritmo distinto para cada tipología.
Con el dataset ya cuidado y las categorías separadas, en Kraz procedimos a la modelización de cada dataset para optimizar el volumen de ventas en función de potenciales escenarios de lanzamiento. La modelización se realizó con la metodología estándar de partición entre training y test, optimizando la capacidad predictiva del modelo.
Resultados del proyecto
Tras comprobar la validez del modelo y su capacidad predictiva en cada categoría, el modelo se ha puesto a disposición de los equipos de negocio del cliente para consulta de la predicción de impacto de lanzamientos individuales.
A través de una interfaz de consulta online, el algoritmo creado reporta, para cada libro existente en formato tradicional, los siguientes indicadores:
- Previsión de ventas del formato bolsillo
- Previsión de ventas del formato tradicional original en caso de lanzamiento de edición de bolsillo
- Momento óptimo de lanzamiento del formato bolsillo (previsiones de ventas para distintas ventanas de lanzamiento)
Si quieres conocer otros casos de éxito de Advanced Analytics, Big Data o Inteligencia Artificial, puedes encontrar más en esta página de nuestra web. Además, en este otro artículo del blog te contamos cómo desarrollamos un proyecto de segmentación avanzada de BBDD para una reconocida marca del sector de moda y complementos. Y recuerda, si tú también quieres convertir tu marca en un caso de éxito de la mano de nuestros expertos en analítica avanzada, ¡no lo dudes y contacta con nosotros!
