Difusão no mercado do novo app de uma startup
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Construiremos um modelo de uma startup que pretende lançar um novo aplicativo (app) para celulares no mercado. Em uma primeira etapa, estamos preocupados em como o produto irá se difundir no mercado e, numa etapa seguinte, completaremos o exercício considerando o fluxo de caixa (investimento, faturamento e custos envolvidos).
O app será gratuito e a monetização se dará por anúncios e pela venda de funcionalidades adicionais. Assim, a startup entende que o volume de usuários é parâmetro fundamental para a viabilidade do negócio.
Construir um modelo de simulação que permita avaliar como o app irá se difundir no mercado e estimar por quantos meses a startup deverá investir em marketing de modo que ela atinja, ao menos, 1 milhão de usuários até o 6o mês do lançamento do app.
O tamanho do mercado é estimado em 5.000.000 clientes potenciais e, uma vez convertido, o cliente nunca abandona o app;
Estima-se que cada mês de investimento em marketing seja capaz de converter 1,1% dos clientes potenciais em novos clientes;
Existe um efeito esperado de propaganda boca-a-boca: cada usuário do app comenta com 10 dos seus contatos por mês e, neste caso, a probabilidade de sucesso de conversão é de 5% (dentre aqueles que ainda não são usuários).
A startup tem pela frente, portanto, o lançamento de um novo produto que será difundido no mercado por meio de ações de marketing (propagandas, participação de eventos, press releases etc.). Espera-se que, em algum momento, o produto “viralize” por meio de propaganda boca-a-boca.
Definido desta forma, o problema é semelhante ao modelo clássico de marketing, conhecido como: , criado por .
Pela perspectiva de um problema de otimização, temos como variável de decisão o número de meses de investimento em marketing e o objetivo é minimizar o custo de marketing, sujeito à condição de que em 6 meses, o número de clientes deve ser maior ou igual a 1 milhão.
Antes de começar no AnyLogic, temos duas seções que descrevem o modelo que será construído por meio do seus diagramas de “laços causais” (ou causal loop diagram, como diria o Tio Sam) e diagramas de “estoque e fluxo”.
