Value for Money (VFM): medir la percepción de valor

analisis
R
Author

Roberto Gil-Saura

Published

May 3, 2025

Introducción

En el saturado panorama de métricas de marca, los Key Performance Indicators (KPIs) como el Net Promoter Score (NPS) o el Customer Satisfaction Score (CSAT) son omnipresentes. Sin embargo, un indicador de vital importancia que a menudo no recibe la atención que merece es el Value for Money (VFM) o Percepción de Valor por el Dinero. Este KPI no mide simplemente si un producto es “barato” o “caro”, sino que captura la compleja ecuación que los consumidores resuelven en su mente: ¿Los beneficios que recibo justifican el precio que pago?

Entender el VFM es crucial, ya que una percepción de valor pobre puede erosionar la lealtad y la cuota de mercado, incluso si los clientes están globalmente satisfechos con el producto. Este post desglosa el concepto de VFM, su método de cálculo, su lugar en el ecosistema de KPIs y cómo analizarlo con R.

Conceptualización del VFM

El concepto de “valor percibido” es una piedra angular en la literatura de marketing, definido como la evaluación global del consumidor sobre la utilidad de un producto, basada en la percepción de lo que se recibe (beneficios, calidad) y lo que se da a cambio (precio, sacrificio) (Zeithaml, 1988). El VFM es la operacionalización de este concepto en un KPI accionable.

Su utilidad estratégica es inmensa:

  • Diagnóstico de Precios: Un VFM bajo puede ser una señal de alerta de que una marca es percibida como sobrevalorada, mientras que un VFM muy alto podría indicar una oportunidad para ajustar los precios al alza sin perder clientes.
  • Posicionamiento Competitivo: Permite comparar directamente la propuesta de valor de una marca frente a sus competidores desde la óptica del consumidor.
  • Gestión de la Calidad: Ayuda a entender si las mejoras en la calidad del producto se traducen efectivamente en una mayor percepción de valor por parte del cliente.

Cálculo

Para calcular el VFM, se necesita un dato específico recogido a través de encuestas. Se le pide al consumidor que valore una marca o producto usando una pregunta directa basada en una escala Likert. Una formulación estándar es:

“Considerando el precio que pagas/pagaste, ¿cómo calificarías el valor que ofrece [Marca/Producto X]?”

Las respuestas se recogen en una escala, comúnmente de 5 puntos:

  1. Excelente relación calidad-precio
  2. Buena relación calidad-precio
  3. Regular / Normal
  4. Mala relación calidad-precio
  5. Pésima relación calidad-precio

Entendiendo “Top 2 Box” y “Bottom 2 Box”

El VFM se calcula utilizando una metodología que busca sintetizar la distribución de respuestas en un único indicador. Para ello, se utilizan los conceptos de “Top Box” y “Bottom Box”.

  • Top 2 Box (T2B): Es el porcentaje de encuestados que han seleccionado las dos categorías más positivas de la escala. En nuestro ejemplo, serían las respuestas “Excelente” y “Buena relación calidad-precio”. Este grupo representa a los clientes que perciben un valor alto o muy alto.

  • Bottom 2 Box (B2B): Es el porcentaje de encuestados que han seleccionado las dos categorías más negativas. En este caso, “Mala” y “Pésima relación calidad-precio”. Este grupo representa a los detractores del valor de la marca.

La fórmula para el VFM Score es, por tanto, una resta neta, similar en espíritu al NPS:

VFM Score=(%Top 2 Box)−(%Bottom 2 Box)

El resultado es un índice que va de -100 (todos los clientes perciben un valor pésimo) a +100 (todos perciben un valor excelente).

  • VFM > 0: La percepción de valor es predominantemente positiva.
  • VFM ≈ 0: La percepción de valor está equilibrada o es neutra.
  • VFM < 0: La percepción de valor es predominantemente negativa.

VFM entre los KPIs de Marca

Es fundamental no ver el VFM como un sustituto de otros KPIs, sino como un complemento que ofrece una perspectiva única.

KPI ¿Qué Mide Principalmente? Utilidad Estratégica
VFM La percepción del trade-off entre calidad/beneficios y precio. Diagnosticar la estrategia de precios y la propuesta de valor.
NPS La lealtad y la probabilidad de recomendación. Medir la salud de la relación con el cliente y el potencial de crecimiento orgánico.
CSAT La satisfacción con una interacción o con el producto en general. Evaluar el rendimiento a corto plazo y la calidad de la experiencia.

Un cliente puede estar satisfecho (CSAT alto) y ser un promotor (NPS alto), pero aun así tener una percepción de VFM baja si considera que está pagando demasiado. Esta combinación de métricas ofrece un diagnóstico 360° de la salud de una marca.

Ejemplo con R

Imaginemos que hemos encuestado a 300 clientes sobre su percepción del VFM para tres marcas competidoras de smartphones: “AlphaTech” (premium), “BetaCore” (gama media) y “GammaByte” (bajo coste).

Carga de datos

Code 
# Cargar librerías
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(knitr)

# Crear datos simulados
set.seed(123)
n_obs <- 300
marcas <- c("AlphaTech", "BetaCore", "GammaByte")

vfm_data <- data.frame(
  id_encuestado = 1:n_obs,
  marca = sample(marcas, n_obs, replace = TRUE)
)

# Simular respuestas según el posicionamiento de cada marca
vfm_data <- vfm_data %>%
  mutate(
    respuesta_vfm = case_when(
      marca == "AlphaTech" ~ sample(1:5, n(), replace = TRUE, prob = c(0.15, 0.25, 0.30, 0.20, 0.10)), # Premium, VFM más bajo
      marca == "BetaCore"  ~ sample(1:5, n(), replace = TRUE, prob = c(0.30, 0.45, 0.15, 0.07, 0.03)), # Gama media, VFM alto
      marca == "GammaByte" ~ sample(1:5, n(), replace = TRUE, prob = c(0.20, 0.35, 0.25, 0.15, 0.05))  # Bajo coste, VFM decente
    )
  )

kable(head(vfm_data), caption = "Vista previa de los datos brutos de VFM.")
Vista previa de los datos brutos de VFM.
id_encuestado marca respuesta_vfm
1 GammaByte 3
2 GammaByte 3
3 GammaByte 1
4 BetaCore 3
5 GammaByte 1
6 BetaCore 4

Calcular T2B, B2B y el VFM Score

Ahora, agrupamos por marca y calculamos los porcentajes de T2B y B2B, para finalmente obtener el VFM Score.

Code 
vfm_summary <- vfm_data %>%
  group_by(marca) %>%
  summarise(
    n_total = n(),
    t2b = mean(respuesta_vfm %in% c(1, 2)), # Porcentaje de respuestas 1 y 2
    b2b = mean(respuesta_vfm %in% c(4, 5)), # Porcentaje de respuestas 4 y 5
    .groups = 'drop'
  ) %>%
  mutate(
    vfm_score = (t2b * 100) - (b2b * 100)
  ) %>%
  arrange(desc(vfm_score))

kable(vfm_summary, digits = 2, caption = "Tabla resumen del cálculo del VFM por marca.")
Tabla resumen del cálculo del VFM por marca.
marca n_total t2b b2b vfm_score
BetaCore 98 0.74 0.09 65.31
GammaByte 90 0.54 0.14 40.00
AlphaTech 112 0.40 0.30 9.82

Visualización de los resultados

Un gráfico de barras es ideal para comparar el VFM Score entre las marcas.

Code 
ggplot(vfm_summary, aes(x = vfm_score, y = reorder(marca, vfm_score), fill = vfm_score > 0)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  geom_text(aes(label = round(vfm_score, 1)), hjust = -0.2, size = 4, color = "black") +
  scale_fill_manual(values = c("TRUE" = "#2c7fb8", "FALSE" = "#e31a1c")) +
  labs(
    title = "Comparativa del Score de Value for Money (VFM)",
    subtitle = "Percepción de valor del cliente por marca",
    x = "VFM Score (de -100 a +100)",
    y = "Marca"
  ) +
  theme_minimal(base_size = 14) +
  coord_cartesian(xlim = c(min(vfm_summary$vfm_score) - 10, max(vfm_summary$vfm_score) + 10))

Comparativa del VFM Score entre marcas competidoras.

Interpretación

  • BetaCore (+60.6): Lidera con un VFM Score muy robusto. Los clientes sienten que obtienen un gran valor por su dinero, posicionándola como una opción muy inteligente en el mercado.
  • GammaByte (+36.0): Tiene una percepción de valor positiva. Su estrategia de bajo coste es reconocida y valorada por los consumidores.
  • AlphaTech (+10.0): A pesar de ser la marca premium, su VFM es apenas positivo. Esto indica que, si bien algunos clientes valoran sus características superiores, un segmento significativo del mercado la considera cara para lo que ofrece. Esto podría ser un riesgo a largo plazo si los competidores mejoran sus prestaciones.

Conclusión

El Value for Money es un KPI que va al corazón de la decisión de compra. Proporciona un diagnóstico claro sobre la alineación entre la política de precios de una empresa y el valor que sus clientes perciben. Al integrarlo junto a métricas como el NPS y el CSAT, las organizaciones pueden obtener una visión completa y matizada de la salud de su marca, permitiendo tomar decisiones más informadas y estratégicas para un crecimiento sostenible.

Referencias

Dodds, W. B., Monroe, K. B., & Grewal, D. (1991). Effects of price, brand, and store information on buyers’ product evaluations. Journal of Marketing Research, 28(3), 307–319. https://doi.org/10.1177/002224379102800305

Sweeney, J. C., & Soutar, G. N. (2001). Consumer perceived value: The development of a multiple item scale. Journal of Retailing, 77(2), 203-220. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(01)00041-0

Zeithaml, V. A. (1988). Consumer perceptions of price, quality, and value: A means-end model and synthesis of evidence. Journal of Marketing, 52(3), 2–22. https://doi.org/10.1177/002224298805200302