Crecimiento de productos tecnológicos

Entradas de Antonio Matarranz

El manual de estrategias de crecimiento B2B no solo está roto. Nos ha llevado a un máximo local donde todos estamos estancados. Para salir del estancamiento es necesario abandonar el manual, no leerlo con más atención. La próxima fase del crecimiento B2B pertenece a las empresas que tratan los mercados como ecosistemas, no como funnels, construyen narrativas que conectan con su audiencia y utilizan la AI para potenciar la originalidad y la relevancia.

Como vimos en el anterior post, dos megatendencias están acabando con las antiguas estrategias de crecimiento:

  1. La IA convirtió la creatividad y la ejecución en procesos automatizados e indiferenciados. Ahora, todos pueden producir activos y campañas sofisticadas, correos electrónicos personalizados y experiencias de producto inmediatas. La producción se disparó pero la diferenciación desapareció.
  2. Los algoritmos y las plataformas cambiaron los incentivos. El alcance orgánico se revende como alcance de pago. Los algoritmos públicos premian la viralidad por encima del valor. Los ecosistemas cerrados (LinkedIn, Google, X, etc.) han convertido la distribución en un sistema de subastas.

En otras palabras, las estrategias de crecimiento tradicionales dejaron de ser fosos que nos protegen. Se han convertido en cuotas de mantenimiento.

Si el inbound, el outbound y el PLG han perdido su atractivo, ¿qué sigue? La respuesta no es una nueva estrategia.

Motor crecimiento funciona¿Qué funciona realmente? No existe una fórmula mágica. Pero existen estrategias que crean ventajas asimétricas en este entorno, y todas requieren hacer cosas que no escalan, al menos no de la forma en que los inversores de capital riesgo quieren que escalemos. Es una nueva orientación hacia el crecimiento, basada en ecosistemas, autenticidad y acceso propio a los compradores.

La era del volumen (más leads, más clics, más correos electrónicos) ha terminado. Estamos entrando en la era de la precisión y la confianza. La próxima ola de crecimiento B2B no se logrará redoblando la apuesta por las viejas estrategias, sino huyendo de la monotonía creada por la IA, las herramientas estandarizadas y las estrategias de copiar y pegar.

Aquí es donde los ganadores están apostando:

Un outreach oportuno y relevante

La automatización mal entendida ha llevado al outreach a alcanzar las más elevadas cotas de spam. Pero en 2026 la IA finalmente desvelará la verdadera «personalización a escala», como la hemos imaginado durante más de una década.

Y la clave estará en dejar de ser inoportunos e irrelevantes, utilizando señales de intención y compra.

Pensemos en las señales del siguiente modo: según algunos estudios, en un momento dado sólo alrededor del 5% de nuestro ICP está “en el mercado” para nuestro producto (informándose activamente, evaluando proveedores en nuestra categoría, comprando). Nuestro objetivo es averiguar cómo obtener el 100% de ese 5%, en un momento dado.

Para ello debemos recoger e identificar comportamientos en tiempo real que pueden indicar un mayor interés o propensión hacia nuestro producto. Por ejemplo, la empresa está contratando personal en une cierta función o desplegando una tecnología compatible con nuestro producto.

En lugar de dirigirnos a una lista estática de «VP de ventas en empresas de perfil X», nos dirigimos a «VP de ventas en empresas de perfil X que acaban de contratar a 3 SDR» o «Empresas de perfil X que acaban de instalar el SDK de la competencia».

El cambio consiste en pasar de un outreach definido por la «Firmografía» (quiénes son) a «Firmografía + Señales» (quiénes son y qué están haciendo).

Éste no es un ejercicio que deba realizarse una vez al año, como un ejercicio anual de ICP. En cambio, es un proceso continuo. Es interminable, en constante evolución y siempre en marcha. La venta basada en señales es el proceso de:

  1. Identificar qué «señales» son importantes para indicar quién está interesado en nuestro producto.
  2. Configurar sistemas para analizar estas señales a escala (p. ej., automatización/agentes autónomos) en todo nuestro ICP.
  3. Elaborar procesos para contactar automáticamente a esta lista de clientes potenciales o para pasarlos a tu equipo de ventas.

Las señales de compra nos permitirán llegar a los prospects en el momento oportuno y con mensajes realmente relevantes.

Y, adicionalmente, la IA habilitará una nueva automatización más inteligente, en la que roles que combinen estrategia y ejecución gestionarán equipos de agentes, lo que liberará al resto de los representantes humanos para que se dediquen a tareas que la automatización no puede realizar. Cosas como la multitarea, un descubrimiento más profundo, atender llamadas, reunirse en persona, crear casos prácticos internos para capacitar a los compradores para vender internamente, etc.

A esta táctica dedicaremos un próximo post.

Crecimiento impulsado por el ecosistema

La confianza es la nueva moneda. Si los compradores no confían en nuestros anuncios ni en nuestros representantes de ventas, ¿en quién confían? Confían en personas que ya conocen.

La próxima ola de crecimiento estará impulsada por alianzas, integraciones y co-venta, en lugar del aislamiento. Frente a lanzar gritos al vacío, las empresas de éxito están aprovechando las redes de confianza preexistentes: mercados, plataformas, alianzas de canales y microcomunidades. El crecimiento se vuelve simbiótico, no competitivo.

La estrategia consiste en aprovechar a nuestros socios. Empecemos por comparar a nuestros clientes objetivo con las listas de clientes de nuestros partners. Solicitemos presentaciones “tibias”. Hagamos marketing conjunto con socios tecnológicos que ya cuentan con la confianza de nuestro comprador ideal.

Pero no sólo se trata de partners, distribuidores y revendedores. El ecosistema también incluye a influenciadores y analistas, integraciones y plataformas para integrarnos con otros productos / otros se integren con nosotros, y comunidades de potenciales y clientes actuales. Herramientas como Cabal, The Swarm, Connect the Dots y otras están liderando el camino en este aspecto.

Los compradores ya no confían en el contacto “en frío” de desconocidos, sino en comunidades seleccionadas, eventos de nicho, redes de profesionales, introducciones estratégicas, microinfluenciadores… Con el aumento del ruido, la confianza se convierte en la moneda más valiosa. El marketing necesita volver a ser humano, no robotizado.

En lugar de perseguir leads, las marcas líderes están fomentando espacios donde clientes y prospects co-crean insights. Estar cerca del comprador, tanto intelectual como emocionalmente, es el nuevo inbound. Las comunidades propias (Slack, Discord, foros especializados, almuerzos íntimos, mesas redondas entre colegas) se convierten en los canales donde la señal aún prospera. Las empresas que triunfan ahora mismo no son las que tienen el mejor blog, sino las que albergan la comunidad donde realmente se define el futuro de los productos y se toman las decisiones de compra.

Invirtamos en relaciones con directivos. Relaciones ejecutivas, ecosistemas de socios, analistas del sector, usuarios avanzados que se convierten en asesores. Estas relaciones no se pueden automatizar, mercantilizar ni copiar. Requieren tiempo e intención. Son lo opuesto a escalables, y precisamente por eso funcionan. Cuando todos los demás optimizan para escalar, la ineficiencia se convierte en nuestro foso.

Y no olvidemos usar influenciadores de nicho, que son súper-conectores, para amplificar nuestro mensaje y conseguir introducciones en nuestras cuentas objetivo. El B2B sigue al B2C varios años después. Y de la misma manera que hemos visto el auge de los influenciadores B2C, próximamente, esto ocurrirá en el B2B.

A esta táctica dedicaremos un próximo post.

Comunicación basada en la narrativa y la marca del fundador

Las audiencias ya no necesitan más contenido; necesitan claridad y credibilidad. Lo que escasea en 2026 no es la información, sino la perspectiva. La verdadera influencia proviene de personas y marcas que adoptan una posición, construyen contexto y se ganan la confianza emocional, no de productores de gran volumen.

Los creadores de categorías enmarcan los problemas de forma diferente, haciendo que los compradores se vean a sí mismos dentro de una historia. Las empresas con una narrativa clara, algo que reformula la forma en que el mercado define el valor, ganan independientemente del canal.

Porque la diferenciación ya no puede basarse en las características del producto. Debe provenir de:

  • Investigación original
  • Análisis controvertidos
  • Tener un enemigo identificado
  • Declarar una nueva categoría (incluso una minicategoría)
  • Tener una perspectiva clara sobre el futuro
  • Contar una historia con la que la gente pueda identificarse

Una narrativa clara, sustentada por una marca potente, es la nueva distribución.

Si el SEO ha muerto, la opinión es la clave. Las guías genéricas de «Cómo hacer XX» son para la IA. El contenido humano, basado en la experiencia y con opiniones, es para los compradores. Pero no se trata de la versión depurada del «liderazgo de opinión». Se trata de la versión real. Compartamos nuestras dificultades, nuestras métricas, nuestros pivotes. Tengamos una opinión. Hagamos que la gente discrepe de nosotros. El algoritmo ya no premia el consenso insulso, ni tampoco los compradores. Buscan desesperadamente autenticidad en un mar de jerga corporativa. Esto no significa ser poco profesional, sino ser humano. Otro beneficio es que, al construir una marca públicamente, atraemos a personas con ideas afines y a personas que comparten información/contenido interesante con nosotros.

Los canales serán perfiles personales de LinkedIn y Twitter/X, pero Substack y Medium seguirán proliferando. El perfil de LinkedIn de nuestro CEO probablemente sea un canal de marketing más potente que el blog de nuestra empresa en este momento.

Los fundadores y expertos que “muestran sus cicatrices”, no guiones, se están abriendo camino entre el ruido. Este es el poder de la autoridad humana en un mundo automatizado.

Experiencia de producto extraordinaria

Hagamos que nuestro producto sea realmente extraordinario. No hablamos de «las mejores funcionalidades y características». Extraordinario en el sentido de que la gente lo comenta. Cuentan historias sobre nuestro servicio al cliente, nuestra experiencia de onboarding, la agradable sorpresa que codificamos en nuestra experiencia de usuario.

El Crecimiento Impulsado por el Producto evolucionará hacia un Crecimiento Liderado por la Experiencia que incluya:

  • Onboarding enriquecido
  • Descubrimiento de valor guiado
  • Interacciones híbridas entre personas y productos
  • Configuraciones personalizadas
  • Activación impulsada por expertos

No se trata de «Aquí tienes tu plan gratuito para siempre, ¡buena suerte!»

El nuevo crecimiento en B2B

La verdadera solución no es una táctica ni un canal. Es aceptar que un crecimiento eficiente, escalable y predecible puede que ya no sea posible, al menos no como antes. Las empresas que prosperen en este entorno serán las que estén dispuestas a hacer cosas no escalables durante más tiempo del que parece racional. Desarrollarán más despacio, profundizarán y resistirán la presión de optimizar métricas que ya no se correlacionan con los resultados empresariales reales.

Las tácticas inbound, outbound y centradas en el producto no han muerto; simplemente se están convirtiendo en subsistemas de un tejido más amplio: construir red, diseñar narrativa, crear confianza, alianzas e identidad diferenciada, co-crear valor.

La próxima era de crecimiento recompensará a las empresas que:

  • Piensan de forma independiente
  • Generan confianza en lugar de impresiones
  • Crean experiencias en lugar de funnels
  • Usan la IA para potenciar la originalidad, no para reemplazarla
  • Invierten en profundidad sobre volumen

Los ganadores de la próxima década no serán quienes publiquen más, automaticen más rápido u ofrezcan pruebas más económicas. Serán aquellos que importen más: a menos compradores, más conectados y más leales.

Los viejos movimientos no volverán. La pregunta es: ¿estás listo para desarrollar los nuevos?

El post “Cómo arreglar nuestro motor de crecimiento B2B en 2026” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El motor de crecimiento que se ha venido utilizando en los últimos diez años (producir y distribuir contenidos, automatizar el outreach y productos de prueba y uso gratuitos, en modalidad autoservicio y virales) está atascado. El abuso de estas tácticas ha llevado a la inundación de contenido basura, la multiplicación del spam y a modelos freemiun que no convierten.

Hubo una época en que el crecimiento inbound, el outreach y el impulsado por el producto eran motores potentes del GTM en B2B. Cada uno tenía sus marcos de referencia e historias de éxito, desde la revolución inbound de HubSpot hasta los líderes de PLG como Slack y Notion. Pero en 2025 la maquinaria se está atascando.

Si eres un ejecutivo en B2B y estás revisando tu cuadro de mando, probablemente estés observando una tendencia preocupante. La actividad ha aumentado (se envían más correos electrónicos, se publican más entradas de blog, se implementan más funcionalidades de producto), pero la eficiencia se desploma. El coste de adquisición de clientes (CAC) se dispara y el cumplimiento de las cuotas se está convirtiendo en una anomalía estadística en lugar de la norma.

¿La incómoda verdad? Las estrategias de crecimiento que veneramos durante la última década están agonizando.

Motor crecimiento rotoLa estrategia de 2015 (escalar el inbound con contenido SEO, escalar el outreach con secuencias automatizadas y escalar el producto con planes freemium) se ha topado con un muro de saturación de canales, hostilidad algorítmica y agotamiento del comprador.

El problema no es la ejecución. No es que necesitemos optimizar más los asuntos de nuestros correos electrónicos ni realizar pruebas A/B más exhaustivas en nuestras páginas de aterrizaje. El crecimiento B2B está en caída libre, no porque las tácticas fueran incorrectas, sino porque el entorno ha cambiado radicalmente (y la mayoría de los equipos fingen que no ha sido así). El problema es sistémico y empeora cada trimestre.

En este post presentamos la autopsia de los tres principales palancas de crecimiento y, en el próximo, el plan de acción para lo que realmente funciona en el entorno actual.

Inbound: ahogándose en un mar de mediocridad

El marketing inbound prometía un nuevo tipo de marketing basado en la atracción: educar al mercado, ganar confianza y convertir la atención en intención. Esa fórmula dependía de dos supuestos frágiles: que el contenido de calidad escasea y que los algoritmos recompensan la relevancia. Ambos han fracasado.

Actualmente la web se está ahogando en el “slop” generada por la IA: miles de entradas de blog, vídeos y documentos técnicos indistinguibles que dicen lo mismo. Los clientes potenciales se agotan con el mismo contenido de «10 consejos para…». La ventaja competitiva se ha evaporado.

Y los motores de búsqueda están limitando el alcance orgánico en favor de los anuncios y los resúmenes de IA. El algoritmo que antes premiaba la profundidad y la experiencia ahora muestra lo que más se ajusta a la intención del usuario, a menudo priorizando los hilos de Reddit y el contenido generado por los usuarios sobre el liderazgo de pensamiento cuidadosamente elaborado. Nuestra guía definitiva de 3.000 palabras queda sepultada bajo un cuadro de respuesta de dos frases que ofrece a los clientes potenciales la información justa para sentirse informados sin siquiera visitar tu sitio web («clic cero»).

Las redes sociales se han convertido en casinos de interacción, optimizados para la indignación o el entretenimiento, no para la información, y entierran a las pequeñas marcas a menos que gasten en sus servicios de pago. Los compradores consumen información en canales de «redes sociales oscuras» (comunidades de Slack, grupos de WhatsApp, Discords privados, podcasts) donde nuestros píxeles de seguimiento no pueden llegar. El software de atribución dice «Tráfico directo», pero la realidad es que se trata de un boca a boca que no estamos influenciando.

El inbound marketing no ha muerto, pero se ha democratizado tanto que ya no genera diferenciación. Y no fue destruido por la IA. Fue destruido por todos los que usaban la IA de la misma manera poco creativa.

Outreach: la trampa de la automatización

¿Recuerdas cuando «Ingresos Predecibles» significaba contratar más Representantes de Desarrollo de Ventas (SDR), adquirir más leads y garantizar matemáticamente el crecimiento?

Esa matemática no funciona cuando el 95% de nuestros correos electrónicos son ignorados. La revolución del outbound de ventas prometía hiperpersonalización a través de datos. Pero el outreach moderno se ha convertido en una automatización masiva disfrazada de personalización.

El outbound se asfixia por el volumen. Nuestros clientes potenciales reciben un promedio de más de 120 correos electrónicos de ventas al día. Nuestra campaña multicontacto, cuidadosamente personalizada, se encuentra en una cola detrás de otras 40 campañas «cuidadosamente personalizadas».

Ahora todos tienen acceso a los mismos datos de intención. ZoomInfo, LinkedIn Sales Navigator, Apollo, Cognism: el campo de juego se ha nivelado hasta el punto de ser irrelevante. Cuando 500 representantes de ventas ven que una empresa acaba de cerrar una ronda Serie B e inmediatamente lanzan la misma plantilla de «felicidades por la nueva financiación», la relación señal-ruido se desploma por completo.

Google y Microsoft han endurecido los requisitos de remitente. Los filtros de spam ahora están controlados por IA y son implacables. El enfoque de «spray and pray» no solo resulta en bajas tasas de apertura, sino que también destruye la reputación de tu dominio.

Y los compradores pueden detectar una secuencia a kilómetros de distancia. Conocen la estructura: [Declaración de Empatía] + [Problema] + [Propuesta] + [Enlace de Calendly]. Huele a automatización. Se siente impersonal. Se elimina.

¿Llamadas en frío? Peor aún. Nuestros clientes potenciales tienen un identificador de llamadas que marca automáticamente los números desconocidos como «riesgo de spam». Nuestros mejores representantes pasan el 80% de su tiempo dejando mensajes de voz que nunca serán escuchados.

La comunicación en LinkedIn se ha convertido en una parodia de sí misma. Todos implementan las mismas tácticas, los mismos mensajes de video, las mismas solicitudes de conexión falsamente casuales.

El contacto en frío asume que al comprador le importa quién eres. En un mundo donde tienen infinitas opciones, no confían en una conexión en frío. Confían en sus colegas. El volumen ya no es un indicador de éxito. Enviar 1.000 correos electrónicos spam ahora es activamente perjudicial en comparación con no enviar ninguno.

La trágica ironía: las herramientas de automatización del outreach prometían escalar la personalización, pero en realidad han industrializado la comunicación genérica. Los equipos de SDR están agotados intentando compensar con volumen en lugar de creatividad.

El outreach no ha muerto. Pero el outbound genérico sí. Y el 99 % de las empresas lo hacen. Cuando todos tienen la misma pila tecnológica, la destreza y el contexto se convierten en las únicas ventajas reales que quedan. Pocos equipos tienen ambas.

Producto: a nadie le importa ya el «autoservicio»

«Constrúyelo y vendrán» se transformó en «Déjalos probar y comprarán». Se suponía que el Crecimiento Impulsado por el Producto (PLG) era la respuesta. Construirlo tan bien que no puedan evitar compartirlo. Dejar que el producto se venda solo. Eliminar la costosa estrategia de lanzamiento al mercado y aprovechar los efectos de red para alcanzar la gloria.

Durante un tiempo, el PLG fue la solución ideal. Pero la ventaja se ha agotado.

Porque la mayoría de los productos B2B no son Slack. No son virales por naturaleza. Hemos creado funciones de colaboración, mecanismos para compartir e invitaciones de equipo, pero nuestros usuarios son lobos solitarios que se registraron para resolver un problema personal y no tienen ninguna intención de convertirse en promotores no remunerados de nuestra marca.

El manual de estrategias de crecimiento impulsado por el producto funcionó de maravilla para un grupo específico de productos en una época específica, cuando el SaaS era novedoso y los usuarios estaban entusiasmados por descubrir nuevas herramientas. ¿Y ahora? Nuestros clientes potenciales están inundados de herramientas. La empresa promedio usa más de 130 aplicaciones SaaS. No buscan agregar otra. Buscan consolidarse.

Los usuarios caen en «la trampa de lo gratis». Están contentos de usar nuestro plan gratuito para siempre, pero convertirlos a uno de pago es más difícil cuando se recortan los presupuestos. El salto de «Gratuito» a «Enterprise» es un abismo. O nuestro plan gratuito sólo genera usuarios indecisos que abandonan la plataforma tras extraer el valor inmediato que puedan. Los análisis de nuestro “momento ¡ajá!” se ven muy bien en Amplitude, pero las tasas de activación cuentan otra historia. Los usuarios se topan con el muro de pago y abandonan. No convierten; simplemente se cambian a uno de nuestros 47 competidores que ofrecen planes gratuitos casi idénticos con funciones ligeramente diferentes.

E incluso cuando el PLG funciona, se está convirtiendo en un requisito de mínimos. Todas las empresas B2B ofrecen ahora una prueba gratuita, un plan freemium o una opción de autoservicio. El factor diferenciador se ha convertido en un precio de entrada para competir. Peor aún, dar soporte a todos esos usuarios gratuitos es caro, y las tasas de conversión rara vez justifican los costos de infraestructura a menos que se opere a gran escala.

Y todo esto se agrava porque en muchos mercados (especialmente en el software) la IA permite a la competencia clonar nuestras funcionalidades «únicas» en semanas, no años. La diferenciación de nuestro producto es, en el mejor de los casos, temporal.

Las grandes marcas de PLG sobrevivieron porque crearon marcas que promovían la experiencia. Pero los recién llegados que buscan el mismo impulso de «probar antes de comprar» ahora se encuentran atrapados en un mar de tasas de activación mediocres. PLG por sí solo ya no escala sin una alineación con el ecosistema, la narrativa o la comunidad.

El PLG no está roto como filosofía, sino como estrategia por defecto en un mercado sobresaturado donde la diferenciación ha desaparecido y la retención es el nuevo campo de batalla.

En el próximo post veremos cómo arreglar nuestro motor de crecimiento en el contexto actual.

El post “El manual del crecimiento B2B en 2025 está roto (y todos estamos fingiendo que no es así)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B requiriendo nuevas habilidades, haciendo obsoletas otras y propiciando la aparición de nuevos roles.

Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en su impacto sobre las habilidades necesarias y la organización de los equipos.

De operadores a orquestadores: cómo la IA está redefiniendo los equipos de GTM

La transformación que se está produciendo en los equipos de GTM B2B no va sólo de aprender nuevas herramientas, sino de un cambio fundamental en lo que hacen realmente los profesionales del equipo. Como Emily Kramer explica en “Meet the [Gen] Marketer of the Future”, donde presenta su concepto de “Gen Marketer”, estamos presenciando la evolución desde operadores especializados que ejecutan funciones específicas hasta orquestadores que coordinan personas, agentes de IA y flujos de trabajo multifuncionales para impulsar los resultados comerciales.

Orquestación GTM B2BLa definición de Gen Marketer de Emily Kramer es especialmente acertada: no son solo generalistas que saben un poco de todo. Son orquestadores prácticos, expertos en la implementación de agentes de IA y equipos híbridos humano-IA para crear, lanzar, amplificar y optimizar campañas y estrategias de marketing completas de principio a fin.

El ocaso del especialista

Durante dos décadas, los equipos de GTM B2B se han construido en torno a la especialización. Las organizaciones comerciales crearon silos: los especialistas en generación de demanda gestionaban campañas, los especialistas en marketing de contenidos escribían blogs, los especialistas en marketing de producto se encargaban del posicionamiento y la gente de growth optimizaba los funnels de conversión. Los equipos de ventas se fragmentaron de forma similar en SDR para la prospección, AE para el cierre de ventas y SE para las demostraciones técnicas.

Este modelo tenía sentido cuando cada función requería una profunda experiencia y ejecución manual. Pero la IA ha socavado fundamentalmente la lógica de la especialización específica. Como señala Kramer, “la IA democratiza la especialización, permitiendo realizar tareas que antes eran imposibles. Los generalistas capaces de definir estrategias, coordinar flujos de trabajo, saber cuándo priorizar la creatividad humana frente a la automatización mediante IA y detectar rápidamente sus lagunas de conocimiento son ahora más poderosos que nunca”.

¿La incómoda verdad? La mayoría de los roles especializados se están convirtiendo en productos indiferenciados. La IA ahora puede generar variaciones de contenido, optimizar la segmentación publicitaria, cualificar clientes potenciales, analizar patrones de conversación y personalizar la comunicación a gran escala. Lo que distinguía al “experto” del principiante (velocidad, volumen, ejecución técnica) la IA lo hace mejor, más rápido y a menor costo.

El auge del orquestador

El rol del orquestador no se define por su capacidad para realizar el trabajo, sino por su capacidad para diseñar y dirigir el sistema que realiza el trabajo. El nuevo profesional de GTM no se define por lo que ejecuta, sino por lo que orquesta. El “Gen Marketer” de Kramer ejemplifica este cambio: “En lugar de enviar una solicitud a un equipo de contenido y esperar dos semanas, un Gen Marketer crea un borrador con IA, verifica que incluya información sobre la audiencia y el mercado, comparte la versión final como una publicación ejecutiva en LinkedIn, la promociona con anuncios Thought Leader y se pone en contacto con quienes interactuaron con la publicación para invitarlos a un almuerzo ejecutivo sobre el mismo tema. Todo por su cuenta (con la ayuda de uno o dos agentes de IA)”.

Esto representa una inversión total del modelo tradicional. El especialista transfería el trabajo entre equipos y esperaba los resultados. El orquestador coordina los flujos de trabajo de principio a fin, dirigiendo a los agentes de IA para su ejecución mientras centra la energía humana en la estrategia, la creatividad y el desarrollo de relaciones.

La mentalidad del orquestador funciona de manera diferente

Los operadores se preguntan: “¿Cómo ejecuto bien esta tarea?” Los orquestadores se preguntan: “¿Cómo coordino los recursos (humanos y de IA) para lograr este resultado?”

Los operadores optimizan: “Mejoraré nuestras tasas de apertura de correo electrónico en un 5%”. Los orquestadores diseñan: “Crearé una campaña integrada que abarque puntos de contacto de contenido, canales de pago, comunidad y ventas”.

Los operadores se especializan: “Soy un experto en generación de demanda”. Los orquestadores generalizan: “Entiendo cómo el contenido y la marca se conectan con la distribución y la conversión y puedo ejecutar en todos ellos”.

Habilidades esenciales para el nuevo profesional de GTM

El cambio de operador a orquestador requiere capacidades fundamentalmente diferentes:

Fluidez en IA y gestión de agentes

Los orquestadores deben convertirse en lo que Kramer llama “expertos en orquestación de IA: usuarios avanzados y prácticos de herramientas de IA que pueden gestionar equipos híbridos de personas y agentes de IA”. La capacidad de formular a la IA la pregunta correcta, de la manera correcta y con el contexto correcto, es el nuevo “último tramo” de la ejecución. Esto no se trata de usar ChatGPT para escribir correos electrónicos, sino de diseñar flujos de trabajo donde los agentes de IA se encarguen de la investigación, la generación de contenido, el análisis de datos y la personalización, mientras que los humanos proporcionan dirección estratégica y criterio creativo. La habilidad no es la ingeniería de respuesta rápida; se trata de saber qué tareas delegar a la IA, cuáles requieren experiencia humana y cómo coordinarlas eficazmente.

Integración interfuncional y arquitectura de campañas

Kramer señala que los profesionales de marketing de generación necesitan un perfil de habilidades en forma de “pi”: dominio de al menos dos subfunciones de marketing (marketing de producto, crecimiento/demanda, contenido y marca), pero con capacidad para operar en todas ellas. Esto se aplica a todas las funciones de comercialización. Los coordinadores de ingresos deben comprender la generación de demanda del marketing, el proceso de cualificación de ventas y las iniciativas de expansión del éxito del cliente, no como dominios separados, sino como flujos de trabajo interconectados en un motor de ingresos unificado. Deben comprender cómo un cambio de sentimiento detectado por IA en los tickets de soporte debería activar automáticamente un cambio en los mensajes de las campañas publicitarias de la parte superior del funnel. La clave no reside en ser experto en todo, sino en comprender cómo se conecta todo y coordinar transiciones fluidas.

Kramer destaca que los profesionales de marketing de nueva generación deben sobresalir en la producción de campañas de alto impacto: diseñan y ejecutan campañas multicanal que combinan los elementos clave (contenido, creatividad, mensajes) con la estrategia (distribución y canales), manteniendo un alto nivel de exigencia. Esto representa un cambio de los especialistas en canales (el experto en anuncios de Facebook, el especialista en marketing por correo electrónico) a los arquitectos de campañas, quienes diseñan experiencias integradas en múltiples puntos de contacto, coordinando la IA y los recursos humanos para su ejecución.

Pensamiento estratégico sobre ejecución táctica

Con la IA a cargo de la ejecución, los coordinadores se centran en las preguntas que la IA no puede responder: ¿Nos dirigimos al mercado adecuado? ¿Nuestro posicionamiento genera urgencia? ¿Esta campaña realmente impulsará el negocio? Como revelaron nuestras discusiones anteriores, la brecha entre las empresas nativas de IA y las empresas tradicionales no proviene de una mejor ejecución, sino de una mejor estrategia: selección de segmentos, asignación de canales y diseño del modelo de crecimiento.

Interpretación crítica (el escéptico de la IA)

La IA siempre proporcionará una respuesta, a menudo verosímil y estadísticamente “perfecta”. La nueva habilidad humana consiste en ser el escéptico responsable. El estratega debe cuestionar el resultado, preguntando no solo “¿Es correcto?”, sino “¿Es acertado?”, “¿Está alineado con la marca?”, “¿Revelan estos datos una nueva oportunidad o se trata simplemente de un máximo local que nos optimiza en un nicho de mercado?”. Este juicio crítico es el último bastión de la estrategia liderada por el ser humano.

La IA puede revelar señales, pero no puede decidir qué apuestas estratégicas priorizar, cuál debería ser el tono de la marca ni qué oportunidades de mercado merecen una alta inversión. Los orquestadores guían el criterio necesario para generar impacto en el negocio.

Empatía y narrativa

A medida que la IA automatiza la ciencia de la estrategia de comercialización, el valor del ser humano se centra casi por completo en el arte. La IA puede personalizar un mensaje, pero no puede crear la historia esencial y humana de la marca. No puede construir una relación de confianza profunda y personal con un cliente empresarial. Al delegar el “cómo” a la máquina, el papel del ser humano se convierte en el de guardián del “por qué”.

Nuevos roles emergentes

A medida que retroceden los roles de especialistas tradicionales, surgen nuevos roles de orquestación:

Orquestador de Ingresos (antes CRO): unifica marketing, ventas y éxito del cliente en un único motor de ingresos. Gestiona la implementación de la IA en las funciones de GTM. Diseña modelos de negocio y estrategias de crecimiento en lugar de gestionar presupuestos departamentales.

Ingeniero de GTM (un perfil popularizado por Clay): especialistas técnicos que desarrollan automatización, integran herramientas de IA y crean la infraestructura que permite operar a los orquestadores. Traducen la intención estratégica en flujos de trabajo ejecutables y coordinan la arquitectura técnica del motor de ingresos. Son los “mecánicos del motor” que construyen, mantienen y optimizan la plataforma GTM impulsada por IA. Ya no se limitan a recopilar datos; son los arquitectos de los flujos de datos y los modelos de IA que hacen posible todo el sistema. Esto se convierte en uno de los roles más estratégicos de la organización.

Gen Marketer: El concepto de Kramer del generalista de marketing que entiende “cómo conectar contenido, marca, distribución y conversión, cómo orquestar el marketing de producto, el crecimiento y la marca, y cuándo apoyarse en la IA, o no”. Son los orquestadores empoderados que pueden gestionar lanzamientos de productos completos o motores de generación de demanda, actuando como un “grupo unipersonal”. Reemplaza múltiples roles de especialistas con un único coordinador capaz de diseñar y ejecutar campañas integrales.

Analista de Inteligencia de Ingresos: Extrae información valiosa de la inteligencia conversacional, los datos de comportamiento y las señales del mercado para fundamentar la estrategia. No se limita a reportar métricas, sino que identifica patrones que influyen en las decisiones de comercialización.

Diseñador de Experiencia de IA: Diseña cómo la IA interactúa con los clientes (chatbots, motores de personalización) y cómo los humanos colaboran internamente con los agentes de IA. Garantiza que la IA mejore, en lugar de perjudicar, la experiencia de clientes y empleados.

La transformación organizacional

Esto no se trata solo de nuevos títulos de trabajo; requiere reestructurar la forma en que operan los equipos de GTM. Como observa Kramer, “en lugar de equipos aislados organizados estrictamente en torno a las diferentes subfunciones, veremos organizaciones diseñadas para la velocidad, que ejecutan campañas de alto impacto y utilizan IA, construidas en torno a los profesionales de marketing de generación de clientes”.

El organigrama tradicional, con departamentos separados para marketing, ventas y éxito del cliente, cada uno subdividido en especialidades funcionales, da paso a equipos de ingresos multifuncionales organizados en torno a segmentos de clientes o resultados. Cada equipo incluye coordinadores con diversas habilidades que pueden coordinar agentes de IA y contratistas especializados según sea necesario.

Esto crea organizaciones más horizontales con menos traspasos de responsabilidades. La información fluye más rápido. Las decisiones se toman más cerca de la ejecución. La estrategia y la ejecución convergen porque las mismas personas se encargan de ambas.

El factor humano

A pesar de toda esta automatización, las habilidades más valiosas de GTM siguen siendo distintivamente humanas: pensamiento estratégico, mentalidad crítica, resolución creativa de problemas, construcción de relaciones y juicio ético. La IA no elimina la necesidad de humanos; potencia su contribución.

Los mejores orquestadores serán aquellos que dominen la IA como amplificador de inteligencia, conservando al mismo tiempo las capacidades humanas fundamentales que generan confianza, inspiran acción y construyen relaciones comerciales duraderas.

El imperativo

Como afirma Kramer: “Debes convertirte en un profesional del Gen Marketing; tu carrera depende de ello. Esto no significa abandonar tu competencia principal, sino abarcar un área más amplia, utilizando la IA para extender tus capacidades”.

Esto se aplica a todas las funciones de comercialización. Ya sea en marketing, ventas o éxito del cliente, el paso de operador especializado a orquestador no es opcional, sino inevitable. Los profesionales que prosperen serán aquellos que adopten un enfoque más amplio, dominen la colaboración con IA y centren su energía humana en el trabajo estratégico y creativo que realmente impulsa el crecimiento de las empresas.

La pregunta no es si esta transformación ocurrirá, sino si la liderarás o serás transformado por ella.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (4)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B, optimizando nuestros canales a una escala imposible para los humanos y haciendo que nuestras capacidades de experimentación, análisis y mejora aumenten exponencialmente.

Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en la optimización de canales y la experimentación, análisis y mejora.

6. Optimización de canales: cuando los humanos no pueden competir

Anuncios display, campañas en redes sociales, marketing en buscadores: antes, estos canales se gestionaban mediante la intuición humana y los test A/B. Pero a medida que las plataformas se convierten en mercados en tiempo real gobernados ​​por IA, la optimización manual resulta inútil. La IA es necesaria no solo para establecer pujas o probar creatividades, sino también para orquestar mensajes en todos los canales de una manera que los humanos no pueden llevar a cabo.

IA para experimentarSin embargo, la verdadera transformación reside en que la IA dejará de tratar los canales como silos. Una visita a un sitio web, una pregunta en un seminario web y una interacción con un chatbot pueden sintetizarse instantáneamente en una visión integral que guía la orquestación de canales en tiempo real. Nuestra empresa ya no necesita «elegir» si priorizar la búsqueda o las redes sociales; el sistema decide en función del contexto del cliente.

El manual de marketing dice «conectar con los clientes donde están, con el mensaje adecuado y en el momento oportuno» mediante la interacción omnicanal. En la práctica, esto se traduce en una presencia mediocre en demasiados canales porque carecemos de los datos necesarios para identificar lo que realmente importa.

Al analizar los caminos de conversión reales (no solo la atribución del último clic, sino la influencia real en el avance del viaje) la IA suele revelar que entre 2 y 3 canales generan más del 80 % del impacto en los ingresos, mientras que los otros 7 u 8 canales que mantenemos generan actividad sin impulsar las operaciones. Aún más revelador, los canales de alto impacto suelen ser diferentes para cada segmento.

En el caso de nuestro ejemplo de ciberseguridad, nuestro segmento fintech, pionero en la adopción de IA, convierte a través de la documentación técnica y la presencia en GitHub, mientras que nuestro segmento bancario, centrado en el cumplimiento normativo, convierte a través de informes de analistas y presentaciones a ejecutivos. Distribuir el mismo esfuerzo entre todos los canales para todos los segmentos no es estratégico, sino simplemente costoso.

Pero aquí reside también una tensión latente: la sobreoptimización de canales conlleva el riesgo de fatigar al comprador, y la automatización excesiva puede erosionar la conexión humana. La sofisticación de la IA puede hacer que la comunicación parezca más genérica o robótica si no se diseña cuidadosamente. La estrategia de canales debe integrar la empatía y el criterio humano junto con la eficiencia de la IA para crear interacciones memorables que generen confianza.

7. Experimentación, análisis y mejora: de incremental a exponencial

Los equipos de marketing y ventas han dependido durante mucho tiempo de la experimentación incremental: pruebas A/B, revisiones trimestrales y retrospectivas de campañas. El ritmo era lento porque la capacidad humana era el cuello de botella. La IA elimina esta limitación. Se pueden ejecutar cientos de experimentos simultáneamente (variaciones en textos, creatividades, frecuencia y combinación de canales), y los modelos de aprendizaje automático detectan patrones invisibles para los humanos.

Sin embargo, este flujo constante de datos conlleva el riesgo de difuminar la causalidad y crear correlaciones espurias. La experimentación descontrolada, sin hipótesis claras ni límites definidos, puede generar volatilidad, priorizando las métricas superficiales sobre el impacto en el negocio. La IA transforma la optimización de un arte en una ciencia, pero la ciencia exige rigor, contexto y criterio estratégico para evitar errores comunes.

Además, lo que es aún más sorprendente, la IA no solo optimiza lo que existe, sino que propone qué probar. En lugar de que los humanos conciban hipótesis, la IA las genera, las clasifica y las ejecuta. La IA identifica qué experimentos son relevantes. La experimentación tradicional trata todas las pruebas por igual. La IA reconoce que probar modelos de precios para el segmento de mayor valor es cien veces más valioso que probar asuntos de correo electrónico para una audiencia con baja intención de compra.

¿La conclusión polémica? La mayor parte de lo que hemos estado «optimizando» es irrelevante. Hemos estado probando meticulosamente diseños de páginas de aterrizaje, ignorando que nos dirigimos a las empresas equivocadas con el mensaje equivocado a través de los canales equivocados. La IA redirige la energía de optimización hacia decisiones de alto impacto, lo que a menudo implica descubrir que estrategias en las que hemos invertido años de desarrollo deben abandonarse por completo.

Una conclusión controvertida

La IA no está mejorando gradualmente las estrategias de GTM; está revelando cuánto de las estrategias tradicionales han sido pura puesta en escena en lugar de un proceso científico. Hemos estado construyendo estrategias elaboradas sobre la base de datos escasos, feedback tardío y luchas de poder internas. La IA elimina esas limitaciones, y las estrategias resultantes no se parecen en nada a lo que hemos estado haciendo.

La verdadera transformación no reside en que la IA realice nuestro trabajo de GTM más rápido. Reside en que la IA expone cuánto de ese trabajo era más teatral que productivo, y nos obliga a afrontar verdades incómodas sobre lo que realmente genera ingresos. Las empresas que prosperan con la IA no son las que la utilizan para mejorar las estrategias tradicionales de GTM. Son las que están dispuestas a abandonar por completo las estrategias tradicionales de comercialización cuando la IA revela que nunca funcionaron.

La visión tradicional de la estrategia de GTM como una estrategia diseñada por líderes y ejecutada por equipos se está desmoronando. La IA está convirtiendo la estrategia de comercialización en un sistema operativo: una capa de orquestación en tiempo real de aprendizaje continuo que identifica oportunidades, define objetivos, elabora mensajes, asigna presupuesto y ejecuta experimentos sin esperar a reuniones directivas trimestrales ni a ciclos de campaña. Las empresas que se aferran a estrategias estáticas, la intuición humana y la ejecución manual se verán superadas por competidores cuya estrategia de comercialización es recalculada diariamente por máquinas.

Sin embargo, la transición de la intuición humana y los procesos estáticos a la orquestación en tiempo real impulsada por IA no está exenta de dificultades ni de controversia. La IA debe considerarse no como una panacea, sino como un potente motor que amplifica la intuición humana y, al mismo tiempo, exige una nueva disciplina para equilibrar la complejidad, la autenticidad, la velocidad y el enfoque.

Las empresas que triunfen en la era del GTM impulsada por IA serán aquellas que dominen esta sinergia híbrida: aprovechar las incesantes capacidades de procesamiento de datos y automatización de la IA, manteniendo una visión estratégica clara, una conexión emocional y una gobernanza adaptativa. Ignorar los riesgos de la IA o sobreestimar sus capacidades conlleva el riesgo de cometer errores costosos; adoptar una perspectiva equilibrada y crítica abre el camino hacia un crecimiento sostenido y el liderazgo del mercado en un panorama B2B en constante evolución.

En el próximo post analizaremos cómo la IA transforma las habilidades y la organización de los equipos de GTM B2B.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

[¿Quieres aprender a aplicar estas ideas en tu empresa? Nuestros talleres sobre Marketing Estratégico para empresas tecnológicas y Product Marketing de productos tecnológicos te pueden ayudar.]

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La IA está transformando nuestro Go-to-Market en B2B, haciendo que nuestra comprensión de los clientes se traduzca en modelos más empíricos, nuestro posicionamiento esté más adaptado a nuestras distintas audiencias y la selección de nuestras palancas de crecimiento deje de estar basada en la intuición.

Seguimos analizando cómo la IA transforma las actividades de Go-to-Market en B2B, en este caso centrándonos en la comprensión profunda del cliente (personas, escenarios, viajes), el posicionamiento y los mensajes y la selección del mix de palancas de crecimiento.

3. Comprensión del cliente: de personas ficticias a modelos empíricos

El típico documento de persona B2B es escritura creativa disfrazada de investigación. Los profesionales del marketing llevan mucho tiempo creando perfiles de comprador y viajes de cliente que, siendo sinceros, son en gran parte ficticios. Estos sugestivos documentos («Carmen, la CISO de 42 años, valora la tranquilidad y detesta la complejidad innecesaria. Lee TechCrunch y asiste a la Conferencia RSA «) eran ejercicios útiles, pero rara vez se basaban en evidencia. La IA cambia esto por completo.

AI personaAl analizar transcripciones de entrevistas, notas de CRM, grabaciones de llamadas, reseñas en línea y telemetría de productos, la IA puede generar perfiles y viajes que no son arquetipos ficticios, sino composiciones estadísticas del comportamiento y las opiniones reales.

La IA reemplaza la ficción de personajes con inteligencia conductual real. En lugar de inventar a «Carmen la CISO», la IA analiza lo que hacen los CISO reales: qué documentación leen, qué comparaciones con la competencia investigan, qué marcos de cumplimiento normativo les generan urgencia, a qué ejecutivos involucrados deben convencer y qué objeciones descarrilan sus proyectos. Identifica que los CISO de las instituciones financieras reguladas se comportan de forma fundamentalmente diferente a los de las empresas SaaS, y esa diferencia importa más que su edad o sus hábitos de lectura.

De forma más provocativa, la IA revela que todo el concepto de viajes de cliente lineales es una mentira piadosa. El diagrama  lineal (Conciencia → Consideración → Decisión → Compra) no se parece en nada a cómo se desarrollan realmente las compras B2B complejas. Los viajes de compra reales son caóticos, no lineales e implican procesos de evaluación paralelos entre múltiples participantes que rara vez sincronizan sus actividades. La IA no intenta convertir la realidad desordenada en mapas de recorridos limpios. Identifica los patrones reales: la compra típica de software empresarial implica 17 episodios de investigación distintos con 8 participantes a lo largo de 11 meses, con tres inicios en falso y dos redirecciones ocasionadas por la competencia. Comprender este caos facilita una interacción eficaz. Simular que es lineal conlleva costosos fracasos.

Y lo que es aún más radical: la IA está empezando a ofrecer “gemelos digitales” para simular recorridos hipotéticos, modelando cómo reaccionarían los diferentes tipos de compradores a desencadenantes o mensajes específicos (aunque personalmente soy muy escéptico en lo que respecta a las capacidades de respuesta emocional de estos artefactos).

Esta implicación resulta incómoda para muchos profesionales del marketing: la IA revelará cuánto de nuestra comprensión del cliente ha sido pura conjetura. Los arquetipos ya no serán ejercicios de creatividad; serán modelos dinámicos probados y perfeccionados en tiempo real.

4. Posicionamiento y mensajes: el fin de la talla única

Todas las empresas de ciberseguridad B2B afirman ofrecer «seguridad de nivel empresarial, integración fluida y un ROI excepcional». Esto no es posicionamiento, sino palabrería. La razón por la que el posicionamiento se ha vuelto tan genérico no es la falta de creatividad, sino que hemos estado intentando crear un mensaje único que conecte con todos. Eso es matemáticamente imposible cuando nuestra audiencia tiene prioridades diversas y, a menudo, contradictorias.

La IA permite lo que deberíamos haber estado haciendo desde el principio: un posicionamiento radicalmente diferente para audiencias realmente distintas. No se trata de ajustes superficiales como cambiar «corporaciones» por «medianas empresas», sino de narrativas de valor fundamentalmente distintas. Para las empresas orientadas al cumplimiento normativo, su solución de ciberseguridad se posiciona como «arquitectura de seguridad lista para auditorías que elimina el riesgo regulatorio». Para las empresas tecnológicas de rápido crecimiento, el mismo producto se posiciona como «automatización de la seguridad que no ralentiza su velocidad de desarrollo». No son diferentes expresiones de la misma idea; son productos diferentes en la mente del comprador.

Esto siempre ha sido cierto. Sabíamos que a cada comprador le importan cosas distintas. ¿La parte controvertida? Crear y gestionar manualmente docenas de variantes de posicionamiento era imposible desde el punto de vista operativo, así que nos convencimos de que la «consistencia en los mensajes» era una virtud. No se trataba de disciplina estratégica, sino de una limitación operativa. La IA elimina esa limitación, y de repente, el «posicionamiento unificado» parece cosa del pasado.

5. Selección del mix de palancas de crecimiento: más allá de la intuición

El enfoque tradicional para elegir el mix inicial de palancas de crecimiento ha sido:

  • Copiar a la competencia: «Ellos hacen marketing de contenidos, así que nosotros también deberíamos».
  • Seguir el manual: «Las empresas SaaS hacen marketing inbound».
  • Sesgo del fundador: «Construí mi última empresa mediante marketing outbound, así que…».
  • Presión de los inversores de capital riesgo: «Se necesita liderazgo de opinión para establecer la credibilidad de la categoría«.

Todos estos son marcos de decisión perjudiciales porque ignoran las características específicas de nuestro producto, mercado y cliente.

La IA cambia la selección inicial de palancas de crecimiento gracias a varias capacidades:

Análisis comparativo de patrones y análogos históricos

La IA puede analizar miles de empresas similares (tipo de producto, mercado y modelo de negocio similares) e identificar qué palancas de crecimiento se correlacionan con el éxito.

Ejemplo para nuestra startup de ciberseguridad:

  • La IA analiza 500 empresas de seguridad B2B desde su fase inicial hasta la Serie B.
  • Identifica que las empresas que venden a empresas orientadas al cumplimiento normativo, con ciclos de venta de 6 a 18 meses, experimentaron un crecimiento tres veces más rápido al priorizar el contenido ejecutivo y las relaciones con analistas, en comparación con la estrategia de crecimiento impulsado por producto (PLG) de abajo arriba.
  • Sin embargo, empresas similares que se centran en equipos de DevOps/ingeniería tuvieron un éxito más rápido con un crecimiento impulsado por el producto (PLG) y una comunidad de desarrolladores.

Como conclusión, nuestro segmento de mercado determina las palancas viables más que nuestra categoría de producto. Un producto de ciberseguridad para desarrolladores y un producto de ciberseguridad para CISO podrían no tener nada en común en términos de palancas de crecimiento efectivas, a pesar de ser «ambos ciberseguridad».

Comportamiento del comprador y su huella digital

La IA analiza dónde invierte realmente nuestro ICP su tiempo y muestra la intención de compra (consumo de contenido, patrones de búsqueda, interacción en LinkedIn).

El enfoque tradicional sería algo así como «los CISO están en LinkedIn, así que haremos anuncios en LinkedIn».

El enfoque de IA analiza a 10.000 CISO en empresas objetivo y descubre:

  • Rara vez interactúan con el contenido de los proveedores en LinkedIn.
  • Leen subreddits específicos y foros de seguridad especializados.
  • Asisten a 2 o 3 conferencias específicas (no las obvias RSA/Black Hat que todos patrocinan).
  • Responden a las “presentaciones tibias” de sus proveedores actuales.
  • Interactúan a fondo con la documentación técnica y los repositorios de GitHub.

Esto nos indica que el marketing conjunto con partners, el contenido técnico y la presencia en la comunidad funcionarán; los anuncios de LinkedIn y las conferencias de amplio alcance, no.

Análisis de dinámicas del mercado y del encaje producto-canal

Madurez de la categoría, tendencias de palabras clave, patrones de financiación, señales GTM de la competencia. La IA puede evaluar qué canales se alinean con las características de su producto.

Variables clave que analiza la IA:

  • Precio: un ACV bajo favorece un alto volumen y un bajo contacto directo. Un ACV alto requiere canales de relación.
  • Complejidad: Los productos sencillos pueden funcionar con autoservicio; los complejos requieren formación.
  • Sofisticación del comprador: Los compradores técnicos buscan especificaciones; los ejecutivos buscan resultados.
  • Frecuencia de compra: Las compras únicas requieren canales de diferenciación diferentes a las suscripciones.
  • Intensidad de la competencia: Los mercados saturados necesitan canales de diferenciación.

Por ejemplo, en el caso de nuestro producto de ciberseguridad, si el precio es mayor que 50.000 € y el ciclo de ventas es mayor que 6 meses y el tipo de comprador es comité y la complejidad del producto requiere alta integración, entonces los canales prioritarios serían liderazgo de opinión ejecutivo, relaciones con analistas, clientes de referencia y marketing basado en cuentas (ABM). No son recomendables la prueba de autoservicio, búsqueda de pago o anuncios en redes sociales.

Optimización de la limitación de recursos

Especialmente las startups tienen considerables limitaciones de recursos. La IA puede modelar qué palancas son realmente viables:

Por ejemplo, supongamos que nuestras restricciones son:

  • Presupuesto disponible: 150 000 €/trimestre
  • Tamaño del equipo: 2 profesionales de marketing
  • Cronograma: Se necesita un pipeline en 3-6 meses
  • Capacidad de ventas: 2 ejecutivos de ventas gestionando 20 operaciones activas

La optimización con IA elimina las palancas que no funcionarán dadas las limitaciones:

  • Marketing de contenidos (tarda de 9 a 12 meses en ganar impulso; se necesitan resultados en 6).
  • Eventos/conferencias (el equipo es demasiado pequeño para contar con personal, el presupuesto es insuficiente para una presencia significativa).
  • Ecosistema de socios (sin recursos para construir y gestionar).

Por el contrario, con ese nivel de recursos podemos favorecer los siguientes canales:

  • Ventas outbound hipersegmentadas a 200 cuentas nominadas (se ajusta a la capacidad).
  • Adquisición basada en producto con plan freemium (escala sin personal).
  • Liderazgo de opinión impulsado por el fundador (aprovecha la credibilidad existente).

Muchos canales de «mejores prácticas» simplemente no son accesibles para empresas de bajos recursos. La IA nos impide intentar estrategias estratégicamente sólidas pero operativamente imposibles.

Recomendaciones anti intuitivas que suele hacer la IA

Basándose en análisis de patrones reales, la IA suele recomendar combinaciones iniciales contrarias a la intuición:

Para productos técnicos (API, herramientas de desarrollo, infraestructura):

  • SÍ comunidad de desarrolladores + código abierto + documentación técnica.
  • NO generación de demanda tradicional + ventas outbound.
  • Por qué: los compradores técnicos se autoforman y desconfían de las ventas. Pero todos intentan «hacer marketing» de todos modos.

Para software empresarial con alto ACV:

  • SÍ conexiones ejecutivas + “presentaciones tibias” + comidas cara a cara.
  • NO marketing de contenidos + publicidad pagada.
  • Por qué: necesitamos de 20 a 50 clientes en el primer año, no 2.000 leads. Pero los fundadores creen que «escalar» requiere «canales escalables».

Para productos de la industria regulada:

  • SÍ relaciones con analistas + certificación de cumplimiento + clientes de referencia.
  • NO growth hacking + bucles virales.
  • Por qué: la confianza y la validación son más importantes que la innovación. Pero el asesoramiento para startups se basa en «growth hacking».

La conclusión incómoda

La información más valiosa que proporciona la IA no es la optimización, sino el permiso para ignorar el conocimiento convencional cuando los datos muestran que no funcionará en tu situación específica.

La mayoría de las estrategias de crecimiento fracasan no por una mala ejecución, sino porque los ejecutivos seleccionaron estrategias que nunca iban a funcionar dado su producto, mercado y recursos. La IA previene ese error antes de que perdamos 12 meses y 500.000 euros descubriéndolo nosotros mismos.

En el próximo post analizaremos cómo la IA está revolucionando la optimización de canales y la experimentación, análisis y optimización.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

[¿Quieres aprender a aplicar estas ideas en tu empresa? Nuestros talleres sobre Marketing Estratégico para empresas tecnológicas y Product Marketing de productos tecnológicos te pueden ayudar.]

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Durante décadas, los profesionales del GTM en B2B se estuvieron convenciendo de que estaban siendo estratégicos. Desarrollaron elaborados marcos de segmentación, crearon perfiles detallados y debatieron declaraciones de posicionamiento en salas de reunión. Pero, siendo sinceros, la mayor parte del trabajo de GTM ha sido una sofisticada especulación disfrazada de estrategia. La IA no solo está mejorando el GTM, sino que también revela cuánto hemos estado operando a ciegas.

Durante décadas, el GTM (Go-to-Market) B2B ha sido un ejercicio de equilibrio: combinar investigación rigurosa, intuición ejecutiva y ejecución táctica a través de Marketing, Ventas, Producto, Éxito del cliente y Ecosistema. El proceso era lento, costoso y, a menudo, erróneo. La adopción de la inteligencia artificial en las estrategias de comercialización (GTM) B2B marca un cambio decisivo no solo en la forma de operar de las empresas, sino también en el significado fundamental de GTM. Si bien muchos consideran la IA como el motor definitivo de la eficiencia y el crecimiento, al mismo tiempo altera los fundamentos tradicionales de GTM, obligando a reconsiderar las actividades principales.

Hoy en día, la IA no solo está perfeccionando el GTM; está desmantelando el viejo manual y obligando a los líderes a aceptar una nueva realidad: las empresas que se aferran a una GTM manual e intuitiva se quedarán atrás.

En esta serie de posts, exploraremos cómo la IA está transformando las actividades fundamentales del GTM:

  1. Descubrimiento de problemas y análisis de oportunidades de mercado
  2. Segmentación y targeting
  3. Comprensión profunda del cliente (personas, escenarios, viajes)
  4. Posicionamiento y mensajes
  5. Selección del mix de palancas de crecimiento
  6. Optimización de canales
  7. Experimentación, análisis y mejora

y el impacto que está teniendo sobre la composición, habilidades y roles del equipo de GTM B2B.

Y argumentaremos que lo que antes considerábamos las mejores prácticas ahora está peligrosamente obsoleto.

Para ello utilizaremos como ejemplo un proveedor de producto software de ciberseguridad para empresas.

1. Descubrimiento de problemas y análisis de oportunidades de mercado: revelando oportunidades invisibles

Tradicionalmente, la identificación de los problemas del mercado se basaba en:

  • La intuición de los fundadores
  • Entrevistas limitadas con clientes
  • Informes de analistas y otros proveedores de información
  • Comparativas con la competencia

Estos métodos eran lentos, parciales y sesgados, ya que solo capturaban lo ya visible o validado y proporcionaban una imagen estática y anticuada del mercado.

La IA transforma el descubrimiento de problemas de mercado (la verdadera fuente de oportunidades) al escanear, interpretar y sintetizar continuamente vastos flujos de datos externos e internos que superan con creces la capacidad humana. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN), el aprendizaje automático y el análisis predictivo, la IA puede identificar puntos críticos emergentes, necesidades insatisfechas y frustraciones latentes mediante la extracción de interacciones en redes sociales, la monitorización de reseñas y comentarios de productos, el análisis de patrones en los tickets de soporte y la extracción de señales de datos de la competencia y del sector. Este enfoque proactivo descubre problemas que los clientes no suelen expresar directamente (por falta de conciencia, capacidad para articularlo o vergüenza) y destaca nuevas amenazas, preocupaciones sobre el cumplimiento normativo o cuellos de botella en los procesos antes de que sean visibles para la competencia. En definitiva, la IA permite a los equipos descubrir no solo necesidades validadas, sino también problemas ocultos o incipientes que pueden sustentar la innovación a gran escala en los mercados B2B.

En esencia, la IA detecta los problemas del mercado actuando como un motor de interpretación, asignación de sentido y síntesis. Escucha lo que los clientes realmente comentan (sus síntomas y frustraciones) y conecta esas voces con los cambios más amplios del mercado para descubrir las necesidades profundas y no declaradas que constituyen la base de las oportunidades más valiosas. La IA nos permite analizar lo invisible, descubriendo señales débiles y necesidades insatisfechas en millones de puntos de datos no estructurados.

Por ejemplo, en nuestro producto de ciberseguridad, una investigación tradicional pregunta a los CISO: «¿Cuáles son sus mayores desafíos de seguridad?» y ellos responden: «Amenazas persistentes avanzadas, vulnerabilidades de día cero, riesgo interno». Sin embargo, la IA analiza el comportamiento real de los CISO y descubre:

  • Dedican el 60 % de las reuniones del equipo de seguridad a hablar sobre la gestión de falsos positivos, no sobre las amenazas.
  • Han presupuestado 3 puestos de seguridad vacantes durante más de 8 meses, pero no pueden cubrirlos.
  • Copian manualmente datos de 5 herramientas diferentes en hojas de cálculo cada semana para los informes a Dirección.
  • Han cancelado suscripciones a herramientas de seguridad el año pasado debido a la «fatiga de alertas».

En definitiva, el descubrimiento de problemas tradicional pregunta: «¿Qué dicen los clientes que necesitan?». El descubrimiento de problemas con IA revela: «qué hacen realmente los clientes, en qué gastan su dinero y con qué luchan que no pueden o no quieren expresar».

A diferencia de las encuestas manuales o las entrevistas esporádicas, la IA ofrece un enfoque escalable y objetivo para descubrir problemas reales del mercado, lo que impulsa una mejor selección de oportunidades y una innovación más específica. Las empresas que integran la IA en sus procesos de descubrimiento de problemas de mercado pueden adaptarse rápidamente, abordar problemas que otros pasan por alto y generar una profunda conexión con sus clientes objetivo.

Una vez descubiertos los problemas de mercado, el análisis tradicional de oportunidades de mercado se basaba en informes estáticos de analistas, entrevistas ocasionales con clientes y el reconocimiento de tendencias y patrones por parte de los directivos. ¿El resultado? Las empresas buscaban mercados amplios donde todos los demás también competían. La IA acaba con este juego de adivinanzas. Al analizar continuamente millones de fuentes de datos (ofertas de trabajo, documentos regulatorios, señales sobre adopción de productos, conversaciones en redes sociales), la IA revela oportunidades reales que los analistas humanos no podrían detectar.

Tomemos el ejemplo del proveedor de ciberseguridad: mientras que la opinión convencional diría «apuntar a los grandes bancos porque tienen grandes presupuestos», un sistema de IA puede descubrir y priorizar una oportunidad más clara: bancos europeos de tier 1 que se esfuerzan por cumplir con la regulación DORA, que utilizan el software de core bancario Mambu, con entornos de nube híbrida y Salesforce como CRM. Ese nivel de granularidad reduce meses de investigación a minutos.

La IA transforma el descubrimiento de oportunidades de episódico a continuo. En lugar de esperar investigaciones trimestrales o informes de analistas, las empresas pueden mantener un mapa dinámico del “dolor del mercado”. Esto permite:

  • Recalibración continua de las prioridades de GTM
  • Iteraciones más rápidas de ajuste producto-mercado
  • Detección temprana de cambios de categoría
  • Posicionamiento más preciso basado en problemas emergentes y validados, no en suposiciones

Sin embargo, esta dependencia conlleva riesgos. La IA no es perfecta y la dependencia excesiva de ella puede desviar la atención hacia “señales brillantes” que los algoritmos amplifican, ignorando algunas necesidades emergentes de nichos o las innovaciones disruptivas que desafían los patrones de datos actuales. En el B2B, donde las transacciones dependen de información detallada del sector y de ciclos económicos complejos, la IA debería complementar, no reemplazar, el análisis cualitativo experto. La detección de oportunidades de mercado se convierte en una alianza entre el juicio humano y el reconocimiento de patrones automático, en lugar de una automatización completa.

2. Segmentación y targeting: el ocaso de la firmografía

La segmentación B2B ha estado dominada durante mucho tiempo por la firmografía: tamaño de la empresa, sector, geografía. Útil, sí, pero rudimentario. Segmentamos por tamaño de empresa, industria y geografía porque esos datos son fáciles de obtener, no porque predigan el comportamiento de compra. La IA convierte estas dimensiones en algo casi pedestre.

La segmentación por comportamientos y necesidades impulsada por IA expone brutalmente esta ficción. Al analizar los patrones reales (pila tecnológica, velocidad de cambio, estilo de toma de decisiones, tolerancia al riesgo, presión regulatoria), los segmentos tradicionales se revelan como categorías sin sentido.

¿Por qué agrupar a todos los «bancos de Europa» cuando la IA puede distinguir a aquellos que se preparan para cumplir con los plazos regulatorios, contratan habilidades específicas y experimentan con ciertas tecnologías?

La segmentación impulsada por IA permite lograr una precisión sin precedentes, impulsando las estrategias más allá de las amplias industrias hacia microsegmentos definidos por la intención de comportamiento en tiempo real, la adopción de tecnología e incluso el sentimiento.

El enfoque no lo marcan cohortes firmográficas; se trata de segmentos dinámicos en tiempo real definidos por intención, comportamiento y necesidades. En la práctica, esto significa que la segmentación ya no es estática («nuestro ICP son empresas SaaS de mercado medio con 200-500 empleados») sino fluida, con la IA reclasificando constantemente qué cuentas entran o salen del alcance según señales en tiempo real.

Cada clúster presenta puntos críticos, factores desencadenantes de compra y procesos de decisión radicalmente diferentes. Agruparlos porque tienen entre 500 y 2000 empleados y fabrican productos físicos es una negligencia estratégica. Sin embargo, lo hemos hecho durante décadas porque el análisis de comportamiento manual no escalaba. La IA lo escala sin esfuerzo, y de repente nuestras estrategias de segmento, cuidadosamente diseñadas, parecen vergonzosamente superficiales.

Esto desafía uno de los principios básicos de GTM: la noción de un Perfil de Cliente Ideal estático y un TAM/SAM/SOM fijo. En la era de la IA, el mercado objetivo es elástico, expandiéndose y contrayéndose diariamente a medida que surgen nuevas señales. El verdadero activo estratégico no es la definición del mercado en sí, sino la infraestructura de IA que la rediseña continuamente.

Si bien esta hipersegmentación permite un alcance personalizado, corre el riesgo de cegar a los equipos ante las narrativas de mercado más amplias. La segmentación excesiva puede causar parálisis por análisis, ya que los equipos de GTM deben perseguir grupos fragmentados sin cesar, diluyendo recursos y fragmentando los mensajes. La clave reside en equilibrar la precisión de la IA con el enfoque estratégico: usar segmentos para guiar, no para dictar, las estrategias de GTM.

En el próximo post analizaremos cómo la IA está revolucionando la comprensión profunda del cliente, el posicionamiento y los mensajes y la selección del mix de palancas de crecimiento.

El post “La IA y el fin del GTM B2B tradicional (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Las distintas actividades de desarrollo y marketing de un producto pueden contribuir a que éste cree vínculos emocionales con sus clientes y así mejorar su rentabilidad. En particular, el posicionamiento puede enmarcar nuestro producto en torno a motivadores emocionales y los mensajes pueden contar historias que evocan emociones.

Las empresas pueden impulsar el crecimiento y la rentabilidad conectando con los clientes a nivel emocional. En este post seguimos analizando cómo crear productos B2B que conectan emocionalmente con los clientes a través de las distintas áreas del desarrollo y marketing de producto, en este caso el posicionamiento y los mensajes.

4. Posicionamiento: enmarcar en torno a motivadores emocionales

El posicionamiento es la manera en la que queremos que nuestros clientes piensen y sientan sobre nuestra oferta, comparada con las alternativas competitivas. Entre otras cosas, el posicionamiento proporciona un contexto que ayude a los clientes a entender lo que somos y cómo podemos ayudarles. Podemos posicionar nuestro producto de una manera tradicional, diferenciándolo de los otros productos dentro de su categoría (pero enmarcándolo dentro de ésta) o de una manera más disruptiva, separándolo respecto de la categoría en su conjunto y con el objetivo de ser percibido como algo aparte del resto de competidores.

Posicionemos nuestro producto de forma que destaque cómo satisface las necesidades emocionales clave en lugar de limitarse a los beneficios funcionales.

Un ejemplo clásico:

  • Dove enmarca sus cosméticos alrededor de la autoaceptación y la confianza. En lugar de un posicionamiento tradicional «Productos de belleza con beneficios hidratantes» Dove aplica un posicionamiento basado en las emociones: «La verdadera belleza viene de la confianza en uno mismo». Con ello, los clientes se sienten más cómodos y orgullosos de lo que son.

Para implementarlo, sigamos estos consejos:

  1. Identifiquemos las principales motivaciones emocionales de nuestro público objetivo.
  2. Elaboremos una expresión o un lienzo de posicionamiento que conecte nuestro producto con estos motivadores.

Veamos cómo quedaría una expresión de posicionamiento para el caso de Tesla en sus principios:

  • <segmento clientes> Para conductores concienciados con el medio ambiente y amantes de la tecnología y el lujo
  • <problema / objetivo / necesidad> que desean superar las limitaciones de la dependencia de los combustibles fósiles y la tecnología automovilística obsoleta
  • <Nombre producto> Tesla
  • <categoría de producto> es una nueva clase de vehículo eléctrico
  • <razón única para comprar / beneficios clave> que ofrece una experiencia de conducción integrada, sostenible, lujosa y de alto rendimiento, acelerando la transición del mundo hacia la energía sostenible
  • <razones para creer> gracias a que posee características revolucionarias, como aceleración rápida, funciones de conducción autónoma, una interfaz de usuario avanzada, un diseño sofisticado, mayor autonomía y una red mundial de supercargadores que resuelven el dilema del compromiso entre prestaciones y respeto por el medio ambiente.
  • <alternativa principal> A diferencia de los fabricantes de automóviles tradicionales, atados a motores de combustión interna y sistemas legados
  • <diferenciación> contamos con un ecosistema integral que combina tecnología punta para vehículos, actualizaciones remotas sin interrupciones y una sólida red de energía diseñada para el conductor moderno.

En el caso de ProcessMaker, nuestro software de minería de procesos, estos productos suelen tradicionalmente utilizar un posicionamiento racional, basado en características, p.ej.: «ProcessMaker ayuda a las organizaciones a optimizar los procesos de negocio utilizando la minería de procesos impulsada por IA».

Un posicionamiento basado en las emociones podría reforzar motivaciones como la confianza, el dominio y la innovación y tomar la forma: «ProcessMaker capacita a las empresas para descubrir ineficiencias ocultas, tomar el control de la complejidad y convertirlas en oportunidades de crecimiento en tiempo real». La expresión de posicionamiento podría ser:

  • Para líderes empresariales y equipos operativos con visión de futuro
  • que deben superar el laberinto de procesos ineficaces que socavan el crecimiento y la innovación y merman la confianza
  • ProcessMaker es una nueva plataforma para generar oportunidades de crecimiento y liberar ventajas estratégicas basándose en la excelencia en la ejecución
  • que proporciona insights innovadores en tiempo real e inteligencia accionable, transformando la complejidad en claridad y permitiéndole impulsar el cambio estratégico con confianza
  • gracias a nuestro asistente de IA que guía a los usuarios paso a paso a través de las mejoras de procesos, nuestra tecnología de vanguardia para descubrimiento y análisis de procesos, nuestra profunda integración de datos y nuestro éxito demostrado a la hora de desvelar el potencial operativo oculto, que redundan en confianza y sensación de capacidad.
  • A diferencia de los sistemas tradicionales de minería de procesos, que reaccionan en lugar de revelar oportunidades de forma proactiva y no guían a los usuarios
  • contamos con una solución integral centrada en empoderar al usuario que no sólo optimiza sus operaciones, sino que también inspira un sentido de control, seguridad y confianza en el futuro.

Incluso pensando en las diferentes personas de nuestros clientes podríamos definir ángulos de posicionamiento alternativos:

  • Para Ejecutivos (emociones de Liderazgo y Control): «Convierte las ineficiencias ocultas en ventajas estratégicas.»
  • Para Equipos Operativos (emociones de Dominio & Logro): «Del caos de procesos a la excelencia en la ejecución.»
  • Para Científicos de Datos (emociones de Innovación & Resolución de Problemas): «Tu negocio, reimaginado con inteligencia de procesos.»

5. Mensajes: historias que evocan emociones

Nuestros mensajes de marketing deben provocar la respuesta emocional deseada a través de historias, narrativas, testimonios y experiencias de clientes.

Algunos ejemplos clásicos:

  • Amazon evoca comodidad y confianza. Su mensaje: «Todo lo que necesitas, entregado en tu puerta» transmite emociones de seguridad y facilidad de acceso.
  • Slack evoca productividad y felicidad en el trabajo. Su mensaje: «Donde el trabajo sucede» transmite sensación de facilidad y mejora del trabajo en equipo.

Para implementarlo, sigamos estos consejos:

  1. Utilicemos historias reales de clientes que ilustren los beneficios emocionales.
  2. Apliquemos un lenguaje evocador e imágenes que refuercen la emoción principal.

En el caso de nuestro software de minería de procesos, estos productos suelen utilizar unos mensajes descriptivos, centrados en las características del propio producto y que apelan al cerebro racional de los compradores., p.ej.: «ProcessMaker utiliza la minería de procesos impulsada por IA para optimizar los flujos de trabajo», «Identifica ineficiencias y mejora la ejecución».

Si quisiéramos adoptar unos mensajes basados en la emoción podríamos utilizar, por ejemplo:

  • «Libera todo el potencial de tu negocio con inteligencia de ejecución».
  • «Ve lo que otros no pueden. Arregla lo que otros no hacen. Lidera con confianza».
  • «Las mejores empresas del mundo no sólo optimizan los procesos. Dominan la ejecución».

Incluso podríamos definir una jerarquía de mensajes:

  1. Titular: «De la ineficacia a la inteligencia – ProcessMaker desbloquea el verdadero potencial de tu negocio.»
  2. Subtitular: «Aprovecha la minería de procesos impulsada por IA para tomar el control, optimizar la ejecución y obtener una ventaja competitiva.»
  3. Llamada a la acción: «Inicia tu transformación hoy mismo».

Como conclusión, los mensajes deben centrarse en los resultados y las emociones (claridad, control, transformación), no solo en la IA y la minería de procesos.

En éste y los anteriores posts hemos analizado cómo crear vínculos emocionales con nuestros clientes a través del desarrollo y marketing estratégico de producto, desde la definición de la propuesta de valor hasta el posicionamiento y la marca. Recordemos que, además, podemos crear estos vínculos a través de todas las etapas del viaje de compra.

El post “Creando productos B2B que conectan emocionalmente con los clientes (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Las distintas actividades de desarrollo y marketing de un producto pueden contribuir a que éste cree vínculos emocionales con sus clientes y así mejorar su rentabilidad. En particular, la propuesta de valor puede aportar resultados emocionales (además de funcionales o económicos) y el diseño puede crear una experiencia emocionalmente significativa.

Las empresas pueden impulsar el crecimiento y la rentabilidad conectando con los clientes a nivel emocional. En este post seguimos analizando cómo crear productos B2B que conectan emocionalmente con los clientes a través de las distintas áreas del desarrollo y marketing de producto, en este caso la propuesta de valor y el diseño de producto.

2. Propuesta de valor: aportar resultados emocionales

La propuesta de valor identifica de una manera realista el valor que creamos para el cliente según la perspectiva de éste. La manera más estándar de  expresarla es mediante el Lienzo de Propuesta de Valor, que recoge:

  • El Perfil de (Segmento de) Cliente, que sintetiza nuestra comprensión del cliente en términos de trabajos a realizar, “mejoras” a alcanzar y “dolores” a evitar.
  • El Mapa de Valor, que describe cómo vamos a crear valor para ese cliente (desde una perspectiva funcional y económica pero también emocional) en términos de productos/soluciones y de los atributos y características de estos que van a generar las mejoras y a eliminar los dolores.

La propuesta de valor es una promesa diferenciada que guía nuestro desarrollo. Y no debe limitarse a la funcionalidad y los beneficios racionales, sino que debe conectar con las emociones que impulsan la toma de decisiones.

Por ejemplo, en el caso de Tesla (y antes de la accidentada entrada de Elon Musk en política ;- ) un lienzo de propuesta de valor que recoja tanto beneficios racionales como emocionales podría ser:

  • Perfil de cliente: compradores de automóviles concienciados con el medio ambiente y amantes de la tecnología que desean participar en un futuro más sostenible. Quieren obtener alta autonomía en conducción, estatus, altas prestaciones, seguridad. Y quieren eliminar emisiones, riesgo de quedarse sin batería, mantenimiento difícil.
  • Mapa de valor: Tesla es un sofisticado vehículo eléctrico que proporciona a sus conductores una experiencia vanguardista y les hace sentir que son parte del futuro y lideran el movimiento hacia la sostenibilidad. Para ello Tesla aporta una solución completa que incluye los motores más avanzados, las baterías con más autonomía, unos sistemas de seguridad activa y pasiva muy completos, un diseño minimalista, una interfaz futurista, actualizaciones remotas automáticas, una amplia red de estaciones de recarga y un servicio de reparación móvil.

Una propuesta de valor emocional fuerte diferencia nuestro producto en mercados competitivos.

En el caso de Process Maker, nuestro software de minería de procesos, podemos ir más allá de una propuesta de valor basada en la “excelencia de procesos” y ampliarla para recoger los drivers emocionales descubiertos previamente para las distintas personas. En concreto, para los Ejecutivos:

  • Perfil de cliente: ejecutivos que quieren optimizar sus procesos para generar oportunidades de crecimiento, liberar ventajas estratégicas y sentirse a la vanguardia. Desean impulsar la innovación, una sensación de confianza y control, la claridad y confianza en la toma de decisiones y minimizar la complejidad y lo intimidante de la gestión de procesos.
  • Mapa de valor: ProcessMaker es una plataforma que habilita la transformación del negocio mediante la excelencia en la ejecución. Le permite tomar el control de la complejidad y tomar decisiones estratégicas con total claridad, ofreciendo visibilidad completa, orientación inteligente y ejecución automatizada en una sola plataforma. Para ello ProcessMaker proporciona alertas y recomendaciones basadas en una IA transparente y explicable, integraciones con todos los sistemas corporativos y una interfaz simplificada e intuitiva que reduce la complejidad.

La propuesta de valor debe hacer que los clientes sientan que tienen el control, que están por delante de sus competidores y que están logrando el dominio de sus operaciones de negocio.

3. Diseño: crear una experiencia emocionalmente significativa

Diseño emocionalLa experiencia de usuario (UX) y la interfaz de usuario (UI) de un producto deben evocar las emociones que se desea que los clientes asocien con él.

Algunos ejemplos típicos:

  • Calm, que fomenta la relajación y el bienestar, utiliza colores suaves, sonidos ambientales e interacciones sutiles para reducir el estrés.
  • Instagram, que se asocia a la pertenencia y la autoexpresión, fomenta los contenidos generados por los usuarios, las reacciones y los bucles de interacción para que la gente se sienta conectada.

Proceso de implementación:

  1. Identificar los principales motivadores emocionales de nuestros clientes.
  2. Vincular las emociones a las características del producto: diseñemos características que satisfagan directamente las necesidades emocionales.
  3. Prototipar y probar el impacto emocional: validemos las primeras versiones del producto a través de las reacciones de los clientes, midiendo el sentimiento junto con la usabilidad.

Cómo ponerlo en práctica:

  • Diseño para primeras impresiones y drivers emocionales: utilicemos el diseño inteligente para crear drivers emocionales.
    • Airbnb utiliza imágenes cálidas e historias personales para evocar un sentimiento de pertenencia.
    • Los elementos de gamificación de Duolingo hacen que el aprendizaje resulte divertido y gratificante (logro).
  • Minimizar la fricción, maximizar el placer: asegurémonos de que cada punto de contacto en el viaje del usuario refuerza las emociones positivas (por ejemplo, el onboarding debe hacer que los usuarios se sientan seguros y en control). Reduzcamos la carga cognitiva y la frustración mediante un diseño sencillo e intuitivo.
    • Ejemplo: La interfaz de usuario limpia de Slack ayuda a los usuarios a sentir que controlan su flujo de trabajo.
  • Personalización para reforzar la conexión emocional: utilicemos la IA para adaptar el comportamiento del producto a lo que cada usuario requiere.
    • La lista de reproducción «Discover Weekly» de Spotify hace que los usuarios se sientan comprendidos y valorados.
    • Las recomendaciones personalizadas de Netflix crean una sensación de familiaridad y pertenencia.
  • Utilizar la psicología del diseño: Los colores, la UX/UI y las interacciones deben alinearse con la experiencia emocional deseada (por ejemplo, azul = confianza, verde = equilibrio).

En conclusión, el diseño no es solo una cuestión de estética: se trata de cómo se sienten los usuarios cuando interactúan con nuestro producto.

En el caso de ProcessMaker, nuestro software de minería de procesos, podemos incorporar en el diseño drivers de las emociones clave:

  • Control y claridad: asegurémonos de que los cuadros de mando resulten intuitivos, estructurados, con información clara y orientada a la acción y empoderadores: los usuarios deben sentirse al mando, no abrumados. En lugar de informes pasivos, las alertas basadas en IA deberían notificar preventivamente a los usuarios sobre posibles ineficiencias, reforzando la seguridad. Utilicemos flujos de procesos codificados por colores (ej.: verde = optimizado, rojo = cuello de botella) para dar una sensación instantánea de control.
  • Empoderamiento: sugerencias basadas en IA que indican a los usuarios de forma proactiva qué medidas deben tomar.
  • Confianza: las recomendaciones de IA deben venir acompañadas de explicaciones y transparencia (por ejemplo, «ProcessMaker sugiere este cambio porque…»).
  • Seguridad: simulaciones «Qué pasaría si…» que reducen el riesgo mostrando los posibles resultados.
  • Personalización y orientación: creemos un «entrenador virtual de procesos» para guiar a los nuevos usuarios y resaltar los insights clave de forma automática. En lugar de cuadros de mando estáticos, permitamos a los usuarios personalizar las vistas en función de su función, reforzando así su autonomía.
  • Comprensión de la complejidad: vayamos más allá de los gráficos estándar y utilicemos flujos de procesos interactivos que faciliten la visualización.
  • Reducir la frustración: asegurémonos de que las animaciones y las interacciones se perciban como rápidas y ágiles.
  • Progreso y dominio: gamificación «Puntuación de excelencia de procesos» para seguir el progreso de la optimización, introduzcamos insignias de logros o hitos de eficiencia para dar a los usuarios una sensación de control y eficacia.
  • Psicología del color: por ejemplo, utilicemos el azul para la confianza, el verde para el crecimiento y el naranja para la acción.
  • Introducir un «Modo Navegador»: un motor de recomendaciones que no solo detecta ineficiencias, sino que también sugiere la siguiente mejor acción.
  • Mejorar la narración visual en los cuadros de mando: utilizar mapas de calor, resaltes de detección de anomalías y simulaciones «antes frente a después» basadas en IA para hacer más tangibles las ineficiencias.

La experiencia debe reforzar la confianza y el dominio, haciendo que la minería de procesos sea accesible, atractiva y reveladora en lugar de intimidante.

En el próximo post hablaremos de cómo explotar la conexión emocional con nuestros clientes en el posicionamiento y los mensajes.

El post “Creando productos B2B que conectan emocionalmente con los clientes (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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En productos B2B, aprovechar los vínculos emocionales con nuestros clientes es una gran fuente de crecimiento y rentabilidad. Y, aparte de explotar esos vínculos durante el viaje del comprador, los diferentes aspectos del diseño y el marketing del propio producto pueden contribuir enormemente a esa estrategia.

En este blog  nos hemos referido repetidamente a la importancia de comprender y aprovechar las percepciones y emociones de los clientes en el desarrollo de productos y estrategias de marketing:

  • Hablando de nuestros dos modos de pensamiento (el “rápido” y el “lento”) resaltamos la importancia de apelar al pensamiento rápido, creando una reacción emocional instantánea positiva hacia nuestra marca y nuestro producto que facilite la toma de decisiones intuitiva por parte de los clientes.
  • Analizando las metáforas profundas que estructuran y guían nuestros pensamientos, respuestas emocionales, decisiones y comportamientos, explicamos que debemos desarrollar tanto las características tangibles del producto como sus significados intangibles, permitiendo una conexión más profunda con los clientes.
  • Discutiendo cómo explotar la conexión emocional con nuestros clientes vimos cómo gestionar esas emociones de manera estratégica puede convertirse en una fuente significativa de crecimiento y rentabilidad para las empresas.

Marca emocionalForjar conexiones emocionales con los consumidores ha sido durante mucho tiempo el núcleo del marketing B2C. Para los profesionales del marketing de empresa a empresa (B2B), no es tan sencillo. En última instancia, necesitan llegar a los responsables de la toma de decisiones corporativas, pero esos clientes se enfrentan a la influencia de comités de compra, consultores de compras externos y procesos de adquisición organizacionales.

Nos gusta pensar en las organizaciones como racionales y lógicas. Pero este marco aleja al profesional del marketing del cliente y asume un enfoque «racional» desprovisto de emoción. La verdad es que hay personas dentro de ellas y esas personas están tan –si no más–  influenciadas por la emoción que los consumidores típicos. Tendemos a olvidar que siempre que hay personas que intentan trabajar juntas para tomar una decisión, entran en juego fuerzas interpersonales e, inevitablemente, emocionales.

Explotando las conexiones emocionales los marketers B2B pueden tomar ventaja — creando intención de compra, poder de precio, recomendación de marca y, lo que es más importante, clientes satisfechos.

En este artículo estudiamos cómo las empresas podemos fomentar vínculos emocionales más fuertes con los clientes, lo que esencialmente consiste en:

  1. Identificar los principales motivadores emocionales de nuestros segmentos objetivo mediante la investigación y el análisis de datos.
  2. Adaptar nuestros productos, servicios y estrategias de marketing para activar esos motivadores.

Esta explotación de las conexiones emocionales debe permear todos los aspectos de la relación con los clientes. Habitualmente, aquéllos en los que se hace más foco son todas las etapas del viaje de compra: Conciencia, Interés, Consideración, Decisión, Implementación, Recomendación. En su reciente libro “Emotional Targeting” Talia Wolf hace una excelente introducción a este enfoque.

Por nuestra parte, y para complementar ese planteamiento, en éste y los siguientes posts vamos a ver cómo aplicar este marco específicamente en las distintas áreas del desarrollo y marketing de producto:

  1. Marca
  2. Propuesta de valor
  3. Diseño
  4. Posicionamiento
  5. Mensajes

Y utilizaremos como ejemplo un producto software para minería e inteligencia de procesos de negocio (sin duda un producto bastante “racional” ;-).

0. Lo primero: investigación de clientes

El primer paso es identificar los principales motivadores emocionales de nuestros clientes. Utilicemos la investigación de clientes en sus diferentes formas y datos de comportamiento para determinar qué necesidades emocionales prioriza nuestra audiencia (por ejemplo, seguridad, logro, pertenencia, libertad…).

En productos de compra compleja estos motivadores emocionales pueden ser diferentes para las diversas personas involucradas en la compra y uso del producto.

Por ejemplo, en el caso de nuestro software para minería e inteligencia de procesos los resultados de la investigación para las diferentes personas podrían ser:

  • Para Ejecutivos: emociones de Liderazgo y Control.
  • Para Equipos Operativos: emociones de Dominio & Logro.
  • Para Científicos de Datos: emociones de Innovación & Resolución de Problemas.

1. Marca: crear una identidad emocional

La identidad de nuestra marca debe estar en consonancia con las principales motivaciones emocionales de nuestro público. En lugar de centrarnos únicamente en las características y ventajas del producto, hagamos hincapié en los sentimientos que queremos que evoque nuestra marca.
Una marca que suscite emociones positivas puede ser imprescindible para persuadir a aquellos altos directivos que tal vez no van a ser usuarios de nuestro producto y no lo van a evaluar desde otras perspectivas pero van a tener peso en la decisión final.

Algunos ejemplos clásicos:

  • Apple busca evocar sentimientos de empoderamiento y aspiración. Su clásico eslogan «Think Different» inspira creatividad e individualidad y hace que los clientes se sientan únicos y a la vanguardia.
  • Nike busca evocar sentimientos de logro y superación de retos. Su eslogan «Just Do It» inspira perseverancia y ambición y hace que los clientes se sientan empoderados y capaces.

Para crear una identidad emocional en nuestra marca, sigamos estos consejos:

  1. Definamos la emoción central de nuestra marca (por ejemplo, confianza, seguridad, aventura).
  2. Asegurémonos de que la identidad visual, el tono y la narrativa reflejen esta emoción de forma coherente.

En el caso de nuestro software de minería e inteligencia de procesos habitualmente este tipo de productos adolece de una imagen en la mente de su público que es muy racional y analítica, basada en los datos y centrada en la eficiencia de los procesos empresariales.

Para crear un branding con una identidad emocional deberíamos empezar investigando los motivadores emocionales para nuestro público. Supongamos que llegamos a descubrir que estos son:

  • Empoderamiento: ayudar a las empresas a tomar el control de las ineficiencias e impulsar el cambio.
  • Confianza: garantizar que las decisiones están respaldadas por datos.
  • Logro y dominio: hacer que los equipos sientan que están optimizando su negocio con éxito.
  • Innovación y preparación para el futuro: permitir a las empresas mantenerse a la vanguardia con la automatización impulsada por la IA.

Veamos cómo puede nuestra empresa de minería de procesos reforzar estas emociones en su marca:

  • Nombre: empecemos por dar a nuestra marca un nombre que refleje esas emociones de empoderamiento, dominio, etc., por ejemplo, ProcessMaker.
  • Eslogan: en lugar de limitarse a frases tipo «Process Mining & Execution Management», podríamos hacer hincapié en la transformación, por ejemplo, «Domine sus procesos. Transforme su negocio».
  • Identidad visual: la marca debe reflejar claridad, competencia e innovación, utilizando imágenes de alta tecnología que transmitan control y orientación a futuro.
  • Narrativas: presentemos historias de éxito de clientes en las que las empresas hayan superado ineficiencias, haciéndoles sentir capacitados y preparados para el futuro.

La nueva personalidad de marca debería hacer que el producto no sólo se asocie con la idea de «solucionar ineficiencias», sino que sea un «potenciador de la transformación», un «motor de empoderamiento» que ayuda a las empresas a liberar todo su potencial. Por ejemplo, un eslogan como: «Descubre. Optimiza. Lidera.» transmite claridad, acción y liderazgo.

Como conclusión, la marca de nuestro producto debe identificarlo como un socio en la transformación, no sólo como una herramienta de minería de procesos.

En el próximo post hablaremos de cómo explotar la conexión emocional con nuestros clientes mediante la propuesta de valor y el diseño de producto.

El post “Creando productos B2B que conectan emocionalmente con los clientes (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Hay que invertir activamente en nuestra marca para que ésta pueda convertirse en una palanca de crecimiento. Pero la competencia de otras palancas, así como las dificultades en la medición y la atribución de la marca, siguen lastrando esta inversión.

En los post anteriores hemos incidido en cómo erróneamente la marca no suele ser una prioridad en las startups tecnológicas y en cómo, bien utilizada, constituye un multiplicador del crecimiento. En este post vamos a analizar los enfoques y los retos de invertir en marca.

Pero para poner las cosas en contexto, vamos primero a ver un ejemplo de cómo las cosas pueden ir rematadamente mal en este campo.

El caso de Tesla

Inicialmente Tesla pretendía posicionarse como una empresa de energía sostenible que, casualmente, fabrica vehículos eléctricos. Y lo consiguió: hasta hace muy poco el mercado la veía como un símbolo de estatus de lujo, vanguardista y con una base de seguidores casi de culto, impulsado en gran medida por la marca personal de Elon Musk y la comunidad de pioneros.

Sin embargo, tras la participación de Elon Musk en el gobierno de Donald Trump, en particular como director del Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE), la marca Tesla ha experimentado importantes desafíos y daños a su reputación. En primer lugar ha alejado a un gran segmento de la base de clientes tradicionales de Tesla, que se inclina por el progresismo y la conciencia ambiental. Esto ha provocado protestas, boicots e incluso actos de vandalismo contra vehículos e instalaciones de Tesla (por ejemplo, la campaña activista «The Swasticar»).

Campaña contra TeslaLas ventas globales de Tesla cayeron por primera vez en más de una década, con descensos especialmente pronunciados en mercados clave como Alemania, California y China. El precio de las acciones de la compañía cayó drásticamente, lo que refleja la preocupación de los inversores por el enfoque controvertido de Musk y sus implicaciones políticas. Las encuestas mostraron que la puntuación de preferencia neta de Tesla se había desplomado, alcanzando tan solo el 3 % a principios de 2025 (frente al 33 % de 2018), ya que los consumidores asocian cada vez más la marca con políticas divisivas en lugar de con la innovación o la sostenibilidad. Muchos consumidores, e incluso algunos compradores institucionales, se alejaron de Tesla, alegando su incomodidad con las alianzas políticas de Musk y las políticas de la administración Trump, incluyendo los aranceles y la reducción de los incentivos para los vehículos eléctricos.

La principal lección de todo esto es que la percepción de la marca Tesla está determinada tanto por la fascinación pública y la controversia en torno a Musk como por sus productos.

Crecimiento impulsado por la marca

El crecimiento impulsado por la marca es una estrategia proactiva que prioriza la creación y el aprovechamiento de una identidad de marca sólida, unos valores y una conexión emocional con los clientes para impulsar la expansión del negocio, la captación de clientes y su fidelización.

La marca es un recipiente que podemos llenar nosotros… o pueden llenar nuestros clientes, competidores u otros agentes del mercado. Desde ese punto de vista existen varios niveles de intencionalidad en la construcción de marca:

  1. Pasivo: no hacemos branding ni brand marketing. Lamentablemente otros (nuestros rivales) lo van a hacer por nosotros.
  2. Branding mientras realizamos otras actividades y funciones (no Marketing): producto, ventas, servicio, selección y gestión de personas, etc. Se trata de hacer un uso consistente y sistemático de la marca en estas actividades que no son de marketing, por ejemplo, utilizándola adecuadamente en nuestros procesos de selección de personal.
  3. Branding mientras realizamos otras actividades de Marketing (no Brand marketing): dar forma al mercado, generar demanda, desarrollar relaciones con los clientes. Igualmente se trata de hacer un uso consistente y sistemático de la marca en estas otras actividades de marketing.
  4. Brand Marketing: actividades de marketing específicamente para construir marca.

El Branding en general (opciones 1, 2 y 3 anteriores) es el proceso de crear y mantener una identidad, unos valores y una percepción únicos para una empresa o un producto en la mente de los consumidores. Cada punto de contacto que un cliente tiene con nuestra empresa influye en su percepción de nuestra marca (palabras, colores e imágenes), pero también la experiencia de usuario/interfaz de nuestro producto, los guiones de atención al cliente y el proceso de pago.

El Branding es todo lo que ve un cliente (potencial o real), y prestar atención a todos esos puntos de contacto es la forma de crear coherencia y congruencia entre ellos. Una experiencia de marca cohesionada en todas las interacciones reduce la carga cognitiva de los clientes, haciendo que su recorrido sea más fluido e intuitivo. Un Branding bien pensado es también la fuerza que convierte las interacciones rutinarias en momentos memorables que generan una predisposición mental favorable.

Brand Marketing (opción 3): en particular son las actividades estratégicas que se llevan a cabo específicamente para promover y reforzar la identidad de una marca, aumentar la conciencia entre los consumidores e impulsar la involucración de estos (idealmente, el comportamiento de compra y retención). El Branding es un impulsor de ingresos y ventas, que normalmente se mide mediante métricas anticipativas (por ejemplo, conciencia, tráfico o solicitudes de demostraciones entrantes) y el seguimiento de la salud de la marca.

Brand Marketing es el Branding deliberado, explícito y outbound, lo que implica campañas dirigidas al público que impulsan la conversación y la acción para que la audiencia reconozca mejor el producto y comprenda su identidad.

Todo lo que un cliente potencial o un cliente piensa de nosotros, basándose en nuestro branding, nuestro brand marketing y su experiencia como cliente y con el producto, es nuestra marca.

Los retos de la marca en empresas enfocadas en otras palancas de crecimiento

Las empresas basadas en crecimiento impulsado por el producto (PLG) o en el marketing de generación de demanda necesitan invertir en la marca en puntos de inflexión clave tales como:

  • Cambiar sus mercados objetivo (es decir, escalar mercados).
  • Crecer y luego alcanzar un techo de crecimiento.
  • Lanzar nuevas ofertas de productos.
  • Enfrentarse a una mayor competencia.

El problema es que la mayoría de las empresas esperan a alcanzar estos puntos de inflexión antes de invertir en la marca, y luego actúan de forma reactiva en lugar de proactiva (lo cual es más difícil y lleva más tiempo). Es necesario invertir mucho antes de que el crecimiento comience a estancarse, ya que se necesita tiempo y múltiples puntos de contacto para generar notoriedad y sentar las bases para nuevos públicos y líneas de productos.

Las empresas más exitosas no tratan la marca como algo separado del crecimiento, ni como algo que «harán más adelante»; la utilizan como su multiplicador de crecimiento desde el primer día. Es muy raro que las empresas con marcas débiles o involuntarias lancen y desarrollen con éxito múltiples líneas de productos, o las expandan a múltiples públicos (especialmente a las exigentes audiencias Enterprise).

Las barreras para invertir en marca

Mientras que el marketing performance impulsa la base del funnel de conversión, el desarrollo de marca ocupa la parte superior, generando notoriedad, confianza y preferencia que impulsan la demanda a lo largo del tiempo. Y cada vez más, los profesionales del marketing B2B reconocen la necesidad de invertir en ambos.

El reciente informe «B2B Marketing Makes Room for Brand in Budgets and Strategies» presenta los siguientes hallazgos sobre la inversión en marca en mercados B2B:

  • El desarrollo de marca está ganando terreno entre los profesionales del marketing B2B. Cuatro de cada diez (40,0 %) planean aumentar los presupuestos de desarrollo de marca el próximo año. Casi la mitad (45,5 %) destinaría más de la mitad de su inversión en marketing a este desarrollo si el presupuesto no fuera una limitación, lo que indica una creciente confianza en el valor a largo plazo de la marca.
  • La generación de leads sigue dominando las prioridades presupuestarias. Más de la mitad (58,2%) de los profesionales del marketing B2B dedican al menos la mitad de su presupuesto a la generación de leads, siendo la búsqueda (30,3%) y las redes sociales (28,5%) los principales canales de pago. La publicidad programática también es popular, captando el 20,6% de los presupuestos digitales.
  • La medición sigue siendo el mayor obstáculo para la inversión de marca. Si bien el 62,7% afirma que la marca es fundamental para el éxito a largo plazo, también tiene dificultades para demostrar su ROI. La incapacidad de cuantificar el impacto de la marca es el principal obstáculo, incluso más importante que las limitaciones presupuestarias.
  • Una mejor atribución podría generar mayor financiación para la marca. La mayoría (65,5%) de los profesionales del marketing afirma que el acceso a modelos que vinculen el gasto en marca con el crecimiento del pipeline ayudaría a justificar presupuestos más amplios. Uno de cada tres (34,5%) prevé que la presión para demostrar el ROI en tiempo real aumentará en los próximos 12 meses.

El post “Invirtiendo en marca” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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