Antonio Matarranz

La marca es un multiplicador del crecimiento

por Antonio Matarranz en 28 junio 2025

La marca no sólo significa conocimiento y preferencia, sino que tiene una influencia medible en el crecimiento, tanto en el impulsado por el Marketing como por las Ventas o el Producto.

Muchos profesionales del marketing B2B cometen el error de considerar que la creación de marca es demasiado abstracta o lenta para aportar un valor real. En realidad, una marca sólida no solo amplifica el rendimiento inmediato, sino que también impulsa significativamente el crecimiento del pipeline, reduce los costes de adquisición y acelera las ventas.

Cómo la marca multiplica el crecimiento

Una marca fuerte amplifica significativamente tanto la generación de demanda y la venta como el crecimiento impulsado por el producto (PLG) al generar confianza, diferenciación y fidelidad del cliente a largo plazo, factores que hacen que todos los esfuerzos posteriores de marketing, ventas y producto sean más eficaces y escalables.

Cómo una marca fuerte mejora la generación de demanda

Una marca fuerte sienta las bases de una generación de demanda eficaz al generar confianza y conciencia, lo que hace que las campañas sean más eficaces e impactantes.

Establece confianza y credibilidad. Una marca fuerte indica fiabilidad y calidad, lo que hace que los clientes potenciales sean más propensos a participar en nuestras campañas de generación de demanda y a convertirse en leads o clientes. Los compradores están más dispuestos a probar, comprar y recomendar productos de marcas que reconocen y en las que confían.

Reduce el coste de adquisición de clientes (CAC). Las marcas reconocidas convierten a los clientes potenciales de forma más eficiente, lo que requiere menos puntos de contacto y menos gasto en marketing para conseguir nuevos clientes. Un buen conocimiento de la marca puede reducir el CAC hasta en un 50% en comparación con competidores menos conocidos.

Crea demanda antes de que exista. La marca hace que nuestra empresa esté presente en la mente de los compradores potenciales, incluso antes de que busquen activamente nuestra solución. Cuando esos compradores acaban entrando en el mercado, nuestra marca está en primer plano, lo que hace que los esfuerzos de generación de demanda sean más eficaces.

Aumenta las tasas de conversión y acorta los ciclos de ventas. Los clientes potenciales familiarizados con nuestra marca y favorables a ella tienen más probabilidades de avanzar rápidamente por el funnel y menos probabilidades de abandonarlo o de elegir a un competidor.

Refuerza la coherencia y la memorabilidad. Un mensaje de marca coherente en todas las actividades de generación de demanda hace que nuestras campañas sean más memorables y refuerza nuestra propuesta de valor, apoyando el crecimiento tanto a corto como a largo plazo.

Cómo una marca fuerte mejora las ventas

Aumenta conocimiento entre los ejecutivos del cliente. Una marca eficaz es una de las pocas maneras en que una empresa tecnológica puede facilitar su tránsito por los procesos de compra compleja de sus potenciales clientes, aumentando su reconocimiento entre los directivos de primer nivel (CXO) que son los que toman la decisión final.

Es un heurístico que facilita las decisiones. Algunos sostienen que en el caso de productos tecnológicos de gran complejidad, con ciclos de vida cada vez más rápidos y que se enfrentan a competidores sofisticados la marca es casi más importante que en mercados de consumo, ya que ante la dificultad de evaluar en detalle las alternativas los clientes pueden usar la reputación de una marca como medio de disminuir el riesgo. Finalmente, una marca fuerte permite cargar los productos con una prima de precio y disminuir los riesgos en el lanzamiento de productos innovadores.

Cómo una marca fuerte impulsa el crecimiento impulsado por el producto (PLG)

Para el crecimiento impulsado por el producto, la fortaleza de la marca diferencia nuestro producto, fomenta la prueba y la adopción, y convierte a los usuarios en fieles defensores, creando un círculo virtuoso de crecimiento y liderazgo en el mercado.

Diferenciación en mercados saturados. En mercados donde muchos productos ofrecen características similares, una marca fuerte destaca y se convierte en una razón clave para que los usuarios elijan -y se queden con- nuestro producto.

Genera confianza y reduce la fricción. Una marca reputada actúa como una «insignia de excelencia», dando a los nuevos usuarios la confianza para registrarse, probar y adoptar nuestro producto sin dudarlo. Esto es especialmente importante en PLG, donde los usuarios suelen tomar decisiones por sí mismos.

Impulsa la adopción orgánica y la recomendación. Las marcas fuertes crean conexiones emocionales y lealtad, convirtiendo a los usuarios en defensores que comparten y recomiendan el producto, impulsando el crecimiento viral y orgánico.

Apoya la expansión a través de personas y mercados. A medida que amplía el atractivo de nuestro producto el marketing de marca ayuda a reformular nuestro valor y llenar la parte superior del funnel con nuevos tipos de usuarios.

Permite una experiencia coherente en todos los puntos de contacto. Una marca unificada garantiza que los usuarios disfruten de una experiencia fluida y fiable desde el marketing hasta el onboarding y las interacciones en el producto, lo que es vital para el éxito del PLG.

En resumen, la marca es un multiplicador del crecimiento:

En generación de demanda, la marca reduce la fricción y aumenta la conversión al crear conciencia y confianza.
En ventas, la marca “abre la puerta” de los decisores de nivel ejecutivo y es un heurístico que favorece la toma intuitiva de decisiones.
En PLG, la marca da forma a la experiencia del usuario e impulsa el compromiso y la fidelidad aportando valor emocional y funcional.

Encaje marca-mercado

El encaje marca-mercado (BMF, Brand-Market Fit) se define como el grado en que la identidad de una empresa, sus valores y la experiencia general de sus clientes resuenan y satisfacen las necesidades emocionales y aspiracionales de su mercado objetivo. Complementa el encaje producto-mercado al garantizar que el producto no solo resuelva el problema adecuado, sino que la propia marca cree una conexión significativa con los clientes.

Además, el encaje marca-mercado ayuda a las empresas a diferenciarse en mercados saturados y garantiza una experiencia unificada para el cliente, alineando todos los puntos de contacto del viaje del cliente para crear coherencia y, a su vez, confianza.

En el próximo post analizaremos cómo invertir en marca y los retos de esta inversión.

El post “La marca es un multiplicador del crecimiento” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Startup tecnológica: no olvides cuidar tu marca

por Antonio Matarranz en 8 junio 2025

La marca no suele ser una prioridad en las startups tecnológicas. Pero cualquiera que sepa cómo las personas toman decisiones sabe que eso es un error. Una marca es mucho más que un nombre o un logo y, lo que es más importante, no podemos crearla y controlarla por nosotros mismos.

La marca es una de las grandes olvidadas en startups de base tecnológica, que suelen estar impulsadas por el producto, lideradas por los fundadores (habitualmente, ingenieros… y dicho con todo el cariño por razones obvias ;- ) y obsesionadas con el rendimiento.

Para muchos emprendedores la marca es un vestigio de un marketing precientífico, y se ha ganado (en algunos casos, merecidamente) una reputación de algo «difuso» y difícil de medir y de una cualidad deseable pero decididamente no esencial. En otras palabras, básicamente lo contrario del enfoque altamente estructurado y dirigido por métricas que definen el Crecimiento impulsado por el Producto o el Marketing performance.

Para muchos emprendedores la marca es un cajón de sastre donde la gente de Marketing mete todo aquello que no sabe describir o sistematizar y sólo dedican presupuesto a la marca si ya se ha ejecutado todo lo necesario en otras áreas tales como dar forma al mercado, generar demanda o desarrollar las relaciones con los clientes. Porque, después de todo, la marca «se construye sola», ¿no?

Esta simplificación excesiva ha hecho un flaco favor a los fundadores y sus equipos. Porque, a medida que avanzamos en el conocimiento de cómo las personas tomamos decisiones, más relevante es el papel de eso que conocemos como marca. Efectivamente, como sabemos, la mayor parte de nuestro pensamiento tiene lugar en nuestra mente inconsciente y en nuestras decisiones tiene mucho mayor peso el pensamiento intuitivo, automático y rápido. Y en ese pensamiento tiene una influencia enorme nuestra marca.

Pero antes de analizar cómo, veamos primero qué es (y qué no es) una marca.

Qué es una marca

Una marca no es sólo un nombre, un logotipo, un eslogan o un «sistema»: es la suma total de experiencias, percepciones, emociones y expectativas que la gente asocia con una empresa o un producto. Sirve como promesa de calidad, valores y experiencias que los clientes pueden esperar.

Una definición clásica, atribuida a Jeff Bezos, es: «Una marca es lo que la gente dice de ti cuando no estás en la habitación», que destaca la influencia del cliente en la percepción de la misma.

Desde el punto de vista del pensamiento, la construcción de marca trata de crear una reacción emocional instantánea (“pensamiento rápido”) hacia nuestra empresa y sus productos, que facilite a los potenciales clientes la toma intuitiva de decisiones. Es imprescindible activar en nuestro marketing las asociaciones positivas que nuestra audiencia objetivo hace alrededor de nuestra marca de modo que, como consecuencia, nuestro producto aparezca como la elección intuitiva.

La marca produce efectos sistemáticos e interpretables en el cerebro. Como explicábamos aquí, en un estudio clásico de neuromarketing a los participantes se les pedía que eligieran entre Coca-Cola y Pepsi mientras se les sometía a fMRI. Cuando el experimento se realizaba con las marcas ocultas la actividad en el circuito cerebral de evaluación predecía las preferencias de los participantes. Pero cuando se añadía el conocimiento de la marca, la de Coca-Cola (no la de Pepsi) sesgaba las preferencias y se asociaba con un aumento de actividad en el circuito de la memoria. Es decir, una marca conocida y valorada hace que el cerebro responda de diferente manera y orienta la preferencia de los clientes.

¿Quién construye la marca?

Contrariamente a lo que a muchos les gustaría, las empresas no pueden controlar totalmente su marca. Entonces, ¿quién construye la marca? ¿La empresa o el mercado?

La marca se considera cada vez más una responsabilidad compartida. La creación y el desarrollo de una marca son procesos de colaboración en los que intervienen tanto la empresa como su mercado.

Una empresa puede diseñar intencionadamente una marca, pero sólo se convierte en real cuando el mercado la acepta y cree en ella. La verdadera marca vive en la mente y el corazón de los clientes.

Empresa y mercado tienen papeles complementarios en la construcción de la marca:

Papel de la empresa

Internamente, todos los departamentos de la empresa (por ejemplo, Marketing, Ventas, Producto, Servicios) contribuyen a mantener y hacer evolucionar la marca.

Las empresas diseñan y definen los aspectos fundamentales de sus marcas, tales como su identidad (nombre, logotipos, colores, «sistema de marca», mensajes), personalidad (valores, tono) y estrategia (posicionamiento en el mercado). E invierten en campañas de marketing, calidad del producto, experiencia del cliente, servicio y otros esfuerzos para comunicar a los consumidores la imagen de marca que pretenden.

Por ejemplo, empresas como Nike han construido sus marcas a través de mensajes coherentes, productos innovadores y publicidad memorable.

Papel del mercado (clientes y otros)

Externamente, los clientes validan o remodelan la marca a través de sus interacciones y su lealtad.

Los clientes desempeñan un papel fundamental a la hora de determinar cómo se percibe una marca. Sus experiencias con el producto o servicio, su respuesta emocional (confianza, admiración, indiferencia), su involucración con nuestro marketing, los comentarios de boca a boca, sus historias y reseñas y las conexiones emocionales que establecen con nuestra empresa o producto contribuyen a dar forma a la marca.

Pero los clientes no son los únicos agentes externos que contribuyen a dar forma a nuestra marca: influenciadores y partners van a tener mucha influencia en las percepciones y expectativas de los participantes en el mercado. Y, por supuesto, nuestros rivales (competidores, sustitutivos, alternativos) van a hacer todo lo posible para poner nuestra marca bajo una luz poco favorecedora y contaminarla con atributos negativos

En resumen, mientras que las empresas sientan las bases para construir una marca a través de la planificación y ejecución estratégicas, su forma y éxito definitivos se crean conjuntamente con los clientes y otros agentes. Esta interacción dinámica garantiza que las marcas sigan siendo relevantes y tengan resonancia entre su público objetivo. Las empresas crean intenciones de marca. El mercado construye la realidad de la marca (reputación, fidelidad, conexión emocional).

En el próximo post hablaremos de la marca como multiplicador del crecimiento.

El post “Startup tecnológica: no olvides cuidar tu marca” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Cómo comunicar tu nueva funcionalidad de IA

por Antonio Matarranz en 18 mayo 2025

El abuso del término «IA» en marketing genera desconfianza y reduce la intención de compra, especialmente en mercados «mainstream». Más eficaz es centrar la comunicación en beneficios tangibles, evitando tecnicismos. La clave está en mostrar cómo la IA potencia al usuario, no en destacar la tecnología. Lo importante es el valor percibido, no la jerga de moda.

Con la incorporación de la IA a todo tipo de productos, términos como «impulsado por IA» y «copiloto de IA» se han vuelto omnipresentes en el marketing y se utilizan en exceso. En el post anterior pasamos revista a los resultados de un par de estudios que intentaban responder a la pregunta: ¿cómo influye el hecho de revelar que un producto está «basado en IA» en la intención de compra, disposición a pagar, expectativas de prestaciones o confianza de los clientes?

Esos estudios revelaban que mencionar explícitamente el término «IA» afectaba negativamente a dichas variables. Aunque el concepto de Inteligencia Artificial está cada vez más de moda y es más popular en el panorama tecnológico actual, también trae consigo incertidumbres y aprensiones entre los clientes. Uno de los estudios mostraba que mencionar la IA tenía un impacto negativo sobre la intención de compra debido a que dicha mención reducía la confianza emocional de los clientes, y que este efecto era tanto más acusado cuanto mayor era el riesgo percibido del producto (por ejemplo, ese riesgo es alto en un equipo de diagnóstico médico).

Por supuesto, sólo se trata de las conclusiones de unos estudios, pero los resultados son reveladores. No es raro que la gente se muestre reacia a una palabra o frase una vez que entra en el territorio de la «palabrería de moda»… y la IA ha llegado sin duda a ese punto.

Irónicamente, los consumidores no parecían dudar en comprar estos mismos productos antes de que la IA se convirtiera en un argumento de venta principal, o incluso cuando la IA existía en un producto pero no era la característica más destacada. Los profesionales del marketing deberían tener en cuenta este comportamiento y profundizar en él para descubrir qué es lo que realmente inspira confianza a los consumidores a la hora de comprar y qué es lo que les importa a la hora de tomar decisiones de compra.

Si los clientes en general no responden positivamente a la etiqueta «IA», ¿por qué sigue siendo tan frecuente? La ciencia del comportamiento sugiere que se trata menos de las necesidades del cliente y más de presiones externas.

Los inversores y analistas suelen esperar que las marcas que apuestan por la IA generen expectación en el mercado e impulsen las valoraciones. Y el miedo a quedarse atrás con respecto a la competencia puede empujar a los equipos a hacer demasiado hincapié en la IA, incluso cuando se corre el riesgo de desconectar de lo que realmente importa a los usuarios finales: resolver sus problemas.

Algunas ideas para comercializar nuestra nueva funcionalidad de IA

La marca explícita con IA no es la única forma de vender nuestra innovación. Las conclusiones de los estudios apuntan a tácticas más inteligentes y eficaces basadas en la psicología del usuario y la ciencia del comportamiento.

A continuación repasamos algunas ideas de cosecha propia y otras extraídas de “Customers don’t care about your AI feature”.

La influencia del ciclo de vida del mercado

La compra de cualquier producto nuevo requiere una evaluación de riesgos y, hasta cierto punto, un acto de fe. En lo que respecta a la IA, si bien hay un segmento psicográfico abierto a la innovación tecnológica, hay otro que cree que la IA está causando más daños que beneficios o que tiene suficientes riesgos como para cuestionar sus ventajas; estas preocupaciones suelen ir desde que la IA tome decisiones que deberían requerir un juicio humano hasta temores sobre el uso indebido de datos. Incluso cuando se compra algo que aparentemente no tiene nada que ver con estas preocupaciones, como un televisor, estos temores subyacentes pueden influir subconscientemente en los consumidores, haciendo que estén menos dispuestos a comprar productos con la etiqueta «IA».

Es importante recordar que no todo el mundo es un tecnólogo a la hora de innovar. Oír hablar de tecnología revolucionaria hace que algunas personas piensen en escenarios distópicos en lugar de en un futuro en el que la tecnología mejore sus vidas y cree un mundo mejor.

Le cuestión debería ser: ¿Estamos vendiendo nuestro producto en el early market o en el mainstream market? ¿Estamos tratando de alcanzar nuestro encaje producto-mercado, vendiendo de manera oportunista nuestro producto -todavía incompleto- a clientes Entusiastas de la Tecnología y Visionarios? ¿O estamos abordando ya el mercado de los clientes Pragmáticos y Conservadores, que sólo se conforman con una solución completa y probada?

Porque, si estamos en el primer caso, mencionar explícitamente a la IA puede resultar no sólo tolerable, sino atractivo, para esas audiencias. Efectivamente, los clientes Entusiastas de la Tecnología pueden comprar nuestro producto (si tienen presupuesto) sólo porque está basado en la última tecnología y les da la oportunidad de experimentar con ella. Y los Visionarios pueden aceptar el riesgo de esa nueva tecnología si a cambio el producto les ayuda a mejorar radicalmente su negocio y a conseguir ventajas competitivas.

Por el contrario, en el mainstream market, los clientes Pragmáticos y Conservadores son más sensibles a los temores, incertidumbres y dudas creados por la IA y tal vez deberíamos optar por un posicionamiento y unos mensajes menos explícitos.

Obviamente, para escalar nuestro negocio tendremos que ir más allá del early market, con lo que las enseñanzas de esos estudios deberán incorporarse a nuestra estrategia para «cruzar el abismo» y conquistar el mainstream market.

Hablemos de valor, no de jerga

Volvamos a lo básico. Los clientes no deberían tener que descifrar cómo funciona nuestro producto; deberían entender al instante qué les aporta. En una clásica y acertada elección, Apple dio en el clavo cuando lanzó el iPod. En lugar de resaltar cuántos gigabytes de almacenamiento incluía, Apple fue directamente al cliente, prometiendo «1.000 canciones en tu bolsillo».

Canva dice que su función Magic Design ayuda a los usuarios a hacer diseños espectaculares sin esfuerzo. Su público no necesita «productividad potenciada por IA». Necesitan el resultado de esa productividad potenciada por la IA (la gente no quiere comprar un taladro de un cuarto de pulgada…). Del mismo modo, Notion hace en su marketing hincapié en los resultados, destacando el lema «Piénsalo. Hazlo». Esto no siempre significa que no podamos mencionar la IA, siempre y cuando también seamos claros en los beneficios tangibles en un lenguaje sencillo.

Hagamos tangibles las mejoras

La gente está cansada de promesas vagas como «mejorar la productividad» o «liberar la creatividad». En lugar de simplemente decirlo, demostrémoslo. Los números crean credibilidad, la especificidad genera confianza y los resultados medibles se recuerdan, especialmente si se complementan con una buena historia.

En lugar de afirmar: «Esta herramienta utiliza IA para revolucionar tu trabajo», probemos con: «Escribe tres veces más rápido» o «Ahorra 30 minutos al día en programación». El tiempo, el dinero o el esfuerzo ahorrado resuenan mucho mejor que un término de moda. Por ejemplo, GitHub Copilot destaca su impacto con «los desarrolladores están codificando hasta un 55% más rápido».

Contextualicemos y utilicemos una terminología con menos carga emocional

Al comercializar productos o servicios impulsados por IA, tengamos en cuenta la familiaridad y comodidad del público objetivo con la IA. Esto puede depender de la geografía y la cultura de nuestro mercado. Adaptemos los mensajes en función del riesgo percibido asociado al producto o servicio. Las ofertas de alto riesgo pueden requerir estrategias de comunicación más matizadas para fomentar la aceptación.

Podemos considerar la posibilidad de utilizar frases alternativas como «tecnología de vanguardia» o «tecnología avanzada», haciendo hincapié en las ventajas y características de las tecnologías de IA sin mencionar explícitamente la etiqueta «IA», lo que podría evitar asociaciones negativas y aumentar las ventas.

Aumentemos la confianza emocional

Aunque -dependiendo del contexto- podamos modular el uso de la etiqueta «IA» existen maneras de impulsar la confianza emocional de nuestros clientes y neutralizar los efectos de una posible disminución asociada al uso de esta tecnología:

Construir una imagen de marca más fiable

La marca es el recipiente que recoge las conexiones emocionales de nuestros clientes con nuestra empresa y producto. Construir una marca que les inspire emociones de seguridad y confianza, aplicando iniciativas de branding en nuestras actividades de generación de demanda, relación con los clientes, etc. o mediante brand marketing específico, aumentará la confianza emocional de los clientes en nuestros productos impulsados por IA.

Colaborar con partners acreditados en el mercado

Formar asociaciones o alianzas con partners que ya gozan de la confianza de los clientes puede hacer que estos se sientan más seguros y confiados a la hora de utilizar productos impulsados por IA.

Aumentar la transparencia y explicabilidad de la IA

La transparencia y la explicabilidad de la IA son cruciales para generar confianza en nuestros productos de IA, al permitir a los usuarios comprender cómo funcionan y por qué toman decisiones específicas. La transparencia y la explicabilidad mitigan las preocupaciones de privacidad y los riesgos asociados, al proporcionar orientación sobre la protección de datos personales y la evaluación de la privacidad.

Cuando tengamos que utilizar «IA», seamos cuidadosos

A veces, no hay forma de evitarlo: tendremos que utilizar «IA» para describir las capacidades de una nueva herramienta o funcionalidad. ¿Cuáles son esos casos? Algunas preguntas que nos ayudan a identificarlos:

¿No hacer referencia a los aspectos del producto basados en la IA puede ser deshonesto o tergiversar la experiencia de alguna manera?
¿Interactúa realmente el usuario con la IA en el producto (frente a la IA utilizada para procesos entre bastidores)?
¿Puede la IA cometer errores que afecten negativamente a los clientes? ¿Necesitan saber que puede equivocarse?

Pero en esos casos recordemos que debe ir acompañada de un caso de uso claro o de una marca que conecte con las necesidades del usuario.

La marca de la IA debe ir más allá de anunciar la presencia de inteligencia artificial y, en su lugar, hacer hincapié en la relación complementaria entre la IA y las capacidades humanas (cómo hace que nuestro cliente salga favorecido, no que se sienta reemplazable).

Al comercializar lo que la IA puede hacer, la posición más fuerte es mostrar la IA como una herramienta complementaria que mejora y aumenta las capacidades humanas en lugar de sustituirlas. De hecho, estamos empezando a ver un cambio revelador en los mensajes, de «con IA» a «con un poco de ayuda de la IA».

Por ejemplo, Spotify AI DJ aprovecha la IA para crear selecciones de música personalizadas basadas en los hábitos de escucha y las preferencias. Al enfatizar el papel de «DJ», el mensaje conecta intuitivamente con los usuarios, permitiendo que la tecnología trabaje entre bastidores sin ser el centro de atención.

Una posible manera de implementar estas ideas consiste en elegir un nombre que exprese claramente el valor para el usuario (y que no incluya «IA»). Después, utilizar cuidadosamente «IA» en los materiales de apoyo para asegurarnos de que nuestros clientes encuentren una justificación a ese valor y sepan lo innovadores que somos.

Conclusiones

A medida que la tecnología se integra en más aspectos de los negocios y la vida cotidiana, mencionarla en marketing se está volviendo tan redundante como decir que su producto es «online» o «potenciado por la tecnología». Mencionar «Inteligencia Artificial» ya no es un elemento diferenciador.

La ciencia del comportamiento nos recuerda una dura verdad: los clientes no piensan como los profesionales del marketing esperan que lo hagan. No asocian automáticamente «IA» con «mejor». De hecho, algunos escépticos podrían suponer lo contrario. Aunque la IA pueda impulsar la tecnología subyacente, no siempre debería ser el titular (una noción que puede parecer contraintuitiva si estamos en Silicon Valley).

El valor real reside en cómo nuestros productos mejoran vidas, hacen el trabajo más eficiente y ayudan a los usuarios a alcanzar sus objetivos. Esta narrativa no se basa en palabras de moda, sino en comprender realmente las necesidades de los usuarios. Preguntémonos: ¿Me estoy basando en la «IA» como argumento de venta o estoy ayudando a los usuarios a ver cómo resuelvo sus problemas?.

Es hora de ir más allá de la etiqueta «IA» a la hora de elaborar nuestro posicionamiento. En su lugar, centrémonos en lo que más importa a nuestros clientes: los resultados que consiguen. Nuestros productos valen más que su componente de IA: se definen por su impacto. Los usuarios no recordarán nuestro producto como «impulsado por IA». Recordarán cómo ha mejorado sus vidas.

El post “Cómo comunicar tu nueva funcionalidad de IA” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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¿A los clientes les importa realmente tu nueva funcionalidad de IA?

por Antonio Matarranz en 3 mayo 2025

Muchas empresas están incorporando funcionalidades de IA a sus productos para hacerlos parecer más innovadores y valiosos. Sin embargo, recientes estudios muestran que hacer patente que un producto está «impulsado por IA» puede tener efectos negativos en la mayoría del mercado y reducir la intención de compra y las expectativas de prestaciones de nuestro producto.

Seguimos hablando del desarrollo de productos basados en IA, ahora respondiendo a una pregunta clave: ¿a nuestros clientes realmente les importa?

La IA existe desde hace décadas en entornos empresariales y de consumo, y suele ejecutarse en segundo plano en sistemas y programas que utilizamos a diario. Pero no ha sido hasta hace poco, cuando herramientas de IA generativa como ChatGPT han ganado terreno entre los consumidores, que la IA ha pasado a ocupar los titulares de actualidad.

Esta popularidad, impulsada por la IA generativa, ha hecho que casi todas las empresas destaquen cómo utilizan o planean utilizar la IA. Las empresas se están apresurando a comercializar sus productos como «impulsados por la IA» porque, en las primeras fases de un nuevo ciclo tecnológico, la mera mención de la nueva tecnología tiende a aumentar las valoraciones y atraer a nuevos inversores. Es curioso ver cómo las nuevas funcionalidades y características basadas en IA florecen en todo tipo de productos hardware y software:

Como estrategia ofensiva: la IA permite hacer cosas que antes eran imposibles y resolver problemas de mercado que antes eran impensables. Esto puede otorgar ventajas competitivas tanto en valor aportado, funciones y características como en posibilidades de comunicación (imagen de innovación, encaje con el zeitgeist). Incluso puede ayudar a atraer inversores.
Como estrategia defensiva: ciertamente, si todos los competidores están incorporando funciones de IA y el mercado lo da por descontado, si nosotros no lo hacemos nos podemos quedar en desventaja competitiva en los ámbitos mencionados.

Como consecuencia, hemos visto cómo las empresas revisaban sus estrategias de marketing y, en lugar de limitarse a vender aplicaciones, ordenadores, teléfonos y televisores, empezaron a poner a la venta «aplicaciones con IA», «ordenadores con IA», «teléfonos con IA» y «televisores con IA». Y aunque vimos los resultados de estos esfuerzos en lo que respecta al interés de los inversores, no está clara la eficacia de este marketing de IA a la hora de vender.

Con la IA más allá del estado de palabra de moda y acercándose peligrosamente al cliché, vamos a dedicar a este tema éste y el siguiente post.

Imaginemos que nuestra empresa libera una nueva funcionalidad de IA en nuestro producto. Todos han trabajado muy duro durante los últimos meses para definir, diseñar, implementar y probar esta nueva función. Estamos entusiasmados con el lanzamiento, pero ahora tenemos que tomar una decisión: ¿Hasta qué punto revelamos que estamos utilizando IA? Estamos considerando una página de aterrizaje de marketing que titula con «AI-powered» o «AI-enhanced». ¿Deberíamos hacerlo?

Podría parecer que cuanto más destaquemos la IA, más innovador y valioso parecerá nuestro producto. Al fin y al cabo, es una estrategia que todo el mundo está utilizando. Y añadir IA al nombre de nuestro producto parece una forma segura de hacer que nuestra empresa y su producto parezcan estar a la vanguardia de la innovación.

Pues resulta que esto no es necesariamente cierto. De hecho, como veremos a continuación, algunas recientes investigaciones han puesto en duda esta suposición.

Un estudio en el mercado de consumo

En su artículo “Adverse impacts of revealing the presence of “Artificial Intelligence (AI)” technology in product and service descriptions on purchase intentions: the mediating role of emotional trust and the moderating role of perceived risk”, M Cicek, D. Gursoy y L. Lu describen los resultados de un estudio que investigó cómo la mención explícita de la «Inteligencia Artificial» (IA) en las descripciones de productos y servicios influye en el comportamiento de los consumidores. Los investigadores realizaron encuestas a más de 1.000 adultos en EE.UU. que incluían preguntas sobre diversos productos y servicios, como televisores, coches, móviles, frigoríficos y servicios de atención al cliente.

Los participantes fueron expuestos a descripciones que mencionaban la IA o utilizaban términos alternativos más genéricos como «nueva tecnología» o «tecnología avanzada». Por ejemplo, en un experimento se presentaron a los participantes descripciones idénticas de televisores inteligentes, con la única diferencia de que en una se incluía el término «inteligencia artificial» y en la otra se omitía.

Los factores ocultos detrás de las dudas sobre los productos de IA

Cuando los consumidores compran un producto, especialmente un artículo caro, hay algo más en juego que la idea o el hecho de que el producto resuelva un problema o satisfaga una necesidad en la vida del consumidor. Entre bastidores, el comprador está evaluando el riesgo de comprar o cambiar a este nuevo producto. La confianza consciente, subconsciente y emocional son factores cruciales en este proceso de toma de decisiones.

Aunque la mayoría de las personas están de acuerdo en que la IA puede tener un impacto positivo en las operaciones y los procesos, se vuelven temerosas o escépticas en determinados contextos.

Estos contextos incluyen situaciones en las que sienten que sus datos podrían verse comprometidos o utilizados de formas que desaprueban, cuando consideran que la IA se puede equivocar o cuando se presentan cuestiones relacionadas con la moralidad y la ética.

Impacto negativo en la intención de compra

El estudio reveló que incluir el término «Inteligencia Artificial» en las descripciones de productos/servicios reduce la intención de compra en comparación con las descripciones que utilizan términos genéricos como «nueva tecnología» o «tecnología avanzada». Este efecto fue consistente en experimentos con productos como televisores, coches, frigoríficos y servicios de atención al cliente.

Papel mediador de la confianza emocional

El descenso de las intenciones de compra se debe a la pérdida de confianza emocional (sentimientos de seguridad, control y comodidad sobre el producto o la marca). La confianza emocional, que va más allá de la confianza cognitiva, es esencial para entender tecnologías sofisticadas como la IA, que implican un nivel de confianza más profundo e intuitivo que influye significativamente en la aceptación del consumidor. La confianza emocional en la IA es la variable intermedia que explica el mecanismo mediante el cual la mención de la IA influye sobre la intención de compra. Los consumidores perciben la IA como compleja, opaca o arriesgada, lo que provoca una disminución de la conexión emocional y de la confianza en el producto.

Papel moderador del riesgo percibido

El efecto negativo sobre la intención de compra es mayor en los productos de alto riesgo (por ejemplo, herramientas de diagnóstico médico, vehículos autónomos) que en los de bajo riesgo (por ejemplo, aspiradoras). Un mayor riesgo percibido amplifica la preocupación por la seguridad, la privacidad y el control, erosionando aún más la confianza.

Un estudio en el mercado de software empresarial

En el post “Customers don’t care about your AI feature”, Kristen Berman y su equipo de Irrational Labs describen los resultados de un estudio que intentaba contestar a una pregunta sobre el mercado de software empresarial: ¿Etiquetar un producto como «impulsado por IA» inspira confianza o interés, o corre el riesgo de percibirse como ruido de jerga tecnológica?

Para responder a esta pregunta, encuestaron a 767 usuarios de software empresarial y realizaron un experimento controlado. De los 767 participantes, el 73% tenía un título universitario o superior, el 48% eran hombres y el 60% ganaba más de 60.000 dólares al año (la renta media en EE.UU.).

A los participantes se les presentaron páginas de aterrizaje de cuatro productos de la vida real con funciones basadas en IA. En uno de los casos, las descripciones de los productos incluían de forma destacada términos como «impulsado por IA» o «IA generativa». En el otro caso, las descripciones se centraban en las características y ventajas sin mencionar directamente la IA.

Fuente https://www.growthunhinged.com/p/ai-messaging-study

Al comparar las respuestas de los participantes a estos dos enfoques, pretendían descubrir cómo influía el etiquetado explícito de la IA en la percepción de las prestaciones del producto, la confianza y la disposición a pagar.

El resultado fue que etiquetar nuestro producto como «IA» puede no ser el impulso que creemos que es. No genera necesariamente confianza, no justifica un precio más alto ni convence a los clientes de que funcionará mejor. Y si lo utilizamos de forma incorrecta, puede acabar haciendo lo único que ningún vendedor o product manager debería hacer: desanimar a su público.

El resumen de sus hallazgos es el siguiente:

Expectativas de prestaciones

En lugar de mejorar las percepciones, el término «IA generativa» redujo significativamente las expectativas del rendimiento potencial de un producto. Este descenso puede reflejar un escepticismo cada vez mayor debido a las decepciones más sonadas de la IA: herramientas que prometen demasiado y no cumplen lo prometido, como chatbots poco fiables o contenidos generativos mediocres.

Disposición a pagar

Etiquetar un producto como basado en inteligencia artificial no justificaba un precio más alto. Los clientes no estaban dispuestos a pagar más a menos que la herramienta demostrara beneficios claros y convincentes. No bastaba con incluir «IA» en la descripción para convencer a los usuarios de que desembolsaran más dinero.

Percepción de la confianza

El impacto en la confianza fue en gran medida neutro. Para la mayoría de las marcas, mencionar explícitamente la IA no aumentó la confianza del cliente en la fiabilidad de la herramienta.

¿La conclusión? La mención explícita de la IA no es garantía de éxito. No aumenta las expectativas de prestaciones, la disposición a pagar (en la mayoría de los casos) ni la confianza.

Un par de salvedades

Lo primero que cabe preguntarse sobre los resultados de estos dos estudios es si son fiables. Ambos están basados en encuestas de investigación tradicionales. Y, como hemos explicado muchas veces por aquí, los clientes tienen muchas dificultades para expresar sus opiniones sobre productos innovadores, que no conocen en profundidad. La verbalización consciente («lo que los clientes dicen») no es la mejor manera de investigar lo que los clientes piensan sobre necesidades anticipadas o inciertas y sobre soluciones nuevas o en evolución.

Además, ambos estudios se realizaron sobre una muestra aleatoria de la población bajo análisis, es decir, no se sobreponderó ningún segmento de perfil demográfico, psicográfico, comportamental, etc. En particular, en la muestra no hay una mayor proporción de entusiastas de la tecnología o de early adopters en general.

Sin duda eso afectó a los resultados de los estudios y debería tenerse en cuenta a la hora de comercializar una nueva funcionalidad de IA.

En el próximo post analizaremos las implicaciones de estos resultados para las empresas y cómo deberíamos comunicar nuestra nueva funcionalidad de IA.

El post “¿A los clientes les importa realmente tu nueva funcionalidad de IA?” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Productos basados en IA vs. tradicionales: implementación de producto

por Antonio Matarranz en 19 abril 2025

La implementación de productos de IA difiere de los productos tradicionales en que requiere una mayor variedad de perfiles involucrados, es más iterativa (debido a la necesidad de seleccionar, ajustar y evaluar modelos) y debe proporcionar al producto componentes de control, evolución y explicabilidad.

Seguimos analizando cómo difieren las actividades de desarrollo en productos basados en AI frente a los tradicionales.

El equipo de Implementación construye la solución a partir de los requisitos y las especificaciones generadas durante la Definición y Diseño de producto. Como paso fundamental de esta actividad el equipo crea una especificación técnica que describe la arquitectura y la construcción interna de la solución. El objetivo es llegar a una “unidad cero” del producto que garantice la replicabilidad/fabricabilidad, la calidad, la escalabilidad en las prestaciones, la posibilidad de evolución y la adaptabilidad (en su caso) del producto a diferentes segmentos de clientes.

Dado que la IA consiste esencialmente en software, la implementación de estos productos se suele instrumentar como uno -o varios- proyectos que se gestionan y ejecutan, dependiendo del escenario, usando técnicas y herramientas tales como:

Desarrollo ágil.
Desarrollo en cascada.
Herramientas Low-code o No-code.
Desarrollo asistido por AI.

Sobre este último punto, mucho se ha venido hablando recientemente sobre el «vibe coding”: utilizar la IA para generar código a partir de instrucciones en lenguaje natural. Y es que el enfoque ofrece ventajas, pero requiere una aplicación cuidadosa.

Ventajas:

Rapidez: permite la creación rápida de prototipos y aplicaciones básicas.
Accesibilidad: reduce la barrera para que los no programadores desarrollen sus ideas.
Aumento de la creatividad: libera a los desarrolladores para que se centren más en la arquitectura que en la sintaxis.

Inconvenientes:

Calidad del código: el código generado por IA puede no estar optimizado o introducir alucinaciones y deuda técnica.
Retos de depuración: corregir el código opaco de la IA puede requerir muchos esfuerzo.
Riesgos de seguridad: el código no probado puede incluir vulnerabilidades.

Por eso de momento el “vibe coding” está indicado en los siguientes casos:

Creación de prototipos: Ideal para MVP o proyectos de prueba de concepto.
Funciones y características no críticas: componentes de interfaz de usuario sencillos o código repetitivo.

Las diferencias más importantes entre productos de IA y tradicionales en el área de Implementación de producto son:

Proceso de desarrollo y composición del equipo. En el desarrollo de la IA participan científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y evaluadores de modelos junto con ingenieros de software tradicionales. El equipo debe colaborar en la construcción de modelos, la ingeniería de datos y la integración de software. Esto hace que el proceso sea más iterativo, ya que los modelos se ajustan y prueban, y suele requerir conocimientos especializados en marcos de aprendizaje automático, pipelines de datos y herramientas de despliegue.
Recopilación y preparación de datos. Una parte importante de la fase de implementación se dedica a recopilar, limpiar, etiquetar y transformar los datos. La calidad de los datos, el preprocesamiento y la ingeniería de características son pasos críticos, ya que el rendimiento del modelo de IA depende en gran medida de la precisión, relevancia e integridad de los datos. Esta fase suele ser la que más tiempo requiere y exige recursos específicos de ingeniería de datos.
Selección, entrenamiento y ajuste de modelos. La implementación de la IA implica seleccionar y experimentar con diferentes modelos, algoritmos de entrenamiento y ajuste de hiperparámetros para optimizar el rendimiento. El entrenamiento de un modelo de IA es un proceso iterativo, que requiere ensayo y error y evaluaciones periódicas del rendimiento utilizando métricas como la exactitud, la precisión, la cobertura y el valor F1. Este proceso puede llevar días, semanas o incluso más tiempo, dependiendo de la complejidad del modelo y de los datos.
Prototipado, experimentación y evaluación de modelos. La experimentación es fundamental, ya que el rendimiento del modelo puede variar significativamente en función de los hiperparámetros y las configuraciones de los datos. Durante la implementación, los desarrolladores evalúan continuamente el rendimiento del modelo frente a conjuntos de validación, ajustando el modelo o los datos según sea necesario. La evaluación del modelo también tiene en cuenta la imparcialidad, el sesgo y la interpretabilidad, lo que requiere métricas y pruebas adicionales para garantizar un uso ético.
Pruebas y validación. Además de las pruebas tradicionales, los productos de IA requieren una validación exhaustiva de la precisión predictiva y la generalizabilidad del modelo. Esto implica pruebas de rendimiento en conjuntos de entrenamiento, validación y pruebas no vistos previamente para evitar el sobreajuste. La validación incluye el tratamiento de casos extremos, el análisis del sesgo del modelo y la garantía de robustez en condiciones de datos variadas. Estas pruebas son continuas, ya que puede ser necesario volver a entrenar los modelos si cambia la distribución de los datos.
Implantación e integración continua. El despliegue implica la creación de entornos y canales que permitan la integración continua, el reentrenamiento de modelos y la supervisión periódica de los mismos. Puede que sea necesario volver a entrenar los modelos a medida que se disponga de nuevos datos, por lo que el despliegue incluye mecanismos para el reentrenamiento y el redespliegue automáticos, así como herramientas para supervisar la deriva (drift), la precisión y el rendimiento de los modelos. A menudo se utilizan marcos MLOps, que facilitan este flujo de trabajo.
Control y gestión de errores. La gestión de errores en la IA incluye la supervisión de problemas como la desviación del modelo, la disminución del rendimiento o las predicciones anómalas. Para ello, es necesario implantar herramientas de supervisión que monitoricen los cambios en la precisión o confianza del modelo a lo largo del tiempo y alerten a los desarrolladores si el rendimiento del modelo disminuye. Los sistemas de IA también pueden requerir mecanismos adicionales de realimentación del usuario para capturar resultados inesperados.
Interfaz de usuario para los resultados e interpretabilidad de la IA. A menudo, la interfaz de usuario debe acomodar los resultados probabilísticos mostrando puntuaciones de confianza, explicaciones o sugerencias alternativas. La aplicación requiere el diseño de interfaces intuitivas que ayuden a los usuarios a comprender e interpretar las predicciones de la IA, especialmente en aplicaciones críticas. También pueden integrarse técnicas de IA Explicable (XAI), lo que puede añadir complejidad al desarrollo tanto del front-end como del back-end.
Seguridad y privacidad. La implementación implica una mayor atención a la privacidad, especialmente en torno a la recopilación de datos, el almacenamiento y al entrenamiento de modelos. El acceso a los pipelines de datos, los modelos de entrenamiento y los resultados debe ser seguro para evitar fugas de datos o accesos no autorizados. Garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad (por ejemplo, GDPR) es a menudo más difícil porque los modelos de IA procesan con frecuencia datos personales sensibles.
Mantenimiento continuo y gestión de modelos. Los productos de IA requieren un seguimiento, una evaluación y un reentrenamiento continuos para mantener la exactitud y la relevancia del modelo. La recopilación continua de datos y los bucles de realimentación pueden ser necesarios para detectar la desviación del modelo o adaptarse a patrones cambiantes. A menudo se aplican prácticas de MLOps para agilizar este ciclo de vida, garantizando que los modelos sigan siendo exactos y útiles a lo largo del tiempo.

Muy importante: riesgo de Factibilidad

La IA es, por su propia naturaleza, no determinista. No tenemos ninguna garantía de que va a funcionar adecuadamente para resolver el problema de mercado que queremos resolver. Una tecnología que puede personalizar un feed de noticias con una tasa de error aceptable puede resultar totalmente inadecuada para dosificar un medicamento. La disponibilidad de datos de entrenamiento en cantidad y con calidad es un aspecto primordial a este respecto.

Por eso para evitar el riesgo de factibilidad están cobrando más importancia los prototipos y pruebas de concepto construidos mediante asistencia de IA.

En el próximo post analizaremos si a los clientes les importa realmente nuestra nueva funcionalidad de IA.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: implementación de producto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Productos basados en IA vs. tradicionales: diseño de producto

por Antonio Matarranz en 5 abril 2025

El diseño de productos de IA difiere de los productos tradicionales en que debe proporcionar la funcionalidad y la experiencia de uso necesarias para que los usuarios puedan manejar los resultados inciertos y probabilísticos de la IA, les aporten transparencia y confianza, incorporen la realimentación y la mejora continua y proporcionen un comportamiento ético y cumplimiento normativo.

Seguimos analizando cómo difieren las actividades de desarrollo en productos basados en AI frente a los tradicionales.

Una vez realizada, al menos de una manera preliminar, la Definición de nuestro producto (y acotado y articulado el problema de mercado a resolver), Diseño de Producto se encarga de conceptualizar la solución a dicho problema, de formular y validar su propuesta de valor y de especificar el producto desde el punto de vista funcional y de experiencia de usuario.

Para ello aplica inicialmente un proceso divergente de generación de múltiples ideas de solución que posteriormente se someten a un proceso iterativo de prototipado y prueba para converger hacia una única solución adecuada en términos de deseabilidad, utilidad y usabilidad. Diseño elabora storyboards, diagramas de flujo, wireframes, prototipos y otros artefactos que se van iterando y validando con los clientes para asegurar que la solución es aceptable desde los puntos de vista funcional y experiencial.

Como resultado, Diseño elabora las especificaciones a partir de las cuales el equipo de Implementación construirá la solución real. Se trata de especificaciones funcionales y de experiencia de usuario -no de especificaciones técnicas- que describen cómo funciona el producto desde la perspectiva de comprador y usuario. Esta especificación puede tomar diversas formas: desde el tradicional Documento de Especificaciones de Producto hasta un prototipo “de alta fidelidad” anotado con historias de uso.

Las diferencias más importantes entre productos de IA y tradicionales en el área de Diseño de producto son:

Ideación. La fase de ideación hace hincapié en la identificación de soluciones que puedan implementarse específicamente utilizando capacidades de IA, como el análisis predictivo, la automatización o la personalización. Los diseñadores deben valorar la viabilidad del uso de la IA evaluando la disponibilidad de datos, las posibilidades algorítmicas y las limitaciones técnicas. Esto aboga por una involucración temprana del equipo de Implementación (ingeniería) en esta fase.
Manejo de la incertidumbre y los resultados probabilísticos. La IA suele proporcionar resultados probabilísticos que conllevan incertidumbre. El diseño en IA requiere el diseño de interfaces que puedan comunicar estas incertidumbres de forma eficaz, por ejemplo, mostrando los niveles de confianza o utilizando señales visuales para indicar la variabilidad de las predicciones. Los usuarios deben ser conscientes de que los resultados de la IA pueden no ser precisos al 100% y cambiar con el tiempo.
Educar a los usuarios sobre las capacidades y limitaciones de la IA. Los diseñadores deben informar a los usuarios de lo que la IA puede y no puede hacer, así como de las limitaciones de sus datos o algoritmos. Los esfuerzos del diseño a menudo implican procesos de onboarding, información sobre herramientas o señales visuales que informan a los usuarios sobre los puntos fuertes y débiles de la IA y los contextos en los que podría ser menos fiable.
Satisfacer las necesidades de los usuarios en materia de transparencia en la toma de decisiones. Los usuarios a menudo necesitan entender cómo la IA llega a sus conclusiones, especialmente en contextos de alto riesgo como la sanidad, las finanzas o la selección de personal. Esto hace que el diseño se centre en la transparencia y la capacidad de explicación. Los product managers y los diseñadores pueden tener que crear funciones que permitan a los usuarios ver las puntuaciones de confianza, las razones de las predicciones de la IA u otros datos sobre el «pensamiento» de la IA.
Crear confianza en las predicciones de la IA. La creación de confianza es una parte fundamental del diseño para la IA, ya que los usuarios pueden desconfiar de las recomendaciones o decisiones basadas en la IA. Los diseñadores deben crear interfaces y experiencias que ayuden a los usuarios a confiar en la precisión y fiabilidad de la IA, sobre todo para aplicaciones en ámbitos delicados.
Realimentación iterativa del usuario y mejora del rendimiento. Dado que los modelos de IA suelen entrenarse y mejorarse con los datos de los usuarios, la recopilación de sus opiniones es fundamental para la optimización continua. El diseño para la IA implica la creación de mecanismos para recabar opiniones que puedan mejorar directamente el rendimiento, la precisión o la relevancia del modelo a lo largo del tiempo, alimentando la lógica central del producto en tiempo real.
Pruebas contextuales y validación de usuario. El diseño para la IA requiere pruebas de usuario rigurosas para comprender cómo interactúan los usuarios con los resultados probabilísticos y el comportamiento impredecible. Las pruebas pueden incluir el examen de la tolerancia de los usuarios a la incertidumbre, su comprensión de las explicaciones proporcionadas y su comodidad a la hora de tomar decisiones basadas en las sugerencias de la IA.
Diseño para un uso ético y justo de la IA. La IA a veces puede reforzar los prejuicios, por lo que el diseño debe incluir consideraciones de equidad e inclusión. Esto puede significar diseñar con transparencia las fuentes de datos, permitir a los usuarios señalar resultados sesgados y posibilitar la revisión o auditoría de las decisiones de la IA. El diseño ético es fundamental para generar confianza y reducir los daños, especialmente en aplicaciones que afectan a la vida de las personas.
Adaptación continua de la UX a los cambios de modelo. Los modelos de IA pueden evolucionar con el tiempo a medida que se reentrenan con nuevos datos, lo que puede cambiar el comportamiento o el rendimiento del sistema. El diseño centrado en el usuario para la IA implica el diseño de interfaces adaptables que puedan dar cabida a cambios en la funcionalidad o el comportamiento debidos a actualizaciones del modelo, y puede ser necesario informar a los usuarios de estos cambios.
Requisitos reglamentarios y de conformidad. El cumplimiento de la normativa suele ser más complejo, sobre todo en sectores con directrices estrictas sobre el uso de datos, la transparencia y la imparcialidad (por ejemplo, sanidad, finanzas y seguros). El diseño debe incorporar una comprensión de cómo afectan las normativas a la recopilación de datos, el procesamiento y el despliegue de modelos, especialmente si el producto afecta a áreas personales o sensibles de la vida de los usuarios.
Prototipos y experimentación. Los anteriores puntos amplían el ámbito y la dificultad de las tareas de diseño de productos basados en AI y expanden el alcance de las actividades de prototipado y experimentación, claves en esta fase.

Muy importante: riesgo de Usabilidad

La experiencia del cliente es importante para cualquier producto, pero con la IA adquiere un nuevo nivel de importancia y complejidad. Para los productos de IA, necesitamos diseñar experiencias de usuario que establezcan claramente las expectativas sobre lo que la tecnología puede y no puede hacer y, al menos conceptualmente, cómo funciona el producto. Esta transparencia es clave para generar confianza y evitar la frustración al encontrar limitaciones. La explicabilidad de la IA es un componente clave de esta transparencia y confianza.

En el próximo post cubriremos las actividades de implementación de productos de IA vs. tradicionales.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: diseño de producto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Productos basados en IA vs. tradicionales: definición de producto

por Antonio Matarranz en 15 marzo 2025

La definición de productos de IA difiere de los productos tradicionales en la mayor dificultad para elegir problemas de mercado que la IA pueda resolver de manera útil, en la comprensión y el modelado de la respuesta de compradores y usuarios ante la IA y la articulación de requisitos en áreas específicas relacionadas con la IA.

Seguimos analizando cómo difieren las actividades de desarrollo en productos basados en AI frente a los tradicionales.

Una vez elegida/s nuestra/s oportunidad/es de mercado prioritaria/s, las actividades de Definición de producto consisten en acotar y articular nuestro espacio del problema.

Típicamente aplicaremos primero un pensamiento divergente para explorar ese espacio para finalmente converger en el problema específico que vamos a resolver con nuestro producto (y para quién lo vamos a resolver). Por lo tanto la Definición de producto se circunscribe específicamente al espacio del problema frente al Diseño o la Implementación, que se inscriben en el espacio de la solución.

Y una vez acotado dicho problema a resolver lo modelaremos y articularemos mediante artefactos accionables, entre ellos:

Personas o arquetipos, tanto de compradores como de usuarios.
Escenarios de compra y uso.
Requisitos, que son expresiones de problema agnósticas respecto a la solución y que pueden tomar diversas formas, incluyendo Jobs-To-Be-Done.

Las diferencias más importantes entre productos de IA y tradicionales en el área de Definición de producto son:

Selección de problemas de mercado. La selección de problemas de mercado para los productos basados en IA requiere identificar los problemas que se resuelven mejor mediante el reconocimiento de patrones, las predicciones o la clasificación en lugar de la lógica determinista. Los problemas adecuados para la IA suelen implicar conjuntos de datos grandes y complejos o requerir una toma de decisiones automatizada a gran escala. Además, es fundamental tener en cuenta si los datos están disponibles, son de alta calidad e insesgados, ya que son fundamentales para crear una solución de IA útil.
Definición del problema y análisis inicial de factibilidad. El descubrimiento suele comenzar con la evaluación de si la IA puede abordar realmente el problema. Esto incluye evaluar si hay suficientes datos de alta calidad disponibles, si los patrones de los datos coinciden con el problema y si el aprendizaje automático es adecuado. A menudo, los estudios de viabilidad de la ciencia de datos o los modelos rápidos de prueba de concepto (POC) se crean al principio para probar si una solución de IA es factible. Si la calidad o disponibilidad de los datos no es suficiente, es posible que la solución de IA no sea factible.
Necesidades y expectativas de los usuarios. Las necesidades y expectativas de los usuarios incluyen preocupaciones sobre la transparencia, explicabilidad y fiabilidad de la IA. Durante la definición se hace especial hincapié en saber hasta qué punto se sienten cómodos los usuarios con los resultados de la IA, sobre todo en ámbitos que requieren interpretabilidad (por ejemplo, las finanzas o la atención sanitaria). Los usuarios pueden necesitar garantías sobre cómo llega la IA a sus conclusiones, por lo que el descubrimiento debe identificar características que aumenten la confianza, como puntuaciones de confianza o explicaciones de las predicciones.
Modelado de personas de usuarios y compradores. Las personas de productos de IA a menudo deben incluir un conocimiento más profundo de la familiaridad de los usuarios con la IA, sus expectativas de transparencia en la toma de decisiones y su confianza en las predicciones de la IA. Estas personas deben ampliarse respecto a las de productos tradicionales para tener en cuenta hasta qué punto los usuarios necesitan comprender el razonamiento de la IA, el nivel de autonomía que desean tener sobre los resultados de la IA y si se sienten cómodos con la incertidumbre. Esto añade complejidad al desarrollo de las personas, especialmente en campos en los que los resultados de la IA influyen en decisiones críticas (por ejemplo, finanzas, sanidad).
Caracterización de escenarios de uso. Los escenarios de los productos basados en IA deben tener en cuenta una serie de resultados probables y las acciones del usuario asociadas. Esto significa definir escenarios no sólo para el comportamiento previsto de la IA, sino también para los casos en que las predicciones pueden ser inciertas, ambiguas o incorrectas. Los product managers suelen crear escenarios en los que los usuarios interpretan, verifican o ajustan las recomendaciones de la IA, lo que añade complejidad a los viajes del usuario.
Definición de los requisitos del producto. Aparte de los requisitos funcionales los requisitos de los productos basados en IA incluyen la definición de fuentes de datos, umbrales de precisión, métricas de rendimiento (por ejemplo, precisión, cobertura, F1) y consideraciones éticas como la imparcialidad y la transparencia. Los requisitos también pueden abarcar bucles de retroalimentación del usuario para el reentrenamiento del modelo e interfaces para mostrar puntuaciones de confianza o razonamientos. Esto exige una mezcla de requisitos técnicos, éticos y de usabilidad, lo que hace que el proceso sea más interdisciplinar.
Consideraciones sobre datos y privacidad. Definir un producto de IA implica evaluar la disponibilidad de datos, las implicaciones para la privacidad y las restricciones normativas, especialmente en el caso de datos sensibles para el usuario. Los requisitos pueden incluir la definición de cómo se obtienen, almacenan y utilizan los datos para entrenar modelos sin violar las normas de privacidad o introducir sesgos. Además, los requisitos pueden esbozar procesos para la curación continua de los datos y la supervisión de la desviación (drift) o sesgo del modelo.

Muy importante: riesgo de Utilidad

El valor es siempre un riesgo crítico. Los productos basados en IA prometen un valor significativo, razón por la cual todos nos estamos apresurando a aplicar esta tecnología. Pero también podemos ver hoy muchos ejemplos de productos de IA que sólo lo son de nombre. Así pues, la primera responsabilidad del product manager de IA es garantizar que las funciones y los productos impulsados por la IA aporten un valor genuino y diferencial a los usuarios y clientes. Pero no sólo se trata de entregar valor, también tenemos que colaborar estrechamente con el departamento de marketing del producto para asegurarnos de que podemos comunicar este valor de forma eficaz.

En el próximo post cubriremos las actividades de diseño de productos de IA vs. tradicionales.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: definición de producto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Productos basados en IA vs. tradicionales: análisis de oportunidades de mercado

por Antonio Matarranz en 2 marzo 2025

El análisis de oportunidades de mercado para productos de IA difiere de los productos tradicionales en su mayor dificultad para identificar dichas oportunidades, evaluar el problema de mercado a resolver y el valor que aporta nuestra solución.

Seguimos analizando cómo difiere la gestión de productos basados en IA frente a los tradicionales, centrándonos en este post en el Análisis de Oportunidades de Mercado.

En esta serie de posts abogamos por un proceso para analizar oportunidades de mercado dividido en las siguientes fases:

Identificación de oportunidades de mercado. ¿Qué oportunidades de mercado existen para nosotros?
Evaluación de oportunidades de mercado. ¿Cuáles son las oportunidades de mercado más interesantes para nosotros?
Priorización de oportunidades de mercado. ¿En cuáles de esas oportunidades de mercado deberíamos enfocarnos?

Es importante implementar un proceso sistemático de análisis de oportunidades de mercado porque nos obliga a explorar alternativas, favorece una toma de decisiones basadas en datos y fomenta el enfoque estratégico.

Este proceso nos evita jugar a la «ruleta del mercado objetivo» y el dolor de tener que pivotar más adelante por no haber analizado mínimamente con antelación nuestras posibles oportunidades.

Desde ese punto de vista, las diferencias más importantes entre productos de IA y tradicionales en el área de Análisis de Oportunidades de Mercado son:

Identificación de oportunidades de mercado. Como todas las tecnologías altamente disruptivas, la IA permite resolver problemas que hasta ese momento parecían irresolubles o se manejaban ineficientemente aplicando soluciones pedestres o enormes cantidades de trabajo humano. Por eso la IA no sólo va a mejorar productos existentes, sino a generar categorías de productos totalmente nuevas. Por lo tanto, nuestra identificación de oportunidades de mercado no puede centrarse sólo en necesidades conocidas y expresadas sino en necesidades nuevas, no articuladas, no reconocidas, latentes o inconscientes. Las técnicas de creatividad e ideación, y las técnicas no convencionales de comprensión de los clientes serán imprescindibles no sólo para encontrar aplicaciones a la tecnología (technology-push) sino para descubrir esas nuevas necesidades (market-pull).
Evaluación del problema de mercado a resolver. Uno de los primeros aspectos de la evaluación de una oportunidad de mercado es entender la importancia, urgencia y extensión del problema a resolver, la disposición de los clientes a pagar para resolverlo, etc. Dado que, como hemos mencionado, muchos de los problemas que resuelve la IA son “nuevos” necesitaremos de técnicas sofisticadas para cuantificarlos como, por ejemplo, el descubrimiento empático y la experimentación en el mercado (exponiendo a los clientes a prototipos de soluciones).
Estimación del tamaño actual y crecimiento futuro del mercado. Nuevamente, dado que la IA puede crear oportunidades de mercado totalmente nuevas, la estimación de su tamaño puede resultar difícil. Máxime, teniendo en cuenta que tendrán que producirse los inevitables procesos sociales de difusión de la innovación. Establecer analogías con mercados similares, la opinión de expertos externos o la experimentación en el mercado pueden ayudarnos para este propósito.
Evaluación del nivel de competencia del mercado. En el caso de nuevos mercados generados por la IA la competencia puede no estar en productos similares, sino en la propia mente humana. Tengamos en cuenta los altos costes de desarrollo y explotación de sistemas de IA, las dificultades en el uso y los retos en la adopción de esos productos y su inadecuación en escenarios donde la “exactitud” es imprescindible y la indudable superioridad de la mente humana en algunas tareas cognitivas y descubriremos en ella a un competidor extraordinario. En cuanto a la competencia creada por productos similares, debemos tener en cuenta las barreras de entrada basadas en la adquisición de datos y la capacidad de crear y mantener modelos de alto rendimiento.
Comprensión del valor que aporta nuestra solución. El comportamiento impredecible (incluyendo la tendencia a las “alucinaciones”) de los productos basados en IA, unas métricas de rendimiento complejas y los retos en el uso de estos productos (entre otras causas, por falta de transparencia) hacen que pueda resultar complicado cuantificar el valor efectivamente entregado a sus clientes.
Análisis de nuestra capacidad para entregar una solución. La dependencia de la disponibilidad de datos, la incertidumbre en los entregables, los altos costes de desarrollo y explotación, la dificultad en su mantenimiento y evolución, el peligro de sesgos y comportamiento discriminatorio y los retos del cumplimiento normativo pueden interponerse en nuestro objetivo de entregar una solución eficaz al problema.
Disponibilidad y calidad de los datos como limitadores del mercado. Los datos son fundamentales para el éxito de las soluciones de IA, por lo que la evaluación del mercado debe tener en cuenta la disponibilidad, calidad y accesibilidad de los datos pertinentes. La viabilidad de un producto depende a menudo de que existan datos suficientes, limpios e insesgados para respaldar un modelo de IA eficaz.

Muy importante: riesgo de Viabilidad

Aunque la IA encierra un inmenso potencial los retos de viabilidad empresarial suelen ser considerables, y los errores relacionados con este riesgo tienden a dominar los titulares de actualidad. Para cualquier producto, tenemos que asegurarnos de que puede comercializarse, venderse, recibir servicios, financiarse y monetizarse eficazmente, y de que es legal y cumple todas las restricciones normativas pertinentes. Pero para los productos de IA, estos riesgos de viabilidad pueden ser especialmente importantes y difíciles y es necesario abordarlos desde el primer momento. Todavía es muy pronto en términos de economía unitaria de los productos impulsados por IA, pero hoy en día los costes pueden ser bastante elevados. Además, para varios tipos de productos, existen verdaderas dudas sobre la procedencia de los datos y los derechos de autor de los datos de entrenamiento, los sesgos en esos datos y las ramificaciones de las recomendaciones basadas en estos datos. En términos más generales, las empresas siguen trabajando para comprender las responsabilidades e implicaciones legales de ofrecer soluciones probabilísticas a los clientes. Por último, pero no por ello menos importante, las consideraciones éticas son una preocupación constante y creciente. Esto va más allá de los posibles sesgos en los datos de formación. Si los usuarios malinterpretan un resultado, o el modelo alucina de forma que crea un peligro, ¿cuáles son las ramificaciones legales, reputacionales, económicas y éticas? Como siempre, un análisis efectivo de las oportunidades de negocio debe incluir el atractivo estructural del mercado y la posición competitiva.

En el próximo post cubriremos las actividades de definición de productos de IA vs. tradicionales.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: análisis de oportunidades de mercado” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Productos basados en IA vs. tradicionales: desarrollo de producto

por Antonio Matarranz en 15 febrero 2025

El desarrollo de productos basados en inteligencia artificial (IA) es más complejo que el de los productos “tradicionales”, ya que requiere una supervisión continua de la calidad de los datos, el rendimiento de los modelos y consideraciones éticas.

La irrupción de la IA Generativa (y hace unos pocos años, del Deep Learning) ha hecho que la inteligencia artificial monopolice virtualmente la conversación sobre innovación y tecnología. Tanto es así que en el campo del Product Management el tema más relevante es la incorporación de funciones de IA en todo tipo de productos y la gestión de productos basados en IA.

Por «productos basados en IA» entendemos productos que utilizan tecnologías de inteligencia artificial para crear experiencias que resuelvan problemas a nuestros clientes. El término «IA» incluye tanto la IA tradicional, como el aprendizaje automático, como la IA generativa. Estas tecnologías permiten una amplia gama de capacidades, incluidas las recomendaciones inteligentes, las experiencias personalizadas o el emparejamiento de los dos lados en una plataforma con varias caras.

Otros ejemplos de aplicaciones de inteligencia artificial son los dispositivos domésticos inteligentes que emplean el habla y la comprensión del lenguaje natural, los sistemas de detección de fraudes y, en el caso de la IA generativa, funciones avanzadas como la creación, el resumen y la síntesis de contenidos.

Cuando hablamos de «Gestión de Productos de IA» nos referimos a la creación de productos basados en IA. Del mismo modo que «Gestión de Productos Móviles» se refiere a la creación de productos para móviles. Y al igual que la «gestión de productos móviles» era una habilidad especialmente demandada cuando los móviles eran nuevos, y ahora se espera que la mayoría de los product managers tengan las habilidades necesarias para desarrollar productos para móviles, esperamos que ocurra lo mismo con los product managers de IA. Dentro de unos años, esperamos que la mayoría de los directores de producto tengan que ser expertos en la creación de productos y servicios basados en IA.

En esta serie de post vamos a analizar cómo difiere la gestión de productos basados en IA frente a los tradicionales, centrándonos en las fases iniciales del Product Management: el Análisis de Oportunidades de Mercado y el Desarrollo de Productos propiamente dicho. Y lo que digamos será en general válido para productos que consisten tanto en Aplicaciones basadas en IA como en la Infraestructura de IA subyacente (ej.: modelos).

Cuando uno se aproxima a este asunto inmediatamente aparecen una serie de temas:

Dependencia de los datos. Los modelos de IA dependen en gran medida de la disponibilidad de grandes conjuntos de datos para su entrenamiento y mejora continua.
Iteratividad. Mientras que en productos tradicionales el desarrollo iterativo es una opción (muchas veces ligada e metodologías ágiles), en productos basados en IA es imprescindible: la construcción de IA implica ciclos iterativos de entrenamiento y validación en los que se evalúa continuamente el rendimiento de los modelos y se vuelve a entrenarlos con datos actualizados.
Incertidumbre en los entregables. Los resultados del entrenamiento de modelos de IA son inciertos y a menudo no deterministas. Es necesario tener en cuenta la posibilidad de que un modelo no cumpla los parámetros de rendimiento deseados tras el entrenamiento y requiera un ajuste o rediseño exhaustivos.
Métricas de rendimiento. El éxito de los productos de IA está ligado a métricas de rendimiento probabilísticas (como exactitud, precisión, F1, etc.). Estas métricas son complejas y puede ser necesario contextualizarlas para que los involucrados no técnicos las entiendan y así gestionar sus expectativas.
Ética, sesgos e imparcialidad. Garantizar la equidad y el uso ético de la IA es crucial. Los sistemas de IA pueden aprender inadvertidamente y reforzar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que conduce a resultados injustos.
Colaboración interfuncional. La gestión de productos de IA amplía el ámbito de colaboración de los productos tradicionales, que además de involucrar a product managers, diseñadores y desarrolladores ahora se extiende a científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático y expertos legales y éticos.
Cumplimiento normativo. Las soluciones de IA, especialmente en campos sensibles como sanidad, finanzas y legal, deben cumplir normativas estrictas (por ejemplo, el Reglamento Europeo de IA).
Experiencia de usuario. Es posible que los usuarios no entiendan del todo las decisiones basadas en IA, que pueden parecer opacas. Hay que crear experiencias de usuario transparentes, ofrecer explicaciones sobre las decisiones de IA y generar confianza en los usuarios.
Mantenimiento. Los modelos de IA pueden degradarse con el tiempo a medida que cambian los datos del mundo real, lo que conduce a la deriva (drift) del modelo. Los gestores de producto deben establecer procesos para la supervisión continua del modelo, el reciclaje periódico y la actualización para garantizar la precisión. En IA el trabajo de desarrollo evolutivo excede los típicos de corrección de errores y adición de nuevas características.
Costes de desarrollo y explotación. Los modelos de IA a menudo requieren recursos computacionales sustanciales para su entrenamiento, lo que puede elevar los costes de desarrollo (aunque esto parece estar cambiando últimamente). Pero durante la fase de explotación los costes de inferencia también pueden ser elevados. Los product managers deben equilibrar los gastos en infraestructura de cómputo, almacenamiento e interconexión y los consumos de energía con el retorno de la inversión del producto.
«Humanos en el bucle» el estado actual de las tecnologías de IA hace que la participación humana sea en muchas aplicaciones imprescindible, tanto en aprendizaje (etiquetado de datos de entrenamiento, aprendizaje por refuerzo usando feedback humano) como en explotación (dirigiendo y aumentando la IA).
Experimentación continua. La experimentación es fundamental para el desarrollo de la IA, donde a menudo se prueban y comparan múltiples modelos o enfoques.

En general, el desarrollo de productos basados en IA es una tarea multidisciplinar que combina la visión del producto con el rigor científico, sobre todo porque los modelos de IA aprenden y se adaptan continuamente a los nuevos datos.

Para estudiarlo vamos a utilizar nuestro modelo de Análisis de Oportunidades y Desarrollo de Productos, compuesto de un conjunto de actividades más o menos solapadas:

Análisis de Oportunidades de Mercado: identificación, evaluación y priorización de oportunidades.
Definición de producto: identificación y caracterización de problemas de mercado a resolver, articulación mediante requisitos/JTBDs, modelado de clientes mediante personas y escenarios.
Diseño de producto: generación del concepto de producto, la propuesta de valor, la especificación funcional y la experiencia de cliente.
Implementación de producto: especificación técnica y construcción de la “unidad 0” del producto, lista para ser replicada y validada en el mercado y, en su caso, escalada.

La Definición y el Diseño de producto recogen entre otras las actividades conocidas como “Descubrimiento de Producto” (comprobación del encaje Problema/Solución).

En el próximo post cubriremos las actividades de análisis de oportunidades de mercado para productos de IA vs. tradicionales.

El post “Productos basados en IA vs. tradicionales: desarrollo de producto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Habilidades de ventas: Cualificación de oportunidades

por Antonio Matarranz en 2 febrero 2025

En un trabajo tan exigente como el de Ventas, identificar dónde concentrar nuestros esfuerzos e implementar buenas campañas de ventas en las oportunidades prioritarias puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. La cualificación de oportunidades es la piedra angular para conseguirlo.

Un proceso de cualificación sólido es un componente esencial de cualquier proceso de ventas exitoso. Un enfoque adecuado de la cualificación de ventas apoya tanto al comprador como al vendedor a navegar a través del proceso de toma de decisiones y ayuda a garantizar que la forma en la que vendemos coincide con aquella en que los clientes quieren comprar.

¿Por qué es tan importante la cualificación?

La cualificación es importante tanto para los compradores como para los vendedores:

Para los compradores:

Los compradores no quieren perder el tiempo con soluciones que no son adecuadas. Un proceso de cualificación de ventas adecuado guía a los compradores a través de los requisitos, opciones y riesgos que forman parte del proceso de compra. Una buena cualificación garantiza que nuestras soluciones se posicionan correctamente en cada una de estas fases y se alinean con los criterios de decisión de la compra.

Para los vendedores:

Un buen proceso de cualificación de ventas también ayuda a los vendedores a identificar pronto las malas noticias, como las lagunas en el conocimiento o las relaciones con el cliente. Para el vendedor, la clave está en calificar las operaciones con mayor rapidez, para poder centrarse sólo en las oportunidades con mayor potencial. Esto nos evitará gastar tiempo en operaciones que nunca se van a cerrar.

Pruebas de una mala cualificación

Estas son algunas señales de que una oportunidad de venta está fuera de control:

El comprador no percibe el valor de nuestra solución.
No tenemos acceso a personas con poder e influencia.
Los criterios de decisión son desconocidos o cambian a lo largo del proceso.
La competencia está sembrando minas eficaces.
No se comprende el proceso de decisión del comprador.
No hay una persona interna que se encargue de la venta en la cuenta con nosotros.
No entendemos el dolor del cliente y los costes asociados.
No sabemos quién está en el proceso de aprobación

El principio: BANT

El criterio de cualificación más antiguo y más utilizado es BANT (Budget, Authority, Need, Timing), desarrollado por IBM en los años 50. Este método ha perdurado porque es fácil de recordar y ofrecía una forma sencilla de enseñar a vender a los nuevos comerciales.

Los componentes de BANT son:

Presupuesto: ¿Cuánto está dispuesto y puede gastar el cliente potencial en nuestra solución?
Autoridad: ¿Quién es la figura de autoridad en esta venta? ¿Quién toma la decisión final?
Necesidad: ¿Tiene el cliente potencial una verdadera necesidad de nuestro producto? ¿Se trata de una necesidad universal en el equipo?
Plazo: ¿Cuánto tiempo necesitará el cliente potencial para tomar una decisión de compra?

MEDDPICC

Probablemente en los últimos años el esquema de cualificación más usado ha sido MEDDIC y todas sus variantes: MEDDICC, MEDDPICC…

Su versión más evolucionada, MEDDPICC, sirve para impulsar un descubrimiento consistente y cualificar mejor las oportunidades.

¿Qué significa MEDDPICC?

Métricas: Medidas cuantificables y pruebas de los beneficios de negocio de la solución.
Comprador Económico: El individuo dentro de la organización del cliente que se requiere para el «sí» final.
Criterios de Decisión: Los requisitos formales de la solución con respecto a los cuales cada participante en el Proceso de Decisión evaluará.
Proceso de Decisión: El proceso mediante el cual el cliente evaluará, seleccionará y comprará una solución.
Proceso en Papel: El proceso y el calendario para obtener las aprobaciones y firmas necesarias.
Dolor Identificado: el «dolor» es el catalizador para que el comprador resuelva el problema en un plazo determinado.
Campeón: La(s) persona(s) con poder e influencia dentro de la organización del cliente que está(n) vendiendo activamente en nuestro nombre.
Competencia: Puntos fuertes, débiles y diferenciadores de la competencia, incluidos los campeones de la competencia.

Métricas

Las Métricas son la columna vertebral de la cualificación. Proporcionan una medida tangible de cómo es el éxito para el cliente y preparan el terreno para que el Comprador Económico comprenda el ROI de la decisión que está a punto de tomar.

Responden a la pregunta «¿Cómo medirán el éxito los involucrados clave del cliente?»

Las métricas miden el impacto económico de la solución:
- Cómo medirán el éxito los clientes potenciales.
- Deben estar vinculadas a una iniciativa estratégica.
- Pruebas de resultados medibles alcanzados previamente.
Las métricas crean urgencia:
- «¿Por qué comprar algo?»
- «¿Por qué comprar ahora?»
- «¿Por qué comprarnos a nosotros?»
Las métricas definen el coste de no hacer nada.

Comprador Económico

El Comprador Económico es el jugador clave en la oportunidad, la persona que tiene la última palabra en la decisión. Comprender sus necesidades, sus puntos débiles y sus criterios de decisión es crucial para adaptar nuestra propuesta.

¿Cómo identificar y acceder al Comprador Económico?

Debemos averiguar quién es y cómo se posiciona.
Tenemos que hablar su idioma:
- No olvidemos que nos van a delegar hacia aquellos a los que nos parecemos.
El Comprador Económico tiene el mayor impacto en:
- Tamaño del pedido.
- El tiempo y el coste de la venta.
- Riesgo para nuestra previsión de ventas.

Criterios de Decisión

Proceso de Decisión y Criterios de Decisión definen la “hoja de ruta” de la oportunidad.

Estos elementos describen el «cómo» y el «cuándo» del proceso de toma de decisiones. Nos ayudan a alinear nuestra estrategia de ventas con los protocolos internos del cliente potencial, garantizando un proceso de ventas más fluido.

¿Cómo estamos posicionados en relación con el negocio, criterios técnicos, financieros y de vendedor?

Los criterios de decisión están redactados por el cliente… pero suelen estar influidos por un vendedor (si no somos nosotros probablemente es nuestra competencia).
Deben ser formales, pero siempre tienen un componente informal.
Requieren claridad de prioridades e importancia.
Constituyen la brújula de navegación para el proceso de compra.

Proceso de Decisión

¿Comprendemos los pasos específicos que el cliente para evaluar, seleccionar, aprobar y comprar una solución?

Definen la intersección de los ciclos de compra y venta.
Son los pasos concretos que dará el cliente para evaluar y seleccionar un socio.
Demuestran conocimiento, perspicacia y comprensión del ciclo de ventas.

Proceso en Papel

El Proceso en Papel comprende los trámites en el cliente hasta la recepción del pedido de compra que nos permita realizar el reconocimiento de la contratación.

Comprender el Proceso en Papel es crucial, especialmente en productos B2B de compra compleja. No se trata sólo de lo que hay que firmar, sino de quién tiene que hacerlo y en qué orden. Este paso, que a menudo se pasa por alto, puede acelerar considerablemente el cierre de la operación.

¿Hemos validado y recibido confirmación por escrito del proceso de pedido de compra del cliente?

El Proceso en Papel incluye todos los pasos de aprobación y proceso del pedido de compra:
- Actividades.
- Persona(s) necesaria(s).
- Plazos para que se produzcan las actividades.
Incluye los plazos y requisitos para:
- Presupuesto y liberación de fondos.
- Declaración de trabajo.
- Términos y condiciones legales.
- Aprobaciones.
Tiene impacto directo en las previsiones de ventas.

Dolor Identificado

El Dolor Identificado constituye el catalizador del proceso de compra.

Toda decisión de compra tiene por objeto resolver un problema. Identificar los puntos de Dolor no sólo ayuda a adaptar la solución, sino también a establecer una conexión emocional con el comprador económico.

¿Comprendemos los Drivers de Valor, Escenarios Previos y las Consecuencias Negativas?

El valor reside en descubrir los problemas técnicos (cómo hacerlo) y en la correlación con los problemas de la empresa (por qué hacerlo).
Asegurarse de que el cliente comprende el coste con «no hacer nada».
Utilizar preguntas de descubrimiento abiertas para identificar el Dolor y los Eventos Imperativos.

Campeón

El Campeón es nuestro defensor dentro de la organización del cliente potencial. Puede proporcionarnos información muy valiosa y puede influir en las opiniones internas a nuestro favor.

¿Quién es nuestro campeón? ¿Por qué es nuestro campeón? ¿Le hemos puesto a prueba? ¿Le hemos preparado para vender en nuestro nombre?

Debemos cualificar:

Su poder e influencia.
Su capacidad para vender activamente en nuestro nombre.
Su interés en nuestro éxito.
Debemos identificarlo, desarrollarlo y ponerlo a prueba.
Los campeones son diferentes a los coaches.

Competencia

Comprender a la competencia no consiste únicamente en saber quiénes son, sino también cómo se comportan, cuáles son sus puntos fuertes y débiles, y cómo podemos superarlos.

¿Quién/qué es nuestra Competencia y cuál es su estrategia para vencernos?

Debemos cualificar:

Entender con quién están alineados, sus fortalezas, debilidades y diferenciadores.
Anticipar la estrategia de la competencia y desarmarla educando al cliente mediante Preguntas Trampa.
La estrategia competitiva incluye aspectos políticos, técnicos y comerciales.

—

MEDDPICC es una metodología de cualificación probada que apoya nuestro proceso de ventas y mide la solidez de una oportunidad de venta.

El post “Habilidades de ventas: Cualificación de oportunidades” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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¿Qué significa MEDDPICC?

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Comprador Económico

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