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“Marketing & Innovación”Medalla Plata Blogosfera Marketing 2012

El blog de Antonio Matarranz

Medalla de Plata en Premios “Blogosfera de Marketing” 2012

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El nuevo GDPR está a punto de empezar a aplicarse. En este post presentamos algunos de sus conceptos básicos, como paso previo a analizar sus principales novedades y sus implicaciones sobre el marketing.

El 25 de mayo de 2018 comenzará a exigirse el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, General Data Protection Regulation), que sustituirá a la actual normativa europea vigente, la Directiva de Protección de Datos 95/46/CE. Este nuevo enfoque de protección de datos es la vía de la Unión Europea para hacer a las empresas más responsables de sus acciones en este campo y va a tener profundas implicaciones en muchas áreas de las empresas.

GDPR

Los reguladores de la Unión piensan que las compañías han estado aprovechando la disparidad de normas para explotar los datos personales en su propio beneficio y no han sido transparentes sobre cómo los estaban empleando. El GDPR  ha sido diseñado para acabar con todo esto y devolver el poder a los consumidores. En esta serie de posts presentamos las implicaciones del GDPR para el marketing, terminando con unas recomendaciones para implementarlo. Por supuesto, al tratarse de un tema tan delicado esta lectura no os debe eximir de estudiar el reglamento y buscar asesoramiento profesional.

¿Por qué ahora va en serio?

Hay que tomarse muy en serio este inicio de la aplicación de la GDPR por varios motivos:

  • No hay más demoras. Al tratarse de un reglamento comunitario entra en vigor en todos los países miembros a la vez en la fecha acordada. No hay que esperar, como ocurre con las directivas comunitarias, a que se traspongan en forma de leyes en los diferentes países con los consiguientes retrasos y adaptaciones.
  • Multas mucho más que simbólicas. Las multas por infracción son mucho más altas que con la anterior regulación, con unos máximos que llegan a los 20 millones de euros o al 4% de la cifra de negocio anual de la empresa infractora, la cantidad que sea más alta. Estos riesgos harán pensarse mucho el incumplir el reglamento.
  • Alcance más allá de la Unión Europea. El nuevo reglamento extiende el alcance territorial de la legislación de protección de datos y no solo obliga a las empresas europeas, sino a todas las que manejan datos personales de europeos. Así, el reglamento se aplica al procesamiento de datos personales en el contexto de las actividades de un establecimiento en la Unión Europea de una empresa responsable o una encargada de realizar un procesamiento, con independencia de si ese procesamiento tiene lugar en la Unión o no. Además, el reglamento se aplica al procesamiento de datos personales de sujetos de datos que están en la Unión por una empresa no establecido en la Unión, cuando las actividades de procesamiento están relacionadas con: (a) la oferta de bienes y servicios, independientemente de si se requiere un pago del sujeto de datos, a esos sujetos de datos en la Unión; o (b) la monitorización de su comportamiento, con tal que ese comportamiento tenga lugar en la Unión.

Conceptos básicos

Datos personales

Protección de datos“Datos personales” significa cualquier información relacionada con una persona natural identificada o identificable (“sujeto de datos”). Una persona natural identificable es una que puede ser identificada, directa o indirectamente, en particular mediante la referencia a un identificador tal como un nombre, un número de identificación, datos de ubicación, un identificador online, o a uno o más factores específicos de la identidad física, fisiológica, genética, mental, económica, cultural o social de esa persona natural.

Las personas físicas pueden ser asociadas a identificadores en línea facilitados por sus dispositivos, aplicaciones, herramientas y protocolos, como direcciones de los protocolos de internet, identificadores de sesión en forma de cookies u otros identificadores, etiquetas de identificación por radiofrecuencia, handles online, direcciones de email, identificadores de usuario de aplicación, datos GPS, direcciones MAC, identificadores UDID, identidades IMEI. Esto puede dejar huellas que, en particular, al ser combinadas con identificadores únicos y otros datos recibidos por los servidores, pueden ser utilizadas para elaborar perfiles de las personas físicas e identificarlas.

Pseudonimización

“Pseudonimizar” significa procesar los datos personales de tal manera que estos ya no pueden ser atribuidos a un sujeto de datos específico sin el uso de información adicional, con tal que esa información adicional se mantenga separadamente y se sujete a medidas técnicas y organizativas que aseguren que los datos personales no se atribuyen a una persona natural identificada o identificable. Los datos pseudonimizados pueden caer bajo el ámbito del GDPR dependiendo de cómo de fácil es atribuir el pseudónimo a un individuo particular.

Datos sensibles

Como categorías especiales de los datos personales están los “datos sensibles”, tales como aquellos datos que revelan opiniones políticas, creencias religiosas o filosóficas, origen racial o étnico, pertenencia a sindicatos, detalles de la vida sexual o la orientación sexual, información médica o datos biométricos (huellas dactilares, fotografías, etc.) dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona natural. Su procesamiento está prohibido excepto en una serie de circunstancias, entre ellas que el sujeto de datos haya dado su consentimiento explícito.

Naturaleza del procesamiento

El GDPR se aplica tanto a procesamiento automático de datos personales como al procesamiento manual de datos contenidos en sistemas de archivo donde se puede acceder a ellos de acuerdo a criterios específicos.

Legalidad del procesamiento

El procesamiento será legal solo si aplica al menos una de entre las siguientes circunstancias:

  • El sujeto de datos ha otorgado su consentimiento al procesamiento de sus datos personales para uno o varios propósitos específicos.
  • El procesamiento es necesario para la ejecución de un contrato del cual el sujeto de datos es una parte o para la aplicación a petición de éste de medidas precontractuales.
  • Otras circunstancias: cumplimiento de obligaciones legales, protección de intereses vitales del sujeto, interés público, interés legítimo del controlador.

En el próximo post hablaremos de algunas de las novedades más importantes que introduce el GDPR.

El post “El GDPR nos va a obligar a cambiar nuestra forma de hacer marketing (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La analítica del funnel completo de un negocio SaaS nos permite ir más allá de las fases iniciales de visibilidad, considerar la generación de ingresos como un proceso unificado y  detectar en qué fases lo estamos haciendo bien y en cuáles tenemos que mejorar.

Seguimos hablando de la analítica del funnel de negocios SaaS, en este post aplicando un conocido modelo del funnel completo que nos aporta una visión integrada de nuestra “fábrica de clientes” en este tipo de negocios.

Métricas para Piratas

Las “métricas para piratas” son uno de los modelos más populares para analizar el funnel de un producto online y fueron creadas por Dave McClure,  fundador de la aceleradora 500 Startups. El modelo define un funnel con 5 etapas: Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue (abreviado AARRR, de ahí el nombre).

Vamos a explicar el modelo aplicado a negocios SaaS y para ello, como otros autores, lo vamos a complementar con una fase previa: Awareness. El modelo (que ahora se abrevia como AAARRR) queda así:

Funnel SaaSAwareness

Consiste en presentarnos y ser visibles ante nuestro mercado objetivo e intentar llevarlos a realizar alguna acción. Se trata de conseguir que el potencial comprador deje lo que estaba haciendo y nos preste atención.

Se produce, por ejemplo, cuando el comprador nos ha visto en una publicación social, en unos resultados naturales en buscadores, en una nota de prensa o noticia publicada por algún medio, en un anuncio (display, social, en buscadores), ha visitado nuestro sitio web o blog, etc. Hay que resaltar que en esta fase el cliente sigue siendo un visitante anónimo, no tenemos su identificación.

Esta fase es muy propensa al uso de “métricas de vanidad”, por ejemplo, número de visitantes por mes, que en muchos casos no tienen conexión con los resultados de negocio. Es importante utilizar alguna métrica de engagement (por ejemplo, tasas de rebote del sitio) o de “micro-conversión” (por ejemplo, el visitante ejecutó un video o hizo clic en la página de producto).

Métricas a considerar: impresiones, CTR, número de visitas, páginas visitadas, tasas de rebote, minutos de atención, comparticiones y votos sociales.

Canales y tácticas a utilizar: buscadores (SEO, anuncios), social (orgánico, anuncios), display, retargeting, relaciones públicas, recomendación, afiliados.

Acquisition

La adquisición significa empezar a identificar a nuestro lead como alguien individualizado. Podemos pensar en ello como la primera transacción con el usuario, solo que en lugar de intercambiar dinero por un producto o servicio estamos intercambiando un contenido por el permiso para dirigirnos a él en el futuro.

Nuevamente, dependiendo del escenario pueden existir diferentes micro- o macro-conversiones que puede resultar útil medir. Por ejemplo, de menor a mayor valor: el  cliente ha empezado a seguirnos en nuestras cuentas sociales, nos ha hecho una consulta a través de nuestros canales de soporte/ventas, se ha suscrito a nuestro blog o boletín, ha dejado sus datos a cambio de algún contenido (ej.: white paper, webinar), se ha registrado en la versión gratuita de nuestro producto (si usa un modelo freemium) o en su versión de prueba.

Métricas a considerar: seguidores en nuestras cuentas sociales, interacciones de soporte/ventas, suscriptores email a nuestro blog/boletín, registros para descarga de recursos, nuevos leads, registrados en versión gratis/prueba del producto.

Canales y tácticas a utilizar: medios sociales, Conversion Rate Optimization (CRO), contenidos (blog, boletín, white papers, webinars…), chats, páginas de aterrizaje.

Activation

La activación es la fase en la que el cliente usa inicialmente de manera significativa nuestro producto. Dependiendo de la naturaleza de dicho producto la activación podrá tomar múltiples formas: crear una primera campaña, generar un primer informe, hacer una primera transacción…

Si consideramos que un criterio para estar en nuestra fase anterior, Adquisición, es registrarse en nuestro producto (versión de prueba o freemium) podemos preguntarnos si Adquisición (registro) y Activación (uso) no son prácticamente simultáneos y la relación entre ellos no es de 1:1 (después de todo, si alguien se registra en un producto es esencialmente para usarlo). Sin embargo, nos sorprendería descubrir cuánta gente se registra en un producto del que no llega a hacer el más mínimo uso.

Métricas a considerar: registrados que hacen un primer uso significativo del producto (gratis o prueba).

Canales y tácticas a utilizar: onboarding, tutoriales, documentación y formación, características y funcionalidad del producto.

Retention

La Retención implica que los usuarios utilizan el producto regularmente, es decir, que el producto es “pegajoso”. Es una métrica importante tanto en la fase de uso gratuito (si el cliente no lo usa es difícil que llegue a pagar por él) como en la fase de pago (el no uso lleva al abandono, con la consiguiente pérdida de ingresos). Puede parecer una perogrullada, pero si no usan el servicio no son usuarios de verdad.

La frecuencia ideal de uso depende de la naturaleza del producto: una red social puede buscar que sus usuarios la utilicen diariamente, un producto para la preparación de la declaración de impuestos basta con que se use en contadas ocasiones a lo largo del año.

Métricas a considerar: ratio de activados que usa frecuentemente el producto, volumen de uso por usuario y día o semana, CLTV, churn.

Canales y tácticas a utilizar: marketing a lo largo del ciclo de vida del cliente,  customer success, tutoriales, documentación y formación, características y funcionalidad del producto.

Referral

Las métricas de Referencia miden cuántos nuevos usuarios entran en nuestro funnel como consecuencia de la recomendación de nuestros usuarios actuales. La recomendación es el canal de marketing más fiable para los clientes y más rentable para los proveedores. Todos los estudios muestran una gran propensión de los potenciales clientes a actuar como respuesta a la recomendación, tanto en persona como en medios sociales.

Que nuestros usuarios nos recomienden implica que no solo les gusta nuestro producto, sino que piensan que sus amigos y contactos podrían beneficiarse también de ese valor. Pero esa no es la única manera. La referencia se puede estimular incorporando al producto características de compartición y comunicación entre usuarios o mediante incentivos explícitos (ej.: programas member-get-member).

Métricas a considerar: Net Promoter Score, referencias, coeficiente de viralidad, recomendaciones sociales.

Canales y tácticas a utilizar: características y funcionalidad del producto, marketing basado en referencias.

Revenue

La fase de Ingresos es la más primordial de todas: es cuando nuestro contacto realiza el primer pago a cambio de nuestro producto. Si hay alguna métrica que merece escapar al calificativo “de vanidad” es esta. Después de todo, los ingresos son la razón por la que optimizamos nuestro funnel.

Pero aunque hayamos llegado hasta aquí no quiere decir que nuestro trabajo esté todo hecho. Es mucho más barato llevar a un cliente actual a repetir su compra que conseguir uno totalmente nuevo.

Métricas a considerar: ingresos, conversión Gratis (o Prueba) – Pago.

Canales y tácticas a utilizar: características, funcionalidad y precio del producto, optimización del flujo de compra.

El problema con las vanity metrics

Todos tenemos afición a las métricas que “nos hacen sentir bien”: variables que siempre aumentan, gráficos que evolucionan “hacia arriba y hacia la derecha”… pero que tienen poca relación con el éxito de nuestro negocio y no nos ayudan a cambiar nuestra manera de hacer las cosas. Solemos llamarlas “métricas de vanidad” frente a las más decisivas “métricas de claridad” o “accionables”.

Consideremos, por ejemplo, el “número total de registrados” como métrica de Adquisición. Es una métrica de vanidad porque solo aumenta con el tiempo, es mucho más útil considerar el “número de registrados por período de tiempo” que nos permitirá comparar diferentes enfoques y campañas. Y, desde luego, complementarla con métricas posteriores en el funnel, de Activación y Retención, que nos den la medida de involucración con el producto, tales como “número total de usuarios activos” (todavía de vanidad) o, mucho mejor, el “porcentaje de usuarios activos”. Esta métrica sí nos permitiría saber si estamos haciendo las cosas mejor desde el punto de vista de involucración con el producto.

En general, usar números totales es una mala manera de medir el progreso y especialmente el crecimiento (aunque probablemente sean esos números los que usemos en público para atraer la atención). Los números totales siempre crecen, por lo que es difícil detectar nada excepto los grandes cambios.

Cada vez que consideremos una métrica  tenemos que preguntarnos “¿Qué debería hacer de manera diferente a la vista de esta información?” Si no podemos responder a la pregunta probablemente la métrica es de vanidad y no deberíamos preocuparnos demasiado por ella. Deberíamos concentrarnos en métricas accionables, que cambien nuestro comportamiento ayudándonos a elegir un curso de acción.

Poniéndolo en práctica

Ahora ya solo nos queda definir nuestro propio  dashboard analítico. Y para ello puede ser útil partir de alguna plantilla predefinida, como las que se pueden descargar en este artículo clásico de David Skok o de éste de Christoph Janz.

No os quepa duda de que analizar sistemáticamente el funnel y actuar en consecuencia va a ser clave para el éxito de vuestro negocio SaaS.

¡Que os sea útil!

El post “Analítica del funnel en negocios SaaS (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Los negocios SaaS son muy diferentes a los de software tradicional y las métricas que se utilizan en estos últimos no son suficientes para guiar la rentabilidad de un producto SaaS. En este post presentamos aspectos como las métricas de abandono o el análisis de cohortes, que son clave en estos negocios.

Los productos SaaS (Software-as-a-Service) tienen unas características que hacen que la monitorización y análisis continuos de su funnel comercial sea imprescindible para su éxito. Hace tiempo describimos el funnel como el “sistema de inventario” de nuestro proceso de “fabricación de clientes”. En este y el siguiente post describimos como medirlo y analizarlo en el caso particular de productos SaaS.

¿Por qué es necesario analizar el funnel?

Decía Lord Kelvin que “lo que no se puede medir no se puede mejorar”. Unas buenas métricas son primordiales para saber si lo estamos haciendo bien o mal y entender el efecto de nuestras acciones de marketing:SaaS

  • ¿Gano dinero con mis clientes? ¿En cuáles si y en cuáles no? ¿Qué segmentos/clientes son los más rentables y cuáles son los menos?
  • ¿Qué aspecto tiene nuestro funnel? ¿Cómo son los ratios de conversión en sus diferentes fases, y cómo evolucionan? ¿Cómo puedo predecir su rendimiento (producción de clientes)?
  • ¿Consigo captar suficientes nuevos leads? ¿Cuántos se registran en mi producto? ¿Cuántos lo usan de manera recurrente? ¿Cuántos se convierten en clientes de pago? ¿Cuántos me recomiendan y traen nuevos leads?
  • ¿Cómo medimos el efecto de un esfuerzo particular, sea en marketing o en mejora de producto?
  • Si tuviéramos un presupuesto adicional ¿en qué actividades sería óptimo invertirlo?

Muchas de las ideas de este post aparecen en este clásico de David Skok.

Las características de un producto SaaS

SaaS y en general los negocios basados en suscripciones tienen un cash-flow muy malo. Como todo negocio basado en producto estándar deben acometer grandes inversiones al principio, durante la fase de desarrollo de producto, antes de poder empezar a venderlo. Pero después, en la fase de comercialización, en el caso de SaaS los problemas se agravan mucho más debido a que

  • Los ingresos se producen en forma de cuotas (mensuales o anuales) a lo largo de la vida del cliente, en lugar de mediante un gran pago único al principio como ocurre típicamente, por ejemplo, con la venta de productos físicos o la de licencias perpetuas.
  • En muchos casos los clientes nos pueden abandonar al cabo de unos pocos meses, con la consiguiente interrupción de los pagos.

Este desfavorable perfil de ingresos hace que sea mucho más difícil compensar los costes de adquisición de cada cliente y que la gestión del abandono de los clientes sea unos de los aspectos clave del éxito de estos negocios. Podría decirse que en un producto SaaS hay dos tipos de “venta”:

  1. Una inicial, con la adquisición y la primera suscripción del cliente.
  2. Otra continua, período a período, con las sucesivas renovaciones del cliente.

¿Qué deberíamos medir?

Desde el punto de vista de la analítica, un negocio SaaS es muy diferente, por ejemplo, de un medio de comunicación online. Debemos buscar métricas que tengan una relación directa y un impacto en el negocio (ej.: suscripciones, prueba del producto) y dejar en un segundo plano medidas cuyo impacto es discutible en este entorno (ej.: visitas al sitio web).

Con esta óptica las principales áreas de medida son:

Economías unitarias

Tratan de responder a la pregunta ¿puedo ingresar más dinero de mis clientes de lo que me  cuesta ganarlos? Para ello necesitamos dos métricas:

  • CLTV (Customer Lifetime Value): valor que nos aporta un cliente a lo largo de toda su vida. Su cálculo suele implicar el descuento de las entradas y salidas de caja desde que un cliente empieza a serlo hasta que termina abandonándonos. Podemos calcular el CLTV por cliente o segmentarlo por tipo o tamaño de cliente, sector de actividad, etc.
  • CAC (Customer Acquisition Cost): coste de adquisición de un cliente entendida como la situación en que éste empieza a pagar por nuestros servicios (lo que en el modelo de Métricas para Piratas se conoce como fase de Revenue). Una manera sencilla de calcular el CAC medio es dividiendo el gasto total en marketing y ventas entre el número de clientes ganados en un período. Sin embargo, es más útil poder segmentar el cálculo según tipo de cliente o canal de marketing.

A la hora de analizar si un negocio es financieramente viable se suelen aplicar un par de heurísticos basados en estas métricas:

  • Para predecir la rentabilidad a largo plazo se suele calcular el ratio CLTV/CAC. Si este ratio es superior a 3 se suele concluir que el negocio es rentable a largo plazo.
  • Para analizar el tiempo que tiene que transcurrir hasta que el negocio es rentable se suele calcular el plazo necesario para recuperar el CAC. Si este plazo es inferior a 12 meses se suele considerar que el negocio tienen un buen payback.

CLTV-CACLas economías unitarias son útiles para tomar decisiones como ¿deberíamos “pisar el acelerador” del negocio ya o esperar? o ¿en qué canales de marketing o segmentos de clientes deberíamos enfocarnos? Ciertamente, si tenemos un mal ratio CLTV/CAC en general, deberíamos invertir esfuerzo en mejorarlo y optimizar el negocio antes de intentar escalarlo. Análogamente, si el ratio es bueno en algunos segmentos o canales de marketing deberíamos concentrarnos en ellos para aumentar la rentabilidad.

Abandono (churn)

El abandono o churn es una de las métricas clave en negocios SaaS. Un abandono alto tiene efectos devastadores sobre la rentabilidad de negocio ya que impide que las cuotas mensuales (o anuales) compensen los costes de adquisición de los clientes. Y si el abandono es alto vamos a perder más dinero cuanto más esfuerzo invirtamos en vender.

Un negocio SaaS saludable debería experimentar una tendencia creciente en su Aumento Neto de MRR (Monthly Recurring Revenue), que podemos calcular como la suma de tres factores:

+ MRR Nuevo, debido a nuevos clientes

+ MRR Expandido, debido a clientes existentes que aumentan su suscripción

– MRR Perdido por Abandono, debido a clientes existentes que cancelan o rebajan su suscripción

El abandono puede ser un factor de mucho peso que nos haga perder MRR mes a mes. Esta métrica se evalúa tanto en número de clientes que nos dejan como en ingresos que se reducen. De este modo podemos detectar situaciones en las que perdemos pocos clientes en número, pero son los que más ingresos aportaban.

El abandono se suele evaluar periódicamente y expresarse como un porcentaje de reducción (en número o dinero) respecto a la situación al inicio del periodo. El churn es sin duda el problema prioritario que tenemos que resolver en SaaS: de no ser así estaríamos esforzándonos en “llenar un cubo con agujeros”.

Cohortes

Las cohortes no son una métrica, sino una manera de distribuir nuestros datos para hacer que las métricas sean más accionables. En lugar de mirar a todos los usuarios como una unidad, los repartimos en grupos relacionados a efectos de su análisis. Estos grupos -o cohortes- habitualmente comparten un conjunto de características o experiencias comunes en un rango temporal definido. Típicamente, en el mundo SaaS una cohorte está formada por los usuarios que se registraron en un cierto periodo: así, por ejemplo, tenemos la cohorte de los registrados en enero, la cohorte de febrero, etc. De este modo se consigue una cierta homogeneidad en el análisis y descubrir patrones a lo largo del ciclo de vida de los usuarios.

Las cohortes se aplican mucho al análisis de churn y nos permiten, por ejemplo, comprobar si el abandono durante el primer mes va mejorando cohorte a cohorte o si el churn para una cohorte se estabiliza pasados unos meses.

Si estáis interesados en realizar análisis de cohortes podáis aplicar algunas de las múltiples plantillas disponibles, por ejemplo, esta de Christoph Janz) o esta otra que nos propone François Derbaix.

En el próximo post hablaremos de las “métricas para piratas” aplicadas a productos SaaS.

El post “Analítica del funnel en negocios SaaS (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El desarrollo de productos de datos plantea retos que solo pueden contrarrestarse mediante la aplicación temprana de técnicas de diseño de producto. Por otra parte, para garantizar el éxito de estos productos a lo largo de todo su ciclo de vida es imprescindible la involucración de un buen Product Manager.

Finalizamos nuestra serie sobre productos basados en datos (ver aquí y aquí) hablando del papel que en ellos debe tener el diseño de producto y de cómo gestionarlos a lo largo de su ciclo de vida.

Diseño desde el principio

Los productos basados en datos son inherentemente complejos tanto desde el punto de vista de los problemas que resuelven como de las tecnologías involucradas, lo que hace difícil cumplir la promesa de valor para el cliente. Además específicamente plantean serios retos tanto en la entrada como en la presentación de los datos, que constituyen aspectos clave de la experiencia de usuario.

Diseño de productos de datosPor ello estos productos hacen imprescindible incorporar los roles de diseño desde el principio. Recordemos que el diseño de producto va mucho más allá del diseño visual y consiste en la conceptualización de la solución al problema que se quiere resolver, incluyendo su especificación funcional y su experiencia de usuario. Estos son algunos consejos para aplicar el diseño al desarrollo de productos basados en datos:

  • Diseña tu producto para que sea comprable, no solo usable. Hay que enfocarse en los compradores, no solo en los usuarios (cuando son distintos). Es necesario mirar más allá de los analistas que van a usar los datos, para descubrir a la gente que ve el valor y tiene el presupuesto para respaldar su interés. Es crucial conseguir que el producto sea comprable por diseño.
  • Diseña con datos reales. Cuando crees mockups de interfaz para mostrar a potenciales clientes usa datos reales. Los datos inventados que no tienen que ver con la realidad son peligrosos en la fase de diseño de un producto: perderemos inmediatamente el interés de cualquier cliente con el que queramos validar los resultados. Valida usando datos reales que cuenten historias reales de manera que los clientes puedan decirte cómo valoran las historias que estás contando con tu producto.
  • Entiende la diversa soltura de tus usuarios en el manejo de datos. Seguro que vamos a tener mucha variedad en la capacidad de los usuarios para trabajar con datos. ¿Cómo seducir a los “yonquis de los datos” a la vez que se da respuesta a los novatos?
  • Evita el “vómito de datos”. A los científicos de datos les encantan los datos en crudo porque saben cómo manejarlos, combinarlos, analizarlos y visualizarlos, pero la mayoría de nuestros clientes no tienen esa capacidad. Resulta natural desarrollar el producto que querríamos nosotros, pero es muy fácil sobreestimar las capacidades de nuestros usuarios. Uno de los mayores retos de desarrollar un producto de datos es decidir cómo se le van a devolver los datos al usuario. Devolverles demasiados datos, de una manera que resulta abrumadora y paralizante, es “vomitar datos”. Si quieres impresionarles con la cantidad de cosas que puedes hacer con los datos probablemente estás vomitando datos. Por el contrario, si eres capaz de llevarlos a una serie clara de acciones, entonces has construido un producto con un foco definido.
  • Mantén la sencillez en la visualización. Tenemos que evitar que, si somos unos “locos de la visualización” nuestro entusiasmo por una excesiva sofisticación en este aspecto perjudique al producto. Lo más importante es mantener simple la visualización de los datos, de modo que los resultados sean consumidos fácilmente por los clientes que no son unos expertos en esta área.
  • Ve directo al asunto rápidamente. Hay que concentrarse en entregar valor. No hagamos trabajar a nuestros usuarios escudriñando exhaustivamente los datos para extraer conclusiones. Resulta tentador crear cosas abiertas que permiten una exploración ilimitada. Pero esto es peligroso. Los clientes son gente ocupada e impaciente que utilizan nuestro producto para resolver un problema real – ayudémosles a llegar a la línea de meta rápidamente.
  • En definitiva, informa las acciones de los clientes. Muchas soluciones proporcionan datos que son interesantes pero que no se conectan con las decisiones. La mejor manera de evitar el vómito de datos es concentrase en la accionabilidad de los datos. Es decir ¿qué acción queremos que los usuarios emprendan? ¿qué información es accionable?

Contrata a un buen product manager

Cuando tenemos el producto ya desarrollado eso no significa (contrariamente a lo que muchos ingenieros podríamos pensar) el principio del fin, sino el fin del principio. La mayor parte de la vida de un producto -y sus posibilidades de ingresos- están más allá del período de desarrollo.

En empresas orientadas a productos para un mercado (no proyectos a medida de un cliente) es imprescindible una figura que gestione el producto como un negocio a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el análisis de la oportunidad, pasando por la concepción y construcción del producto hasta su explotación comercial y ulterior retirada: ese es el rol que se suele conocer como Product Manager y que se suele describir como un “mini-CEO” del producto.

Gestión de productos de datosLos productos de datos no son una excepción y las empresas basadas en ellos necesitan personas que se responsabilicen  de hacer productos que la gente quiera comprar y del éxito de esos productos en el mercado, con toda la extensión y profundidad de actividades que requiere esa función. Y como vemos, el desarrollo de producto es solo una parte de la gestión de producto.

Como en todas las empresas tecnológicas, en empresas de datos existirá la tentación de asignar la función de gestión de producto a una persona más o menos competente del departamento de Tecnología/Ingeniería (al fin y al cabo, los perfiles tecnológicos abundan en ese tipo de empresas). Pero eso suele ser un error: esas personas carecen de formación y experiencia en la vida del producto fuera de su fase de desarrollo y en muchos casos no tienen ni tiempo ni ganas de salir de su zona de confort tecnológica.

En esas circunstancias es mejor que ese tecnólogo ejerza las funciones de Technical Product Manager o de Product Owner y se ocupe del enlace entre el “negocio” y el equipo de implementación. Y adicionalmente debería contratarse a un Product Manager experto (aunque esa experiencia no sea exactamente en el sector de los datos y la analítica) que se ocupe de los aspectos más estratégicos y de relación con el mercado: descubrimiento y cuantificación de oportunidades de mercado, comprensión de los clientes y sus necesidades, definición de requisitos, análisis competitivos, diseño de producto, lanzamiento, habilitación y coordinación con marketing y ventas, evaluación y control.

Y todo ello aplicando un enfoque de Product Management más Agile/Lean que se caracterice por un intenso foco en el mercado y en las experiencias del cliente, una máxima flexibilidad y adaptación y una mínima burocracia, que se aplican en todo el ciclo de vida del producto.

El aspecto clave de crear un producto de datos es poner el “producto” primero y los “datos” después. O dicho de otra manera, los datos son un mecanismo por el cual hacemos que el producto esté centrado en el cliente.

El post “Desarrollando productos basados en datos (3)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La dificultad del desarrollo de productos basados en datos aconseja filosofías de desarrollo basadas en la iteración y la experimentación en el mercado. Por otro lado, los datos resultan ser una materia prima muy difícil de tratar.

Seguimos hablando del desarrollo de productos basados en datos, enfocándonos en las filosofías más recomendables y en la dificultad de usar datos como materia prima.

Los productos de datos tienen que construirse de manera diferente

Aparte de los inevitables riesgos de clientes y mercado los productos basados en datos se caracterizan por un elevado nivel de riesgo tecnológico. La dificultad intrínseca de desarrollo de productos basados en datos aboga por un proceso iterativo y centrado en los objetivos del cliente.

Parafraseando la famosa frase “la gente no quiere un taladro de un cuarto de pulgada, quiere agujeros de un cuarto de pulgada” la gente no quiere datos, sino que quiere soluciones e información accionable. Los clientes probablemente están considerando tu producto basado en datos para entender cómo les puede ayudar a tomar una decisión o realizar una acción. Así que tenemos que averiguar qué quieren hacer con el resultado y ponerles fácil que terminen con algo tangible.

Productos de DatosEn “Designing great data products” J. Howard, M. Zwemer y M. Loukides proponen el enfoque Drivetrain, una filosofía basada en objetivos para diseñar productos de datos. Con este enfoque no usamos los datos para generar nuevos datos (en forma de predicciones) sino que usamos los datos para producir resultados accionables.

Por su parte DJ Patil, uno de los primeros científicos de datos de LinkedIn y Chief Data Officer de la administración Obama propone en su libro “Data Jujitsu” un método para resolver problemas de datos que evita intentar “la gran solución” desde el principio y en su lugar se concentra en construir algo rápido e iterar. A esto as a lo que llama Data Jujitsu, basado en aplicar la filosofía de esta antigua arte marcial que consiste en manipular la fuerza del oponente contar él mismo en lugar de enfrentarnos a ella con nuestra propia fuerza.

Data Jujitsu es el arte de usar varios elementos de datos de manera inteligente para resolver iterativamente problemas que, cuando se combinan, solucionan un problema de datos que de otra forma sería intratable. Como vemos, una especia de “divide (e itera) y vencerás”.

Según este enfoque no deberíamos resolver el problema entero de una vez. En su lugar tenemos que resolver una parte sencilla que nos demuestre si hay interés en el mercado y vamos a poder encontrar clientes. No tiene que tratarse de una gran solución; basta con que sea suficientemente buena como para hacernos saber si vale la pena ir más allá. Como vemos, este lenguaje del Data Jujitsu está totalmente en sintonía con los principios de Lean Startup y Customer Develoment (ej.: Producto Mínimo Viable o MVP).

La iteración y la experimentación son clave en el desarrollo de un producto de datos y algunas técnicas de MVP están especialmente indicadas en estos escenarios. La gran ventaja de algunas de ellas es que nos van a permitir sustituir tratamientos automáticos por procesamiento manual y así evitarnos el incurrir costes en desarrollar tecnologías e implementar productos que no va a ser necesarios. Por ejemplo:

  • Concierge. Consiste en resolver el problema del cliente de una manera abiertamente manual, mediante un experto en continua interacción con el usuario. El objetivo es encontrar la mejor manera de resolverlo y descubrir una solución replicable. Es, por consiguiente, una técnica generativa que produce ideas de producto.
  • “Mago de Oz” (también conocida como “Turco Mecánico” o “Los Picapiedra”). Consiste, en lugar de desarrollar la tecnología necesaria, en implementar la solución mediante procesos manuales. Esta circunstancia es desconocida por el usuario, que tiene una experiencia similar (aunque inevitablemente más lenta) a la que tendría con el producto final. De este modo validamos si la solución es aceptable. Una manera de implementar esta técnica de MVP es mediante un servicio tipo Amazon Mechanical Turk (cuyo irónico slogan es “Artificial Artificial Intelligence”). Se trata, por tanto, de una técnica evaluativa que nos permite comprobar si una solución concreta es válida y vale la pena implementarla.

Cuidado con los datos

Los datos son una materia prima muy complicada y difícil de conseguir, limpiar y adaptar para su uso. Según algunos estudios, las actividades de limpieza de datos habitualmente van a suponer el 80% o más del trabajo. En un escenario de desarrollo de productos basados en datos estos son realmente parte del problema y contribuyen a la dificultas del proceso.

  • ¿De qué datos vamos a poder disponer? No tiene sentido construir un producto alrededor de datos que no tenemos. Más de una vez me he encontrado, al definir un producto de datos con un partner, que ese proveedor que nos iba a proporcionar la materia prima de nuestro producto al final no disponía de ella con los requisitos de volumen y calidad necesarios. Por otra parte, las nuevas leyes de protección de datos de carácter personal (p.ej., GDPR en la UE) son cada vez más restrictivas en cuanto al tratamiento que se puede hacer de los datos personales. Eliminemos estos riesgos comprobando que podemos aprovisionarnos de los datos antes de empezar el diseño. Del mismo modo que los grandes chefs empiezan a cocinar en el mercado, descubriendo qué ingredientes están disponibles y frescos, a la hora de “cocinar” con datos deberíamos seguir la misma política.
  • ¿Cómo vas a conseguir esos datos? También me ha sucedido que a pesar de que el conjunto de datos parecía accesible a la hora de la verdad -y debido a problemas de índole técnica o legal- poder extraerlos con las consultas necesarias era un quebradero de cabeza. Si no eres al propietario de los datos haz un análisis de las capacidades técnicas y de licenciamiento del proveedor.
  • ¿Cómo de limpios y completos son tus datos? Por mucho que nuestro proveedor diga que el conjunto de datos es exacto nunca lo es. Siempre hay problemas, sean datos que faltan, valores erróneos o esquemas ambiguos. Hay que intentar afrontar estos problemas lo antes posible ya que cambiar un script es barato, reimplementar un producto es caro y publicar algo basado en datos erróneos es devastador.

En el próximo post hablaremos de la necesidad de incorporar el diseño de producto a los productos basados en datos y de cómo gestionarlos a lo largo de todo su ciclo de vida.

El post “Desarrollando productos basados en datos (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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La oportunidad para desarrollar y comercializar productos basados en datos nunca había sido tan grande. Pero hacerlo exige aplicar una “mentalidad de producto” diferente a la de proyectos a medida.

Ahora que “los datos son el nuevo petróleo” asistimos a un auge del desarrollo de nuevos productos basados en ellos. Nunca había sido tan grande la oportunidad para desarrollar productos de datos, a la que han contribuido la explosión del big data -que ha multiplicado la “materia prima” para estos productos- y la madurez y accesibilidad de las nuevas herramientas de almacenamiento y analíticas, que permiten su transformación.

Podemos definir un producto de datos como un producto que facilita un objetivo final mediante el uso de datos. O, dicho de otra manera, un activo de información envuelto en analítica que proporciona un valor a sus clientes. Ejemplos de productos de datos son un motor de búsqueda, un recomendador de productos, los datos de compras con tarjeta de crédito distribuidos por hora y ubicación, un servicio DMP (Data Management Platform), o un generador predictivo de leads para Account Based Merketing.

LProductos basados en datosEn general un producto de datos se compone tanto de datos como de procesos analíticos, pero hay productos donde los datos son más manifiestos y visibles como parte del resultado (por ejemplo, la función “gente que podrías conocer” de una red social) y otros donde los datos están más encubiertos (por ejemplo, el software para proponer la “siguiente mejor acción” a los usuarios de un sitio de e-commerce).

¿Cualquier solución basada en datos es un producto de datos?

Para muchos profesionales de los datos, desarrollar un producto no es ni obvio ni su primera opción. En general, suelen ser personas más acostumbradas a otras actividades y negocios basados en datos/analítica: mejora de procesos y decisiones internos, desarrollo de proyectos, consultoría externa.

Resulta difícil adoptar una “mentalidad de producto”, especialmente para un cierto perfil de data scientist que se encuentra más familiarizado y cómodo en el mundo de los desarrollos a medida para un cliente (sea interno o externo). Sin embargo, las perspectivas de rentabilidad y escalabilidad de este tipo de negocios los hacen muy atractivos.

Este asunto de la diferencia de los negocios basados en producto estándar frente a los basados en proyectos a medida lo hemos tratado anteriormente en el blog desde una perspectiva general. Por centrarnos en este caso digamos que, frente a otras actividades y negocios basados en datos, los productos poseen  unos aspectos diferenciadores esenciales:

  • Los productos de datos deben ser replicables y para un mercado. Cuando hablamos de “producto” no utilizamos el término en el sentido en que se usa en proyectos a medida, y que designa al resultado final de ese proyecto. Un producto debe ser replicable, en el sentido de debemos poder vender unidades del mismo (con las mínimas modificaciones) al mayor número de clientes posible, y orientarse a un mercado, compuesto de clientes relativamente heterogéneos y difíciles de acceder.
  • Uno de los aspectos primordiales de los productos para un mercado es cómo entender a los clientes y sus necesidades y decidir en qué segmento nos enfocamos para poder desarrollar un producto suficientemente estándar y rentable.
  • Los productos de datos se caracterizan por unos costes de desarrollo y unos costes de replicación que definen completamente la rentabilidad del negocio. Estos costes de desarrollo, habitualmente muy elevados, hacen que un producto sea rentable con la repetición y su negocio plantee unas necesidades financieras muy exigentes al principio.
  • Las expectativas de los clientes, especialmente si el producto se dirige al mercado de consumo, son muy elevadas. Acostumbrados a unas experiencias de uso impecables en todo tipo de productos, los clientes no van a exigir menos de los productos de datos. Y, sobre todo, no se van a conformar solo con los datos: el producto debe habilitar a los usuarios a hacer lo que quieren hacer (que muchas veces no tiene nada que ver con consumir datos).

Si no se tienen en cuenta estos aspectos diferenciadores nuestras iniciativas de desarrollo de productos de datos pueden fracasar

Desarrollo de productos

El desarrollo de un producto no es lo mismo que el desarrollo de un proyecto. La gran diferencia proviene del hecho de que un producto por su propia naturaleza debe satisfacer las necesidades de un conjunto amplio de clientes y, para garantizarlo, las actividades de diseño y construcción deben ser precedidas por (y hasta cierto punto simultaneadas con) actividades de comprensión de los clientes y descubrimiento de sus necesidades. Lo hemos descrito en detalle aquí aquí.

Desarrollo de Productos

El desarrollo de producto propiamente dicho está a su vez precedido por una fase previa en la que se identifican problemas de mercado y se cuantifican las oportunidades que representan. De esa evaluación se seleccionan las oportunidades que vale la pena perseguir y que pasarán al proceso de desarrollo de producto estrictamente hablando. En resumen, el proceso queda así:

Fase previa

0. Identificar problemas de mercado y evaluar oportunidades

Desarrollo de producto (fases que se solapan en un proceso iterativo):

1. Definición. Entender el mercado, recoger requisitos (= problemas de mercado) y definir los que el producto va a resolver

2. Diseño. Conceptualizar la solución y elaborar la especificación funcional y la experiencia de usuario

3. Implementación. Elaborar la especificación técnica, construir y probar la solución

Podéis encontrar más información sobre el proceso de desarrollo de productos en los numerosos posts sobre el tema que hemos publicado.

En el próximo post seguiremos hablando del desarrollo de productos de datos, centrándonos en las peculiaridades de su proceso de construcción y de los datos como su materia prima.

El post “Desarrollando productos basados en datos (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Crear propuestas de valor y posicionamientos disruptivos implica buscar una diferenciación respecto de las tendencias competitivas y de consumo de una categoría en su conjunto. En este post analizamos algunas estrategias para conseguirlo.

Seguimos extendiendo el paradigma de posicionamiento convencional y analizando las estrategias de posicionamiento disruptivo propuestas por Youngme Moon en su artículo “Break Free from the Product Lyfe Cycle” y de las que empezamos a hablar en nuestra anterior entrada.

2. Posicionamiento de ruptura: extendiendo las fronteras de la categoría

En esta estrategia un producto escapa de su categoría asociándose deliberadamente con una categoría diferente. El objetivo es aprovechar las convenciones e imagen de la nueva categoría para que los clientes categoricen mentalmente al producto de una manera diferente y eso afecte al modo en que el producto se consumo y contra quién compite. Esta estrategia es recomendable cuando hay clientes hastiados de la categoría y están listos para algo nuevo. Un producto rompedor echa abajo las fronteras tradicionales de una categoría.

SwatchLos productos comunican su pertenencia a una categoría mediante una variedad de pistas, que van desde su diseño y funcionalidad hasta su precio, pasando por los canales de distribución. Manipulando estos ejes los marketers pueden cambiar cómo los clientes enmarcan el producto y, por lo tanto, cómo responden a él.

Si un producto tiene éxito implementando esta estrategia provoca la aparición de emuladores y copias que juntos contribuyen a extender las fronteras originales de la categoría. Algunos ejemplos:

  • Swatch: cuando esta marca se lanzó, la categoría de relojes de pulsera se componía de dos subcategorías: los “relojes como joyería” y los “relojes como herramienta funcional”, cada una con sus convenciones e identidad. Sin embargo, Swatch tomó elementos de la identidad de una categoría totalmente diferente: los accesorios de moda (ya mencionamos este caso cuando hablamos de innovación basada en el significado). A diferencia de los competidores tradicionales, los Swatch fueron presentados como frívolos y alegres, baratos y comprados impulsivamente. Actuando sobre su diseño de producto y su marketing Swatch fue capaz de aprovechar las características de una categoría diferente para generar nuevos patrones de consumo y dinámicas competitivas.
  • Los Simpsons: la popular serie de TV se distanció de su categoría presunta (dibujos animados) y se asoció con otra totalmente diferente (comedia adulta), atrayendo a un amplio sector de audiencia. Puesto que eran “solo dibujos animados” la serie pudo permitirse una sátira cáustica y unos comentarios sociales subversivos que habrían sido impensables en una comedia tradicional, cambiando para siempre las expectativas de los espectadores en el prime-time y abriendo el camino a una legión de provocadoras series de comedia animada.

3. Posicionamiento oculto: adoptando una categoría alternativa

A diferencia de los enfoques anteriores esta es una estrategia encubierta, en la que la empresa oculta la verdadera naturaleza de su producto afiliándolo con una categoría diferente. Se trata de una estrategia muy potente cuando la categoría original está contaminada o corrompida en alguna medida: los clientes pueden sentirse intimidados o ser escépticos ante ella (como ocurre con las nuevas tecnologías) o pueden tener objeciones éticas, filosóficas o políticas sobre la misma (por ejemplo, el juego). También, cuando la distancia entre lo que el público espera de los productos en la categoría y lo que el producto realmente ofrece es demasiado grande y puede provocar expectativas no cubiertas y decepción.

AiboEsta estrategia es recomendable cuando hay clientes que evitarían completamente la categoría. Utilizando un posicionamiento oculto el producto puede entrar disimuladamente en el mercado y conseguir una aceptación que de otra manera habría resultado difícil. Por ejemplo:

  • Sony AIBO: cuando en 1999 Sony se vio ante el reto de introducir su primer “robot personal” para el hogar se dio cuenta de que su tecnología distaba mucho de ofrecer las prestaciones que se esperaban de ese tipo de productos. Por otra parte, además de altas expectativas, los consumidores albergaban cierto escepticismo y se sentían intimidados por la idea. Parecía claro que si Sony lanzaba un robot humanoide poco fiable podría resultar decepcionante y contraproducente. Por eso decidieron posicionar el producto como un simpático (y esencialmente inútil) robot mascota. De ese modo, los fallos del equipo para obedecer órdenes podrían ser presentados como muestras de la “personalidad del animal”, a la vez que se evitaban las asociaciones negativas de la categoría original.
  • Apple Mac Mini: este ordenador de Apple, carente de monitor, teclado o ratón, se posicionó como un “no PC”, enfatizando sus múltiples usos: servidor, grabador de TV, dispositivo de backup, etc. Si bien se lo asoció con una categoría alternativa determinada, la estrategia permitió diferenciarlo de otros PC comoditizados de bajo coste, a la vez que dejaba abiertas todas las posibilidades de marketing.

Conclusiones

A pesar de su simplicidad y potencia, el paradigma clásico de posicionamiento puede llevar a los marketers a una “visión de túnel”. En este y el anterior post hemos presentado un enfoque complementario en el que las empresas, además de analizar las microdinámicas dentro de la categoría, deberían realizar un metaanálisis de la estructura y la identidad de esta en su conjunto. Los insights resultantes les podrían servir para plantear un posicionamiento más radical que el inicialmente propuesto, que implique entregar un tipo de valor enteramente nuevo en el mercado, expandir las fronteras de la categoría y crear nuevos espacios competitivos en el mercado.

Cuando une empresa ejecuta con éxito una estrategia de posicionamiento disruptivo, las consecuencias sobre la trayectoria de la categoría original pueden ser espectaculares, revolucionando tanto sus tendencias competitivas como de consumo. Y a la larga, puede causar disrupción tanto en la identidad como en la estructura de la categoría, con la aparición de imitadores y nuevos segmentos, y llegando incluso a una redefinición del producto, cambiando lo que el mercado percibe que dicho producto es.

El post “Propuestas de valor y posicionamientos disruptivos (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El paradigma de posicionamiento convencional puede producir una “visión de túnel” estratégica. Un enfoque complementario consiste en alejarse del mapa de posicionamiento tradicional y buscar maneras de diferenciarse de la categoría en su conjunto en lugar de respecto a competidores específicos dentro de la categoría.

Como hemos visto anteriormente, el paradigma clásico de posicionamiento consiste en representar en un mapa las percepciones de los clientes respecto a las diferentes marcas de una categoría, identificar una posición deseable en ese mapa y desarrollar una estrategia para conquistar y dominar dicha posición frente a los otros competidores.

Los inconvenientes de un posicionamiento convencional

Sin embargo, si la diferenciación significa hacer lo que los competidores no están haciendo entonces el paradigma clásico de posicionamiento puede generar la paradoja de producir una predictibilidad en cuanto al comportamiento competitivo, inhibiendo así la oportunidad de que las empresas creen una verdadera diferenciación respecto a las otras.

Posicionamiento Disruptivo 1Autores como Youngme Moon, de la Harvard Business School, opinan que al aplicar un posicionamiento clásico las empresas acaban disputándose el mismo espacio de categoría y mostrando un “comportamiento en rebaño” (compitiendo a través de un conjunto compartido de atributos y exhibiendo una alta sensibilidad respecto a los comportamientos de los otros jugadores en el sector). Debido a ello, incluso las empresas que implementan bien este paradigma están limitadas no solo en cuánta separación pueden crear respecto de los competidores, sino en cuán sostenible es esta separación.

Efectivamente, si bien el posicionamiento convencional puede llevar a estrategias que creen diferenciación en el corto plazo, también puede dar lugar a una serie de dinámicas de mercado que pueden ser contraproducentes desde el punto de vista de la diferenciación en el largo plazo. Irónicamente, estas dinámicas emergen no porque las empresas estén ejecutando deficientemente el modelo convencional, sino porque se comportan exactamente como sería de esperar bajo dicho modelo.

Esta mentalidad de posicionamiento clásico conduce a dos tendencias interrelacionadas:

  • Una mayor interrelación con las tácticas de posicionamiento de la competencia: la presión para contrarrestar movimientos de posicionamiento, especialmente los de aquellas empresas más próximas en el mapa, conduce a una serie continua de réplicas y contrarréplicas que lleva a la definición de clusters competitivos, de modo que la diferenciación dentro de cada cluster es cada vez menos obvia. Un ejemplo de esta mentalidad de “rebaño competitivo” lo constituye la tendencia a aumentar los productos, según la cual las empresas deben continuamente extender sus propuestas de valor con atributos adicionales simplemente para seguir siendo competitivos.
  • Una mayor sincronización con las expectativas y los comportamientos de los clientes: cuando más aprenden las empresas sobre los clientes, más capaces son de ajustar sus ofertas a las expectativas y comportamientos de estos, lo que a su vez lleva a un reforzamiento de dichas expectativas y comportamientos en el tiempo. Esto está relacionado con el fenómeno de la “tiranía del mercado al que se sirve”, del que hemos hablado otras veces.

En definitiva, el paradigma de posicionamiento convencional puede llevar a la aparición de tendencias competitivas y de consumo que hacen que la categoría madure y evolucione incrementalmente a lo sumo, con una predictibilidad creciente.

IkeaSin embargo, algunas historias de éxito en años recientes (Swatch, IKEA, Starbuck’s…) nos demuestran que es posible “pensar fuera de la caja” y posicionarse como algo que existe aparte de sus respectivas categorías, creando una separación psicológica respecto de sus categorías en su conjunto.

Posicionamiento disruptivo

NOTA: es importante tener en cuenta que aunque en estos posts hablemos principalmente de “posicionamientos” disruptivos estamos hablando además de las propuestas de valor que dan lugar a ellos.

El enfoque de creación de propuestas de valor y posicionamientos disruptivos permite a una empresa desafiar la predictibilidad del posicionamiento tradicional. Se basa en que la verdadera diferenciación requiere una voluntad por parte de la empresa de resistir el impulso de la categoría, desafiando tanto las tendencias competitivas como las tendencias de consumo de esta. En este enfoque el objetivo del posicionamiento es crear una separación respecto de la categoría en su conjunto, es decir, ser percibido como algo aparte del resto de competidores.

Para ello es necesario entender que -cuando se la considera holísticamente- una categoría posee características propias que trascienden las de las ofertas individuales presentes en ella. Estas características son

  • Estructura de la categoría: refleja la forma en que los competidores presentes en la categoría se alinean, organizan y forman clusters. Los mapas de percepción pueden revelar esta estructura desde la perspectiva de los clientes.
  • Identidad de la categoría: refleja las expectativas y asociaciones que se conectan con la categoría. Se compone de convenciones (normas, reglas y estándares implícitos que emergen en la categoría) e imagen (rasgos y asociaciones abstractos que se conectan con la categoría). Por ejemplo, los clientes suelen asumir que los bancos no abren sus oficinas por la tarde o considerar poco fiables a los vendedores de coches.

El posicionamiento disruptivo requiere considerar la categoría en su conjunto e identificar oportunidades y vulnerabilidades en la estructura y la identidad generales de la categoría.

Cuanto más coherentes, estáticas y establecidas son la estructura y la identidad de una categoría, mayores son las posibilidades de que sus tendencias competitivas y de consumo estén muy arraigadas y, por lo tanto, más fácil sea considerarla como un todo y mayores sean las oportunidades para un posicionamiento disruptivo.

A continuación y en el próximo post analizaremos tres enfoques para ejecutar esta estrategia y que Youngme Moon describe en su artículo “Break Free from the Product Life Cycle”:

  1. Posicionamiento inverso
  2. Posicionamiento de ruptura
  3. Posicionamiento oculto

1. Posicionamiento inverso: yendo contra las tendencias de la categoría

Este posicionamiento consiste en usar un vector de diferenciación opuesto a la tendencia de la categoría. Cuando los competidores en la categoría (y ésta en su conjunto) tienden a aumentar indefinidamente sus productos, el competidor que busca un posicionamiento inverso hace dos cosas:

  1. “Poda” su producto, desproveyéndolo de atributos que el resto de la categoría considera indispensables (y consiguiendo típicamente a cambio mejoras en sencillez, usabilidad y costes).
  2. Suplementa el producto “podado” con una serie de atributos cuidadosamente elegidos, que habitualmente se encontrarían solo en productos muy aumentados y que incrementan enormemente el valor entregado al cliente.

Esencialmente es un proceso análogo al que Kim y Mauborgne denominan “innovación basada en el valor” en su clásico “Blue Ocean Strategy” y que presentamos aquí.

Esta estrategia es recomendable cuando existen clientes desilusionados por ciertos aspectos de la identidad de la categoría. Algunos casos célebres de posicionamiento inverso:

  • IKEA: gran parte del inmenso éxito de este retailer de muebles se debe, además de a sus productos baratos pero estilosos, a su posicionamiento inverso. Ikea ha reducido la presencia de vendedores, la variedad, el servicio de entrega y montaje y la durabilidad de sus productos. A cambio, ha introducido unas tiendas de diseño que incorporan guardería y restaurante y una oferta de utensilios y productos complementarios a los muebles. La empresa ha combatido así una mala imagen asociada a la categoría, basada en vendedores persistentes y tiendas desangeladas que alejaba a muchos compradores, y ha construido una imagen muy diferenciada.
  • JetBlue: esta línea aérea de bajo coste eliminó de su oferta las comidas, las tarifas de ida y vuelta y la primera clase, pero suplementó esta oferta básica con asientos de cuero, sistemas de entretenimiento personal de alta gama con televisión por satélite y espacio extra para las piernas.

En el próximo post seguiremos analizando estrategias de posicionamiento disruptivo.

El post “Propuestas de valor y posicionamientos disruptivos (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Todo producto se entiende y evalúa en el marco de un contexto y debemos esforzarnos en plantear el marco más favorecedor para nuestro producto (de lo contrario, nuestros competidores lo harán  por nosotros). Enmarcar es una decisión estratégica que desafortunadamente muchas veces se toma por defecto y que tiene enormes repercusiones en nuestro producto y modelo de negocio.

Ningún producto existe aislado, especialmente desde el punto de vista de los procesos de decisión de los clientes, que siempre los comparan con las alternativas actualmente disponibles. Toda oferta se presenta a sus potenciales clientes en un contexto o marco de referencia (frame), sea uno que establecemos deliberadamente o no. Este contexto les ayuda a entender qué es dicha oferta, para quién es y por qué debería importarles.

Un gran producto presentado en un contexto que resalta su potencial es imparable. Sin embargo, incluso un producto de primer nivel puede acabar devaluado en un contexto que haga lo contrario. Enmarcar es la acción de proporcionar un contexto que ayude a los clientes a entender lo que somos y cómo podemos ayudarles. El marco es un componente esencial de cualquier expresión o lienzo de posicionamiento. Y funciona como la escena inicial de una película, que nos prepara para lo que viene después.

Marco PosicionamientoEn general las start-ups son malas enmarcando. En muchos casos no proporcionan ningún marco en absoluto, centrándose en su lugar en las características o la tecnología del producto antes de llegar a dar a los clientes la más pequeña pista sobre lo que son en un sentido amplio.

Con mayor frecuencia, sin embargo, las start-ups proporcionan un marco, pero no uno bueno. Las start-ups ponen a menudo sus productos en un marco que no loga resaltar sus fortalezas y ponen a sus competidores en ventaja. Este enmarcado débil lo hacemos  a menudo inconscientemente porque creemos que solo hay un marco potencial. Pero en la realidad cualquier producto admite diversos marcos y algunos son mejores que otros.

Veamos un ejemplo, que nos presenta April Dunford en este post. Supongamos un proveedor que vende un dispositivo que se instala en el salpicadero de coche y avisa cuando nos acercamos a un radar de velocidad, un semáforo con cámara o a una zona con velocidad reducida. ¿Qué hace el producto? Nos ayuda a que nos pongan menos multas. Su propuesta de valor sería “Ahorra dinero en multas” o, dicho de otro modo, está en el negocio de evitar multas a sus clientes.

Pero realmente podría estar en otro negocio. En lugar de ser el dispositivo que te ayuda a ahorrar dinero en multas podría ser, por ejemplo, el que te ayuda a conducir de forma más segura. En lugar de estar en el negocio de evitar multas podría estar en el negocio de la seguridad al volante.

Cambiar el marco cambia el futuro

¿Es una manera de pensar mejor que la otra? Posiblemente, pero a priori no tenemos idea de cuál. ¿Es importante la posición que elegimos? Absolutamente, pero probablemente no de la manera que pensamos: el elegir un posicionamiento (y, antes, una propuesta de valor) sobre otras tiene un impacto extraordinario sobre nuestros segmentos objetivo, su disposición a pagar y el roadmap futuro de producto.

Supongamos que decido estar en el negocio de evitar multas. Solo por tomar esa decisión he fijado un camino para muchos aspectos críticos de mi negocio. ¿Cuál es mi mercado objetivo? Personas a las que les ponen muchas multas. ¿Qué les puedo cobrar? Probablemente menos de lo que tendrían que pagar por dos o tres multas. ¿Qué aspecto tendría mi roadmap y qué características debería construir a continuación? Bueno, tal vez el producto podría ayudar también a evitar multas de aparcamiento o a llevar un seguimiento del seguro, de modo que no me multen por esas causas tampoco.

Ahora vamos a compararlo con la situación en la que decidimos dedicarnos al negocio de la seguridad. ¿Cuál es el mercado objetivo? La gente que se preocupa por conducir con seguridad (o por que los miembros de su familia conduzcan con seguridad). ¿Cuánto les puedo cobrar? Probablemente algo similar al precio de otras características que ayudan a evitar accidentes o la muerte. ¿Qué aspecto tendría mi roadmap y qué características debería construir a continuación? El dispositivo podría advertirnos si excedemos un cierto límite de velocidad. O monitorizar si hemos realizado una parada completa en un semáforo o señal de stop. O advertirnos si nos acercamos a una zona con mal tiempo o alta proporción de accidentes.

Como vemos, cambiar el marco cambia el futuro del producto. Son frecuentes los productos que, compartiendo un 80% de características y funcionalidades, utilizan propuestas de valor y posicionamientos diferentes y compiten en negocios totalmente distintos.

Posicionamiento por defecto vs. deliberado

No basta con entender que establecer un contexto para el producto es importante. Hay que hacer el trabajo de  descubrir cuál es el mejor contexto para el producto.

A menudo ese marco de referencia no es el primero que nos viene a la cabeza y tampoco es el contexto por defecto en el que estábamos operando cuando concebimos la idea del producto. El posicionamiento es un proceso de entender profundamente qué es lo que nos diferencia de otras soluciones en el mercado, el valor que ese diferenciador aporta a los clientes y cuáles de ellos son los que más aprecian ese valor. El marco de referencia no es una decisión de marketing o de comunicación: es una decisión estratégica. Y curiosamente es una que muchas veces se toma inconscientemente, adoptando lo que se considera el marco por defecto. Pero sin duda merece una consideración mayor y que seamos conscientes de que probablemente existen otros marcos que podrían ser mejores para el negocio en el largo plazo. Y si nosotros no somos capaces de definir un marco favorecedor para nuestro producto, nuestros competidores lo harán por nosotros.

En los próximos posts hablaremos de los inconvenientes del paradigma convencional de posicionamiento y de cómo crear propuestas de valor y posicionamientos disruptivos.

El post “Posicionamiento: la importancia del marco de referencia” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El paradigma clásico de posicionamiento define a éste como un proceso mediante el cual una empresa comercializa su producto o marca de manera que ocupe una posición distintiva en la mente del cliente. Una herramienta útil para representar las percepciones de los clientes y definir posicionamientos diferenciados la constituyen los mapas de percepción.

Como vimos en el post anterior la posición de nuestro producto es el lugar distintivo que deseamos ocupar en las mentes de los potenciales clientes en relación a las alternativas que pudieran considerar, y se define en términos de las percepciones clave de los clientes que queremos cambiar o influenciar.

El paradigma clásico de posicionamiento lo define como la actividad de diseñar la oferta y la imagen de la empresa de modo que alcance esta posición objetivo. Si no comunicamos activa y exactamente qué posición queremos que nuestro producto ocupe en las mentes de nuestros clientes, esos clientes posicionarán nuestro producto por nosotros, probablemente con la “ayuda” de nuestros competidores.

Mapas de percepción

Un buen posicionamiento debe tener en cuenta, además de las capacidades de la propia organización, a los rivales y a los clientes de nuestra oferta y una herramienta útil para considerar estos dos últimos aspectos es lo que se conoce como mapas de percepción. Los mapas de percepción constituyen una manera sencilla de entender de un vistazo el paisaje mental de los clientes en lo que respecta a nuestro producto y sus competidores. Estos mapas presentan la posición relativa de las diferentes marcas de un sector, habitualmente en relación a dos o más ejes que representan atributos relevantes para los clientes.

La figura presenta el mapa de percepción de marcas de automóviles en función de los atributos clásico-deportivo y elegante-práctico.

Mapa Percepció

Hay básicamente dos maneras de construir un mapa de percepción:

  • El método de puntuación de atributos parte de un conjunto de variables que se entiende que son relevantes para el análisis y se solicita a clientes que asignen a las diferentes marcas un valor en cada atributo. Esas puntuaciones de los diferentes clientes se agregan y utilizando técnicas estadísticas se descubre un subconjunto reducido de atributos (para facilitar la representación gráfica) que explican la variabilidad de los resultados. Esos atributos son los que pasan a ser los ejes del mapa. El método de puntuación de atributos es útil cuando podemos formular hipótesis a priori sobre los atributos que los clientes utilizan para evaluar productos en un sector.
  • El método de similitud global no parte de un conjunto predefinido de atributos. A los clientes se les pide que asignen una puntuación que valore la similitud general entre cada pareja de marcas. Aquí también esas puntuaciones de los diferentes clientes se agregan y utilizando técnicas estadísticas se descubren los clusters de marcas con mayor similitud interna. El resultado se puede presentar gráficamente sin más o, utilizando el conocimiento del sector, inferir cuales son los atributos que inciden en el agrupamiento. A modo de ilustración la siguiente imagen representa los clusters naturales que emergen de este análisis en el caso de marcas de bebidas refrescantes; unos clusters a los que manualmente y aplicando nuestro conocimiento del sector podemos asignar nombres y atributos (nivel de azúcar, sabor a frutas…). El método de similitud global se utiliza cuando resulta difícil a priori articular los atributos de interés en una categoría. Por ejemplo, sería difícil expresar los atributos que los clientes utilizan para diferenciar entre perfumes.

Mapa Percepció

Hay que recalcar que, como su nombre indica, los mapas expresan percepciones de los clientes, es decir, cómo ven a las diferentes marcas respecto a una serie de atributos o en cuanto a sus similitudes. No expresan, por tanto, preferencias (qué marcas son sus favoritas) u otros aspectos. Estos son temas que deberían analizarse utilizando otras técnicas y artefactos, por ejemplo, el análisis conjunto.

El mapa de percepción se puede usar para evaluar la posición actual de nuestra marca en una categoría, y así detectar gaps que nos interese cubrir, y para formular una posición objetivo que nos proporcione ventaja competitiva. Esta posición se puede encontrar en “espacios en blanco” donde no hay competidores y que representan ofertas valiosas para el cliente y modelos de negocio sostenibles (estas son características que deberían validarse antes de optar por un posicionamiento objetivo).

Por ejemplo la siguiente imagen muestra una serie de ofertas competitivas (A – X) en un mapa con atributos Facilidad de uso y Flexibilidad y un espacio en blanco en la zona de alta facilidad de uso y flexibilidad normal. Nuestra empresa podría intentar ocupar ese espacio, previo análisis de su rentabilidad y sostenibilidad y la posibilidad de crear un buen posicionamiento.

Mapa Percepció

Características de un buen posicionamiento

Son varias las características que un posicionamiento debe poseer para tener éxito en el mercado:

  • Relevancia: ¿les importa a los clientes?
  • Claro: ¿los clientes lo van a entender?
  • Creible: ¿los clientes lo van a creer?
  • Único: desde el punto de vista de los clientes ¿nos diferencia de nuestros competidores de una manera significativa?
  • Alcanzable: ¿vamos a poder cumplir? ¿son nuestras afirmaciones consistentes con nuestro rendimiento?
  • Sostenible: ¿puede la posición mantenerse en el tiempo?

En los próximos posts hablaremos de la importancia del marco de referencia en el posicionamiento y de cómo construir propuestas de valor y posicionamientos disruptivos.

El post “Posicionamiento para la diferenciación” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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