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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

Durante mucho tiempo el desarrollo de productos ha aplicado técnicas de los procesos de fabricación para ser más predecible y proporcionar una mayor calidad, pero tal vez hemos ido demasiado lejos por ese camino. Algunas empresas olvidan que desarrollo de producto y fabricación son actividades fundamentalmente diferentes.

Alarmados por las altísimas tasas de fracaso en el desarrollo de nuevos productos (que según algunos estudios en ciertos momentos e industrias llegan a cotas del 95%) durante los años 80 y 90 del pasado siglo los gurús de la gestión intentaron sistematizar este proceso de innovación aplicando técnicas que provenían del mundo de la ingeniería y la fabricación. La idea era que aplicando un enfoque estandarizado, basado en una planificación predictiva y una ejecución impecable, se podrían “eliminar errores” y conseguir un proceso de desarrollo fiable, eficiente y con alta calidad.

InnovaciónDe ese impulso surgieron métodos como Stage-Gate o PACE, basados en un proceso lineal con una serie de fases (caso de negocio, diseño, construcción, pruebas, lanzamiento) y “puertas” donde se evaluaba la fase anterior y se decidía si se pasaba a la siguiente. El objetivo era “producir innovación” sin errores.

Innovación ¿estamos aplicando las lecciones equivocadas de la fabricación?

El desarrollo de producto puede aprender mucho de la fabricación, pero algunos han ido demasiado lejos en aplicar ideas que funcionan en el mundo de la producción al de la innovación. Ello es porque han ignorado algunas diferencias fundamentales entre las dos disciplinas. Veamos algunas y sus implicaciones:

El desarrollo de producto es una actividad eminentemente creativa, no productiva. La fabricación produce cosas de manera repetitiva; el desarrollo de productos produce recetas para hacer nuevas cosas. Desarrollar productos de éxito implica en gran medida imaginar nuevas maneras de hacer las cosas y por ello el desarrollo de productos se mueve en la incertidumbre y la variabilidad. Y el énfasis que se aplica en fabricación por reducir la variabilidad puede acabar eliminando la innovación.

La fabricación maneja productos físicos, el desarrollo de productos maneja principalmente información. Ejemplos de esta información son: documentación de diseño, procesos y resultados de prueba, instrucciones de construcción de prototipos. Esto tiene enormes implicaciones en cómo se gestiona el flujo y se detectan excesos de “inventario en curso” y cuellos de botella en el proceso. Y crea oportunidades para paralelizar y hacer menos lineal dicho proceso, permitiendo que las fases puedan solaparse o ser simultáneas.

La fabricación tiene objetivos fijos, el desarrollo de producto tiene objetivos en movimiento. En innovación, la información es inestable e imperfecta: los mercados y las tecnologías cambian, continuamente aparecen oportunidades y obstáculos. Y estos cambios invalidan nuestras decisiones originales. En desarrollo de producto, la medida del éxito es si podemos realinear repetidamente nuestros esfuerzos con un blanco móvil.

FabricaciónSi se comete el error de no respetar estas diferencias críticas se puede socavar la planificación, ejecución y evaluación de los proyectos de desarrollo de productos. En su artículo “Six Myths of Product Development” Stefan Thomke y Donald Reinertsen pasan revista a seis falacias sobre el desarrollo de productos, originadas por una errónea aplicación de los enfoques propios de los procesos de producción. Personalmente, Thomke es una referencia desde hace años: en su libro clásico “Experimentation Matters: Unlocking the Potential of New Technologies for Innovation” publicado en 2003, defendía la importancia de la experimentación para la innovación mucho antes de que los padres del movimiento Lean Startup empezaran a hablar de estas cosas.

En esta primera parte del post y las siguientes (parte 2, parte 3) pasamos revista a estas falacias que causan retrasos, socavan la calidad e incrementan los costes en el desarrollo de productos:

Mito 1: Una alta utilización de los recursos aumentará el rendimiento

La mayoría de las empresas intenta que sus recursos de desarrollo de producto estén totalmente ocupados. El razonamiento es obvio: cuando la gente no está trabajando el 100% de su tiempo los proyectos tardan más; una organización ocupada es más rápida y eficiente.  Pero en la práctica esa lógica no se sostiene: la velocidad, la eficiencia y la calidad de la salida de los proyectos se resiente cuando los directivos utilizan al máximo la capacidad de sus equipos. Esta alta utilización tiene unos efectos colaterales negativos muy serios, que los directivos subestiman por varios motivos:

  • No tienen en cuenta la variabilidad intrínseca del proceso de desarrollo. Muchos aspectos del proceso de desarrollo son impredecibles y hacen que (al contrario que con las tareas repetitivas) el incremento de la utilización provoque un aumento espectacular de los retardos.
  • No entienden cómo las colas afectan el rendimiento económico. La alta utilización de los recursos crea inevitablemente colas que hacen que la duración de los proyectos se alargue, se ralentice su adaptación a las condiciones cambiantes del mercado y aumente el riesgo de obsolescencia.
  • En desarrollo de producto, el inventario de trabajo en curso es predominantemente invisible. Al contrario que en los procesos de fabricación, donde el inventario consiste en objetos físicos, en desarrollo de producto éste consiste principalmente en información. Y es muy difícil luchar contra un problema de crecimiento del inventario cuando éste no se puede ver o medir.

La solución obvia a estos problemas es proporcionar un colchón de capacidad en los procesos que son muy variables, algo que resulta difícil de implementa dada la inveterada tendencia de los directivos a arrancar nuevos trabajos en cuanto ven un tiempo ocioso. Otras soluciones viables consisten en dar menos prioridad a los objetivos de alta utilización, incrementar la capacidad selectivamente, limitar el número de proyectos activos o hacer que el inventario de trabajo en curso sea más visible.

En la segunda parte de este post seguiremos hablando de algunos mitos del desarrollo de producto, originados por una incorrecta aplicación de algunos principios de la producción.

El post “Mitos del desarrollo de producto (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Contrariamente a lo que podría llegar a pensarse el modelo freemium no es para todo el mundo: hay circunstancias que desaconsejan su uso. Y si se pierde de vista el equilibrio entre oferta gratis y de pago, entre atracción y conversión, puede estar abocado al fracaso.

En el anterior post vimos cómo funciona el modelo freemium (la combinación de un producto gratuito y de otras versión/es de pago del mismo). En este post pasamos revista a qué condiciones hacen que sea viable y dónde podemos incidir para que funcione de manera óptima.

¿Qué hace viable un modelo freemium?

FreemiumNo todos los productos son aptos para un modelo freemium. Este modelo es tanto más viable cuanto mayor es el grado de cumplimiento de las siguientes circunstancias:

  • Costes marginales de entrega y servicio del producto despreciables (o financiados por otras fuentes de ingresos). Obviamente el modelo no va a funcionar si regalar el producto a miles o millones de usuarios resulta caro (por ejemplo, productos físicos que hay que fabricar a un coste significativo). Los productos basados en información y contenidos digitales (software, música, libros…) son muy susceptibles de comercializarse en un modelo freemium porque los costes marginales de regalar una unidad adicional a un usuario -una vez que el producto ha sido desarrollado- tienden a cero. Como hemos mencionado antes, si el modelo incorpora otros segmentos de usuarios que subvencionan a los gratuitos, como en el caso de un periódico, este requisito es menos exigente. En resumen ¿podemos captar y servir a un usuario adicional a coste despreciable?
  • Mercado potencial alto. Dado que el modelo suele sufrir unos bajos ratios de conversión es imprescindible que el número potencial de usuarios y el de usuarios gratuitos sea muy alto, para que los ingresos por los usuarios de pago resultantes justifiquen el negocio. Como dijo Phil Libin, CEO de Evernote, “la manera más fácil de conseguir que un millón de personas paguen por tu producto es tener mil millones usándolo”. Es decir ¿nuestro producto posee un mercado potencial de millones de usuarios?
  • El producto se inscribe en una categoría que los clientes aceptarían que se ofreciera gratuitamente. Existen categorías que, por su criticidad o la especial involucración de los usuarios (por ejemplo, productos relacionados con la salud o aplicaciones críticas para el negocio) no serían entendidos ni aceptados como oferta gratuita. Dicho de otra manera ¿nuestros clientes recibirían bien una oferta gratuita en esa categoría?
  • Potencial de viralidad alto. Es importante que el producto posea cualidades que lo hagan muy recomendable por sus usuarios. En algunos casos el producto será tan maravilloso que los usuarios querrán recomendarlo de manera espontánea a todos sus amigos. En otros poseerá funcionalidades de colaboración o efectos de red que inviten a recomendarlo y difundirlo. Hablamos más de esto en los siguientes apartados. En resumen ¿nuestros usuarios recomendarían espontáneamente el producto?

Retos del modelo freemium

No todo son beneficios en el modelo freemium. Estos son sus principales retos:

  • Costes demasiado altos de captar, entregar el producto y servir a los usuarios gratuitos. Esto es previsible si el producto no puede ser soportado por una infraestructura que escale bien.
  • Baja conversión y canibalización del negocio de pago por el negocio gratuito. Esto es habitual cuando no se puede encontrar un compromiso adecuado entre oferta gratuita y de pago.
  • Fraude. Habrá usuarios que, necesitando un servicio de nivel premium, hagan un uso fraudulento de la oferta gratuita (por ejemplo, creándose varias cuentas) para eludir el pago.

¿Cómo conseguir que el modelo freemium funcione?

Si nos decidimos a lanzar nuestro negocio en un modelo freemium estos son los aspectos a los que debemos prestar especial atención para implementarlo con éxito:

  • Una oferta gratuita “adecuadamente valiosa”. El producto gratuito debe ser resultado de un compromiso. Por un lado debe resolver un problema suficientemente valioso como para atraer a sus potenciales usuarios y estos se registren y lo usen. Sus beneficios deben ser evidentes inmediatamente y debe favorecer una alta involucración y utilización por los usuarios (stickiness) que aumente los costes de cambio de estos. Pero por otro lado debe dejar espacio para la mejora y la creación de valor, para poder definir una oferta premium atractiva. Si el producto gratuito es tan generoso que resuelve todo el problema para todos los usuarios ninguno de ellos necesitará el producto de pago. Dibujar esta línea es la decisión más importante de un modelo freemium.
  • Eliminar barreras de registro y uso. Implementar unos procesos sencillos de registro, que no creen incertidumbres ni dudas en el usuario. Rodear al producto de una experiencia (documentación, características complementarias) adecuada para que los usuarios puedan aprender a utilizarlo autónomamente con facilidad… y sin altos costes de formación y soporte para el proveedor.
  • Fomentar sistemáticamente la conversión. Las razones para el upgrade deben ser claras y convincentes. Debemos comunicar frecuente y claramente a los usuarios el aumento de valor que recibirían inmediatamente con el producto de pago y construir flujos de conversión sin fricciones. Los productos cuyo uso acumulado aumenta los motivos para la conversión (por ejemplo, un producto de almacenamiento cuya mera utilización hace que antes o después se sobrepasen los límites de uso gratuito) tienen ventajas en este campo.
  • Promover sistemáticamente la recomendación. Aparte de la posible conversión, los usuarios gratuitos nos aportan valor mediante la recomendación a terceros. Y además de proporcionarles un producto excelente, que deseen recomendar espontáneamente, hay otros posibles caminos para conseguirlo. Por ejemplo, el producto puede consistir en funcionalidades de comunicación (p.ej.: email, chat) o podemos incorporarle funcionalidades de coordinación o compartición (p.ej.: las carpetas compartidas de Dropbox) que, para usarse, deberán ser comunicadas a otros potenciales usuarios. Los efectos de red (el producto es más valioso cuanto más usuarios lo utilizan), que se dan por ejemplo en redes sociales, también son un incentivo poderoso para la recomendación y la difusión. Y si no se dan estas circunstancias siempre podemos implementar un programa que incentive la referencia de nuestros usuarios.
  • Medir y optimizar. El modelo freemium es un esquema delicado en el que muchas cosas pueden ir mal y dar al traste con nuestro negocio. Debemos medir en tiempo real todas las fases de nuestro “proceso de fabricación de clientes” para comprobar que todo va según nuestro planes: atracción de potenciales usuarios, captura, uso e involucración con el producto en sus diferentes versiones y funcionalidades, conversión a pago, recomendación, fraude… Y si las cosas no funcionan tomar las medidas correctoras adecuadas, que en el caso extremo pueden pasar por pivotar y abandonar este modelo.

El modelo freemium no es para todo el mundo. Pero si se emplea en un escenario adecuado y se gestionan proactivamente sus retos puede convertirse en una extraordinaria máquina de hacer negocio.

El post “¿Cómo hacer que el modelo freemium funcione?” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El modelo freemium ha alcanzado gran popularidad, hasta tal punto que algunos lo consideran la opción por defecto para empresas de Internet y móvil. Crear una gran base de usuarios gratuitos es la mejor manera de que algunos lleguen a pagar por usar el producto y de que lo recomienden a nuevos usuarios.

Durante la última década, el freemium (una combinación de free y premium) se ha convertido en el modelo de negocio dominante entre start-ups de internet y de aplicaciones móviles. Espoleadas por el éxito de empresas como Dropbox, LinkedIn, o Spotify muchas nuevas compañías y productos han confiado su expansión a esta estrategia, en muchos casos sin pensar si este modelo de negocio es adecuado para su caso. En este y el siguiente post vamos a estudiar este fenómeno.

FreemiumEsencialmente en el modelo freemium los usuarios pueden obtener gratis una versión básica del producto y tienen que pagar para acceder a otra versión (o un conjunto de versiones) más funcional y potente. Es importante tener en cuenta que los usuarios que usan ambas versiones del producto pertenecen al mismo segmento (no estamos hablando en general de mercados multicara, aunque hay excepciones, como veremos a continuación) y la propuesta de valor de ambas versiones del producto es básicamente la misma (excepto por la mejora en funcionalidad y/o prestaciones que aporta la versión de pago). El modelo freemium funciona cuando se capta un número alto de usuarios gratuitos y una proporción significativa de estos acaban convirtiéndose en usuarios de pago. Habitualmente los ratios de esta conversión son bajos, inferiores al 1%.

La atracción de lo GRATIS es el motor del modelo freemium

Gran parte de la potencia del modelo freemium está en su oferta gratuita. Como hemos dicho otras veces, lo gratis posee un atractivo irracional irresistible para los usuarios… aunque las consecuencias a largo plazo puedan ser dolorosas.

Un precio de 0,00 es como un botón emocional, una fuente de excitación irracional que elimina la barrera psicológica de posibles resultados adversos y nos hace pensar que no hay riesgos. Como contrapartida, un precio gratuito puede crear asociaciones negativas de valor y producir un anclaje psicológico en los usuarios, que perciban un precio mayor que cero como injusto. En general, hacer que alguien pague el primer céntimo por un producto es muy difícil (un fenómeno conocido como penny gap) y las curvas de demanda presentan una discontinuidad por la cual la demanda para un precio de 0,00 € es muy superior a la de precio 0,01 €.

Asimismo, un producto gratuito con una gran base de usuarios es más fácilmente recomendable por sus usuarios, que se convierten en un verdadero motor de marketing. Por lo tanto, para un producto freemium el valor de sus usuarios gratuitos viene dado por su ratio de conversión a usuarios de pago y por su ratio de referencia de nuevos usuarios.

Como alguna vez dijo Drew Houston, CEO de Dropbox, “es difícil dominar un producto freemium a menos que consigas construir un motor orgánico de adquisición de clientes. Cuando piensas en los costes de tus usuarios gratis como tu presupuesto de marketing, las cosas empiezan a tener más sentido”.

En un modelo freemium puro sólo hay un segmento de usuarios y los usuarios de pago subvencionan a los gratuitos. Pero a veces el modelo freemium incorpora elementos de otros modelos, como los mercados multicara: la empresa funciona como una plataforma que además proporciona un segundo producto a otro segmento de usuarios que son de pago y subvencionan a los usuarios gratuitos del primer producto y contribuyen a monetizar el negocio. El ejemplo típico sería un periódico online que ofrece sus noticias en dos modalidades, una de acceso limitado gratuita y otra de acceso completo de pago. Adicionalmente el periódico vende espacios publicitarios a anunciantes (otro segmento), unos anuncios que sólo se muestran a los lectores gratuitos y cuyos ingresos contribuyen a financiar los costes de estos.

En quién pensamos cuando hablamos de freemium

No todos los productos freemium consiguen el éxito. Algunos de los que sí lo han hecho y que nos vienen inmediatamente a la cabeza son los siguientes:

  Dropbox LinkedIn Spotify
En qué consiste Almacenamiento y compartición de ficheros en la nube Red social para networking profesional Streaming y descarga de música
Qué es gratis 2 GB de almacenamiento, con hasta 16 GB adicionales por referir a amigos Crear perfil, hacer conexiones, comunicaciones básicas Canciones ilimitadas intercaladas con anuncios
Qué es premium 100 GB de almacenamiento por 9,99 $/mes Búsquedas y comunicaciones avanzadas por 19,95 $/mes Descargas y streaming sin anuncios por 9,99 $/mes
Cuántos lo usan Más de 400 millones de usuarios Más de 450 millones de usuarios Más de 100 millones de usuarios

Razones para usar un modelo freemium

La principal ventaja (a menos sobre el papel) de un modelo freemium es la posibilidad de construir un motor de marketing orgánico eficaz y barato, gracias al atractivo de su oferta gratuita y a la recomendación de sus usuarios. Pero hay otras razones que nos pueden llevar a adoptarlo:

  • Nuestros competidores lo están usando: es muy difícil competir contra una oferta gratuita y si no aplicamos freemium podemos quedar en desventaja a la hora de captar usuarios. Muchos negocios software tradicionales, basados en la venta de licencia, han sido objeto de disrupción mediante modelos freemium.
  • Productos arriesgados para el cliente: productos desconocidos, innovadores, poco probados, sin escenarios de uso claros… Una oferta gratuita puede eliminar riesgos, dando a los usuarios motivos para probar, evaluar y adoptar el producto. Como también dijo Drew Houston, freemium es útil en “productos que la gente no sabe que necesita hasta que los prueba”.

El modelo freemium ofrece grandes ventajas pero no podemos confiar ciegamente en él. En el próximo post hablaremos de en qué escenarios está indicado, de sus retos y de cómo conseguir que funcione.

El post “¿Por qué usar un modelo freemium?” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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No conformarse con reaccionar al viaje del cliente, sino modelarlo activamente se está revelando como una nueva forma de competir. La ventaja competitiva de las empresas dependerá de su capacidad para crear y gestionar estos viajes.

En la primera parte de este post hablamos de cómo las marcas están contraatacando ante el nuevo equilibrio de poder a favor de los compradores y están intentando crear activamente unos nuevos viajes de cliente más atractivos y persuasivos, que creen valor tanto para el proveedor como para el comprador y propulse a éste a un camino de fidelidad acelerada.

Viaje del comprador

En esta segunda parte, basada también en “Competing on Customer Journeys” de David C. Edelman y Marc Singer, vamos a ver cómo conseguirlo.

Capacidades clave

La capacidad de una empresa para entregar viajes más valiosos se cifra en cuatro capacidades diferentes pero interconectadas, cada una de las cuales hace que los viajes sean más capaces de atraer y capturar permanentemente a los clientes:

  • Automatización. Implica la digitalización y simplificación de pasos del viaje que antes se hacían manualmente. Al permitir a los consumidores ejecutar de una manera rápida y fácil lo que antes eran complejos procesos de su camino, la automatización crea los cimientos esenciales de unos viajes que enganchen a los compradores. Si bien la automatización es una tarea muy técnica su foco está en habilitar unas experiencia cada vez más sencillas, útiles e involucradoras.
  • Personalización proactiva. Usa información sobre un cliente —bien basada en interacciones pasadas o recopilada de fuentes externas— para personalizar instantáneamente la experiencia. Recordar las preferencias del cliente constituye un ejemplo básico de esta capacidad, que se extiende a la personalización y la optimización de los siguientes pasos en el viaje del cliente.
  • Interacción contextual. Usa el conocimiento sobre en qué parte del viaje está un cliente para llevarle hasta el siguiente conjunto de interacciones.
  • Innovación del viaje. Extiende la interacción a nuevas fuentes de valor, tales como nuevos servicios, tanto para el cliente como para la marca. Las empresas hacen minería de sus datos e insights sobre un cliente para descubrir qué servicio adyacente podría apreciar. Las mejores empresas diseñan viajes que admiten realizar pruebas que habiliten un prototipado continuo de servicios y características.

Por ejemplo la aplicación móvil de Delta Airlines se ha convertido en una herramienta de gestión del viaje para casi cualquier aspecto del vuelo, desde la reserva y el embarque hasta la navegación por las opciones de entretenimiento durante el trayecto y la petición de un coche de Uber tras el aterrizaje.

Pero si bien estas capacidades están basadas en sofisticadas tecnologías de la información también dependen de un pensamiento creativo y de nuevos enfoques de gestión.

El nacimiento del Jefe del Viaje del Cliente

La capacidad tecnológica es necesaria pero no suficiente para diseñar viajes competitivos y en mejora continua, las empresas también necesitan nuevas estructuras organizativas y tipos de gestión. Activar los viajes de los clientes para capturar valor requiere tratar a los viajes como productos que deben ser gestionados activamente, medidos y cultivados. La capacidad de las empresas para hacerlo dictará su éxito en hacer de los viajes de los clientes una ventaja competitiva.

En las empresas más centradas en esta actividad suele existir la figura de un Chief Experience Officer (en ocasiones este rol lo desempeña el Chef Digital Officer) que supervisa todas las interacciones de la empresa con sus clientes. Reportando a este ejecutivo se encuentra uno o varios encargados de la estrategia de experiencias, que deciden en qué viajes y segmentos de clientes enfocarse, prioriza viajes actuales para su desarrollo e identifica oportunidades para nuevos viajes.

En el centro de la acción para un viaje dado está un nuevo tipo de líder, el Journey Product Manager que es el último responsable de su rendimiento de negocio, gestionándolo como lo haría con cualquier producto. Y al igual que otros product managers son juzgados de acuerdo a cómo cumplen un conjunto de medidas específicas del producto, incluyendo el ROI del viaje. Para construir viajes con éxito, estos managers se basan en equipos multidisciplinares que incorporan especialistas de TI, analítica, operaciones, marketing y otras funciones que, con un enfoque ágil, van probando e iterando las mejoras.

En resumen, las empresas necesitan tratar los viajes como productos, construidos y sustentados por un equipo interfuncional dirigido por un jefe que es responsable del rendimiento para el negocio de cada viaje. Hoy, las marcas ganadoras deben su éxito no sólo a la calidad y valor de lo que venden sino a la superioridad de los viajes que crean.

El post “Compitiendo en el viaje del cliente (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Durante los últimos años el nuevo equilibrio de información y poder ha beneficiado a los compradores, pero las marcas están contraatacando. Aplicando nuevas tecnologías y modelos de gestión están consiguiendo modelar proactivamente los viajes del comprador, haciéndolos más atractivos, persuasivos y valiosos.

Desde los medios sociales a los dispositivos móviles, las tecnologías digitales han puesto el poder en manos del comprador, permitiéndole buscar y comparar productos fácilmente, realizar pedidos y hacer oír su voz. El desplazamiento del equilibrio de información y poder a favor de los consumidores ha sido evidente durante años.

Tanto es así que los modelos de marketing que postulaban un camino de compra lineal fueron sustituidos por otros “viajes” no lineales y con bucles de realimentación, como por ejemplo, el Consumer Decision Journey de McKinsey. En este viaje los compradores usan la tecnología para evaluar productos y servicios más activamente, añadiendo y eliminando opciones a lo largo del tiempo y evalúan los productos después de la compra, en un ciclo de realimentación que presiona a los productos para que cumplan su promesa de valor y a las marcas para que proporcionen una experiencia superior. Y en este contexto los proveedores han sido en gran medida reactivos, tratando de anticipar los siguientes movimientos de los compradores y peleando por posicionarse en el camino de estos en su viaje desde la consideración a la compra.

Del viaje de decisión del cliente al viaje de fidelidad acelerada

Pero las marcas están contraatacando. En los últimos años las empresas han estado ganando terreno, invirtiendo en nuevas tecnologías y capacidades en una apuesta para recuperar su relevancia ante los compradores y ejercer una mayor influencia sobre cómo estos toman decisiones de compra. Según David C. Edelman y Marc Singer, de McKinsey, en “Competing on Customer Journeys”, se está produciendo un cambio en la estrategia, que pasa de ser esencialmente reactiva a agresivamente proactiva.

Un enfoque proactivo para dar forma a los viajes del cliente

Las empresas están aplicando nuevas tecnologías, procesos y estructuras organizativas para guiar proactivamente -más que seguir- a los clientes en sus viajes digitales, diseñando y refinando unas rutas que atraigan a los compradores y los mantengan, creando unas experiencias personalizadas tan ajustadas que una vez que los consumidores entran en el camino están irresistible y permanentemente involucrados. Por ejemplo, algunas start-ups del sector financiero tardan tan sólo siete minutos en aprobar un préstamo a un pequeño negocio, 5.000 veces más rápido que el típico banco.

Al contrario que con algunas estrategias coercitivas para enganchar a los clientes, los nuevos viajes tienen éxito porque crean nuevo valor para los clientes: estos se quedan porque obtienen beneficios del propio viaje. Haciendo del viaje una experiencia persuasiva, personalizada y abierta las empresas pueden seducir a los clientes, ganar su fidelidad y obtener una ventaja competitiva.

Las marcas hoy no sólo pueden reaccionar a los clientes mientras toman decisiones de compra sino que pueden activamente dar forma a esos viajes de decisión. Un conjunto de tecnologías está apoyando ese cambio, permitiendo a las empresas diseñar y optimizar continuamente esos viajes. Y lo que aún es más importante las empresas pueden usar hoy los viajes para entregar más valor al cliente y a la marca. Las empresas que hacen esto bien pueden comprimir radicalmente las fases de consideración y evaluación –y en algunos casos incluso eliminarlas– durante el proceso de compra y catapultar a un consumidor directamente a la fase de fidelidad de la relación. Como vemos en la imagen de McKinsey el Consumer Decision Journey está cambiando otra vez, en esta ocasión hacia un viaje de fidelidad acelerada.

Los estudios muestran que las mejores empresas entienden en profundidad el viaje completo de sus clientes y tienen mejores procesos para capturar insights sobre sus clientes e incorporarlos a sus programas de marketing para aumentar su rendimiento. El propio viaje se está convirtiendo en la fuente definitiva de ventaja competitiva.

En la segunda parte de este post analizaremos las capacidades clave y los nuevos enfoques de gestión que son necesarios para tener éxito en esta estrategia.

El post “Compitiendo en el viaje del cliente (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Aunque las emociones de los clientes son clave en sus decisiones, para las marcas resulta difícil conectar sistemáticamente con ellas. En este artículo se presenta un modelo para analizarlas y se muestra el extraordinario impacto que tienen en la rentabilidad de la empresa.

En este blog nos hemos referido muchas veces a las emociones como los drivers más potentes de las decisiones y comportamientos de los clientes (aquí, aquí). Las emociones afectan la percepción y la evaluación global de una marca o empresa por un cliente, a menudo de forma irreversible. Las emociones negativas son especialmente importantes, ya que está comprobado que permanecen más tiempo en la memoria de un cliente y se desvanecen más lentamente que las positivas.

Emociones de clientesDado el gran potencial de beneficios que posee la conexión emocional con sus clientes, las empresas deberían perseguirla como una ciencia y una estrategia. Pero para la mayoría, construir estas conexiones es más una conjetura que una ciencia. Aunque las empresas saben que las emociones de los clientes son  importantes no saben encontrar una manera consistente de definirlas, conectar con ellas y ligarlas a resultados. Cualquier marca que intente alcanzar unos resultados de negocio deseados gestionando y mejorando la experiencia del cliente debe conseguir que los insights sobre las emociones de sus clientes sean actuables.

Aunque muchas marcas pueden ser queridas o dignas de confianza, la mayoría falla a la hora de alinearse con las emociones que  guían los comportamientos más rentables de sus clientes. El problema es que no existe un “vocabulario” estándar sobre la conexión emocional de los clientes con las marcas. Por eso S. Magids, A. Zarfas y D. Leemon se embarcaron hace unos años en un proyecto para construir uno, y que se ha materializado entre otros resultados en su artículo “The New Science of Customer Emotions”.

Los resultados fueron interesantísimos en muchos aspectos, entre ellos:

  • Existe un conjunto de motivadores que definen la relación emocional de un cliente con un producto y que pueden guiar su comportamiento.
  • Invertir en aumentar la conexión emocional de los clientes es más rentable que hacerlo en aumentar su satisfacción.

Los vemos con más detalle a continuación.

Motivadores emocionales

En su análisis los autores trabajaron con expertos en antropología y otras ciencias sociales para inventariar hasta 300 “motivadores emocionales” tales como “tener confianza en el futuro” o “disfrutar de una sensación de bienestar”. Consideraron que los clientes están conectados con una marca cuando ésta está alineada con sus motivaciones y les ayuda a cumplir sus deseos profundos -y a veces inconscientes.

Aunque existen cientos de motivadores que guían el comportamiento de los clientes, los siguientes 10 afectan significativamente al valor del cliente a través de todas las categorías de producto estudiadas:

  • Diferenciarme de la multitud
  • Tener confianza en el futuro
  • Disfrutar de una sensación de bienestar
  • Tener una sensación de libertad
  • Tener una sensación de excitación/entusiasmo
  • Tener una sensación de pertenencia
  • Proteger el entorno
  • Ser la persona que quiero ser
  • Sentirme seguro
  • Tener éxito en la vida

Las marcas  pueden apoyarse en esos cientos de motivadores para construir conexiones emocionales con los clientes. Por ejemplo, para fomentar en sus clientes una sensación de libertad una marca puede ayudarles a actuar de manera independiente, sin obligaciones ni restricciones.

Los motivadores emocionales proporcionan una mejor calibración del valor futuro del cliente para la empresa que ninguna otra métrica, incluyendo el conocimiento de marca y la satisfacción del cliente, y pueden constituir una nueva e importante fuente de crecimiento y rentabilidad.

Otros resultados del análisis que pueden ser útiles para las empresas que buscan construir sobre las conexiones emocionales:

  • Los motivadores emocionales varían por categoría y marca: aunque hay algunos motivadores que afectan al valor del cliente en todas las categorías, para cualquier categoría es posible encontrar motivadores específicos adicionales y dentro de una categoría las diferentes marcas se alinean de manera diversa con los motivadores de los clientes.
  • Los motivadores emocionales varían a través de los segmentos de clientes: por ejemplo, para una misma categoría los motivadores de los clientes en los diversos segmentos de edad varían.
  • Los motivadores emocionales para una cierta marca o sector varían con la posición de una persona en el viaje del cliente: por ejemplo, los motivadores críticos a la hora de atraer a un cliente son diferentes a los que resultan importantes en el momento de la venta cruzada.
  • Las oportunidades para el crecimiento basado en la conexiones emocionales existen a lo largo de toda la experiencia del cliente, no sólo en el posicionamiento de marca y la publicidad tradicionales: por ejemplo, los medios sociales pueden tener un gran impacto en las conexiones emocionales.

Cómo beneficiarnos de la conexión emocional con nuestra marca

Según Magids, Zarfas y Leemon es posible medir rigurosamente y perseguir estratégicamente los sentimientos que guían el comportamiento de los clientes. El proceso tiene los siguientes pasos y generalmente involucra el uso de técnicas analíticas sobre big data:

  1. Identificar los motivadores emocionales de los clientes más valiosos en una categoría.
  2. Comparar los motivadores emocionales de la gente con su comportamiento de compra e identificar picos en sus compras que están asociados con motivadores específicos. Esto revela qué motivadores generan los comportamientos más rentables de los clientes.
  3. Cuantificar el valor actual y potencial de los motivadores para una marca.
  4. Definir y ejecutar estrategias para aprovecharlos. Para ello, identificar los “gatillos” (comportamientos, políticas, procesos) que disparan la emociones de los clientes y planificar y llevar a cabo acciones que contrarresten los disparadores de emociones negativas y fomenten los de emociones positivas.

El modelo también les permitió comparar el valor de crear conexiones emocionales fuertes con el de recibir una buena puntuación en métricas estándar de clientes tales como la satisfacción y la diferenciación de marca, resaltando los beneficios potenciales de mirar más allá de las medidas tradicionales.

Descubrieron que los clientes se van haciendo más valiosos en cada paso de un camino predecible de conexión emocional, a medida que avanzan desde (1) una situación de desconexión emocional a (2) estar muy satisfechos a (3) percibir la diferenciación de marca a (4) estar plenamente conectados.

El valor de los clientes crece espectacularmente cuando alcanzan el cuarto paso: los clientes plenamente conectados son un 52% más valiosos -en una media obtenida sobre varias categorías- que aquellos que simplemente están muy satisfechos. De hecho, su valor relativo es impresionante a lo largo de diversas métricas tales como las compras y la frecuencia de uso.

El camino de la conexión emocional es una guía relevante sobre dónde deben invertir las empresas y revela que muchas veces invierten en el sitio equivocado. Para incrementar sus ingresos y su cuota de mercado muchas empresas se concentran en convertir los clientes insatisfechos en satisfechos. Sin embargo, el análisis muestra que convertir los clientes muy satisfechos en plenamente conectados puede tener el triple de rentabilidad que llevarlos de desconectados a muy satisfechos. Y la mayor rentabilidad proviene de enfocarse en los clientes que ya están plenamente conectados con la categoría: de maximizar su valor y de atraer más de ellos hacia nuestra marca.

Los autores definen la puntuación de conexión emocional de una marca como la proporción de clientes que está  totalmente conectados con ella. Una brecha entre esta puntuación y la proporción de clientes que la consideran una “buena marca” muestra una oportunidad para transformar unos clientes satisfechos en plenamente conectados –y más valiosos. Del mismo modo, una diferencia entre la puntuación de una marca y la de sus competidores señala oportunidades para obtener (o mantener) una ventaja atendiendo a las conexiones emocionales.

Identificando los motivadores emocionales más potentes para un segmento de clientes, las empresas pueden diseñar estrategias de marketing y otras que los aprovechen para obtener nuevas fuentes de ventaja competitiva y crecimiento.

El post “Explotando la conexión emocional con nuestros clientes” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El uso de analítica predictiva en marketing B2B añade nuevas fuentes masivas de datos externos a los datos internos sobre clientes ya disponibles en nuestros sistemas y aplica la ciencia de datos para permitirnos entender a nuestros mejores clientes, encontrar más como ellos y crecer en los clientes actuales, vendiéndoles más.

La analítica predictiva siempre ha sido una aspiración para muchos marketers B2B, que miran a sus colegas en mercados de consumo (B2C) con envidia: desde hace tiempo ellos contaban con la información sobre los comportamientos, las actitudes y los eventos en la vida de sus clientes y las herramientas analíticas para tratarlos, una situación que se ha visto acentuada por la disponibilidad en la web de datos más ricos y accesibles.

Por suerte las cosas están empezando a cambiar. El big data ha transformado el paradigma del marketing B2B, permitiendo a los marketers que venden a otros negocios saber mucho más sobre sus prospects y mejorar su capacidad para analizar la información.

De la automatización de marketing a la analítica predictiva

Analítica predictiva en marketingLas herramientas de automatización de marketing permiten hacer un scoring de leads basado en su “lenguaje corporal digital”. Los leads que muestran actividad con los emails y los sitios web de la empresa tienen una alta puntuación y se envían a ventas. Típicamente este scoring consiste en sumar una puntuación predeterminada por cada actividad del prospect (ej., descargarse un white paper) y tiene poco poder predictivo.

Esta capacidad para enfocar el esfuerzo comercial se mejoró adicionalmente con la analítica predictiva que ayudaba a descubrir los patrones adecuados de los perfiles de aquellos clientes y prospects que con mayor probabilidad van a comprar o que tienen el mayor potencial de ingresos. El uso de tecnologías de aprendizaje automático permite identificar el perfil ideal (o, como le gusta decir a algunos, el “ADN”) de los clientes. Estos modelos valoran cada nueva señal detectada en un prospect para predecir la verosimilitud de que se produzca una conversión en un plazo determinado. En una palabra, el motor de analítica predictiva puede considerar una variedad enormemente más amplia de datos y predecir sistemáticamente la composición de los mejores leads.

La explosión de datos

Con el advenimiento del big data los marketers pueden aprovechar fuentes de datos más diversas y procesarlas para optimizar el foco y el gasto de su marketing. Los datos disponibles incluyen tanto los datos internos procedentes de las plataformas de automatización de marketing como datos de intención y comportamiento procedentes de la web.

Entre estos nuevos datos, que se han incorporado de manera masiva a los procesos analíticos, están la información pública sobre situación financiera,  datos de personal, ofertas de trabajo, uso de plataformas tecnológicas en sus interacciones con el exterior, tácticas de marketing y ventas, fuentes de datos públicas (listas de contratantes con la administración, solicitudes de patentes…), análisis semántico de la huella digital de la empresa (sitio web, notas de prensa, sitios de noticias, presencia y actividad en redes sociales…)

Las herramientas de analítica predictiva permiten “industrializar” el procesamiento de estos datos sobre millones de empresas, para generar indicadores de encaje, involucración e intención útiles para el marketing. Toda esa información sobre sus mercados objetivo ha dado a los marketers B2B la posibilidad de desarrollar estrategias basadas en una información corporativa más profunda, en triggers en tiempo real y en datos sobre comportamiento.

Como ejemplo de esas señales de interés para el marketing imaginemos que estamos interesados en saber si nuestros potenciales clientes usan Microsoft SQL Server¿cómo podríamos inferir esa señal a partir de datos externos? Se pueden escanear multitud de datos: ofertas de trabajo publicadas por la empresa con un título relacionado con ese producto o que lo incluyen entre los requisitos, puestos en la organización que tienen ese nombre o atribuciones, referencias a partnerships con Microsoft o menciones al producto en el sitio web de la empresa, casos de estudio, notas de prensa o noticias en sitios de terceros… Estos puntos de datos se combinan mediante data science para obtener una probabilidad de que dicha empresa tenga esa tecnología instalada.

Analítica predictiva a lo largo de todo el viaje del cliente

El uso de estas herramientas no sólo se centra en las fases iniciales del funnel, para descubrir cuentas totalmente nuevas en las que enfocarse o para hacer scoring de leads. También se aplica para la priorización y gestión de oportunidades de venta o para las iniciativas de venta adicional y fidelización en clientes actuales:

  • Desarrollo de perfil de cliente ideal e identificación de potenciales clientes en los que enfocarse. La analítica predictiva analiza cientos de variables y descubre qué rasgos poseen las empresas que tienen la más alta propensión a comprar. Las empresas que más se ajustan a ese perfil se usan para refinar las listas de cuentas objetivo y para conducir programas de account based marketing.
  • Gestión de leads. Scoring, cultivo y cualificación de leads basados en la aplicación de modelado avanzado y aprendizaje automático sobre grandes conjuntos de datos que permite estimar la propensión de los leads a convertirse en clientes. Definición de mensajes y campañas adaptados específicamente a esos perfiles.
  • Gestión de oportunidades. El análisis predictivo hace posible estimar probabilidad de cierre, tamaño de la operación y fecha de cierre, permitiendo a los vendedores concentrarse en las oportunidades más prometedores y aumentando la exactitud de las previsiones de venta.
  • Gestión de cuentas. Se analizan los datos sobre los clientes actuales para predecir cuáles de ellos ofrecen más potencial de ingresos adicionales o presentan más posibilidad de abandono y poder dirigir actividades de cross-sell y upsell o fidelización sobre ellos.

La analítica predictiva nos permite aumentar la conversión enfocándonos y cultivando nuestros prospects más valiosos  a través del funnel de marketing completo.

El post “Analítica predictiva en marketing B2B” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El fraude en publicidad display es masivo y muy difícil de erradicar porque los incentivos perversos para los diferentes agentes contribuyen a perpetuar el statu quo. Sólo tomando conciencia e implicándonos podremos hacer cambiar las cosas.

No BotsEn el post anterior presentamos el problema creado por el gran nivel de fraude en la publicidad digital display, describiendo sus variedades y analizando quiénes son los ganadores y perdedores de esta situación. Hoy vamos a estudiar el impacto del fraude en diferentes modalidades publicitarias y analizaremos por qué es tan difícil combatirlo y qué hacer, como marketers, para protegernos de él.

Impacto del fraude

Aunque el fraude es rampante en todos los tipos y medios de publicidad display su prevalencia no es la misma en todos ellos:

  • El impacto en los anuncios de video (donde los bots causan el 23% de todas las impresiones) es más alto que en display (11%).
  • El fraude varía enormemente según los ad exchanges: aquéllos con una escasa reputación de calidad padecen un fraude del 25-50%, mientras que los ad exchanges más reputados lo sufren menos del 10%.
  • Los medios con CPMs (coste por mil impresiones) más altos son más vulnerables a los bots, ya que esos segmentos proporcionan un incentivo económico más alto para que los operadores de botnets cometan fraude. En el estudio Bot Baseline de ANA se encontró que cuando el CPM era superior a 10 dólares el fraude de bots era un 39% más alto.
  • La compra de tráfico (cualquier método por el cual los sitios web adquieren más visitantes recurriendo a terceros) resulta por lo general en un mayor fraude. En el estudio de ANA el tráfico comprado tenía un porcentaje de bots tres veces más que el promedio.
  • El fraude varía por tipo de compra. Según el estudio de ANA la compra programática (especialmente de video) experimentó un mayor fraude que la compra directa:
    • La compra programática de anuncios display tenía un 14% más de bots que la media del estudio.
    • Los anuncios programáticos de video tenían un 73% más de bots que la media del estudio.
    • Los anuncios directos de video tenían un 59% menos de bots que la media del estudio.
    • Los anuncios display de compra directa tenían un 14% menos de bots que la media del estudio.

¿Por qué es tan difícil de evitar?

Como en todos los grandes problemas que perduran, en este caso una combinación de factores contribuye a un entorno que hace que el problema sea posible y duradero. Como siempre en estos casos, una buena medida es preguntarse a quién beneficia la situación.

  • Los inconvenientes de un mercado abierto. El ecosistema de la publicidad programática es muy abierto: prácticamente cualquiera puede participar. Esto, que es una ventaja para los pequeños agentes y que eleva la innovación en el sector tiene la contrapartida de que muchos jugadores sin escrúpulos encuentran abiertas las puertas.
  • El fraude en publicidad no es técnicamente ilegal. Encuentra vacíos legales y no está muy perseguido, con lo cual los riesgos para los estafadores son bajos. Eso, unido a su potencial de lucro lo convierten en una actividad delictiva muy atractiva.
  • Incentivos perversos para la mayoría de los agentes. La publicidad display es un negocio que se mueve por el volumen de transacciones, medidas principalmente como impresiones (modelo CPM). Eso crea incentivos en casi todos los agentes (DSP, SSP, DMP, ad exchanges, publishers, agencias) para escalar el negocio mediante prácticas cuestionables, aunque sea en detrimento de la eficacia y calidad. Algunas voces ha denunciado incluso los sobornos a las agencias por parte de las redes publicitarias en forma de “descuentos por volumen” para que actúen como intermediarios en la venta de esas impresiones inútiles.

En esas circunstancias todos los agentes tienen incentivos para preservar el statu quo. Los perjudicados inmediatos de estas prácticas son los anunciantes y marketers y, a largo plazo, todos los usuarios de la web que se ven acosados por más anuncios cada vez, un tracking excesivo, una abundancia de malware y una proliferación de sitios con contenidos de baja calidad.

¿Cómo protegerse?

Algunas consideraciones, principalmente sacadas del estudio Bot Baseline de ANA, que potencialmente podrían disminuir nuestra exposición al fraude, especialmente de bots:

  • Tomar conciencia e implicarse. El fraude perjudica principalmente a los anunciantes, así que estos deben ser los primeros en ser conscientes de su gravedad y tomar una posición activa y visible en la lucha contra él y así generar un cambio positivo en la industria. Si ellos no empiezan a moverse nadie lo hará. Un primer paso puede consistir en cambiar los KPIs de coste por impresión o CPM a coste por adquisición, lo que aumenta la exigencia de una interacción humana.
  • Entender la cadena de valor de la publicidad programática y exigir transparencia de inventario (especialmente en aquellas compras que tienen el CPM más alto y los mayores niveles de fraude, como por ejemplo el video). Loa anunciantes deberían informarse del papel de cada agente en el proceso, conocer a los partners de sus partners y solicitar transparencia de inventario para saber dónde se ejecuta su publicidad programática. Del mismo modo que no usaríamos ciegamente la publicidad en medios offline  como la prensa o la televisión sin conocer los detalles de las redes o publicaciones donde aparecen nuestros anuncios no deberíamos conformarnos con menos en publicidad programática.
  • Exigir transparencia sobre la compra de tráfico y las prácticas de extensión de la audiencia. La compra de tráfico y la extensión de audiencias (por la que un publisher presenta sus contenidos en sitios de terceros) tienen una alta correlación con niveles elevados de bots. Es recomendable que los anunciantes exijan a los publishers transparencia sobre sus prácticas de compra de tráfico y extensión de audiencias y que incluyan cláusulas en sus contratos y pedidos de inserción para que se identifiquen todas las fuentes externas de tráfico y audiencia. Los anunciantes deberían incluso poder ejecutar sus anuncios exclusivamente sobre el tráfico orgánico del sitio original operado por un publisher.
  • Incluir cláusulas sobre tráfico no humano en las condiciones de servicio. Los pedidos deberían recogen cláusulas especificando que la empresa no va a pagar por las impresiones a bots.
  • Usar proveedores de monitorización para asegurar la conformidad con políticas antifraude. Monitoriza todo el tráfico de manera exhaustiva con una herramienta consistente para extraer el máximo valor de la inversión publicitaria. Usa monitorización y detección de bots para revelar los bots en las campañas de retargeting, eliminar los bots de las métricas de audiencia y proteger el inventario de mayor valor que pudiera estar más expuesto al fraude. Exije a los proveedores de medidas de calidad que demuestren poseer una tecnología antifraude eficaz y que proporcionen transparencia en las medidas.
  • Usar listas negras que se actualicen frecuentemente. Para que las listas negras sean eficaces deben ser actualizadas al menos diariamente, deben ser muy específicas (micro listas negras) y deben acompañar a otras medidas defensivas.
  • Anunciar tu política antifraude a todos los partners externos. En combinación con las prácticas encubiertas de monitorización continua el “efecto perro guardián” cambiará el comportamiento, reducirá el fraude y animará a otros a unirse a la lucha.
  • Asóciate con un partner antifraude de confianza, a ser posible que trabaje en línea con la iniciativa TAG (Trustworthy Accountability Group), un programa sectorial conjunto marketing-medios diseñado para erradicar el fraude en la publicidad digital, el malware y otras deficiencias en la cadena de valor de la comunicación digital.

El fraude en publicidad display cuesta a los marketers miles de millones al año. Sólo tomando conciencia del problema, implicándonos y dejando claro a los agentes del ecosistema publicitario que ya no vamos a consentir ciertas prácticas  podremos empezar a erradicarlo.

El post “Combatiendo el fraude en pubicidad display” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El fraude en publicidad display online es masivo pero parece que a casi nadie le interesa hablar de él y -mucho menos- resolverlo. En este post explicamos en qué consiste y sus consecuencias.

La famosa frase atribuida al pionero de los grandes almacenes John Wanamaker (“la mitad del dinero que gasto en publicidad se desperdicia; el problema es que no sé qué mitad”) durante mucho tiempo sintetizó la impotencia de los marketers para medir los resultados de la publicidad en medios tradicionales.

Alerta fraudeMás recientemente la publicidad digital, con sus enormes posibilidades de medida y control, prometió relegar esa frase a la historia. Las nuevas técnicas de publicidad display, especialmente la publicidad programática, iban a permitir entregar a cada usuario el anuncio más enfocado y relevante en cada momento, en unos procesos totalmente trazables que harían posible evaluar los resultados de cada campaña y reducir los temores de Wanamaker a algo sin fundamento.

Pero tristemente esto no ha sido así. La publicidad display, especialmente la basada en Real-Time Bidding, no sólo está incumpliendo su promesa de control, sino que ni siquiera está presentando sus anuncios ante seres humanos: el fraude es enorme y debido tanto a anuncios que son totalmente invisibles como a audiencias no humanas (constituidas por bots). Como resultado, miles de anunciantes son esquilmados económicamente –algunos con pérdidas multimillonarias al año– pagando por impresiones e interacciones ineficaces.

Los números son espectaculares:

  • comScore realizó un análisis de miles de campañas cuyo resultado más notable fue que el 54% de los anuncios display no tienen oportunidad de ser vistos por un consumidor humano.
  • En otro estudio llevado a cabo por Google  se encontró que el 56% de las impresiones servidas por sus plataformas de display, incluyendo DoubleClick, no son visibles.
  • En la última edición del estudio Bot Baseline que la ANA (Association of National Advertisers) viene realizando con el proveedor White Ops  se estima que sólo el tráfico no humano va a provocar en 2016 unas pérdidas de 7.200 millones de dólares.
  • Según el estudio del IAB (Interactive Advertising Bureau) sobre el impacto del fraude y otras conductas en la industria del marketing y los medios en EE.UU. estos están costando al sector 8.200 millones de dólares al año, de los que más de la mitad son debidos al tráfico no humano y el resto a los bloqueadores de anuncios, el malware y la piratería de contenidos.

Estos estudios coinciden en el hecho de que más de la mitad de los anuncios display que las redes publicitarias, los compradores de medios y las agencias han estado vendiendo a sabiendas a los clientes no se han presentado nunca ante los ojos de seres humanos vivos. Lo más sangrante del caso es que durante varios años casi nadie entre los grandes medios se ha hecho eco de este problema, permitiendo que el fraude (una situación en la que muchos agentes salen beneficiados) avanzara y se estableciera.

Modalidades de fraude

Sin duda, el modelo de fraude que más está captando la atención de los medios de comunicación es el tráfico no humano generado por bots. Estos bots pueden ser desde scripts sencillos que se ejecutan desde direcciones fijas y son fáciles de detectar y combatir, hasta botnets con secuencias complejas que emulan a usuarios reales, capaces de navegar e incluso rellenar formularios, que se ejecutan desde redes de ordenadores particulares que han sido invadidos por malware y que son muy difíciles de combatir.

Pero el tráfico no humano no es la única fuente de fraude. Algunas de las más habituales consisten en tráfico humano pero impresiones esencialmente no visibles: anuncios que se comprimen en espacios de 1×1 pixels o pilas de anuncios que se presentan superpuestos y de los que sólo es visible el último. Todas ellas cuentan como impresiones para los anunciantes pero en realidad nadie ha visto el anuncio.

Y también existen otras técnicas que tienen que ver con la suplantación de sitios y visitantes: domain spoofing, ad injection, cookie stuffing…

¿A quién beneficia?

En el entramado del fraude de la publicidad display hay muchos agentes que se benefician directamente del dinero que los anunciantes pagan para realizar sus campañas:

  • Las agencias reciben ese dinero para que compren publicidad display en nombre de los anunciantes.
  • Las redes publicitarias reciben el dinero de las agencias. Como contrapartida, devuelven parte de ese dinero a las propias agencias en forma de “descuentos por volumen”.
  • Los publishers reciben el dinero de las redes publicitarias por la presentación de los anuncios en sus sitios web.

Todo este dinero fluye con independencia de que los anuncios sean realmente visibles por humanos.

En montajes donde los publishers pagan a “brokers de tráfico” para que aumenten sus cifras de visitantes existe además otra cadena de proveedores que reciben dinero: el bróker que vende tráfico de “baja calidad” basado en bots y los defraudadores que se dedican a montar servidores de bots o a infectar máquinas de terceros para que inadvertidamente participen en botnets.

En definitiva, una larga cadena de “valor añadido” que se beneficia fraudulentamente de un dinero pagado para conseguir impresiones reales y que en una altísima proporción se va por el desagüe de las impresiones no visibles.

En el próximo post analizaremos en qué áreas del display es más frecuente el fraude y qué hacer para protegernos.

El post “Pubicidad display online: un fraude de miles de millones” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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¿De qué fases se compone un proceso de account based marketing? ¿Existen herramientas para implantarlo?

Como hemos venido contando en los últimos posts (aquí y aquí), la idea básica del ABM es enfocar e integrar nuestros esfuerzos de marketing y ventas en un número relativamente pequeño de cuentas de alto valor que tienen el mayor potencial de ingresos.

En este post vamos a explicar brevemente en qué consiste el proceso de account based marketing y si existen herramientas para implementarlo, es decir, si ha aparecido un “ABM stack”.

El proceso de ABM

Implementing Account Based MarketingEste apartado está adaptado de este ilustrativo ebook elaborado por Engagio, un proveedor de herramientas para ABM. A pesar de que el account based marketing es una práctica en evolución y tomará formas diversas en organizaciones diferentes, cuando se analiza a los practicantes actuales de ABM con más éxito emerge rápidamente un patrón de proceso de account based marketing con estas 7 fases:

  1. Seleccionar cuentas

Alinear ventas y marketing alrededor de una lista de cuentas objetivo o de clientes existentes que con mayor probabilidad van a proporcionar ingresos. La selección de cuentas es el paso más importante de cualquier programa ABM. Una eficaz selección de cuentas combina la intuición, el rendimiento histórico y a veces los datos predictivos para llegar a un “Perfil de Cliente Ideal”. Los datos que se utilizan son de diversa naturaleza:

  • Firmográficos: sector, tamaño, geografía, crecimiento
  • Tecnográficos: qué tecnologías/productos utilizan
  • Intención: datos de comportamiento que indican que la empresa está buscando productos como el nuestro
  • Engagement: nivel de relación e involucración con nuestra empresa

Estos datos pueden estar disponibles en nuestros sistemas internos o ser públicos en la web, aunque están apareciendo nuevos proveedores especializados por ejemplo en agregar datos de uso de tecnologías o de intención. Los procedimientos para seleccionar cuentas se clasifican esencialmente en dos categorías:

  • Seleccionar las cuentas objetivos manualmente
  • Usar analítica predictiva: aplicar modelos que incorporan miles de puntos de datos para predecir la propensión a comprar de una cuenta
  1. Descubrir contactos y mapearlos en las cuentas

Una vez seleccionadas nuestras cuentas objetivos tenemos que rellenar esas cuentas y centros de compra con contactos específicos basados en nuestros perfiles de comprador ideal. En definitiva tenemos que descubrir los contactos adecuados en cada cuenta y mapear sus relaciones. Para ello utilizaremos tanto datos internos (probablemente dispersos en forma de diferentes leads en el CRM) como de los cada vez más abundantes proveedores externos especializados en suministrar este tipo de contactos. Pero para mapear las cuentes no basta con nombres concretos. Puesto que el objetivo es poder dirigir mensajes y contenidos adaptados a los miembros específicos de un equipo de compras es imprescindible construir personas o arquetipos detallados que representan a cada miembro clave de ese equipo.

  1. Desarrollar insights sobre las cuentas

Tenemos que aprender todo lo que podamos sobre las cuentas para que nuestras interacciones sean siempre relevantes y resuenen con ellas. Utilizados adecuadamente, los insights específicos de la cuenta pueden tener un impacto espectacular en cada contacto: apertura de emails, consumo de contenidos, respuesta a llamadas…  Desde el punto de vista del comprador, los insights que más influyen para considerar y decidir a favor de un proveedor son

  • Conocimiento y comprensión de sus retos de negocio particulares
  • Conocimiento y comprensión de su sector
  • Ideas originales para hacer avanzar su negocio

Existen muchas fuentes de insights, que van desde las conversaciones directas y la participación en medios sociales de los contactos de la cuenta a la información oficial de la empresa o la investigación de mercados. El ABM dirigido por insights aplica los mejores conceptos de la generación de demanda a la prospección enfocada outbound: está dirigida por el contenido, no por el producto; es valioso (proporcionado utilidad real a la audiencia) y está enfocado en el comprador (no en la agenda del proveedor).

  1. Generar mensajes y contenidos relevantes para la cuenta

Crear o adaptar contenidos que reflejan los insights de la cuenta y que están dirigidos específicamente al equipo de compra de cada cuenta. Cualquier tipo y formato de contenido que se usaría en un proceso normal de marketing y venta será eficaz en un programa ABM – siempre y cuando esté enfocado y sea relevante. Los programas incorporarán contenidos personalizados que usen todo lo que sepamos sobre la empresa para demostrar nuestra comprensión de sus retos más acuciantes.

La personalización puede ser mínima (contenido general aplicable a varios objetivos, pero desde luego relevante para este destinatario) o total (creado específicamente para una persona dentro de una cuenta). En cuanto al modo de estos insights, en este punto es directamente aplicable todo lo que hemos hablado por aquí anteriormente sobre venta basada en insights o en provocación: enseñar a los clientes, abrirles nuevas perspectivas sobre su negocio, etc.

  1. Proporcionar interacciones específicas de la cuenta

Una vez desarrollados estos mensajes enfocados hay que ponerlos enfrente de la gente a la que necesitamos conocer. Para ello hay que gestionar interacciones enfocadas que estén personalizadas para cada cuenta.

Aquí es donde el ABM se hace activo porque -en lugar de promover el contenido ampliamente y sentarse a esperar que la gente llegue y acceda a él (al modo inbound)- tenemos que salir activamente y asegurarnos de que nuestros contactos objetivo ven y consumen los mensajes que hemos preparado para ellos.

Y, en lugar de gastar nuestro presupuesto intentando alcanzar a todo el mundo en nuestro mercado, tenemos que enfocar con láser nuestro presupuesto sobre las personas nominadas dentro de las cuentas clave que más nos importan. Por eso aunque las tácticas a utilizar son las mismas que para otros enfoques (eventos en persona, webinars, email, correo directo, medios sociales, inside sales, publicidad, buscadores, personalización web…) todas incorporan un plus de enfoque y personalización hacia las cuentas objetivo.

  1. Orquestar programas enfocados en las cuentas

Sincronizar las interacciones en programas coordinados que se alinean con los planes y los objetivos para la cuenta. Los diversos compradores van a sintonizar con canales diferentes, de modo que usar más canales significa que vamos a tener más maneras de llegar al objetivo. Es como una cartera de valores: la diversificación reparte el riesgo y aumenta las posibilidades de un éxito. Las tácticas anteriormente expuestas son todas ellas eficaces si se usan aisladamente, pero son mucho más potentes cuando se combinan en programas ABM orquestados que sincronizan varias interacciones y canales diferentes como parte de un plan de cuenta integrado.

  1. Medir

El auge del account based marketing requiere nuevas maneras de pensar sobre las métricas de marketing. Aunque los leads y las oportunidades son métricas importantes e incluso necesarias no son suficientes para medir el ABM. Las métricas de la generación de demanda tradicional simplemente no bastan para el account based marketing: no recogen el absoluto foco en la cuenta que tiene esta filosofía, el énfasis en la calidad y en influenciar a la gente que importa antes que en la cantidad y la necesidad de mostrar el avance mientras la cuenta se va desarrollando en un proceso de venta largo.

Necesitamos métricas adaptadas a esta disciplina especializada, o estaremos persiguiendo y recompensando cosas equivocadas. Las cinco categorías de las métricas ABM son

  • Cobertura – ¿Tenemos suficientes datos, contactos y planes de cuenta para cada cuenta objetivo?
  • Awareness – ¿Saben las cuentas objetivo de nuestra empresa y sus soluciones?
  • Engagement – ¿Están las personas adecuadas de la cuenta invirtiendo tiempo con nuestra empresa, y está esta involucración aumentando con el tiempo?
  • Alcance – ¿Están nuestros programas de marketing alcanzando las cuentas objetivo? ¿Cuánto se esta malgastando?
  • Influencia – ¿Cómo están las actividades de ABM mejorando los resultados de ventas tales como la velocidad de las operaciones, los ratios ganado/perdido, valor medio de contratos, retención y net promoter scores?

Estas nuevas métricas ABM son dimensiones adicionales a las métricas tradicionales como leads, pipeline e ingresos.

La pregunta ahora es ¿existen herramientas que nos ayuden a implantar este conjunto de tácticas? ¿Disponemos de un stack tecnológico para ABM?

Herramientas – el stack ABM

Un estímulo a la aceleración del account based marketing ha sido la emergencia de un stack tecnológico ABM diseñado para permitir a las organizaciones ejecutar programas de account based marketing muy enfocados a gran escala. Si bien el stack ABM está en sus albores, a medida que el impulso del account based marketing continúe creciendo es de esperar que los proveedores incumbentes desarrollen productos específicos para ABM y que nuevos suministradores se incorporen a la pelea. Según Craig Rosenberg, de TOPO, actualmente una serie de fabricantes ofrecen soluciones para cubrir las siguientes áreas clave del stack ABM:

Analítica predictiva

El primer paso en account based marketing consiste en desarrollar una lista de cuentas que se ajustan a tu Perfil de Cliente Ideal. Traditionalmente las empresas generaban listas de cuentas objetivo usando conjeturas o aplicando filtros tales como tamaño de empresa, ingresos o vertical. Aplicando la analítica predictiva los marketers pueden crear listas cuantificables de objetivos basándose en diversas variables. Algunos proveedores en este campo son: Infer, FlipTop, Lattice Engines, LeadSpace, 6Sense, Mintigo y Everstring.

Datos de contacto

Una vez que se ha definido la lista objetivo, la empresa debe rellenar su base de datos con contactos relevantes en compañías que se ajustan al perfil ideal para alimentar sus procesos de marketing y ventas outbound. Aquí la necesidad de contactos recientes y actualizados es crítica. Las fuentes de datos de contactos más usadas en EE.UU. son: Salesloft, Data.com, DiscoverOrg, InsideView, RainKing, Datanyze, Netprospex, LeadSpace y LeadGenius.

Publicidad enfocada

Usando la publicidad enfocada las empresas pueden presentar anuncios a sus cuentas objetivo a través de Internet. Demandbase, Bizo (parte de LinkedIn) y Terminus son proveedores en este espacio. Muchos consideran también a LinkedIn el recurso definitivo de publicidad B2B enfocada.

Personalización de sitio web

Usando la personalización del sitio web las empresas pueden proporcionar contenido específico para la cuenta cuando los contactos de la cuenta objetivo visitan el sitio web de la empresa.  Demandbase y Marketo son dos proveedores que permiten esta presentación dinámica de contenido enfocado.

Gestión y seguimiento basado en cuentas

Si bien Salesforce.com es sin duda un líder en CRM, no está necesariamente adaptado a la perfección a un enfoque ABM. En el estado actual de Salesforce.com los leads y las cuentas/contactos/oportunidades viven esencialmente en bases de datos diferentes, haciendo difícil una visibilidad completa de la cuenta. LeanData ha creado una aplicación que supera estas peculiaridades de Salesforce.com y gestiona, sigue y mide la eficacia de los esfuerzos sobre las cuentas objetivo a través de los leads y las cuentas/oportunidades.

No cabe duda que una de las fuerzas que están impulsando la adopción de ABM es la aparición de proveedores de servicios asequibles en esta área, y seguro que irán emergiendo más aplicaciones a medida que ABM continúa ganando tracción.

El post “Cómo implantar el Account Based Marketing” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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