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Cómo comunicar tu nueva funcionalidad de IA

por en 18 mayo 2025

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

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

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

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

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

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

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

Algunas ideas para comercializar nuestra nueva funcionalidad de IA

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

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

La influencia del ciclo de vida del mercado

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

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

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

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

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

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

Hablemos de valor, no de jerga

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

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

Hagamos tangibles las mejoras

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

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

Contextualicemos y utilicemos una terminología con menos carga emocional

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

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

Aumentemos la confianza emocional

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

Construir una imagen de marca más fiable

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

Colaborar con partners acreditados en el mercado

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

Aumentar la transparencia y explicabilidad de la IA

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

Cuando tengamos que utilizar «IA», seamos cuidadosos

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

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

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

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

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

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

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

Conclusiones

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

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

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

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

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

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

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

por en 3 mayo 2025

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Un estudio en el mercado de consumo

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

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

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

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

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

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

Impacto negativo en la intención de compra

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

Papel mediador de la confianza emocional

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

Papel moderador del riesgo percibido

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

Un estudio en el mercado de software empresarial

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

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

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

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

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

El resumen de sus hallazgos es el siguiente:

Expectativas de prestaciones

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

Disposición a pagar

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

Percepción de la confianza

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

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

Un par de salvedades

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

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

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

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

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

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

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¿Cómo romper el equilibrio de un mercado e introducir una innovación?

por en 26 enero 2008

Siempre ha sido difícil que los clientes adopten las innovaciones, pero esto está poniéndose cada vez peor… En un mundo tan interconectado como el actual, los mercados se comportan cada vez más como redes donde la gran interdependencia entre agentes (proveedores, clientes, competidores, partners, productos complementarios, etc.) está introduciendo barreras a la difusión de las innovaciones. En esencia, los mercados tienden por su propia naturaleza a alcanzar un statu quo caracterizado por un cierto equilibrio en las expectativas y los comportamientos y si algo caracteriza a las innovaciones (debido a la discontinuidad que introducen) es que socavan ese equilibrio.

Cuando la adopción de un nuevo producto por un agente depende de su adopción por otros participantes, debe producirse una modificación de comportamientos en todo el sistema antes de que el cambio pueda tener lugar. Las palancas tradicionales que se utilizan para lanzar productos (enfoque en segmentos con potencial, propuestas de valor atractivas) no pueden asegurar que dicho cambio suceda. Si el marketing se concentra únicamente en cambiar el comportamiento de los early adopters pero no induce cambios de comportamiento entre los diferentes intervinientes, el mercado volverá a un status quo que se autorefuerza.

Para asegurar la adopción de un nuevo producto, el innovador debe analizar las causas del equilibrio actual y deconstruirlo cuidadosamente. A continuación, debe crear un nuevo statu quo consiguiendo que una gran parte de los participantes en la red elijan su producto como su nueva mejor opción. Para ello, el innovador debe orquestar un cambio de comportamiento a través de todo el mercado, de modo que un número suficientemente grande de agentes adopte su oferta o emprenda acciones que anime a otros a hacerlo. Pero ¿cómo conseguirlo? ¿Cómo convencer a todos los participantes de una red de que saldrán beneficiados si se adopta una innovación?

En “The New Rules for Bringing Innovations to Market”, Bhaskar Chakravorti aplica la teoría de juegos para darnos algunas claves:

  • Razona hacia atrás desde una situación de fin de partida deseada. Visualiza el final que deseas para el proceso, anticipa las respuestas y contrarespuestas de los otros agentes y a continuación desarrolla estrategias que sustenten ese resultado futuro.
  • Complementa a los participantes del mercado con mayor poder. Posiciona tu innovación como complementaria de las ofertas de los agentes más influyentes, de modo que ayuden a propagar las ventajas del nuevo producto.
  • Coordina los incentivos para el cambio. Alinea los incentivos para potenciales usuarios, distribuidores y otros agentes clave que los motive a optar por tu producto, de manera que cada uno salga ganando porque los otros lo adopten.
  • Mantén la flexibilidad. Diseña un producto y unos planes de marketing fáciles de adaptar.

En resumen, ninguna innovación es una isla y los directivos de marketing harían bien en concebir el proceso de difusión como el paso de una situación de statu quo a un nuevo equilibrio en el que la adopción de la innovación por unos agentes refuerza la adopción por parte de los otros.

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Ahora que hemos conseguido los primeros clientes todo va a venir rodado (¿o no?)

por en 22 julio 2007

Dadas las enormes dificultades de lanzar al mercado un producto innovador, es natural que muchos ejecutivos de empresas de tecnología cifren la base del éxito en ganar los primeros clientes (que son los más difíciles), en la esperanza de que el resto siga ese mismo camino con menos esfuerzo. Esta esperanza se basa en muchos factores, que van desde el comportamiento de los clientes en mercados más tradicionales, las referencias y el efecto “boca a boca”, hasta las externalidades de red, típicas de los productos tecnológicos.

Las estrategias de marketing basadas en una gestión proactiva del proceso de difusión a través del enfoque inicial en los segmentos de clientes más proclives a adoptar la innovación y en el fomento de los mecanismos de comunicación e interacción entre los potenciales clientes empezaron a demostrar su efectividad en los años 70 y 80 del pasado siglo y parecían capaces de dar una respuesta afirmativa a la pregunta que da título a este post.

Lamentablemente, en el caso de productos tecnológicos pronto se descubrieron fallos en el modelo. Nos vamos a referir a dos fenómenos que pueden tener consecuencias devastadoras sobre los ingresos de las empresas innovadoras:

  • la “brecha” entre los segmentos de los clientes innovadores y la mayoría del mercado
  • el efecto “enfriador” que sobre el crecimiento pueden tener las externalidades de red.

Durante los últimos años 1980 llegó a ser un patrón muy repetido que las nuevas empresas tecnológicas llegaran a tener un cierto éxito inicial para pasar después a una fase de estancamiento fatal. La clave para explicar este fenómeno vino de la mano de las teorías de Geoffrey Moore, consultor en Silicon Valley, quien en su libro “Crossing the Chasm” cambió las bases del marketing tecnológico. Para Moore, el Ciclo de Vida de Adopción de la Tecnología (TALC) asumido desde los trabajos de Everett Rogers es fundamentalmente válido pero hay que revisarlo para incorporar discontinuidades entre las categorías de usuarios.

Moore encontró que, en el caso de innovaciones discontinuas, las diversas categorías del TALC (que él pasó a llamar Technology Enthusiasts, Visionaries, Pragmatists, Conservatives y Skeptics) adoptan una innovación por motivos fundamentalmente diferentes y eso impide que un grupo acepte un nuevo producto del mismo modo que el grupo inmediatamente anterior. Se crean así discontinuidades,  brechas de credibilidad que hacen que la comunicación se interrumpa y el marketing pierda impulso y que dificultan el ir progresando de un grupo a otro.

Y la más importante de todas estas discontinuidades es la que existe entre lo que Moore llama el Early Market y el Mainstream Market -en la frontera entre los Visionarios y los Pragmáticos- y que él denominó The Chasm (el Abismo), porque puede pasar desapercibido y llegar a estrangular el desarrollo de la empresa en su inicio (ver figura).

Chasm

La causa fundamental de este abismo que se da en innovaciones discontinuas es que, al contrario de los Visionarios, que buscan mejoras radicales que les otorguen ventajas competitivas y para ello están dispuestos a aplicar tecnologías innovadoras (y no suficientemente probadas), los Pragmáticos buscan soluciones probadas y completas que les permitan mejorar la productividad de las operaciones actuales. Para un Pragmático, el uso de una nueva tecnología que hacen los Visionarios no sólo es en cierto modo “perturbador” y “peligroso”, sino que nunca constituye una referencia. Esta dificultad para que los clientes visionarios sirvan de palanca para llegar a los pragmáticos crea un bloqueo que hace que las empresas innovadoras, una vez conquistada su cuota de early adopters, se estanquen sin ser capaces de penetrar en el gran mercado y lleguen a perecer, una vez consumidos sus recursos.

Como vimos en otro post, para salir de este bloqueo Moore propone una estrategia basada en seleccionar un  segmento nicho objetivo y construir una solución completa para dicho segmento que nos asegure su dominio.

Recientemente, estudios más sistemáticos han confirmado la existencia de una forma no monótonamente creciente del ciclo de vida de adopción, conocida como curva en “silla de montar” por su forma caracterizada por un pico inicial, un descenso y un nuevo pico de ventas que supera al inicial. Esta forma se ha explicado tanto por interacciones entre consumidores como por heterogeneidades en la población: dos grupos distintos que adoptan la innovación a velocidades muy diferentes (por ejemplo, debido a una débil comunicación entre ellos). En cierto modo, esto daría la razón a Moore en sus conclusiones.

En cuanto al efecto de las externalidades de red, intuitivamente se cree que las externalidades deberían crear un crecimiento del mercado más rápido debido al aumento de valor del producto y a la incorporación de los nuevos usuarios. Sin embargo, tal como exponen J. Goldenberg, B. Libay y E. Muller en  “The Chilling Effects of Network Externalities”, se ha comprobado que las externalidades pueden crear también un efecto de ralentización porque muchos clientes potenciales  adoptan un comportamiento de “esperar y ver” y posponen su decisión hasta que otros adoptadores les proporcionen mayor utilidad antes de adoptar ellos mismos.

El crecimiento de bienes con efectos de red sigue típicamente una evolución con dos etapas: una difusión lenta inicialmente, seguida  posteriormente de un crecimiento muy rápido, en una curva que se suele denominar de “stick de hockey”. Lamentablemente, se ha comprobado que el crecimiento rápido posterior no llega a compensar el impacto financiero provocado por el inicio lento y el valor actualizado neto de los ingresos de un producto con efectos de red suele ser menor que el de uno sin dichos efectos.

En resumen, los efectos de red tienen un efecto global negativo, de enfriamiento o ralentización, sobre la rentabilidad de nuevos productos y aunque protegen de la posterior entrada de competidores (aportan una ventaja competitiva), también ralentizan el cash-flow (desventaja financiera). De hecho, se ha comprobado que las externalidades tienen un efecto negativo tanto sobre el crecimiento en las fases tempranas del mercado como en la supervivencia de los pioneros.

En un próximo post hablaremos  de cómo modular los diversos componentes de la estrategia de lanzamiento de un producto con externalidades para aprovechar al máximo sus efectos de realimentación positiva y reducir el impacto de sus efectos negativos.

En conclusión, la perspectiva de caer en una fase de ralentización de las ventas es una realidad para muchas empresas innovadoras. Lo importante es ser capaz de reconocerlo y gestionarlo adecuadamente, tanto en lo que se refiere al mercado y los clientes -aplicando las estrategias adecuadas- como desde el punto de vista de los recursos y los inversores.

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¿Por qué los clientes no compran mi (maravilloso e innovador) producto?

por en 15 julio 2007

Sin duda ésta es una de las preguntas que con mayor frecuencia se hacen los ejecutivos de las empresas innovadoras. Lamentablemente, en muchos casos, la respuesta correcta es “porque tu producto no proporciona ningún beneficio significativo” o “porque estás cometiendo errores fatales en la estrategia o la ejecución de tu marketing”.

En otros casos la respuesta es menos obvia y tiene que ver con el hecho de que todo nuevo producto significa un cambio y con la aversión de sus potenciales clientes a asumir los costes asociados a dicho cambio. El proceso de adopción de la innovación ha sido estudiado desde los años 60 y formalizado en lo que se conoce como modelos de difusión por académicos como Everett Rogers, quien en su libro “Diffusion of Innovations” describe cómo una innovación se extiende a través de los diversos perfiles de usuarios (definidos en parte por su propensión a aceptar riesgos) y las variables que influyen en dicha difusión (ventaja relativa, compatibilidad, complejidad, etc.).

Esencialmente estas teorías asumen que los usuarios adoptan los productos que objetivamente proporcionan más valor que los actualmente existentes y que todos los agentes hacen evaluaciones insesgadas de las alternativas. Por este motivo, en los últimos años han sido puestas en tela de juicio por no incorporar los sesgos psicológicos que se ha demostrado que afectan a la toma de decisiones.

Muchos de los marcos conceptuales que actualmente se utilizan para clasificar una innovación distinguen entre las ventajas que aporta y el cambio de comportamiento que exige. En su artículo “Eager Sellers and Stony Buyers” John Gourville identifica esta segunda variable como la clave para que las empresas innovadoras puedan beneficiarse del valor de su innovación: según él, las empresas crean más valor cuanto mayor es el cambio en el producto, pero capturan mejor dicho valor minimizando el cambio de comportamiento necesario para adoptar dicha innovación. Dicho cambio implica unos costes que pueden ser más o menos objetivos, predecibles, cuantificables y gestionables (infraestructura, migración, reingeniería, formación…) pero otros costes son menos obvios y difíciles de reconocer o admitir. Hablamos de los sesgos psicológicos que imponen barreras a la adopción de nuevos productos.Algunos de estos sesgos (cuyo descubrimiento, entre otras aportaciones, llevaron a Daniel Kahneman a recibir el Premio Nobel en Economía) son el endowment effect y el status quo bias y su principal consecuencia es que las personas sobrevaloramos irracionalmente los beneficios de lo que ya poseemos frente a nuevas alternativas. Algunos estudios empíricos han demostrado que esta sobrevaloración es de entre dos y cuatro veces. Otra característica importante es que, aunque estos sesgos son universales, la mayoría de las personas no son conscientes de ellos y no los reconocen.

Desde el punto de vista de introducción de un nuevo producto, estos sesgos implican que los potenciales clientes sobrevaloran por un factor de aproximadamente tres su producto actual frente a uno nuevo que ofreciera beneficios similares, frenando así la adopción de éste. Curiosamente, desde el punto de vista de los ejecutivos de la empresa innovadora el status quo está representado por el nuevo producto mientras que la alternativa es el producto actualmente en uso por el mercado por lo que debido a los mismos sesgos psicológicos tienden a sobrevalorar por un factor de aproximadamente tres al primero. Surge así una diferencia de valoración del nuevo producto de 1 a 9 entre la empresa y los consumidores y que está en el origen de la pregunta que daba título a esta nota. Y en cierto modo también en la base del famoso “factor 10x” que Andrew Grove de Intel cita en “Only the Paranoid Survive” cuando dice que para transformar un sector una innovación debe aportar ventajas diez veces superiores a las que aportan las alternativas existentes.

¿Y qué hacer entonces para no perder la batalla frente a estas fuerzas contrarias a la innovación? Gourville plantea una serie de estrategias que responden a dos modelos:

  • Aceptar y gestionar esta resistencia, por ejemplo, preparándose para una adopción lenta (y gestionando adecuadamente los recursos en el tiempo) o proporcionando ventajas diez veces superiores a las actuales.
  • Minimizar esta resistencia, por ejemplo, haciendo productos compatibles desde el punto de vista del comportamiento o dirigiéndolos a consumidores que no estén atrincherados en los productos actuales.

En definitiva, gran parte del éxito de un nuevo producto está en las mentes de las personas. Hasta que las empresas innovadoras no entiendan, anticipen y respondan a los sesgos psicológicos que tanto sus consumidores como sus ejecutivos incorporan a las decisiones los nuevos productos continuarán fracasando.

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¿Cuánto de innovador es un producto o tecnología?

por en 7 julio 2007

Las innovaciones plantean retos específicos a la hora de llevarlas al mercado, tanto mayores cuanto mayor es el grado de innovación del producto o tecnología de que se trate. La pregunta entonces es ¿cómo medir el grado de innovación de un producto o tecnología de forma significativa a efectos de su estrategia de marketing?. La respuesta servirá para modular las estrategias y técnicas comerciales.

Tradicionalmente la innovación se ha asociado a la idea de discontinuidad. Un producto es tanto más innovador cuanto más rompe con las formas tradicionales de cubrir una necesidad y aporta ventajas más diferenciales, aunque probablemente a cambio de exigir cambios de comportamiento en los usuarios y en el mercado.

Con este enfoque, la innovación se mide en una escala de grado de discontinuidad, que en un extremo tiene a los productos que representan innovaciones continuas (suelen ser extensiones de productos existentes, no requieren cambios de uso, son compatibles con la infraestructura actual, aportan beneficios incrementales) y en el extremo opuesto a los productos que representan innovaciones discontinuas (maneras radicalmente nuevas de hacer las cosas, exigen cambios de comportamiento, son incompatibles con la infraestructura y la cadena de valor existentes y aportan ventajas sustanciales).

Esta visión de la cuestión se vio complementada por los trabajos de Clayton Christensen, que en su libro “The Innovator’s Dilemma” sostenía que la mayoría de las innovaciones pertenecen a la categoría que él llama de sostenimiento (sustaining innovations), innovaciones que permiten ofrecer al mercado productos considerados mejores según los parámetros al uso. Por ejemplo, una nueva tecnología de procesador que permitiera fabricar PCs más rápidos. Las sustaining innovations van destinadas a satisfacer a los clientes más exigentes del mercado y son habitualmente introducidas por los fabricantes líderes, en su continua búsqueda de más cuota y rentabilidad. Dentro de las innovaciones de sostenimiento hay un amplio espectro que va desde lo incremental a lo más radical.

En contraposición a estas innovaciones más habituales, Christensen define las innovaciones disruptivas (disruptive innovations) como aquéllas que permiten ofrecer al mercado productos paradójicamente “peores” según los parámetros al uso (velocidad, etc.) y que por lo tanto no pueden ser vendidos a los clientes más exigentes, pero que por el contrario aportan una propuesta de valor diferente. Habitualmente estos productos disruptivos son más fáciles de usar, fiables y baratos que los productos actualmente en el mercado, de modo que pueden captar el interés de nuevos segmentos de consumidores y, en muchos casos, desplazar a largo plazo a los productos tradicionales. Ejemplos de innovaciones disruptivas son el PC frente al miniordenador o la telefonía IP frente a la convencional. Una innovación disruptiva impone verdaderos retos desde el punto de vista de marketing, tanto para el proveedor innovador que intenta que el mercado la adopte, como para los proveedores incumbentes que se plantean defenderse de ella o impulsarla ellos mismos.

Sin embargo, desde el punto de vista del marketing de una innovación lo más importante es conseguir su adopción por su mercado objetivo, y estas maneras “unidimensionales” de medir la innovación pierden de vista un factor muy importante: la separación entre los beneficios de adoptar una innovación y los costes asociados. Muchos productos innovadores que han fallado en el mercado lo han sido porque se concentraron en ofrecer ventajas radicales a los clientes, sin ocuparse de contrarrestar o minimizar los costes (no sólo económicos, sino psicológicos) que su adopción significaba para los usuarios.

En consecuencia, muchos enfoques de marketing de tecnología recogen esta dualidad beneficio-pérdida:

  • Geoffrey Moore, en su libro “Inside the Tornado”, presenta un modelo en que la discontinuidad que caracteriza a un producto innovador tiene dos dimensiones: application breakthrough (los beneficios que aporta) y paradigm shock (el impacto sobre comportamientos de usuarios, infraestructura, etc.) que actúan como el acelerador y el freno para la adopción de la innovación.
  • En su artículo “Eager Sellers and Stony Buyers” John Gourville presenta un modelo en que los consumidores valoran una innovación en términos de lo que ganan y lo que pierden en comparación a los productos que usan actualmente. Gourville llama a esas variables grado de cambio de producto y grado de cambio de comportamiento y en conjunto definen un plano que incluye desde productos que requieren un cambio de comportamiento masivo sin aportar ventajas claras (que él llama sure failures, p.ej., el teclado Dvorak) a otros que proporcionan beneficios revolucionarios sin exigir cambios significativos (smash hits, p.ej., Google).

En definitiva cualquier empresa innovadora que se olvide de las dos caras que definen la innovación desde el punto de vista de los clientes está arriesgándose a cometer un error fatal.

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Vendiendo tecnologías innovadoras: las diferencias entre España y USA

por en 13 mayo 2007

¿Alguna vez os habéis preguntado cuáles son las diferencias entre intentar vender un mismo producto innovador en España y en USA? Lo que sigue son mis opiniones sobre el tema, basadas en algunas experiencias propias y otras que me son muy cercanas trabajando en multinacionales tanto españolas como americanas que venden en ambos países. Hay que hacer la salvedad de que hablamos de  tecnologías de la información (TI) en mercados empresariales (B2B) y únicamente desde una perspectiva de marketing y ventas (y no de desarrollo de tecnología, producción, etc.). Los principales factores de diferencia son los siguientes:

Tamaño del mercado potencial. Cuando se trata de productos realmente innovadores, el tamaño del mercado es difícil de prever. Como primeros elementos de comparación, tanto el tamaño de la economía como el volumen de inversión en TI (como porcentaje de la inversión total) son muy superiores en USA, frente al tradicional déficit de inversión en tecnologías de nuestro país. Obviamente, para un producto particular lo importante es el tamaño en cada país del target que se vaya a atacar y que éste tenga una necesidad real e inmediata de nuestro producto. Si no existe un segmento con una razón para comprar no hay mercado. A este respecto, algunos factores del entorno local (p.ej., la legislación) pueden hacer que productos que en un país son imprescindibles en otro resulten innecesarios, convirtiendo en irrelevante cualquier otra consideración sobre el tamaño del mercado.

Grado de receptividad ante la innovación. Toda innovación produce discontinuidad y cambios y no todos los potenciales clientes reaccionan igual ante ellos. El modo en que los compradores responden ante ese cambio y su disposición a adoptar la innovación condicionan la receptividad del mercado ante el nuevo producto. A este respecto, es evidente que el mercado USA es mucho menos averso al riesgo que el español. Es muy habitual que las nuevas tecnologías empiecen a adoptarse primero en ese mercado, probablemente no tanto por una razón de cercanía a la oferta como porque es más habitual la figura del usuario visionario que está dispuesto a asumir los riesgos de utilizar una nueva tecnología si con ello obtiene beneficios diferenciales. En España hay una menor cultura de explorar nuevas tecnologías (se podría decir que pervive el «que inventen ellos») algunos de cuyos indicios son en el bajo consumo de información de analistas tecnológicos (p.ej., Gartner, Forrester) y la escasa presencia de visitantes españoles en las ferias tecnológicas de ámbito global y que se plasma en pocas empresas españolas que son reconocidas internacionalmente por usos innovadores de la tecnología. Por estas (y por otras razones también ligadas al lado de la oferta) la adopción de las innovaciones en España suele llevar unos años de retraso respecto de USA y otros países.

Existencia de productos competidores y sustitutivos. A la hora de resolver una necesidad de los clientes, la rivalidad puede provenir tanto de competidores dentro de la misma categoría de productos como de productos sustitutivos. En el caso de un producto realmente innovador, sobre todo si está intentando una estrategia de first-mover, es probable que la rivalidad provenga más de productos sustititivos que de unos competidores que todavía no se han desarrollado. En USA (cuna de la mayoría de las innovaciones en TI) es raro que un producto innovador esté solo en el mercado durante mucho tiempo. Si se vislumbra un mercado atractivo -y a menos que las barreras de entrada sean muy altas- la cultura emprendedora y la existencia de inversores que caracterizan ese país harán brotar competidores rápidamente. Por el contrario, si en España se lanza un producto innovador hay menos riesgo de que aparezcan competidores locales o entren extranjeros (que prefieren centrarse antes en mercados más prometedores) debido a un cierto déficit tanto de espíritu emprendedor como de fuentes de inversión. Sin embargo, no menospreciemos a los productos sustitutivos atrincherados en los clientes objetivo. Cuando éste es el caso, a menos que el nuevo producto aporte unos beneficios sustanciales frente al statu quo, los costes de cambio frenarán la adopción de la innovación. En España, con unas empresas poco propensas a acometer cambios, este factor puede ser muy relevante.

Presencia de partners, distribuidores y productos complementarios. Cuando se trata de vender un producto innovador -sobre todo por parte de una empresa con recursos limitados- el disponer de aliados, partners, distribuidores, VARs e incluso productos complementarios con presencia local en el país es imprescindible para conseguir credibilidad, experiencia sectorial o vertical, cobertura de mercado y capacidad de proporcionar una solución completa para las necesidades de los clientes. Este último punto (la construcción del whole product) puede ser imprescindible cuando el producto innovador trata de alcanzar el mainstream market, y especialmente si se trata de un producto plataforma. En este apartado el mercado USA está mucho más desarrollado en cuanto a la presencia de partners, canales de distribución y productos complementarios de toda índole para apoyar la comercialización de cualquier innovación, tanto en cantidad y variedad como en especialización y profesionalidad.

Facilidad de financiación. La introducción de un nuevo producto en un mercado es un proceso difícil y caro, que puede consumir incluso más recursos que el propio desarrollo. Si, como ocurre habituamente, la empresa innovadora no es una gran compañía asentada y «con los bolsillos llenos» sino una startup no sobrada de recursos, es imprescindible que en el país exista un sector de inversores (p.ej., capital riesgo) capaces de entender lo que significa innovar y con una cultura de aceptación del riesgo. En este punto las diferencias entre USA y España son abismales: en el primer caso los venture capitalists son figuras tradicionales y con una relación simbiótica con el sector tecnológico (basta con que empieces a aparecer en los informes de los analistas para que los VCs hagan cola ante tu puerta); por el contrario, en nuestro país las alternativas de financiación para la innovación son escasas e ineficaces.

Disponibilidad de recursos de marketing/ventas. En este epígrafe se incluyen tanto (a) la existencia en el mercado laboral de los perfiles profesionales necesarios (ej: personal directivo, product managers, product marketers, account executives, sales engineers…) competentes en un escenario high-tech, como (b) la disponibilidad de una serie de recursos externos de apoyo a la ejecución de estrategias comerciales en mercados tecnológicos: agencias de estudios de mercado, empresas de marketing directo especializadas, proveedores de listas con los contactos objetivo, agencias de comunicación y relaciones públicas, medios de comunicación (tanto tradicionales como offline) de calidad que sean consultados por nuestros potenciales clientes, analistas tecnológicos, eventos y ferias específicos, comunidades y redes de usuarios de tecnología que puedan servir para dar a conocer nuestra innovación, etc. Nuevamente en este punto la diferencia es enorme: las peculiaridades del high-tech marketing son una materia obligada de los programas de cualquier escuela de negocios de USA y un punto generalmente relegado en España. En cuanto a empresas de servicios especializadas en marketing de la innovación, en USA existen muchas y muy profesionales, generalmente lideradas por ex-directivos de empresas tecnológicas. Lo mismo pasa con medios de comunicación de calidad, comunidades, etc. Al final, los clientes potenciales en España son más difíciles de alcanzar, pero no sólo porque los vehículos locales sean deficientes, sino porque los compradores españoles de TI no suelen buscan activamente información en medios externos. Nuestra experiencia es que si una innovación se comunica globalmente a través de un medio de alcance mundial, se van a recibir consultas y expresiones de interés empezando por USA y pasando por casi cualquier país industrializado… pero probablemente ninguna desde España.

En conclusión, comparando las dificultades de vender TIs innovadoras en España y USA, mi experiencia es que el mercado americano es más favorable en cuanto a potencial, receptividad y recursos de apoyo, pero más difícil en lo que respecta a la competencia. ¿Cuál es vuestra opinión?

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¿Cómo es la “exuberancia irracional” en tecnología?

por en 11 marzo 2007

En estos tiempos de sobreabundancia informativa -y propagandística- la percepción que los posibles usuarios tienen de una nueva tecnología está condicionada por muchas influencias que nada tienen que ver con sus méritos objetivos. Durante los años previos al estallido de la anterior burbuja tecnológica muchas decisiones de inversión en tecnologías de la información se tomaron por criterios de «moda» y no de valor para el negocio. ¿A alguien le vienen a la cabeza siglas como SCM, CRM o E-business?

Por el contrario, en un momento actual caracterizado por presupuestos más restrictivos, las empresas buscan criterios que les ayuden a identificar las situaciones de «exuberancia irracional» que se crean alrededor de ciertas tecnologías y que podrían llevarles a decisiones de inversión de las que más tarde tendrían que arrepentirse. Una herramienta muy utilizada es el modelo de Hype Cycle de la conocida firma de análisis Gartner Group.

El modelo representa la evolución de lo que denomina visibilidad de una tecnología emergente (aunque sería más correcto llamarlo expectativas despertadas por esa tecnología) en función del tiempo. Una evolución que progresa desde un entusiasmo exagerado, pasando por un período de desilusión hasta una eventual comprensión de la relevancia de la tecnologia y de su papel en un mercado o dominio. En «Understanding Hype Cycles» Gartner describe el modelo y las etapas típicas en las que se divide, que reciben los alegóricos nombres de Technology Trigger, Peak of Inflated Expectations, Trough of Disillusionment, Slope of Enlightenment y Plateau of Productivity (ver figura).

Gartner Hype Cycle

El Hype Cycle describe no tanto una tecnología como las percepciones y la actitud de las personas ante la innovación. El modelo se justifica por la influencia de dos fuerzas principales que conforman las expectativas que se crean alrededor de una nueva tecnología:

  • En primer lugar, el ruido de comunicación (noticias, publicidad…) sobre dicha tecnología, que es el factor predominante durante las primeras fases de su vida, y que fomenta inicialmente la creación de expectativas especulativas y en muchos casos infundadas y posteriormente (si la tecnología no cumple sus promesas) la caída en la percepción pública hasta niveles incluso inferiores a los que le corresponderían aplicando criterios realistas.
  • Posteriormente, la madurez de la tecnología (desde un punto de vista técnico y de negocio) que conlleva una mejora en las prestaciones, su adopción por parte de los clientes, etc. y que va regenerando las expectativas hasta un nivel acorde con los méritos de la tecnología y los beneficios que aporta. Esta regeneración no está ya basada en la especulación sino en experiencias reales.

Por supuesto, no quiere decirse que todas las tecnologías sigan exactamente este patrón: las hay que evolucionan sin experimentar un pico de expectativas claro, protagonizando varios picos y valles, etc.

El Hype Cycle se une así a otros modelos de ciclo de vida que se aplican a las tecnologías (el clásico ciclo de vida de un producto o tecnología, la curva en S, el TALC…), aunque con algunas diferencias: el Hype Cycle es más útil desde la perspectiva del comprador de tecnología (no del proveedor), tiene un carácter eminentemente descriptivo y su utilidad predictiva y de definición de planes de acción es menor.

Hay que mencionar que Gartner publica periódicamente informes donde se analiza la posición en cada momento de diversas tecnologías (p.ej., Linux, gestión de datos, tecnologías emergentes) en el Hype Cycle. Por eso, aunque en la descripción del Peak of Inflated Expectations esta empresa menciona que durante esta fase “las únicas empresas que ganan dinero son los organizadores de conferencias y los editores de revistas” no sería injusto incluir a los analistas en ese privilegiado grupo.

La principal enseñanza del Hype Cycle es que las empresas no deberían invertir en una tecnología únicamente porque está generando mucho ruido ni deberían desdeñarla sólo porque no está cumpliendo unas expectativas iniciales exageradas. Por el contrario, los usuarios deberían identificar qué tecnologías son potencialmente beneficiosas para su negocio (y cuánto) e invertir teniendo en cuenta los riesgos asociados a su grado de madurez.

Como curiosidad, Gartner cita como ejemplo de informe de Hype Cycle singularmente influyente el que publicó en noviembre de 1999 sobre las tecnologías de E-Business y en el que se anticipaba el estallido de la burbuja puntocom que se produjo en la primavera del 2000.

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Cómo sobrevivir a abismos, tornados… y pistas de bolos

por en 18 febrero 2007

Todo blog centrado en el marketing de productos tecnológicos debe dedicar al menos un post a las ideas de Geoffrey Moore. Durante los años 1980 Moore estuvo trabajando en la empresa de consultoría de Regis McKenna en el Silicon Valley y como resultado de esa actividad en 1991 publicó su principal obra “Crossing the Chasm”, a la que posteriormente se le unieron “Inside the Tornado” y otras secuelas. Posteriormente fundó sus propias empresas de consultoría y formación: Chasm Group, Chasm Institute, TCG Advisors. A pesar del tiempo transcurrido, Moore sigue siendo uno de los expertos más influyentes del high-tech marketing y sus obras continúan utilizándose como libros de texto para esta materia en las principales escuelas de negocios.

Las teorías de Geoffrey Moore se basan en el modelo de difusión de la innovación de Everett Rogers, que él adapta para el caso de innovaciones discontinuas y cuyas categorías de potenciales clientes renombra como Technology Enthusiasts, Visionaries, Pragmatists, Conservatives y Skeptics. La principal  aportación de Moore es que los clientes pertenecientes a cada una de estas categorías adoptan la innovación por motivos fundamentalmente diferentes y eso impide que un grupo acepte un nuevo producto del mismo modo que el grupo inmediatamente anterior. Se crean así discontinuidades, brechas de credibilidad que hacen que la comunicación se interrumpa y el marketing pierda impulso y que dificultan el ir progresando de un grupo a otro.

Y la más importante de todas estas discontinuidades es la que existe entre lo que Moore llama el Early Market y el Mainstream Market -en la frontera entre los Visionarios y los Pragmáticos- y que él denominó The Chasm (el Abismo), porque puede pasar desapercibido y llegar a estrangular el desarrollo de la empresa en su inicio. Para salir de este bloqueo Moore propone una estrategia basada en seleccionar un -y sólo uno- segmento objetivo (que él llama «Cabeza de Playa») y construir una solución completa (whole product) para dicho segmento que nos asegure su dominio.

Los criterios que Moore propone para elegir la cabeza de playa (un ejercicio de segmentación y targeting) son:

  • ¿Hay un comprador identificable, accesible y con presupuesto?
  • ¿Su problema/necesidad es suficientemente importante y urgente como para comprar?
  • ¿Podemos (con ayuda de partners) ofrecer una solución completa?
  • ¿Hay ya competidores atrincherados en ese segmento?
  • ¿Tenemos ya relaciones con los partners que necesitamos para servir al segmento?
  • ¿Tenemos canal de venta y distribución para llegar al segmento?
  • ¿Es el precio de la solución completa adecuado al valor que aporta y permite que todos ganen?
  • ¿Es nuestra empresa creíble como suministrador?
  • ¿Podemos aprovechar lo desarrollado en ese segmento para entrar en otros?

El whole product, concepto popularizado inicialmente por Theodore Levitt en “The Marketing Imagination”, está constituido por los productos y servicios necesarios para que los clientes del segmento objetivo satisfagan su razón para comprar. Una vez conquistada esa cabeza de playa se debe ir saltando a otros segmentos contiguos, desarrollando soluciones completas adaptadas a ellos, en un escenario que Moore gráficamente denomina «Pista de Bolos».

La estrategia de Moore causa cierto rechazo inicial, ya que básicamente se resume en que para cruzar el abismo hay que apostar por “poner todos los huevos en la misma cesta”. Sin embargo, insiste él, no perseguir una cabeza de playa inicial e intentar ofrecer un producto bueno para todos los usuarios lleva a dispersar los esfuerzos para al final no conseguir un producto excelente para nadie.

Moore llegó a redefinir el Ciclo de Vida de Adopción de la Tecnología para el caso de innovaciones discontinuas, dividiéndolo en varias fases, en cada una de las cuales se deben aplicar estrategias diferentes (ver figura):

  1. El Mercado Inicial, donde se trata de que el nuevo producto sea adoptado por entusiastas de la tecnología y usuarios visionarios.
  2. El Abismo, donde la brecha de credibilidad entre usuarios visionarios y pragmáticos produce el estancamiento de la empresa. Para salir del Abismo es imprescindible seleccionar un único segmento objetivo y construir una solución completa para dicho segmento.
  3. La Pista de Bolos, donde el dominio sobre la cabeza de plaza permite ir abordando segmentos contiguos, que comparten clientes o aplicación con los ya abordados, usando soluciones completas específicas para cada uno (como unos bolos que hacen caer a otros).
  4. El Tornado, fase de demanda acelerada donde el mercado general cambia al nuevo paradigma y se produce su aceptación en masa y se trata ofrecer una solución estandarizada.
  5. La Calle Principal, donde el nuevo producto ha sido adoptado por el gran mercado.
  6. El Final de Ciclo, donde el producto empieza a ser reemplazado por un nuevo paradigma.

Un aspecto muy llamativo de estas estrategias es que en muchos aspectos son opuestas de una fase a otra. Por ejemplo, en el early market no hay que enfocarse en ningún segmento; sin embargo para cruzar el Abismo (y para avanzar por la Pista de Bolos) es imprescindible enfocarse en un segmento que sirva de cabeza de playa (para ir posteriormente expandiéndose hacia segmentos contiguos); finalmente, durante el Tornado (y una vez que el producto se ha estandarizado) hay que renunciar al enfoque para llegar a todo el mercado.

Las teorías de Geoffrey Moore han sido muy criticadas durante los últimos años por motivos que van desde la falta de rigor científico hasta el carácter de prescripción estratégica de sus recomendaciones y a su escasa aplicabilidad en algunos escenarios. En particular su énfasis en aplicar un foco extremo para saltar del early market al mainstream market puede ser contraproducente en el caso de productos con externalidades de red.

Sin embargo, estudios recientes sobre difusión de la innovación han validado algunos de sus descubrimientos. En concreto, se ha comprobado que en muchos mercados el incremento de ventas no es monótono sino que experimenta un súbito descenso después del crecimiento inicial (en la línea del Abismo). Este efecto se conoce como curva en “silla de montar” por su forma con pico inicial, descenso y nuevo pico de ventas que supera al inicial y se ha explicado tanto por interacciones entre consumidores como por heterogeneidades en la población: dos grupos distintos que adoptan la innovación con tasas muy diferentes (por ejemplo, debido a una débil comunicación entre ellos), lo que ratificaría algunas de las conclusiones a las que a principios de los 1990 llegó Geoffrey Moore.

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Difusión de la innovación (2)

por en 11 febrero 2007

En un post anterior hablamos de la difusión como el proceso social por el cual una innovación se extiende a través de un mercado y presentamos dos de los modelos de difusión clásicos:

  • La teoría de Everett Rogers explica la difusión por la heterogeneidad de los potenciales clientes, que se pueden clasificar en categorías que se diferencian por su diversa propensión a adoptar la innovación (Innovadores, Adoptadores Tempranos, etc.).
  • El modelo de Frank Bass explica la difusión por la interacción entre el proveedor del nuevo producto y sus potenciales clientes (externa) y de dichos clientes entre sí (interna).

Ambos modelos predicen un incremento monótono en las ventas una vez sobrepasada la fase de despegue y han influido enormemente en los enfoques de marketing de productos tecnológicos, especialmente en una serie de estrategias orientadas a:

  • No lanzar un nuevo producto atacando a todo el mercado, sino enfocándose inicialmente en las categorías de usuarios más proclives a adoptar la innovación (early market).
  • Ir progresando por la curva de adopción, elaborando  ofertas, soluciones y programas de marketing adaptados a los diferentes perfiles.
  • Priorizar y fomentar los tipos de comunicación e interacción en el mercado (tanto externas como internas) más adecuadas para reducir el riesgo percibido de los adoptadores y transmitir los beneficios del nuevo producto y así favorecer y extender la adopción.

Además de los anteriores aspectos relacionados con el mercado, Everett Rogers estudió qué factores intrínsecos de un nuevo producto o servicio podían fomentar o acelerar su adopción. Y llegó a la conclusión que la mayor parte de la diferencia entre las velocidades de difusión de nuevos productos se debe a cinco factores:

  • Ventaja relativa (+), grado en el que un nuevo producto es mejor que el producto al que sustituye.
  • Compatibilidad (+), consistencia del producto con los valores y experiencias existentes.
  • Complejidad (-), dificultad para aprender y usar el producto.
  • Facilidad para probar (+), para experimentar con el producto.
  • Observabilidad (+), visibilidad del uso y de los resultados del producto.

Así definidos, todos los anteriores factores facilitan la difusión (signo +), excepto la complejidad (signo -) que la dificulta. Además, su definición debe hacerse desde la percepción del potencial usuario.

Desde hace unos años, y especialmente a raíz de los complejos escenarios que crean los nuevos productos tecnológicos, se han detectado limitaciones en los modelos clásicos de difusión más básicos. Algunos de estos nuevos escenarios, extraidos de «Innovation Diffusion and New Product Growth Models: A Critical Review and Research Directions» de R. Peres, V. Mahajan y E. Muller,  se discuten a continuación.

Especialmente importante es la presencia de otras interacciones entre clientes, no solamente la comunicación interpersonal directa. El caso más importante es el de las externalidades de red (también conocidas como bandwagon effect), muy ligadas a las tecnologías de la información y las comunicaciones.

Existen externalidades de red cuando la utilidad de un nuevo producto para un individuo aumenta a medida que más usuarios adoptan dicho producto. Las externalidades pueden ser

  • Directas: la utilidad viene dada directamente por el número de otros usuarios del mismo producto (el caso del teléfono es el ejemplo clásico).
  • Indirectas: la utilidad aumenta con el número de usuarios de otros productos complementarios (por ejemplo, las aplicaciones disponibles sobre un cierto sistema operativo).

Las externalidades de red constituyen un nuevo driver de crecimiento que no necesita de la comunicación interpersonal para funcionar. Aunque intuitivamente se considera que tienen un efecto positivo sobre las ventas y la penetración de un producto debido a la realimentación que introducen, algunos estudios recientes han demostrado que su efecto puede ser negativo tanto sobre el crecimiento en las fases tempranas del mercado como en la supervivencia de los proveedores pioneros.

Los efectos de red no contradicen el modelo clásico de de Bass y otros basados en él, que postulan que las ventas actuales son función de la adopción acumulada (sin entrar en la razón concreta). Las externalidades y otros efectos son drivers de crecimiento que se ajustan al modelo ya que en esencia implican que la probabilidad de compra aumenta con el número de adoptadores previos.

Otro aspecto novedoso es la aparición de nuevas formas de la curva del ciclo de vida. Se ha comprobado que en muchos mercados el incremento de ventas no es monótono, sino que experimenta un súbito descenso después del crecimiento inicial. Esto fue observado inicialmente por el consultor y autor Geoffrey Moore (un efecto que él denominó “el abismo” en su libro clásico “Crossing the Chasm”). Este nuevo perfil del ciclo de vida se conoce como curva en “silla de montar” por su forma caracterizada por un pico inicial, un descenso y un nuevo pico de ventas que supera al inicial (ver figura, obtenida del artículo de Peres, Mahajan y Muller) y se ha explicado tanto por interacciones entre consumidores como por heterogeneidades en la población.

En conclusión, hay que ampliar el modelo clásico de difusión para incluir factores que reflejen la interacción y la influencia de los clientes (no sólo la interconexión directa) y otros elementos tales como los efectos del marketing mix, de la competencia o de los efectos entre países.

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