Crecimiento de productos tecnológicos

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La clave del éxito del crecimiento impulsado por el ecosistema reside en elegir socios con una alineación significativa con la audiencia, priorizando la relevancia sobre el alcance bruto y creando valor real para todos los involucrados: nuestra empresa, nuestros socios y la audiencia compartida.

El crecimiento impulsado por ecosistemas cubre las carencias críticas de los canales tradicionales. A medida que disminuye la efectividad de las estrategias de marketing outbound e inbound, las relaciones con terceros se vuelven esenciales para un crecimiento sostenible.

Crecimiento impulsado por ecosistemaEl marketing de ecosistemas funciona porque:

  • Su efecto se acumula con el tiempo. Cada nueva integración, socio o promotor fortalece toda la red.
  • Genera confianza más rápidamente. Se obtiene credibilidad de quienes ya gozan de la confianza de la audiencia.
  • Es escalable de forma eficiente. El marketing dirigido a un solo socio suele equivaler al marketing dirigido a cientos de clientes potenciales.

Mapea tu ecosistema y elige socios estratégicos

El éxito comienza por identificar a todos los posibles actores del ecosistema; no nos limitemos a categorías obvias como integraciones o influenciadores. Clasifiquemos a nuestros socios por tipo (complementarios, revendedores, comunidades, creadores de contenido), tamaño, audiencia compartida (cobertura e inclusión) y potencial de valor añadido mutuo. Utilicemos marcos conceptuales como «vender con», “vender a través de” o  «vender a» para clarificar los objetivos de cada relación.

Alineación de audiencias

El factor más crítico para un marketing de ecosistema exitoso es la alineación de las audiencias, evaluada a través de dos dimensiones clave:

  • Cobertura: se refiere al porcentaje de nuestra audiencia objetivo al que llegan nuestros socios. Una mayor cobertura significa que podemos llegar a una mayor parte de nuestro TAM a través de estos socios. Por ejemplo, si un socio de integración como HubSpot puede ayudarnos a llegar al 60 % de los profesionales del marketing de startups B2B, tiene una alta cobertura de nuestra audiencia.
  • Inclusión: se refiere al porcentaje de la audiencia del socio que pertenece a nuestra audiencia objetivo. Una mayor inclusión significa menos desperdicio: no estamos llegando a personas a las que no les interesa nuestro producto. Si el 80 % de los suscriptores del boletín informativo de un socio pertenecen a nuestra audiencia objetivo, ese boletín informativo tiene una alta inclusión.

Un socio con alta cobertura y alta inclusión, que además comparte nuestros valores y objetivos, representa la combinación ideal. Sin embargo, podemos crear alianzas exitosas con solo uno de estos atributos ajustando nuestra estrategia en consecuencia. Una alta cobertura con baja inclusión podría funcionar para un amplio reconocimiento de marca, mientras que una alta inclusión con baja cobertura puede servir eficazmente a un segmento de audiencia clave.

Crear valor para las tres partes

Los mejores programas de crecimiento impulsado por el ecosistema crean valor para nuestra empresa, el socio y la audiencia compartida. Sin esta triple alineación, las alianzas se vuelven transaccionales e insostenibles.

Para nuestra empresa y nuestros socios, el valor puede incluir mayores recursos o presupuesto, una mejor credibilidad y reputación, o un mayor valor del producto. Para nuestra audiencia, el valor proviene del ahorro de costes, una mejor funcionalidad del producto o el acceso a contenido y experiencias que de otra manera no tendrían.

Consideremos qué le importa a cada socio. ¿Necesitan mayor alcance? ¿Mejores recursos de contenido? ¿Oportunidades de ingresos? ¿Capacidades técnicas? Comprender a nuestros socios tan profundamente como a nuestros clientes potenciales es esencial para construir relaciones duraderas.

Cuidado con los errores comunes

Compartir listas ha perdido gran parte de su valor en el panorama del marketing actual. Con las herramientas actuales, obtener información de contacto y señales de involucración es sencillo. Si el principal beneficio de una alianza es el acceso a una lista de asistentes, no estamos maximizando el potencial de la relación.

Evitemos depender demasiado de un solo socio. Cuando nuestro éxito depende en gran medida de otra empresa, los resultados se vuelven impredecibles. Nuestra reputación también está en juego, sobre todo en alianzas estratégicas que impliquen la reventa de productos o iniciativas de marketing conjunto a largo plazo.

No demos por sentado que más socios equivalen a más éxito. Una o pocas alianzas sólidas suelen aportar mucho más valor que numerosas relaciones transaccionales. La calidad y la alineación son más importantes que la cantidad.

Tengamos cuidado al elegir socios obvios. Muchos profesionales del marketing buscan inmediatamente a los socios de integración más grandes o a los influenciadores más destacados, perdiendo oportunidades más efectivas con actores más pequeños que tienen una mayor audiencia. Un boletín informativo especializado con 5.000 suscriptores altamente relevantes podría generar mejores resultados que una publicación masiva con millones de lectores.

Consideraciones organizativas

El marketing de ecosistemas generalmente debería integrarse en el marketing de producto, en lugar de depender del marketing de marca o la generación de demanda. Los profesionales del marketing de producto conocen a fondo tanto el producto como el mercado, lo que les permite identificar alianzas valiosas y desarrollar estrategias de colaboración efectivas. La estrecha colaboración con el marketing de crecimiento sigue siendo esencial, pero la gestión estratégica se beneficia de la perspectiva holística del marketing de producto.

Si nuestra empresa cuenta con un equipo de alianzas independiente centrado en el desarrollo de negocio, aún necesitamos apoyo de marketing para las iniciativas de ecosistemas. Los equipos de alianzas suelen centrarse en el desarrollo de relaciones individuales, mientras que los profesionales de marketing gestionan iniciativas de uno a muchos, como la capacitación de socios y la divulgación a gran escala, de forma similar a como el marketing apoya a las ventas.

En resumen

Cuando el marketing de ecosistemas funciona, notaremos que nuestra empresa se menciona en todas partes, con una presencia en el mercado que parece mayor que nuestros recursos reales. Nuestra marca se beneficia de la asociación con socios de confianza y obtenemos acceso a audiencias que serían difíciles o costosas de alcanzar a través de los canales tradicionales.

Las organizaciones de crecimiento más eficaces orquestan una combinación diversa de socios: revendedores, influenciadores, comunidades, integraciones técnicas, especialistas en marketing de clientes y más.

La clave reside en abordar la creación de un ecosistema de forma metódica, identificando y priorizando a los socios según su afinidad con la audiencia y el valor que aportan, implementando programas colaborativos y multicanal, y optimizando continuamente en función del impacto real. En este contexto, con quién colaboramos define cada vez más nuestra marca, nuestro alcance y nuestra capacidad para mantener el crecimiento cuando los canales tradicionales pierden impulso.

Comencemos por mapear nuestro ecosistema de forma integral. Vayamos más allá de los socios de integración e influenciadores obvios para identificar proveedores de servicios, negocios complementarios, clientes y líderes comunitarios que puedan acelerar nuestro crecimiento. Evaluemos cada relación potencial en función de la alineación con la audiencia y la creación de valor mutuo. Luego, construyamos alianzas estratégicamente, centrándonos en relaciones de calidad que creen valor duradero para todas las partes.

En un panorama de marketing donde los canales tradicionales afrontan crecientes dificultades, el marketing de ecosistemas ofrece un camino hacia un crecimiento sostenible y escalable, pero solo cuando se ejecuta con disciplina estratégica y principios de colaboración genuinos.

En el próximo post hablaremos de uno de los tipos de crecimiento impulsado por el ecosistema más relevantes: el impulsado por la comunidad.

El post “Cómo hacer que el crecimiento impulsado por el ecosistema funcione” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El crecimiento impulsado por el ecosistema se ha consolidado como un motor de crecimiento fundamental, sobre todo a medida que los canales directos tradicionales (inbound, outbound, producto) se saturan y pierden eficacia. Establecer relaciones mutuamente beneficiosas con socios que ya cuentan con alcance y credibilidad entre nuestro público objetivo puede subsanar importantes deficiencias de crecimiento y acelerar la estrategia de GTM.

Durante la mayor parte de la última década, los canales de inbound y outbound marketing y el producto han sido los tres motores del crecimiento. Sin embargo, en 2025 (y en parte debido al uso de IA en Marketing) todos muestran signos de agotamiento:

  • El volumen de búsquedas se ha estancado o está disminuyendo. La competencia en SEO es feroz y el contenido generado por IA satura los resultados.
  • El marketing social orgánico es ineficaz a medida que estas plataformas priorizan las interacciones de pago.
  • El outreach está sobresaturado. Los clientes potenciales se ven inundados de correos electrónicos no solicitados, mensajes directos automatizados en LinkedIn y propuestas genéricas.
  • El marketing performance de pago se está estancando. El fraude sistemático, el aumento del CPC y las regulaciones de privacidad están reduciendo su eficiencia.
  • Los eventos son sobreabundantes y caros. Desde la pandemia, las empresas han abusando de los eventos online y ahora los presenciales han vuelto… manteniendo sus altos precios y difícil rentabilidad.
  • El crecimiento impulsado por el producto (incluyendo prueba o uso gratuitos, modelo de autoservicio, bucles, etc.) se da por descontado y ya no es un diferenciador.
Crecimiento impulsado por ecosistema

A todo esto se añade que los presupuestos de Crecimiento y Marketing son cada vez más escasos y que la exigencia de eficiencia ha aumentado.

Surge así el Crecimiento impulsado por el Ecosistema: la estrategia que aprovecha las relaciones y la creación de valor compartido con terceros (socios, plataformas, comunidades, clientes, influencers y productos complementarios) para impulsar un crecimiento orgánico y escalable.

Como explica Emily Kramer aquí:

“El marketing de ecosistemas consiste en utilizar a terceros para impulsar el crecimiento. Implica la cocreación de valor (contenido conjunto, eventos, integraciones, etc.) y el aprovechamiento de recursos compartidos como canales de distribución, presupuesto o audiencias”.

En lugar de intensificar la presencia en canales saturados, el marketing de ecosistemas se basa en la confianza que depositan otros en quienes ya gozan de credibilidad ante nuestra audiencia.

Construir una audiencia desde cero es ineficaz. Los mejores marketers “toman prestadas“ audiencias que ya existen. ¿Por qué empezar desde cero cuando podemos empezar desde 10.000?

El marketing de ecosistemas es especialmente eficaz cuando nuestro público objetivo confía en socios de integración, proveedores de servicios o personas influyentes para tomar decisiones de compra. Es ideal cuando creemos que creceremos más rápido estableciendo relaciones de uno a muchos con socios, en comparación con la captación de clientes potenciales individuales mediante métodos tradicionales de marketing de atracción o de outreach.

Por qué el marketing de ecosistemas es crucial hoy en día

Los motores de crecimiento tradicionales están perdiendo fuerza, pero el marketing de ecosistemas prospera en el panorama actual por varias razones clave:

  • Aprovecha la confianza: Nuestro público objetivo ya confía en ciertos socios de integración, proveedores de servicios, influencers y comunidades. Al asociarnos con ellos, nos apropiamos de esa confianza y ganamos alcance y credibilidad al instante, evitando el largo y lento proceso de construir una reputación de marca desde cero.
  • Es un modelo de uno a muchos: Cultivar prospects individuales con inbound o outbound consume mucho tiempo. El marketing dirigido a un socio puede, a su vez, ayudarnos a llegar a muchas empresas (nuestros prospects) a la vez, construyendo un efecto multiplicativo.
  • Crea una percepción de omnipresencia: Cuando el marketing de ecosistemas funciona, nuestra empresa parece estar en boca de todos. Esto crea una potente percepción de que nuestra empresa es más grande, está más consolidada y está más integrada en el mercado de lo que realmente está.
  • Valida el boca a boca: Muchas empresas atribuyen su crecimiento al boca a boca. El marketing de ecosistemas es el motor estratégico e intencional para crear y escalar ese boca a boca, identificando de quiénes provienen esas voces y asociándonos con ellos.
  • Dispara efectos de red: tanto si nos constituimos en una plataforma para que otros desarrollen productos complementarios sobre el nuestro como si damos servicio a varios segmentos en un mercado multicara se pueden generar efectos de red que multipliquen el valor de nuestro producto e impulsen el crecimiento.

Tipos de Marketing de Ecosistema

El marketing de ecosistema abarca una gama de estrategias más amplia de lo que muchos creen. Estos son los tipos clave:

Partners, Distribuidores y Revendedores (Canal)

Son el tipo de ecosistema más convencional y extendido. Estos son socios “a quienes vendemos», “con quienes vendemos” o “a través de quienes vendemos». Pueden ser proveedores de servicios (agencias, consultores, integradores) o revendedores que reciben incentivos (a menudo mediante comisiones o reparto de ingresos) para promocionar y vender activamente nuestro producto a su base de clientes existente, y que aportan una confianza en los clientes y un alcance de canal ya consolidados. Las alianzas de canal y los programas de afiliados entran en esta categoría, donde se incentiva a los socios para que promocionen y vendan nuestro producto. La clave está en comprender qué motiva a cada socio: a algunos les importan los incentivos económicos, mientras que otros valoran las características del producto, los descuentos que pueden trasladar a los clientes o las oportunidades de marketing conjunto. La red de revendedores de Microsoft constituye un ejemplo clásico de este tipo de ecosistema.

Shopify y sus numerosas agencias asociadas han forjado relaciones mutuamente beneficiosas: las agencias implementan Shopify para sus clientes, recomiendan la plataforma y reciben beneficios que van desde comisiones por referencia hasta acceso anticipado a las prestaciones del producto. Shopify obtiene clientes potenciales cualificados de asesores de confianza, las agencias generan ingresos y brindan mejores soluciones a sus clientes, y los comerciantes se benefician de una implementación experta.

Influenciadores y Analistas

Los programas de influenciadores aprovechan a personas afines a nuestra marca para amplificar nuestro mensaje y llegar a nichos de mercado específicos. El enfoque más eficaz suele comenzar con microinfluenciadores (p.ej., influenciadores tecnológicos que reseñan herramientas en YouTube o creadores de contenido de LinkedIn que recomiendan productos), que pueden tener un alcance general menor, pero una mayor relevancia para nuestro público objetivo. Estas relaciones aportan autenticidad y una mayor interacción.

Los analistas sectoriales (Gartner, Forrester, IDC o analistas verticales) cumplen una función similar, aportando credibilidad y liderazgo de opinión que influye en las decisiones de compra, especialmente en los mercados B2B. Las colaboraciones con ellos pueden abarcar desde patrocinios hasta la creación conjunta de contenido, todo ello diseñado para aprovechar su autoridad. En los mercados de TI, contar con la opinión favorable de Gartner o Forrester (en forma de mención en sus informes o, mejor aún, de aparición en sus Magic Quadrant / Waves) puede abrirnos las puertas de muchos compradores B2B.

En ejemplo clásico de éxito aplicando un crecimiento basado en analistas fue Snowflake. Este empresa invirtió fuertemente en las relaciones con los analistas desde el principio, capacitándoles a los analistas en profundidad sobre su arquitectura nativa en la nube, su separación de almacenamiento y computación y las economías de su rendimiento. Esto aseguró que Snowflake se integrara en los modelos mentales de los analistas antes que la competencia. La estrategia funcionó porque en las compras empresariales los analistas conforman las listas de candidatos, los CIOs y los equipos de compras confían en la validación de los analistas y los Magic Quadrant y Waves impulsan la demanda entrante.

Integrarse con el producto o construir sobre la plataforma de otros

En esta estrategia aprovechamos un ecosistema exitoso ya existente (p.ej., Facebook, Salesforce.com, AWS). Esta estrategia implica integrar nuestro producto con productos o plataformas de terceros, aprovechar su infraestructura o participar en sus marketplaces. Se trata de sacar partido del ecosistema ajeno para llegar a sus usuarios y acceder a sus canales de distribución. Cómo impulsa el crecimiento:

  • Distribución y acceso instantáneos: Obtenemos acceso inmediato a una base de clientes amplia, consolidada y cualificada: los usuarios de la plataforma. En lugar de crear una audiencia desde cero, llegamos a donde ya están.
  • Confianza y credibilidad preexistentes: Al participar en una plataforma o mercado importante nuestro producto disfruta inmediatamente con una validación automática. Esta confianza preexistente reduce drásticamente el ciclo de ventas.
  • Descubrimiento de alta intención: Los clientes en estas plataformas y mercados no solo navegan; buscan activamente una solución a un problema. Su alta intención de compra facilita la conversión.
  • Adopción sin fricciones: Los usuarios prefieren herramientas compatibles con las que ya utilizan.
  • Marketing conjunto y amplificación: Podemos aprovechar el motor de marketing conjunto de la plataforma (por ejemplo, la función de «aplicación destacada», seminarios web conjuntos, publicaciones de blog), potenciando su capacidad de marketing para impulsar nuestro propio crecimiento.
  • Foco en nuestro valor esencial: Nuestro producto puede centrarse en resolver un problema específico de forma eficaz, ya que la plataforma gestiona la infraestructura, funcionalidad principal, seguridad y datos.
  • Creación de valor mutuo: Las integraciones suelen potenciar el valor tanto de nuestro producto como de la plataforma anfitriona, generando una situación beneficiosa para ambas partes. Para los usuarios, los flujos de trabajo se vuelven más sencillos, completos y potentes, y ambas partes se benefician de los efectos de red.
  • Fidelización de clientes: Las integraciones reducen la pérdida de clientes al integrarse mejor en los flujos de trabajo de estos.

Cuando hablamos de growth hacking ya explicamos algunos casos célebres de empresas que habían crecido «subiéndose a las plataformas de otros», como Airbnb (sobre Craiglist) o Zynga (sobre Facebook). Por su parte, Clearbit creció rápidamente gracias a su integración con Salesforce y con plataformas de automatización de marketing como HubSpot y Marketo. Los profesionales del marketing B2B que ya trabajaban en estas plataformas descubrieron en Clearbit una solución de enriquecimiento de datos que no requería procesos de adquisición independientes. Al aparecer en Salesforce AppExchange e integrarse a la perfección con los flujos de trabajo existentes, Clearbit redujo la fricción en el proceso de compra y, al mismo tiempo, ganó credibilidad gracias a su asociación con plataformas empresariales de confianza.

Convertirnos en una plataforma para que se integren con nosotros

Esta estrategia consiste en transformar nuestro producto en una plataforma donde otros miembros del ecosistema puedan desarrollar productos complementarios, crear integraciones o interactuar a través de nuestro marketplace. Estamos creando nuestro propio ecosistema y permitiendo que otros construyan sobre nuestra infraestructura. Cómo impulsa el crecimiento:

  • Escalado exponencial y efectos de red: Este es el principal motor de crecimiento. Cuantos más desarrolladores creen aplicaciones en nuestra plataforma, más valiosa se vuelve para los usuarios. Cuantos más usuarios atraigamos, más atractiva resulta nuestra plataforma para los desarrolladores. Este círculo virtuoso crea una sólida ventaja competitiva.
  • Fidelización masiva: Cuando un cliente utiliza nuestro producto principal junto con 10 integraciones de nuestro ecosistema, nuestro producto deja de ser una simple herramienta. Se convierte en el eje central e indispensable de todo su flujo de trabajo. El coste de cambiar de plataforma se dispara.
  • Innovación externalizada: No podemos desarrollar todas las funciones que nuestros clientes desean. Al convertirnos en una plataforma, permitimos que nuestros socios del ecosistema desarrollen funciones e integraciones especializadas. Esto nos permite dar servicio a innumerables sectores y casos de uso sin necesidad de implementar productos adicionales y entrar en nuevos segmentos.
  • Nuevas fuentes de ingresos: Podemos generar nuevas fuentes de ingresos obteniendo un porcentaje de las ventas en nuestro marketplace (por ejemplo, el 30 % de comisión de la tienda de aplicaciones) o cobrando por el acceso premium a la API.
  • Posicionamiento e influencia de marca: Poseer una plataforma (en lugar de simplemente participar en las de otros) posiciona a nuestra empresa en el centro de un ecosistema dinámico, atrayendo tanto a usuarios finales como a socios de la industria, y amplificando nuestro impacto y resiliencia en el mercado.

Salesforce fue pionero en el enfoque de plataforma en software empresarial con AppExchange, lanzada en 2005. Al abrir su plataforma a los desarrolladores, Salesforce pasó de ser una herramienta de CRM a una plataforma empresarial integral. Hoy en día, AppExchange alberga miles de aplicaciones en todas las funciones empresariales. Esta estrategia de ecosistema fue fundamental para el dominio de Salesforce: los clientes eligieron Salesforce no solo por su CRM principal, sino por todo el ecosistema de soluciones disponible. Socios como DocuSign o Conga desarrollaron negocios masivos en Salesforce, a la vez que lograron que la plataforma fuera más atractiva para los clientes.

Clientes

Nuestros clientes actuales representan uno de los activos más valiosos de nuestro ecosistema. El marketing conjunto con clientes se manifiesta principalmente de dos maneras: primero, invitándolos a participar en nuestras iniciativas de contenido y eventos, asegurándonos de que los compartan con sus redes posteriormente; segundo, creando programas de recomendación de clientes que faciliten y beneficien mutuamente la recomendación de nuestro producto. Más allá de los programas de recomendación formales, el contenido generado por los clientes (reseñas, testimonios, estudios de caso y publicaciones en redes sociales) proporciona una prueba social auténtica que conecta con los clientes potenciales.

El crecimiento de Notion se aceleró significativamente gracias a usuarios avanzados que crearon plantillas, tutoriales y contenido que mostraban sus elaboradas configuraciones. Estos clientes se convirtieron en promotores, influenciadore y educadores, todo ello sin acuerdos formales de afiliación inicialmente. Al formalizar posteriormente programas de embajadores y afiliados, Notion canalizó este entusiasmo orgánico hacia un motor de crecimiento estructurado.

Comunidad

El marketing de comunidad implica crear o involucrar a comunidades en torno a intereses compartidos vinculados a nuestra marca. Como vimos cuando hablamos de creación de nuevas categorías de producto nuestra comunidad natural es la formada por las personas que tienen el problema que nosotros resolvemos y son potenciales usuarios de nuestro producto. Es una estrategia en la que los fans y defensores impulsan la adopción, el compromiso y la retención a través del conocimiento compartido, el apoyo entre pares y la evangelización. Esto crea vínculos con clientes, defensores y colegas, impulsando la promoción, recopilando información valiosa y fidelizando a la marca. Sin embargo, lanzar una comunidad propia requiere una inversión continua considerable. A menudo, interactuar con comunidades ya existentes resulta más eficaz que crear una desde cero, sobre todo en las primeras etapas.

Ejemplos clásicos de crecimiento impulsado por la comunidad a los que nos hemos referido antes aquí son HubSpot creando el movimiento del Inbound Marketing o Gainsight asociándose a los Customer Success Managers. Recientemente Clay ha impulsado una activa comunidad de usuarios y agencias que abogan por su producto y ha dado nombre y forma a un nuevo perfil en las organizaciones, el Go-To-Market Engineer. Incluso ha llegado a hacer una oferta de capital pre-IPO a la comunidad (aviso: soy propietario de un pequeño paquete de acciones).

En el próximo post veremos cómo conseguir que el crecimiento impulsado por el ecosistema funcione.

El post “Crecimiento impulsado por el ecosistema” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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

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

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

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

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

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

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

Aquí es donde los ganadores están apostando:

Un outreach oportuno y relevante

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A esta táctica dedicaremos un próximo post.

Crecimiento impulsado por el ecosistema

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

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

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

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

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

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

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

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

A esta táctica dedicaremos un próximo post.

Comunicación basada en la narrativa y la marca del fundador

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

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

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

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

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

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

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

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

Experiencia de producto extraordinaria

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

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

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

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

El nuevo crecimiento en B2B

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

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

La próxima era de crecimiento recompensará a las empresas que:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Inbound: ahogándose en un mar de mediocridad

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

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

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

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

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

Outreach: la trampa de la automatización

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Producto: a nadie le importa ya el «autoservicio»

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

El ocaso del especialista

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

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

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

El auge del orquestador

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

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

La mentalidad del orquestador funciona de manera diferente

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

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

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

Habilidades esenciales para el nuevo profesional de GTM

El cambio de operador a orquestador requiere capacidades fundamentalmente diferentes:

Fluidez en IA y gestión de agentes

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

Integración interfuncional y arquitectura de campañas

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

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

Pensamiento estratégico sobre ejecución táctica

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

Interpretación crítica (el escéptico de la IA)

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

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

Empatía y narrativa

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

Nuevos roles emergentes

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

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

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

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

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

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

La transformación organizacional

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

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

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

El factor humano

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

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

El imperativo

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Una conclusión controvertida

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Análisis comparativo de patrones y análogos históricos

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

Ejemplo para nuestra startup de ciberseguridad:

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

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

Comportamiento del comprador y su huella digital

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

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

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

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

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

Análisis de dinámicas del mercado y del encaje producto-canal

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

Variables clave que analiza la IA:

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

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

Optimización de la limitación de recursos

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

Por ejemplo, supongamos que nuestras restricciones son:

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

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

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

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

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

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

Recomendaciones anti intuitivas que suele hacer la IA

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

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

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

Para software empresarial con alto ACV:

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

Para productos de la industria regulada:

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

La conclusión incómoda

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2. Segmentación y targeting: el ocaso de la firmografía

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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”.

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El crecimiento basado en “semillas”, es decir, en el éxito de nuestros clientes actuales consiste en facilitar proactivamente este éxito para activar tanto la retención y la expansión en esos clientes como la referencia y la recomendación para conseguir clientes nuevos.

Seguimos explorando los cuatro cilindros de nuestro motor de crecimiento, en este caso las “semillas”: éxito de nuestros clientes actuales.

Semillas: éxito de nuestros clientes actuales

Las «semillas» son campañas “muchos-a-muchos” que se basan en las relaciones con los clientes actuales y en el boca a boca. Para la mayoría de empresas esto toma la forma de clientes satisfechos que generan referencias y altas tasas de renovación y de ventas cruzadas.

El éxito de nuestros clientes actuales crea múltiples oportunidades de crecimiento:

  • Menor pérdida de clientes: los ingresos más fáciles de conseguir provienen de mantener a los clientes que tenemos y de evitar el churn (crecimiento neto negativo).
  • Ventas adicionales a esos clientes: los clientes satisfechos tienen más disposición a probar y comprar otras ofertas nuestras (cross-sell y upsell).
  • Más referencias y recomendaciones a nuevos clientes.
  • Mejor marketing y venta: nuestra generación de leads y venta pueden potenciarse con estudios de casos y testimonios detallados de nuestros clientes actuales satisfechos.
  • Efectos de red: nuestro producto es tanto más valioso para los clientes cuanto más clientes lo están usando.

Servicio clienteLas empresas mejor gestionadas pueden registrar hasta un -2% de churn al mes (medido sobre los ingresos). Sí, es un 2% negativo, lo que significa que ganan más dinero cada mes. ¿Por qué? Porque los clientes que permanecen con ellos compran y gastan más de lo que la empresa pierde por la marcha de otros clientes.

El éxito de nuestros clientes genera un efecto flywheel de realimentación y autorefuerzo, gracias a un proceso circular donde nuestros clientes alimentan el crecimiento. Ciertamente, las “semillas” tienen puntos favorables muy notables, pero también aspectos negativos. Veámoslos a continuación:

  • Pros: esta palanca es altamente rentable. Las ventas adicionales a un cliente actual resultan mucho más baratas que conseguir clientes nuevos y el “boca a boca” es el canal más rápido y tiene las tasas de cierre favorable más altas.
  • Contras: resulta difícil cultivarla de forma proactiva para hacerla más predecible. Es necesario implementar una forma metódica de hacer que los clientes tengan éxito, documentarla y optimizarla incesantemente.

Esta disciplina experimentó un avance notable con la proliferación de modelos de negocio basados en la suscripción (por ejemplo, SaaS) donde resulta imprescindible retener al cliente para asegurar la rentabilidad. Esto llevó al nacimiento de la función conocida como Éxito del Cliente (Customer Success), que actualmente se ha extendido a múltiples sectores.

Pero el peso de una estrategia de “semillas” no recae sólo en el departamento de Éxito del Cliente. Sin ir más lejos, Marketing tiene un peso importante ejecutando campañas de información sobre los productos de nuestra empresa para favorecer la retención y la expansión, y utilizando el caso del cliente actual como material para atraer y persuadir a nuevos clientes. Muchos departamentos son protagonistas de esta estrategia:

  • Implementación, Onboarding, Solution Engineering, Delivery: su misión es implementar la solución del cliente y ponerlo en situación de empezar a capturar beneficios de nuestra colaboración. Esta función es muy relevante cuando la solución requiere importantes dosis de configuración, integración o desarrollos complementarios.
  • Customer Support: su objetivo es responder reactivamente ante problemas, errores, etc. de nuestra solución, cumpliendo unos niveles de servicio pactados (SLA).
  • Customer Success: se ocupa de colaborar proactivamente con el cliente para que éste alcance sus objetivos de negocio y obtenga el valor deseado durante todo el ciclo de vida de nuestra solución. Esta función colabora muy estrechamente con Account Management, que depende de Ventas y se ocupa de buscar deliberadamente oportunidades de expansión (cross-sell, upsell) y de recomendación en el cliente, con la consiguiente repercusión en los ingresos.

La mayoría de estas funciones pertenecen a una organización de nivel superior que en muchas empresas recibe el nombre Servicio al Cliente. Por eso en los siguientes puntos nos referiremos en general a ella, sin particularizar en sus diferentes áreas.

Las mejores prácticas en Servicio al Cliente

En los siguientes apartados vamos a discutir cómo la función de Servicio al Cliente puede desarrollar una estrategia de crecimiento basado en “semillas”.

Entender a nuestro cliente y su viaje

Debemos ser capaces de pensar como nuestro cliente. ¿Qué aspecto tiene el éxito cuando compra nuestro producto? ¿Qué quiere obtener de nuestro servicio?

El análisis del comportamiento del cliente y la IA pueden capturar y analizar grandes cantidades de datos para crear modelos predictivos y prescriptivos. Este análisis de datos puede ayudarnos a definir procesos para mejorar la CX.

Si nuestros equipos de éxito del cliente entienden el viaje de dicho cliente, pueden garantizar que estos permanezcan felices y satisfechos a lo largo de su relación con nuestra marca.

Desarrollar un proceso de onboarding impecable

Una de las funciones más importantes del equipo de éxito del cliente es asegurarse de que existe un proceso de onboarding optimizado. Nuestro equipo debe comprender las metas y los objetivos desde el punto de vista del cliente y establecer un rumbo para ayudarle a alcanzar el éxito inmediatamente. Enseñémosles a sacar el máximo partido de nuestro producto con herramientas, recursos y formación.

Al implementar un proceso de onboarding optimizado, el personal de servicio al cliente puede dar los pasos críticos hacia la realización del valor y acelerar el tiempo de creación de valor para un cliente.

Dividir nuestra base de clientes en segmentos más específicos y personalizar su experiencia

Lo que funciona para un cliente puede no funcionar para otro. Aunque tengamos varios clientes en el mismo sector, no hay dos exactamente iguales. Si deseamos centrarnos en más de un objetivo de éxito del cliente, podemos segmentar nuestra base de clientes para obtener de ellos diferentes definiciones de «éxito». Además, nuestros clientes son inteligentes y sabrán cuándo se les están enviando mensajes sin un toque personal.

Alinear los equipos de éxito del cliente y de producto

Si queremos atraer a nuevos clientes, perfeccionar su viaje y conseguir una alta retención a largo plazo, tendremos que mejorar la experiencia de nuestro producto para asegurarnos de que es la mejor posible. Dos equipos trabajando para crear una experiencia excepcional para el cliente es mejor que uno. Especialmente cuando el equipo de producto y el equipo de éxito del cliente están alineados y coinciden en las estrategias aplicadas.

Dedicar tiempo a los clientes y establecer conexiones personales no automatizadas

Una vez que hayamos afinado el proceso de onboarding y hayamos conseguido que nuestros clientes estén en marcha, no esperemos que ahora tengan que valerse por sí mismos. Nuestro equipo de atención al cliente debe seguir invirtiendo en ellos, dedicándoles tiempo una vez que estén totalmente integrados. Y ya sea una respuesta “enlatada” vía correo electrónico o hablar por teléfono con una máquina cuando tienen un problema de soporte nunca es la forma más productiva de comunicarse.

Por ello, nuestro equipo de éxito del cliente necesita hacer algo muy sencillo… coger el teléfono. Es importante dedicar tiempo a llamar a los nuevos clientes. Hacemos esto para poder construir una conexión personal con nuestra empresa, y también para ayudar a los clientes a maximizar el valor que obtienen de nuestro producto.

Ser proactivo y minimizar la fricción en las interacciones

A nuestros clientes no les interesa esperar días y días para recibir una respuesta a un ticket de soporte o a un correo electrónico. Quieren que sus representantes de atención al cliente sean proactivos y respondan con rapidez.

Los clientes también esperan comprobaciones frecuentes por parte de su representante de soporte, lo que demuestra que no se han olvidado de ellos una vez firmado el contrato.

Los clientes no quieren perder el tiempo. Cuando necesitan ayuda quieren obtenerla de la forma más fácil y rápida. Tal vez esto signifique una llamada telefónica en horario laboral, pero también puede significar un artículo de ayuda fácil de encontrar, una serie de correos electrónicos rápidos o un mensaje de Facebook.

Una experiencia sin fricciones suele empezar por que los equipos de éxito del cliente den un paso atrás y examinen cada paso del proceso. Así pueden determinar si un paso es necesario y cómo beneficia a la organización, al cliente y al empleado.

Es posible que los equipos de éxito del cliente también quieran investigar cómo las nuevas tecnologías, como los carritos inteligentes, los manuales de usuario interactivos y las recomendaciones contextuales, podrían ayudar a crear una CX sin fisuras.

Implementar un bucle de realimentación del cliente y analizar y compartir sus métricas

Los datos de nuestros clientes no tienen precio: asegurémonos de prestarles atención. Para ponerlo en práctica pensemos hasta qué punto los comentarios nos ayudarán a recopilar información de primera mano sobre nuestros clientes y sus pensamientos y sentimientos en torno a nuestro producto.

Tomemos el tiempo necesario para escuchar sus opiniones, informémosles de cómo pensamos responder y enviémosles siempre información actualizada para cerrar el círculo de comentarios.

El trabajo en equipo es crucial cuando se trata del éxito del cliente. Todos los equipos de la empresa deben recopilar las métricas de los clientes y compartir los datos con los demás miembros del equipo con regularidad.

La comunicación entre los diferentes departamentos es esencial para mantener todo bajo control y obtener los datos correctos en el momento adecuado. Lo mejor sería centrarse en las métricas clave del cliente: coste de retención del cliente, tasa de repetición de compra, tasa de retención del cliente, puntuación de satisfacción del cliente, tasa de abandono y puntuación del esfuerzo del cliente.

Demasiadas empresas se obsesionan con una única forma de crecer e ignoran las demás. Cada tipo de cliente potencial puede tener diferentes viajes, tasas de conversión, ciclos de venta, tamaño medio de las operaciones, clientes y métodos para aumentarlos. Lo importante es saber qué tipo(s), y en qué  combinación / equilibrio, funcionan mejor para nuestro negocio.

En este post discutimos las características de nuestro producto/mercado que influyen en la conformación de nuestro motor de crecimiento.

El post “Los cuatro cilindros de nuestro motor de crecimiento (4): semillas” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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