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El crecimiento ya no consiste en una lista de “growth hacks” o tácticas que pueden funcionar en tu caso o no. El growth hacking es ahora un sistema, un proceso. Incluso una filosofía sobre cómo llevar un negocio al siguiente nivel.

La pregunta más habitual que reciben los expertos en growth hacking es “¿Qué táctica debería usar para hacer crecer mi negocio?” Muchas veces esta pregunta surge de una concepción del crecimiento como algo mágico, y del deseo de encontrar un truco o receta secreta que libere el potencial de desarrollo de un negocio.

Pero se trata de una pregunta equivocada y cualquier intento de responderla sin más contexto está destinada al fracaso. Según Brian Balfour (ex VP Growth de HubSpot y fundador de Reforge) la respuesta en realidad está en dejar de buscar las tácticas primero y en su lugar empezar a establecer una filosofía y unos fundamentos de crecimiento.

Principios, antes que tácticas

Una filosofía de crecimiento está basada en principios, que se materializan en un proceso y un equipo, no en tácticas.

  • Principios. Son los valores esenciales que guían al equipo hasta el éxito. Dirigen la articulación de nuestro proceso, forman parte de los requisitos para contratar a nuevos miembros del equipo y ayudan a tomar decisiones difíciles. Estos son algunos de los principios habituales en los equipos de growth hacking de éxito: maximizar el aprendizaje, buscan el impacto, equilibrar creatividad y analítica y aceptar el cambio.
  • Proceso. ¿Cómo articular nuestras actividades para que, partiendo de nuestros objetivos de crecimiento, lleguemos a descubrir una serie de tácticas escalables y replicables que nos permitan alcanzarlos? Nuestro proceso da respuesta a estas preguntas y despliega la capacidad de nuestro equipo para generar crecimiento. El proceso es nuestra máquina de crecimiento: un marco que nos ayuda a generar ideas, priorizarlas, evaluarlas, implementar las mejores tácticas e ir mejorando nuestras capacidades para hacer crecer el negocio.
  • Equipo. Necesitamos una mezcla de personas con un conjunto de capacidades organizadas para ejecutar nuestro proceso.  Los equipos de growth hacking suelen ser multidisciplinares, compuestos de personal de marketing, producto, analítica e ingeniería.
  • Tácticas. Las tácticas son el resultado del proceso: una combinación única de ingredientes que hacen posible el crecimiento de nuestro negocio. Nuestro trabajo es descubrir esa combinación única.

Según Brian Balfour existen varias razones por las que hay que priorizar el proceso antes que las tácticas:

  • El crecimiento resulta de la suma de muchas pequeñas partes. Antes y después de una curva tipo “stick de hockey” hay una multitud de factores que se combinaron para desatar el crecimiento inicialmente y para mantenerlo vivo después. La realidad es que no hay “balas de plata”: aunque pueda haber experimentos que produzcan resultados excepcionales, solo es posible llegar a ellos como resultado del aprendizaje combinado de multitud de otros experimentos. Es necesario un proceso que genere nuevas ideas, las pruebe eficientemente, aprenda de los resultados y use ese aprendizaje para generar crecimiento de una manera continua.
  • La velocidad de cambio en los canales digitales está incrementándose. Aparecen nuevos canales continuamente y las tácticas que funcionaban hace unos meses ya no son eficaces. Necesitamos un proceso que permanentemente adapte nuestras tácticas a este entorno cambiante.
  • Lo que funciona para una empresa no funciona necesariamente para las demás. Las audiencias son diferentes, los productos son diferentes, los ciclos de vida de los clientes son diferentes, los modelos de negocio son diferentes… en una palabra los negocios son diferentes. Debemos tomar lo que ha funcionado para otros como una inspiración, no como una prescripción. Necesitamos un proceso que descubra las combinaciones únicas de elementos que funcionan para nuestra audiencia, producto y modelo de negocio.
  • Necesitamos una máquina de crecimiento. Para alcanzar el éxito no basta con encontrar una táctica que funcione. El éxito está en construir un motor de crecimiento, una máquina que sea escalable, predecible y repetible. Un proceso de growth hacking, que reciba como entrada los objetivos a alcanzar y produzca como resultado las tácticas, constituye esa máquina.

Elementos de un proceso de growth hacking

No existe un proceso de crecimiento correcto o perfecto. Lo importante es tener uno, ajustarse a él e ir mejorando con el tiempo. Pero cualquier proceso de crecimiento debería incorporar una serie de elementos clave:

Proceso Growth Hacking

0. Alcanzar encaje producto/mercado

El growth hacking debería empezar con un producto y el encaje producto-mercado es un requisito previo y la base del growth hacking. Si no tenemos todavía un producto y un modelo de negocio validados es mejor parar.  No podemos aplicar growth hacking para llegar al encaje problema-solución o producto-mercado, así que tenemos que enfocarnos en eso antes. Es necesario asegurarnos de que entendemos bien nuestros segmentos de clientes, propuesta de valor, estructura de costes, corrientes de ingresos, etc. antes de continuar.

1. Definir objetivos accionables

Nuestros objetivos no pueden ser tan amplios que no sean significativos. Por supuesto que el objetivo es el crecimiento, pero uno no alcanza ese tipo de resultado final si no se divide éste en tareas más pequeñas y alcanzables. Una manera de conseguirlo es enfocándose en algunas de las etapas del funnel AAARRR (Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue) y, dentro de ella, descomponiéndola en subobjetivos.

2. Idear

Generar hipótesis para estrategias, campañas y tácticas que se alineen con la consecución de nuestros objetivos y puedan avanzar nuestros indicadores. Estas hipótesis pueden estar relacionadas con canales de marketing o características del producto y juntas constituyen nuestro backlog de ideas. Las técnicas de fomento de la creatividad como el brainstorming o el mindstorming son útiles en esta fase. Cuando un objetivo se puede descomponer como el resultado de varios inputs hay que generar ideas para mover dichos inputs, mejor que el resultado final.

3. Priorizar

Aplicar un proceso riguroso para determinar qué hipótesis perseguir. Existen diversos enfoques para, de una manera relativamente científica, asignar puntuaciones a cada idea en el backlog. Uno de ellos, comúnmente aceptado, es el ICE (Impact, Confidence, Ease) que les otorga un score en función de su efecto previsto en los objetivos, probabilidad de éxito  y cantidad de recursos necesarios para ejecutarlas.

4. Experimentar

Diseñar y ejecutar los experimentos para ver qué ideas producen las mayores ganancias. En esta fase es útil un enfoque de Experimento Mínimo Viable, que con el mínimo coste proporciona el máximo aprendizaje, eficiencia y validez. En el diseño del experimento, además de la hipótesis que queremos validar/refutar debe figurar el proceso de la prueba y la métrica que vamos a utilizar para evaluar el resultado. Lo importante de los experimentos es aprender algo, con independencia del resultado concreto.

5. Analizar

Sin analítica, los objetivos están vacíos. Se trata de descubrir nuevas oportunidades de crecimiento mediante análisis cualitativos y cuantitativos. En el análisis de éxito/fracaso debemos cuantificar el impacto real (diferencia respecto a la predicción de la hipótesis) y entender el porqué de esos resultados. Obviamente, la infraestructura y procesos de análisis deben estar desplegados antes de empezar con los experimentos.

6. Sistematizar

Utilizar los resultados de los experimentos para optimizar nuestra ejecución y sistematizar las ideas que funcionan, productizándolas (aplicando tecnología e ingeniería) o materializándolas en guías paso a paso para hacerlas repetibles.

7. Repetir el ciclo

Volver a ejecutar el ciclo, intentando cada vez ser más precisos en nuestras predicciones, más eficientes en la realización de experimentos y más eficaces en el aprendizaje. Y hacerlo con la mayor cadencia posible: el growth hacking es, en gran parte, un juego de velocidad.

El éxito en el growth hacking proviene principalmente de seguir escrupulosamente un proceso, porque la mayoría de la gente no lo hace. El proceso es difícil y puede resultar frustrante y, de hecho, es muy fácil desviarse de él y perseguir el último “objeto brillante”, pero eso nos llevará a la ineficacia. En su lugar, hay que enfocarse en configurar los anteriores elementos en un proceso que funcione para nuestra organización.

El post “El growth hacking es un proceso, no una lista de tácticas” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El growth hacking está muy ligado al mundo de las start-ups porque la urgencia y la escasez de recursos de estas les ha obligado a reinventar los métodos para hacer crecer el negocio. Pero el growth hacking se caracteriza por una mentalidad y una serie de enfoques que son aplicables en cualquier empresa.

Se ha hablado mucho del growth hacking como algo propio de las start-ups de Internet, hasta al punto que algunos definen al growth hacker como “un marketer que trabaja en Silicon Valley”. En este post estudiamos la relación entre growth hacking y start-ups y analizamos si este enfoque es algo más que buen marketing digital.

Growth hacking y marketing en start-ups: mucha prisa y poco dinero

Las start-ups poseen algunas características que las diferencian del mundo corporativo y que condicionan su manera de hacer marketing:

  • Extrema incertidumbre: es habitual que al principio de su vida una start-up no conozca a sus clientes objetivo, no haya validado su propuesta de valor, no sepa si el mercado va a comprar sus productos y mucho menos cuáles son los medios para llegar a él.
  • Obligadas a un crecimiento astronómico: las start-ups parten de cero y deben multiplicar sus cifras a toda velocidad si quieren afianzarse en el mercado, tomar ventaja sobre la competencia y acceder a financiación.
  • Falta de recursos: marca, personal, dinero, etc. Las start-ups carecen del activo de una marca conocida y en muchos casos ni siquiera tienen un presupuesto o un departamento de marketing.
  • Falta de experiencia en marketing tradicional: en muchos casos los integrantes de una start-up no poseen un bagaje en las técnicas y canales habituales de marketing.

Para algunos, el growth hacking es un resultado de la desesperación de las start-ups por alcanzar sus agresivos objetivos de crecimiento con muy escasos recursos. Las start-ups no tienen el presupuesto o la experiencia para implementar lo que típicamente entendemos como marketing, así que están expandiendo la definición de ese término, consiguiendo con ello enormes beneficios. Esencialmente, los growth hackers plantean el marketing con un foco en la innovación, la escalabilidad y el bajo coste.

Growth HackingUna pregunta clave del nuevo marketing en start-ups es cuál es el mejor momento para empezar a aplicar el growth hacking. Y la mayoría de los expertos aconseja que no se aplique este enfoque antes de haber alcanzado el encaje producto/mercado. En general no es una buena idea escalar un negocio si no se ha llegado a esta situación, que implica tener una versión del producto con una propuesta de valor consolidada y por la que los clientes están dispuestos a pagar. Intentar escalar mediante growth hacking un negocio no validado es frustrante, ineficaz y contraproducente, al no hacer más que aumentar la visibilidad y accesibilidad de un producto inmaduro.

¿El growth hacking es marketing con otro nombre?

Cuando uno empieza a leer sobre “los 100 mejores growth hacks para tu empresa” (ver, por ejemplo, aquí o aquí) se encuentra con consejos como “escribir un blog”, “hacer SEO” o “difundir en medios sociales” que sin duda forman parte del repertorio habitual de un marketing digital más o menos moderno. ¿Es en eso en lo que ha quedado el growthg hacking? ¿Se trata en realidad de un nuevo nombre para el marketing actual?

Pues la respuesta es si… y no. El growth hacker y el marketer comparten algunos objetivos de negocio pero sus retos, alguna de sus tácticas y -sobre todo- su mentalidad son diferentes.

¿Cuáles son las técnicas y actitudes específicas del growth hacking? ¿Qué aporta sobre el marketing más convencional? Como hemos mencionado, el growth hacking comparte muchas técnicas y canales con el marketing digital moderno; sin embargo existen una serie de tácticas y enfoques que –sin ser exclusivos del growth hackinges en el ámbito de esta filosofía donde alcanzan su máximo desarrollo:

  • Desarrollo de producto. El principal diferenciador del growth hacking es su foco en el producto frente al foco en los canales que caracteriza al marketing tradicional. El growth hacking no solo ha cambiado el marketing, sino también la forma en que los productos se analizan y desarrollan. La búsqueda exitosa del crecimiento empieza al nivel del producto y el growth hacking es esencialmente un puesto basado en el producto: un growth hacker ve el producto como el canal primordial para el crecimiento.
  • Montarse en las superplataformas existentes. Una de las mejores maneras de hacer crecer la base de usuarios de una start-up es aprovechar el potencial y la popularidad de una plataforma de éxito como Facebook o LinkedIn. Integrarse con ellas (incluso por procedimientos poco convencionales, como en algún hack célebre) nos permitirá “subirnos a hombros de gigantes” y llegar más lejos antes.
  • Bucles virales. El marketing viral está en el corazón del growth hacking. Los growth hackers aplican un enfoque basado en la medida y la iteración a la viralidad, que se implanta dentro del propio producto. Ya no basta con estimular la viralidad mediante campañas de marketing para incentivar la recomendación: un producto crece gracias a que crea una base de clientes tan satisfechos que lo recomiendan de manera natural o incorporando dinámicas de viralidad en el propio producto (por ejemplo, funcionalidad compartida entre usuarios).
  • Funnel completo. Pensemos en un funnel que cubre todo el ciclo AAARRR (Awareness, Acquisition, Activation, Retention, Referral, Revenue). Aunque el marketing también se ocupa de todo el funnel, es en el growth hacking –con su foco en la activación, la retención la referencia y los ingresos de los clientes– donde los tramos medio y final del funnel adquieren más protagonismo. El growth hacking no trata solo de conseguir visitantes en un sitio, tiene que ver con ganar dinero a lo largo de todo el ciclo.
  • Creatividad. Un growth hacker siempre está a la búsqueda de nuevas estrategias y tácticas que le otorguen ventaja respecto a la competencia e impulsen sus métricas. A diferencia del marketing tradicional, el growth hacking persigue activamente nuevos canales y reimagina los canales existentes. Tanto es así que muchos consideran que si algo no es nuevo estrictamente no puede ser considerado growth hacking.
  • Experimentación y analítica. Un growth hacker cultiva una obsesión por los ciclos de aprendizaje rápidos que le permitan descubrir lo que funciona y rechazar lo que no. La exploración, medida, análisis y aprendizaje en ciclos iterativos es lo que permite descubrir las estrategias con potencial para acelerar las métricas, en un proceso que guarda similitudes con lo que se conoce como Agile Marketing.

La función de growth hacking vive típicamente en la intersección de marketing y desarrollo de producto y se enfoca en todas las fases del funnel para hacer crecer el negocio mediante ciclos de aprendizaje rápido.

En el próximo post hablaremos de si el growth hacking se puede reducir a una lista de tácticas y cómo implementar un proceso de búsqueda del crecimiento.

El post “Growth hacker: ¿es algo más que un marketer que trabaja en una start-up?” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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Analizando los casos más célebres de growth hacking inmediatamente emergen una serie de tácticas de éxito que contribuyen a caracterizar este enfoque.

Growth HackingCuando uno se aproxima al tema del growth hacking inevitablemente aparece un conjunto de casos de éxito que han perfilado y ejemplifican esta actividad. Si repasamos esta lista de empresas nos daremos cuenta de un hecho sorprendente: una serie de tácticas que nadie habría descrito previamente como “marketing” resultaron ser los esteroides que impulsaron el crecimiento de su negocio. Veamos cuáles son los casos de growth hacking más comentados y las tácticas que utilizaron:

  • Hotmail (ahora Microsoft). Es considerado por muchos el “padre” de todos los growth hacks. En 1996 a uno de los inversores en esta plataforma de correo web se le ocurrió firmar cada mensaje que se enviaba desde ella con un “PS I love you. Get your free E-mail at Hotmail.” De esta manera se fomentó una recomendación viral que consiguió multiplicar los registros, que llegaron a 12 millones un año y medio después de su lanzamiento. Esta táctica ha sido replicada posteriormente por los fabricantes de terminales móviles con soporte a email.
  • PayPal. Este proveedor de pagos online llegó a ser uno de los preferidos por los vendedores de artículos en eBay (el sitio de subastas), que daban de alta explícitamente a este medio de pago en sus perfiles. Esta popularidad permitió a PayPal llegar a un acuerdo con eBay para que este sitio ofreciera a PayPal como medio de pago predeterminado, junto a los otros grandes proveedores del mercado. Esto aumentó enormemente la visibilidad de PayPal y llevó a muchos compradores en eBay a crearse cuentas en ese proveedor de pagos.
  • YouTubeEl sitio líder para compartición de videos aplicó diversos hacks para atraer y retener audiencias: sorteos, comentarios, canales, monetización… Probablemente uno de los más eficaces fue la posibilidad de insertar videos publicados en YouTube en sitios web de terceros mediante la sencilla inclusión de un código en la página web. Esto multiplicó la visibilidad de YouTube y le proporcionó una cantidad masiva de enlaces entrantes.
  • Groupon. Este sitio de cupones de descuento lleva la compartición social en su ADN: desde la natural inclinación a comunicar nuestra última compra, pasando por la urgencia por difundir una posible oferta para que la gente se apunte y finalmente el descuento alcance el número mínimo de registrados y se libere, y terminando en los programas de referencia del tipo “Recomiéndanos a un amigo y cuando realice su primera compra recibirás un bono de 10 $”. Otras empresas de compra con descuento como LivingSocial han empleado tácticas análogas, por ejemplo, “Reenvía la oferta que has comprado y si tres amigos acaban comprándola te reembolsamos tu pago”.
  • DropboxEl popular servicio de almacenamiento en la nube dio una vuelta de tuerca a las tácticas para fomentar la viralidad de su producto, estimulándola por varias vías, entre ellas implementar características virales en el propio producto (ejemplo, carpetas compartidas) y fomentarla mediante incentivos bilaterales del tipo member-get-member (concediendo espacio de almacenamiento gratuito tanto a referenciador como a referenciado).
  • Airbnb. Este conocido sitio de reserva de habitaciones entre particulares es famoso por su uso de diversos growth hacks. De ellos probablemente el más comentado es su “integración” con Craiglist (un sitio de anuncios clasificados). Durante una época a cualquiera que publicara una habitación en Airbnb se le ofrecía la opción de anunciarlo automáticamente en Craiglist, multiplicando su visibilidad y de paso consiguiendo valiosos enlaces para el primer sitio. Lo curioso del caso es que entonces Craiglist no proporcionaba una API para realizar esta integración de manera programática, con lo que los ingenieros de Airbnb tuvieron que implementar un proceso de automatización que “navegara” los formularios web de Craiglist. Esta mezcla de creatividad, “cabalgar” redes ya existentes y usar al máximo lo que nos permite hacer la tecnología forma parte de la quintaesencia del growth hacking.
  • Spotify. Este servicio de música en streaming cerró una operación exclusiva con Facebook para ser el “servicio de música por defecto” de la red social. Gracias a él los usuarios de Facebook podían compartir la música que estaban escuchando con sus seguidores y amigos en la red. Al recibir estas canciones en su newsfeed, los usuarios podían hacer clic y llegar a una página donde escucharlas, a la vez que se les invitaba a unirse a Spotify.
  • LinkedIn. Esta red social profesional líder ha venido aplicando diversos hacks para la adquisición de nuevos usuarios, entre ellos la importación de los contactos de un usuario y la opción de enviarles invitaciones y la publicación de los perfiles de los usuario como páginas web públicas, que resultaba muy atractivo como herramienta básica para empezar a crear una marca personal. Pero también es muy conocida por sus hacks, basados en el desarrollo de nuevas funcionalidades de producto sustentadas en ciencia de datos, para retener y estimular el uso en los usuarios ya registrados. Entre ellos la propuesta a los usuarios de otros “Usuarios que podrías conocer”, basada en diversos heurísticos y que fomentaba la conexión y la utilidad de la plataforma.
  • Twitter. Es otro ejemplo de un growth hacking consistente en cambios en la experiencia de uso del producto basadas en ciencia de datos para fomentar la retención de los usuarios. En concreto Twitter se percató de que el uso recurrente del producto por un usuario dependía de a cuántos otros usuarios estaba siguiendo y por ello implementó una funcionalidad de recomendación de cuentas a las que seguir para todos los nuevos usuarios.
  • Quora. Esta red social de preguntas y respuestas ha aplicado una variedad de hacks que van desde el reclutamiento de personas con gran visibilidad y autoridad en la industria para que sirvieran como reclamo, pasando por la monitorización de la calidad de preguntas y respuestas, hasta al análisis del comportamiento de los usuarios más activos, para crear patrones de uso que hicieran que los demás usuarios replicaran esos comportamientos.
  • ZyngaEl proveedor de videojuegos sociales saltó a la fama lanzando juegos sobre Facebook. Los usuarios de juegos Zynga compartían automáticamente su status en Facebook e incluso, en algunos juegos, para pasar al siguiente nivel era obligatorio invitar a los amigos en la red social. Zynga mantuvo durante algún tiempo una alianza privilegiada con Facebook, incluyendo cláusulas de exclusividad. Tan rápidamente como creció su situación se estancó cuando la demanda de juegos sobre Facebook se redujo y la alianza se canceló, obligando a Zynga a diversificar sus plataformas.

Creatividad, bucles virales, integración con las superplataformas existentes, desarrollo de producto dirigido por datos… son algunos de los ejes que conforman el growth hacking. En el próximo post hablaremos de su relación con las start-ups y de si todo este enfoque no es más que un nuevo nombre para el marketing digital.

El post “Growth hacking: algunos casos célebres” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El growth hacking ha pasado en los últimos años a ser el enfoque más comentado en marketing de productos tecnológicos. En este post explicamos la historia y el significado de este término.

A estas alturas supongo que todo el mundo en marketing (especialmente en negocios digitales) ha oído hablar del término growth hacking. Todos hemos leído casos sobre cómo Airbnb, Hotmail, Dropbox, etc. hackearon su camino hasta el éxito más espectacular aplicando una serie de tácticas muy creativas y de productividad exponencial.

La popularidad de estos casos consiguió que la idea del growth hacking se extendiera. Y muchos marketers quisieron emular esos crecimientos de 10x copiando sus tácticas pero sin preocuparse de la estrategia y el proceso, y en la mayoría de casos con resultados discutibles.

Pero ¿en qué consiste realmente el growth hacking? ¿Es sustancialmente diferente del (buen) marketing digital? ¿Cómo desarrollar un proceso de growth hacking para mi negocio? A estas y otras preguntas dedicaremos el presente y los siguientes posts. Y para ello empecemos con un poco de historia.

Historia del growth hacking

Durante los primeros años del presente siglo muchas start-ups tecnológicas se encontraban en una encrucijada: tras el estallido de la burbuja puntocom de los años 90 los inversores se mostraban más cautos e inyectaban menos dinero en este sector, lo que reducía la financiación de las que estas empresas disponían para sus iniciativas. Por otro lado estas compañías estaban acuciadas por crecer en su número de clientes y su cifra de negocio, como manera de sobrevivir y de conseguir financiación. Todo ello hizo que se vieran obligadas a agudizar su ingenio a la búsqueda de ese difícil crecimiento y exploraran diversas técnicas poco convencionales para conseguirlo, en algún caso con un éxito espectacular.

Profesionales como Sean Ellis, que parecían entender las claves de este proceso eran contratadas por esas start-ups con el fin de que les aportaran sus fórmulas milagrosas para el crecimiento. Ellis trabajó para empresas como Dropbox, Eventbrite, Lookout, LogMeIn y Uproar con gran éxito pero descubrió que, una vez cobrado su cheque y preparado para saltar a su siguiente encargo, se solía encontrar con un problema: localizar a un sustituto que diera continuidad a su trabajo. En su post de 2010 “Find a Growth Hacker for Your Startup” Ellis defiende que una start-up que haya llegado al encaje producto/mercado y haya validado un proceso eficiente de conversión o monetización, y que se enfrente al reto de descubrir maneras escalables, repetibles y sostenibles de hacer crecer el negocio, en lugar de contratar al típico VP de Marketing debería contratar a un growth hacker, acuñando así el término.

Según Ellis, un growth hacker es una persona cuya única meta es el crecimiento. Sus características son la capacidad para asumir la responsabilidad sobre el crecimiento y un impulso emprendedor. Debe poseer la creatividad para imaginar nuevas maneras de producir crecimiento y debe ser disciplinado para seguir un proceso de priorizar ideas, probarlas y aplicar la analítica para decidir qué métodos mantener y cuáles suprimir. Cuanto más rápidamente se repita este proceso más probable es que encuentre maneras escalables y repetibles de hacer crecer el negocio.

El nuevo término permaneció en una relativa oscuridad hasta que en 2012 Andrew Chen (una de mis referencias, que actualmente es responsable de crecimiento en Uber), publicó “Growth Hacker is the new VP Marketing”, que tuvo una gran difusión y que llevó el concepto del ostracismo a la popularidad. En el artículo Chen describe al growth hacker como un cruce entre marketer y programador y a su disciplina como algo a caballo entre el marketing y el desarrollo de producto. El autor también resalta que en esta época de superplataformas como Facebook y Apple, que pueden abrir la puerta a cientos de millones de usuarios, la habilidad del growth hacker para cambiar la trayectoria del  producto e integrarlo con estas superredes resulta primordial para su difusión.

¿Qué queremos decir cuando hablamos de hacker?

Muchos asocian el término growth hacker a un programador que hace marketing, pero esto no tiene que ser necesariamente así. En este contexto el término hacker tiene varios significados:

  • Uno, muy cercano al de programador o experto técnico que usa su conocimiento para superar un problema. Como hemos visto, influenciadores como Andrew Chen concebían al growth hacker como un híbrido de programador y marketer, aunque –tal como otros argumentan– ser un growth hacker es una cuestión de enfoque y actitud más que de conocimientos técnicos personales y muchos de los mejores growth hackers no son programadores.
  • Otro, en un sentido más figurativo (similar al término life hacker), para definir a alguien que piensa “fuera de la caja”, ignora las reglas y descubre nuevas maneras de superar retos.

No es una coincidencia que muchos growth hackers famosos tengan un bagaje de ingeniería, pero esta correlación no se debe tanto a que esa formación sea necesaria para dicha actividad, como a que les proporciona la capacidad para entender el producto, el rigor y la precisión necesarios para desempeñarla con éxito.

Resumiendo, el growth hacking es un proceso de experimentación rápida a través de los canales de marketing y el desarrollo de producto para identificar las maneras más eficaces y escalables de hacer crecer el negocio.

En los próximos posts presentaremos algunos casos célebres de growth hacking, discutiremos si en realidad no es más que marketing con un nuevo nombre y presentaremos un proceso para implementarlo.

El post “Growth hacking: historia y concepto” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El perfil de vendedor Challenger es capaz de ofrecer a sus compradores potenciales insights que movilicen la acción hacia la compra de su producto. Pero ¿cómo se articula una conversación basada en insights?

Una de las habilidades clave del modelo de venta basada en provocación o insights y del perfil de vendedor Challenger (tal como se explica en el libro que los dio a conocer, “The Challenger Sale”) es la de enseñar a los clientes nuevas maneras de competir en su negocio, que se conectan con los beneficios diferenciales que aporta el producto del vcendedor. Pero ¿cómo se articula ese discurso? En este post te lo explicamos, así como la manera en que este proceso de entrega de insights puede ser escalable.

Coreografía de una conversación dirigida por insights

Una conversación dirigida por insights bien ejecutada tiene un importante componente emocional. No se trata tanto de hacer la presentación formal de un caso de negocio con datos y gráficos como de contar una historia persuasiva, con sus elementos de drama, suspense y sorpresa. Idealmente, el cliente debe llegar a sentirse mal por la oportunidad que está perdiendo o los riesgos que está corriendo. Y para ello hay que involucrar a su cerebro racional y al emocional; si no, no se decidirá a acometer el cambio.

Coreografía ChallengerLa conversación debe constar de los siguientes pasos:

  1. Calentamiento. Exposición de los retos clave en el cliente, tal como los estamos viendo en empresas similares, basada en datos de benchmark o, al menos, anecdóticos. Se conoce como venta “basada en hipótesis”: en lugar de guiar con preguntas guiamos con hipótesis sobre las necesidades del cliente. El objetivo es construir credibilidad: que el cliente piense que “entendemos su mundo”.
  2. Reformulación (reframe). Se trata del momento central de una presentación basada en insights. A partir de los retos expuestos en el calentamiento, introducir una nueva perspectiva que conecta esos retos a un problema o a una oportunidad mayor, de la que el cliente no se había dado cuenta y no reconocida. De momento solo hay que aportar el “titular”, una expresión directa y radical del insight, que se irá desarrollando en los siguientes pasos. El objetivo es sorprender al cliente, despertar su curiosidad, hacerle reflexionar “Nunca había pensado en ello de esa manera”. En este paso estamos intentando definir la necesidad del cliente, no responder a ella.
  3. Inmersión racional. Consiste en el caso de negocio para justificar el valor del reframe: datos tablas, gráficos para cuantificar el coste del problema o el tamaño de la oportunidad. Basado en números, está dirigido al cerebro racional. El objetivo es provocar una reacción del tipo “No tenía ni idea de que estábamos malgastando tanto dinero / esta oportunidad era tan grande”.
  4. Impacto emocional. Asegurarse de que el cliente se ve protagonista de la historia que contamos. Hay que evitar que el cliente piense “eso no nos aplica”. Basado en ejemplos y narrativas, está dirigido al cerebro emocional. Consiste en contar historias y casos similares para que el comprador se vea reflejado. El objetivo es provocar una reacción del tipo “Eso es exactamente lo que nos pasa y nos está matando”.
  5. Una nueva manera. Vender la solución, no nuestro producto. Consiste en una revisión de las características que esa solución debería tener para resolver el problema o aprovechar la oportunidad, y de cómo mejoraría la vida del cliente si actuara de diferente manera (si acometiera el cambio).
  6. Nuestra solución. Mostrar cómo nuestra solución es la que mejor equipa al cliente para su nueva manera de actuar. Nuestro producto debe ser el resultado natural de la conversación, no su tema. No “guiemos con él”, sino “guiemos hacia él”.

Esencialmente, esta exposición debería elaborarse a partir de la respuesta a la siguiente pregunta “¿Qué está costando a los clientes más dinero del que se están dando cuenta y que solo nosotros podemos ayudarles a solucionar?”. Si conseguimos encontrar una buena respuesta a esa pregunta tendremos mucho camino recorrido para articular una venta basada en insights.

Por ejemplo, imaginemos un proveedor de sistemas integrados de gestión de riesgos financieros. Sus clientes serían proveedores de servicios financieros (hipotecas, créditos, productos derivados…) que aplican una gestión de riesgos aislada por productos. La reformulación consistiría en la idea de que una mala gestión de riesgos en un área tiene consecuencias en las otras y que una gestión de riesgos desintegrada es contraproducente. La explicación con datos e historias de ese problema y oportunidad daría pie a la presentación de una “nueva manera” de hacer las cosas, basada en un software para integrar la gestión de riesgos en una vista unificada.

¿Cómo industrializarlo?

Una gran cuestión del modelo Challenger es si se debe dejar en manos de los vendedores individuales la elaboración de insights para entregar a los clientes. Y la respuesta es que si queremos que esta elaboración genere insights de calidad pero, sobre todo, que sea escalable y replicable, debe ser realizada por la organización: Marketing, Gestión de Producto, Tecnología. Ellos son los que tienen los recursos necesarios para generar insighst que los vendedores puedan entregar luego a los clientes y les sirvan para controlar la conversación. Recordemos que el modelo Challenger no consiste en ofrecer insights elaborados totalmente a medida para cada cliente, sino válidos para un segmento de clientes (en gran medida “precocinados”).

Del mismo modo ocurre con la personalización de un cierto insight a las diferentes personas y roles de una empresa. El departamento de Marketing puede reducir la infinita variabilidad de este problema identificando y desarrollando una serie de personas (arquetipos) de los diferentes involucrados, que incorporen sus objetivos, sus drivers de valor y los drivers económicos de su negocio y sirvan para desarrollar las personalizaciones de los mensajes para esos arquetipos.

En definitiva para que este modelo sea escalable y rentable es imprescindible convertir a la organización en una verdadera “fábrica” de generación y personalización de insights.

Los tres grandes cambios para implementar el modelo Challenger

Para implementar el modelo Challenger no basta con impartir un curso sobre el tema a los vendedores. Los cambios que hay que implementar son:

Formar a los vendedores

Obviamente el primer paso para implementar el cambio hacia un modelo Challenger es formar a los vendedores para que desarrollen las habilidades y comportamientos propios de este enfoque. Y realmente el modelo Challenger se puede enseñar, pero siempre y cuando esta formación no se ejecute como un evento, sino como un programa continuo de desarrollo profesional de los vendedores que sustente el cambio en la estrategia comercial de la empresa.

Involucrar a la dirección de ventas

El cambio en el comportamiento de los vendedores hacia un modelo Challenger es algo que no se consigue con un simple curso y sin refuerzo adicional. El protagonismo de la dirección de ventas es crucial en la iniciativa por su papel en la formación, el coaching, la incentivación y el refuerzo continuo del enfoque sobre el terreno. Y, por supuesto, también en la contratación de los nuevos miembros del equipo, asegurándose de que sus comportamientos, actitudes y habilidades encajan con el nuevo modelo.

Cambiar la organización

La migración a un modelo Challenger es una cuestión tanto de construir capacidades organizativas como de desarrollar habilidades individuales. Olvídate te implantar con éxito un modelo Challenger sin cambiar a la vez tu organización. Todas las habilidades del modelo (y especialmente, Enseñar y Adaptar) se benefician de que en la organización se desarrollen capacidades para generar insights de una manera escalable y repetible y de personalizarlos para diferentes sectores, empresas o roles. Una mayor integración de Marketing y Ventas siguiendo estos criterios es imprescindible.

El post “Implementando un modelo Challenger de marketing y ventas (2)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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El perfil de vendedor Challenger es el que más éxito tiene en entornos de venta compleja y crisis, y este éxito se debe a una combinación de habilidades: enseñar, adaptar y asumir el control.

En otras ocasiones hemos hablado en este blog del modelo de venta basada en provocación o insights y del nuevo perfil comercial ganador en entornos de venta compleja: el Challenger. Estas ideas provienen en gran medida de un estudio sobre el rendimiento en venta compleja realizado por el Corporate Executive Board (ahora parte de Gartner) en el que analizó a 6.000 comerciales de 83 empresas en diferentes sectores de actividad y que se plasmó en el famoso libro “The Challenger Sale” de M. Dixon y B. Adamson.

Un vendedor Challenger es capaz de aportar a sus clientes ideas y puntos de vista originales sobre su negocio -oportunidades y problemas de los que no eran conscientes- y guiarlos hacia las soluciones que él comercializa, que son las que mejor les pueden habilitar para aprovechar esas oportunidades o resolver esos problemas.

Venta ChallengerCon ese fin, el Challenger aplica tres habilidades que le sirven para crear una tensión constructiva en el cliente:

  • Enseñar
  • Adaptar
  • Asumir el control

En este post vamos a ver en qué consisten y cómo funcionan estas habilidades.

Enseñar para diferenciarse

La característica que realmente distingue a los Challengers es su capacidad para enseñar a los clientes cosas nuevas y valiosas sobre cómo competir en su mercado. En este contexto “enseñar” significa ofrecer a los clientes nuevas perspectivas sobre su negocio (inicialmente no sobre nuestro producto o solución).

Por ejemplo imaginemos un sector donde la práctica generalizada es comprar aplicaciones informáticas best-of-breed optimizadas para cada función. Un proveedor de suites software integradas para ese sector podría revelar a sus clientes que esa práctica en realidad les está costando dinero en términos de funcionalidades redundantes, procesos desintegrados y costes de interoperación.

En las metodologías de venta consultiva, habituales durante los últimos treinta años, hemos aprendido a preguntar para conocer a nuestro cliente tan bien como él mismo. Pero ¿y si el cliente no sabe lo que necesita? En ese caso, más que preguntárselo lo mejor es decirle lo que necesita: en eso consiste la venta basada en insights.

En metodología Challenger a este tipo de enseñanza se le llama Commercial Teaching y desde luego no consiste en proporcionar formación gratuita y que el resultado de esta enseñanza, materializado en forma de nuevos proyectos e iniciativas, lo capitalicen otros proveedores. Commercial Teaching significa enseñar a los clientes algo valioso sobre SU negocio de modo que lleve a una victoria comercial para NOSOTROS. Para ello sus características son:

  • Guía hacia aquellas fortalezas en las que somos únicos. Debe conectarse directamente hacia aquellas características en las que somos superiores a los competidores. Ello requiere descubrir oportunidades para el cliente, estar seguros de que podemos ayudar y conocer nuestras fortalezas únicas.
  • Desafía las asunciones de los clientes. Debe hablar directamente a su mundo de una forma en la que no habían pensado o no habían descubierto: se trata de “reformular” o “reencuadrar” (en inglés, reframe) la forma en la que piensan sobre su negocio, no confirmar o validar sus conceptos previos. Para ser capaces de ofrecer una reformulación hay que conocer el negocio del cliente mejor que él mismo… al menos en la parte de éste que tiene que ver con nuestra área de solución. Si ante nuestro intento de reformulación el cliente responde con una reacción del tipo “Estoy totalmente de acuerdo”, aunque sea un resultado aparentemente favorable en realidad no lo es porque significa que no le hemos enseñado nada, sino que le hemos mostrado cosas que él ya conocía. Se trata de reformular, NO de “sintonizar”: hay que buscar una reacción del tipo “Nunca había pensado en ello de esa manera”.
  • Cataliza la acción. Hay que ayudar a los clientes a entender los costes en los que están incurriendo o los ingresos a los que están renunciando por no actuar sobre la oportunidad que les hemos enseñado. Más que nada hay que conseguir que deseen perseguir el reframe (aunque inicialmente no insistamos en posicionar nuestros productos). Antes de comprar nada necesitan entender en qué les beneficia resolver el problema.
  • Escalar a través de los clientes. Para que el proceso escale hay que desplegar el proceso segmento a segmento, no cliente a cliente. Para ello hay que utilizar una segmentación basada en necesidades y realizar un desarrollo de insights a nivel de empresa, donde poseemos las capacidades y la variedad de insights necesaria, no a nivel de vendedor.

En el próximo post profundizaremos en esta habilidad clave de los Challenger.

Adaptar para sintonizar

La capacidad para adaptar el mensaje a diferentes tipos de clientes –y de diferentes individuos dentro de la organización cliente– es lo que hace que el mensaje cale y perdure en el cliente. La tendencia a vender soluciones más complejas y la crisis económica han provocado el auge de la compra por consenso (la necesidad de tener a una gran parte de la organización de acuerdo antes de avanzar), lo que ha aumentado el número y variedad de involucrados en la compra.

La adaptación del mensaje se puede hacer a nivel de sector, empresa, rol e individuo. Las personas (arquetipos) centradas en los diferentes roles de participantes en el proceso de compra, y que incorporen sus respectivos objetivos, resultados deseados, área de foco, preocupaciones, drivers de valor, etc. nos pueden ayudar a sistematizar esta adaptación. Después se pueden desarrollar argumentarios para posicionar y demostrar el valor de nuestra solución para cada una de esas personas.

Asumir el control de la venta

Los Challengers poseen la capacidad para reivindicar y mantener el control sobre la venta. Ser asertivo no significa ser agresivo y mucho menos molesto o abusivo. Tiene que ver con la disposición y la habilidad del vendedor para mantener su posición cuando el cliente ofrece resistencia o le empuja a retroceder. Esta asertividad suele tomar dos formas: controlar la discusión sobre precios y dinero y presionar el proceso de toma de decisiones del cliente para llegar a una decisión más rápidamente y superar la “inercia de la indecisión”. Los Challengers están más cómodos hablando de dinero y son capaces de “empujar” al cliente. Tienen capacidad para demostrar y afianzarse en el valor de sus soluciones y para mantener el empuje a través de todo el proceso. Estas habilidades están sustentadas por la confianza en el valor superior que van a proporcionar al cliente. También crean impulso en el proceso: siempre piensan y buscan consenso sobre los siguientes pasos.

  • Asumir el control no es negociar: en realidad es algo que ocurre desde el principio del proceso, cuando el vendedor busca expandir su acceso dentro de la organización cliente y entender las motivaciones y objetivos de todos los involucrados en el proceso.
  • Asumir el control no es solo respecto a asuntos de dinero: por supuesto que pueden “empujar” al cliente en términos de dinero y en el avance del proceso, pero lo más importante es que lo asumen respecto a las ideas, cambiando al manera de pensar que los clientes tienen sobre su negocio y sus retos.
  • Asumir el control no es ser agresivo: es ser asertivo, usar lenguaje directo pero no intimidante ni ofensivo, perseguir sus objetivos de una manera constructiva, con respeto y sensibilidad sobre cómo reacciona la otra parte.

¿Y cuál de estas habilidades es la más importante? Pues en realidad es la combinación de habilidades lo que importa. Estas tres habilidades son como las  tres patas de un taburete: si falla alguna de ellas la construcción no se mantiene. Si enseñamos sin adaptar podemos caer en la irrelevancia, si adaptamos sin enseñar podemos ser indiferenciados, si controlamos sin aportar insights podemos resultar molestos. Es su aplicación sinérgica la que confiere al Challenger su ventaja.

En el próximo post hablaremos de cómo articular una conversación dirigida por insights y de cómo cambiar la organización para implementar un modelo Challenger.

El post “Implementando un modelo Challenger de marketing y ventas (1)” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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

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

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

De la automatización de marketing a la analítica predictiva

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

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

La explosión de datos

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

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

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

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

Analítica predictiva a lo largo de todo el viaje del cliente

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

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

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

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

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

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

Impacto del fraude

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

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

¿Por qué es tan difícil de evitar?

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

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

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

¿Cómo protegerse?

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

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

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

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

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

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

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

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

Los números son espectaculares:

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

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

Modalidades de fraude

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

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

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

¿A quién beneficia?

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

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

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

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

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

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

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

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El SEO debe evolucionar para adaptarse a los cambios en los propios motores de búsqueda. Pero su mayor potencial está en integrarse dentro de una estrategia de marketing inbound.

Como colofón a esta serie de posts hablando de SEO (aquí y aquí) vamos a dedicar esta entrada a resumir algunas tendencias en este campo y a aventurar cómo debería ser un SEO “a prueba de futuro”.

Tendencias SEO

Los estudios sobre factores de ranking en buscadores confirman la importancia de entender la intención de los usuarios y el menor peso de los enlaces de baja calidad. Si en un post anterior analizábamos las conclusiones del último informe de Moz, aquí tenéis los insights más importantes del reciente informe de Searchmetrics, en sus propias palabras:

El contenido relevante y holístico es más importante que nunca

La importancia del contenido relevante y de alta calidad no se puede subestimar. Factores de ranking tales como el número de palabras y el índice de legibilidad están aumentando su peso en los últimos años, lo que lleva en general a textos más largos que sean más fáciles de leer. A medida que la tendencia evoluciona desde las palabras clave hacia el contenido relevante, los sitios con alto ranking están cambiando su foco desde el uso de palabras clave basadas en las consultas de búsqueda a tratar de entender la intención del usuario en su conjunto y reflejar esto en un contenido de calidad y estructurado lógicamente.

Experiencia de usuario más allá del desktop

Si bien “Mobilegeddon” (la actualización móvil de Google) no causó tanta turbulencia como se esperaba, el número de sitios mobile-friendly entre los 30 primeros resultados de búsqueda está aumentando. De los datos parece desprenderse que el diseño responsivo puede estar teniendo un efecto positivo en los rankings. A medida que crece el número de usuarios que buscan desde su móvil, optimizar el sitio para diferentes dispositivos finales continúa creciendo en importancia.

Las palabras clave se están quedando obsoletas

Bien se trate de enlaces internos o externos o de de nombres de dominio, las correlaciones con las palabras clave en conjunto están disminuyendo. Además, cada vez más URLs de alto ranking no usan la palabra clave correspondiente ni en el cuerpo ni en la descripción. Esto se corresponde con una tendencia desde las palabras clave hacia el contenido que parece que va a continuar próximamente. Las palabras clave son sin duda un elemento orgánico del buen contenido, pero no tienen sentido sin relevancia y estructura.

Enlaces entrantes: su influencia decrece

Aunque los enlaces entrantes siguen mostrando una alta correlación con los rankings la época de construir enlaces antinaturales -y tal vez enlaces en general- puede llegar pronto a su fin. Desde la introducción de la herramienta de desautorización de enlaces (disavow) es posible saber exactamente qué enlaces tiene en cuenta Google en sus rankings. En general, las correlaciones en esta categoría van descendiendo año a año y los datos sugieren que esta tendencia decreciente va a continuar. Si bien no parece que la táctica de “construir enlaces” esté finiquitada, es en “ganar enlaces” donde deberíamos enfocarnos. Y por supuesto evitar participar en prácticas de compra de enlaces: “granjas” de enlaces, directorios generalistas y verticales, esquemas de intercambio / ruedas de enlaces, etc.

Señales sociales: un plus para el ranking orgánico

La pregunta de cómo las señales sociales (tales como número de seguidores, tuits, me gusta, +1s) aumentan los rankings permanece abierta. Google mantiene que no usa directamente esas señales como factores de ranking, pero los datos muestran una correlación positiva entre las señales sociales y el ranking que puede ser debida a una causalidad subyacente común (como veíamos en el anterior post): el contenido excelente atrae tanto enlaces como comparticiones sociales y eso produce esa correlación. Lo que sí es cierto es que las señales sociales continúan siendo importantes para el conocimiento de marca y contribuyen a aportar tráfico orgánico hacia los sitios de mayor ranking.

¿El SEO del futuro?

Actualmente, el “buen SEO” ya no es “sólo SEO”. Me explico: hasta hace unos años, el SEO se basaba en conseguir que tu sitio fuera crawleable, generar contenido centrado en palabras clave, construir enlaces y -como resultado de todo ello- alcanzar el objetivo primordial de obtener buenos rankings.

SEO del futuro

 

Últimamente el “buen SEO” es más amplio y holístico y -además de los elementos tradicionales- incorpora dimensiones y técnicas de muy diverso cariz: diseño y UX, medios sociales, internacionalización, localización, velocidad, accesibilidad, movilidad, lucha contra el spam web… y todo ello con el objetivo final de conseguir clics y no sólo ranking.

Pero lo más importante es que el SEO no es una estrategia, sino una táctica al servicio de una estrategia de marketing inbound. El SEO no se puede gestionar como algo aislado, sino como un eje imprescindible de ese marketing inbound -cuyas otras dimensiones principales son el marketing de contenidos y el social- y que se basa en

  1. Entender a nuestros clientes actuales y potenciales
  2. Crear el contenido que estos desean
  3. Hacerlo accesible y difundirlo a través de todos los canales posibles
  4. Medir y optimizar todo.

Si tuviera que resumir estos últimos posts en un par de Mandamientos Estratégicos del SEO, estos serían:

  • Temas y topics, más que palabras clave. Elaborar contenidos que respondan a una intención del usuario y que no utilicen hasta el aburrimiento una palabra clave, sino que proporcionen variedad dentro de un cierto tema.
  • Calidad, más que cantidad de contenidos. Crear contenido “magnético” (único, relevante, útil, valioso) que la gente quiera enlazar y compartir, que los influenciadores quieran difundir y que atraiga a nuestros clientes.
  • Hacerse merecedor de enlaces y comparticiones sociales. En lo que respecta a los enlaces, debemos ganarlos más que construirlos: nuestro contenido debe atraer enlaces naturales y legítimos, de fuentes con autoridad. En cuanto a medios sociales, nuestro contenido no sólo debe incluir botones de compartición e incorporar marcado social (Twitter Cards, Facebook Open Graph…) sino dar una buena razón para usarlos. Antes de publicar cualquier material deberíamos tener una buena respuesta a esta pregunta: “¿Quién va a amplificar este contenido y por qué?”
  • Experiencia de usuario multidispositivo. Asegurarse de que el contenido se puede consumir fácil y cómodamente desde cualquier dispositivo, especialmente desde móviles (smartphone, tablet).

¿Cómo lo veis? ¿Vuestro SEO sigue anclado en enfoques del pasado?

El post “El futuro del SEO” se publicó primero en “Marketing & Innovación”.

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