E

s posible que los especialistas en marketing temieran que las estrictas leyes de privacidad aprobadas en California y Virginia frenaran el intercambio de datos de los clientes. Sin embargo, la evidencia de una gran plataforma sugiere que podría estar ocurriendo lo contrario: los consumidores parecen estar más dispuestos a compartir sus datos.

Un análisis del comportamiento en una importante aplicación de fidelización de clientes sugiere que la inclusión de avisos adicionales y solicitudes de permiso hace que los usuarios se sientan más tranquilos. Como resultado, los usuarios de la aplicación en esos estados enviaron un 9% más de información (en forma de recibos de compra) que en otros lugares, según un estudio realizado por Ayelet Israeli y Eva Ascarza, de la Harvard Business School.

Ascarza e Israeli comparten sus hallazgos en el documento de trabajo de agosto titulado “In Privacy We Trust: The Effect of Privacy Regulations on Data Sharing Behavior”, escrito en colaboración con Ozge Demirci, profesora adjunta de la Imperial Business School de Londres.

Cuando los consumidores se sienten más cómodos al compartir sus datos

Las regulaciones que ampliaron el control de los clientes sobre el uso que las empresas hacen de sus datos personales entraron en vigor en California y Virginia en 2023. Algunos grupos de la industria consideraron que las reglas eran demasiado estrictas, mientras que algunos defensores de los consumidores afirmaron que favorecían demasiado a las empresas y que no eran suficientes. Sin embargo, el comportamiento de los clientes en esos estados sugiere que dichas regulaciones les han transmitido tranquilidad.

Los investigadores analizaron a casi 16,000 consumidores seleccionados al azar en todo Estados Unidos, comparando su comportamiento antes y después de la entrada en vigor de las leyes de privacidad de 2023. Durante el periodo de estudio de seis meses, los participantes recibieron en conjunto más de 2,500 ofertas de la aplicación, la mayoría de las cuales estaban disponibles a nivel nacional.

En comparación con otros estados, los clientes de California y Virginia otorgaron a la aplicación:

— Más recibos. Agregaron 1.5 recibos adicionales por mes, lo que indica una mayor disposición a compartir información en general.

— Más datos sobre el “consumo principal”. La aplicación registró un 5% más de visitas únicas a tiendas por parte de esos consumidores, quienes se mostraron más dispuestos a compartir sus compras en las categorías de alimentos y bebidas, así como en tiendas departamentales.

— Mayor variedad de datos. El número de categorías minoristas distintas registradas aumentó un 4%. También creció el número de códigos postales únicos de las tiendas.

La privacidad como una palanca financiera para las marcas

A pesar de los sistemas y controles que las marcas suelen necesitar para gestionar los datos de clientes a gran escala, la investigación sugiere que ganarse la confianza de los consumidores puede proporcionar una ventaja competitiva significativa. La tranquilidad que los clientes obtienen gracias a las regulaciones de privacidad podría permitir a los especialistas en marketing y a las marcas:

— Depender menos de los incentivos financieros. Obtener uno o dos ingresos extra al mes debido a cambios regulatorios externos podría no parecer mucho, pero el beneficio podría ser significativo (y de bajo costo) para una plataforma con decenas de millones de usuarios. Según el documento, probablemente le costaría mucho más a la aplicación pagar a los usuarios para que proporcionaran más información.

— Replantear su enfoque respecto a la normativa sobre privacidad. Muchas empresas y asociaciones comerciales contratan a grupos de presión para combatir este tipo de reglas, pero los hallazgos revelan que las regulaciones pueden contribuir en gran medida a generar confianza. Contrario a lo que muchos esperaban, un mayor número de “requisitos de transparencia, controles de exclusión voluntaria y medidas de privacidad bien comunicadas” podría ayudar a las empresas a recopilar más y mejores datos.

L

a IA generativa está empezando a cambiar nuestra forma de comprar. En lugar de navegar por sitios web o pasear por las tiendas, la gente está empezando a pedir a los agentes de IA que busquen, comparen e incluso compren productos. Pero aún estamos en una etapa temprana. Y así como las empresas tuvieron que adaptarse a las nuevas reglas del comercio electrónico, ahora se enfrentan a un nuevo conjunto de desafíos en torno a cómo gestionan su reputación, conectan con los clientes y compiten en este nuevo escenario.

Para impulsar la adopción del comercio agéntico a gran escala, las marcas necesitan descubrir cómo ganar (y mantener) la confianza de los clientes. Y para lograrlo, deben comprender qué puede salir mal y qué medidas tomar ahora para evitar que se rompa la confianza.

La brecha de confianza es medible

Según la encuesta “El futuro de las compras de los consumidores”, realizada por PwC en 2025, el 64% de los encuestados afirmó que necesita al menos una garantía (como la devolución de su dinero) para sentirse cómodo dejando que un agente de IA realice compras en su nombre.

El desafío para las marcas en los sectores minorista, de bienes de consumo y de viajes es claro y urgente: ¿Cómo pueden prepararse para el comercio agéntico cuando las reglas todavía se están escribiendo? Usted no puede controlar por completo si los consumidores adoptarán estas herramientas. Pero sí tiene control sobre cómo aparece su marca en las experiencias impulsadas por agentes, y sobre si los clientes se sienten protegidos cuando delegan decisiones a la IA.

Construir la capa de confianza

El comercio agéntico necesita su propia infraestructura de confianza (lo que denominamos “capa de confianza”). Aunque la confianza puede parecer un concepto abstracto, se rompe de formas específicas y predecibles: cuando los agentes malinterpretan los productos, actúan más allá de lo que los clientes esperan, gestionan incorrectamente datos confidenciales, tergiversan las marcas o dejan a los consumidores desamparados cuando algo sale mal.

Recomendamos que las empresas adopten desde ahora cinco acciones para construir esa capa de confianza.

1. Estructurar su contenido para máquinas, no solo para humanos.

Para confiar en un agente de IA, los clientes necesitan que este proporcione información precisa y relevante en todo momento. Esto no es posible si el agente no comprende el producto y sus características.

Los agentes de IA no navegan visualmente ni interpretan matices como lo hacen las personas. Procesan texto y números. Esto significa que el descubrimiento de productos en compras impulsadas por agentes depende menos del branding o de la optimización tradicional para motores de búsqueda y más de los datos de productos legibles por máquinas, un enfoque que a menudo se denomina “optimización generativa para motores de búsqueda”. Los precios, las tallas, la disponibilidad, los materiales, los casos de uso y las limitaciones deben expresarse en formatos que los agentes puedan analizar y comparar de forma confiable.

Es posible que las marcas también necesiten garantizar que esta información sea accesible. Mientras que las personas navegan de una página a otra y leen las descripciones redactadas en texto tradicional, la información destinada a los agentes debe almacenarse en formatos legibles por máquina dentro de sus sistemas actuales de gestión de información de productos y de sus plataformas de comercio electrónico.

2. Definir límites claros e incorporar el consentimiento.

Los consumidores no delegarán las decisiones de compra a los agentes de IA a menos que entiendan, de forma clara y directa, lo que esos agentes pueden hacer. Esto requiere límites explícitos de delegación y consentimiento incorporado en la experiencia, no escondido en términos y condiciones. Una delegación segura requiere tres elementos: límites claros, trazabilidad y reversibilidad. Cada acción del agente debe atribuirse a una autorización específica, bajo condiciones definidas, y contar con una forma clara de deshacer o impugnar el resultado.

En sus propios canales (el sitio web de la empresa, la aplicación o el agente de marca) las marcas pueden establecer límites de gasto, exigir la aprobación de compras que superen ciertos montos e incorporar pasos de confirmación antes de finalizar la compra.

Cuando los consumidores utilizan plataformas de IA de uso general como ChatGPT, Claude, Gemini de Google u otras para comprar en múltiples minoristas, el control directo de las marcas es limitado. Sin embargo, aún pueden influir en la experiencia asegurándose de que la información de sus productos sea precisa y esté correctamente estructurada. Aunque puede ser técnicamente posible incorporar salvaguardas (como mensajes de confirmación o avisos sobre políticas de devolución) dentro de estas plataformas, ello exige colaboración entre las marcas y los proveedores tecnológicos. Mientras tanto, las marcas pueden influir en los resultados garantizando que los datos de sus productos sean consistentes, estén bien organizados y sean completos.

3. Proteger los datos de los clientes y hacer visible esa protección.

Cuando los consumidores delegan tareas a agentes de IA, comparten más que detalles de pago. Comparten contexto conversacional: preferencias, limitaciones, intención y, a menudo, emociones. Ese contexto es lo que hace que las compras agénticas sean poderosas y particularmente sensibles. Si los clientes no entienden cómo se usan, guardan o protegen esos datos, no delegarán nada.

A medida que las marcas lanzan sus propios agentes de IA para ayudar a los clientes a comprar productos, deberían integrar un diseño que preserve la privacidad directamente en las interacciones agénticas. Por ejemplo, pueden utilizar técnicas de minimización de datos, de modo que sus agentes solo conserven lo necesario para completar una tarea. Las señales conversacionales sensibles pueden procesarse de forma transitoria en lugar de almacenarse indefinidamente. El consentimiento debe ser explícito, con opciones claras sobre lo que se recuerda, lo que se comparte entre sesiones o plataformas y lo que no.

La visibilidad es tan importante como la protección. Los consumidores deberían poder ver (y modificar) su configuración de privacidad en tiempo real. Algunas interacciones pueden justificar la persistencia (como recordar una talla o marca preferida), otras no. Un modo de compra “incógnito” o de una sola vez, en el que las interacciones no se conserven ni se utilicen para recomendaciones futuras, brinda a los clientes una sensación de control que refleja la forma en que las personas ya gestionan su privacidad en navegadores y pagos.

4. Observar cómo aparece su marca en los ecosistemas de agentes.

Las marcas necesitan observabilidad agéntica, es decir, la capacidad de supervisar en tiempo real cómo los agentes de IA describen sus productos, en qué fuentes se basan, cómo se formulan las recomendaciones y qué acciones se están ejecutando posteriormente. Esto requiere visibilidad continua sobre las instrucciones, respuestas, citas y la lógica de decisión en los ecosistemas de agentes donde los clientes realizan sus compras.

Sin observabilidad, las marcas pierden la capacidad de detectar tergiversaciones, corregir errores o comprender por qué se recomendó o no un producto. A medida que los agentes actúan cada vez más como intermediarios, supervisar cómo se muestra su marca ya no es opcional.

5. Preservar las relaciones y planificar la recuperación.

Incluso cuando los agentes gestionan las transacciones, las marcas siguen siendo responsables de la relación. Y a medida que las compras se vuelven más automatizadas, deberían integrar agentes con marca propia en plataformas de terceros, extender los programas de lealtad a través de agentes y diseñar rutas de escalamiento fluidas para contactar a una persona cuando sea necesario.

Cuando algo falla (y fallará), la respuesta importa más que el error. Los mecanismos de recuperación deben integrarse desde el inicio, con alertas en tiempo real y rutas claras de escalamiento.

La confianza como estrategia, no como cumplimiento

Las compras impulsadas por IA escalarán cuando los consumidores se sientan seguros. Esto requiere sistemas bien gobernados, transparentes y alineados con las expectativas humanas. Las marcas que lideren no tratarán la confianza como un simple ejercicio de cumplimiento normativo, sino como una parte central de su estrategia comercial, construyendo los estándares técnicos, las prácticas empresariales y las protecciones al consumidor que hacen que la delegación sea segura. Quienes actúen ahora ayudarán a definir las reglas de este ecosistema emergente.

L

a personalización se ha convertido en una expectativa básica en distintos sectores. Deloitte descubrió que casi tres cuartas partes de los consumidores tienen más probabilidades de comprar a marcas que personalizan, y McKinsey mostró que las empresas que destacan en personalización generan hasta un 40% más de ingresos que sus competidores. El beneficio económico es evidente, y la IA está escalando rápidamente estas capacidades.

En este panorama, está surgiendo una nueva categoría que llamo “comercio confesional”: productos diseñados deliberadamente para basarse en la divulgación (por parte de los usuarios de información) profundamente personal y contextual con el fin de crear valor.

Décadas de investigación en psicología clínica han establecido qué es lo que realmente lleva a una divulgación más profunda. En mi trabajo de creación y comercialización de productos personalizados, he comprobado que cinco principios extraídos de esta investigación son especialmente relevantes.

1. Comenzar con un “¿por qué ahora?”

En la terapia cognitivo-conductual, los terapeutas no inician sus encuentros con los pacientes hablando de metas. En su lugar, formulan alguna versión de la pregunta: “¿Qué lo trae por aquí hoy?”. Esto les permite llegar a algo más importante e inmediato: el “evento precipitante” que los llevó a buscar ayuda. Los psicólogos han aprendido que, cuando se involucra a alguien en su experiencia vital inmediata, se puede generar confianza rápidamente.

2. Normalizar las reacciones para reducir la vergüenza

Incluso cuando las personas saben qué las llevó a un producto, no siempre quieren decirlo. El trabajo de Diana Fosha en psicoterapia dinámica experiencial acelerada muestra que las emociones difíciles son más complicadas de expresar cuando se sostienen en soledad. La vergüenza, en particular, bloquea la honestidad cuando las personas creen que su experiencia es única o anormal.

Cuando se les pide a las personas información sensible sin ningún reconocimiento de que lo que sienten es común, tienden a dar respuestas seguras y superficiales. Sin embargo, normalizar la reacción reduce el costo de ser honesto al demostrar que el producto comprende el contexto detrás de la pregunta. Pero esto no se trata de hacer que los usuarios se sientan cómodos, sino de ayudarlos a sentirse seguros a pesar de sentirse incómodos.

3. Invitar a profundizar

En su trabajo, el psicólogo James Bugental observó que las personas rara vez llegan a la verdad completa en su primer intento de describir un desafío a un terapeuta. Su respuesta inicial suele ser protectora, segura y vaga. Solo cuando sienten que han sido comprendidas con precisión, están dispuestas a ofrecer perspectivas más profundas sobre lo que piensan y sienten, argumenta.

4. Concentrarse en el cómo, no solo en el qué

Los equipos de producto suelen centrarse en lo que dicen los clientes. Pero, como ha demostrado el psiquiatra Irvin Yalom, la manera en que alguien habla a menudo revela más que lo que dice. Yalom entrenó a los terapeutas para enfocarse en el “proceso”, en matices como el tono, las vacilaciones, el ritmo y las revisiones repetidas. Cuando un paciente dice “estoy bien” con una voz plana o después de una pausa, su forma de hablar sugiere lo contrario: no está bien.

5. Construir ciclos de valor

Cuando las respuestas sean útiles y adecuadas, las personas revelarán un poco más. Pero cuando una idea no genera impacto o un momento de honestidad no produce ningún valor, se retraerán. Este ciclo es el motor psicológico del comercio confesional: la divulgación impulsa el valor, y el valor impulsa una mayor divulgación. Una respuesta bien fundamentada crea la primera vuelta del volante, y la repetición construye profundidad a través de datos más ricos.

El comercio confesional no tiene sentido para todos los productos. Las categorías transaccionales de bajo riesgo no se beneficiarán de una divulgación más profunda y no deberían solicitarla. Pero en dominios donde el contexto, la información sensible y la experiencia vivida moldean los resultados, la profundidad se convierte en una ventaja competitiva.

C

uando se enfrentan a una bandeja de entrada repleta de mensajes genéricos, los compradores suelen enfadarse más que interesarse en un discurso de ventas. Sin embargo, existe otra forma de hacerlo.

Recomendamos que los líderes de ingresos aprovechen la IA generativa para mejorar la calidad (no la cantidad) de su interacción comercial. Los dos ejemplos siguientes ilustran cómo los equipos de ventas han usado unos cuantos prompts simples para ayudarse a ser más atractivos ante los ojos de prospectos y clientes.

1. Conseguir nuevos clientes

Erin, una vendedora en una compañía tecnológica de tamaño medio, había intentado entrar en contacto por múltiples medios con uno de sus clientes potenciales más prometedores, una empresa minera global. No obtuvo ninguna respuesta. Ella quería construir una relación con el cliente y, de ser posible, cerrar un acuerdo en el ejercicio fiscal actual. Sin embargo, sus cuentas existentes la mantenían ocupada, por lo que disponía de poco tiempo para despertar el interés de un prospecto que, hasta el momento, no se había mostrado interesado.

Le preguntamos a Erin: “¿Cuáles son los problemas urgentes en el mundo del cliente potencial que le harían prestar atención?” Erin reconoció rápidamente que sus intentos de acercamiento previos estaban enfocados en su producto, y que necesitaba demostrar un conocimiento más profundo del cliente. Introducir este prompt en una herramienta de IA le ayudó a cambiar su enfoque:

“Por favor, utilice los últimos informes anuales de [la compañía] para decirme dos cosas: 1) las prioridades actuales de la empresa y 2) cómo está desempeñándose la compañía en comparación con sus propios resultados anteriores y con los de sus competidores en los KPIs financieros que son importantes para el equipo ejecutivo.”

Después de unas cuantas preguntas, Erin descubrió que el costo de los productos vendidos (un indicador financiero importante) seguía aumentando, y era una de las principales preocupaciones de su cliente potencial. Más específicamente, se dio cuenta de que dicho costo incrementaba conforme aumentaba la producción, a pesar de que este ya representaba el 70% de los ingresos, un 10% más que su competidor más cercano. Antes de la IA, este nivel de inteligencia sobre los clientes solo se habría podido obtener mediante conversaciones profundas de descubrimiento o de investigación exhaustiva en Internet. Pero ahora, Erin tenía rápidamente una visión de un problema a nivel de junta directiva.

Esto le permitió pasar de enviar propuestas genéricas a ciegas y crear acercamientos centrados en el cliente. Sabiendo que los líderes de cadena de suministro se preocupan profundamente por el costo de los productos vendidos y que la solución de su empresa podía generar mejoras en esa área, Erin comenzó a buscar una conexión con la cadena de suministro de su prospecto. Descubrió que estaba conectada en LinkedIn con un vicepresidente de cadena de suministro que había iniciado hace 5 meses. Erin dedujo que esta persona probablemente querría generar impacto en su nuevo empleo y sería receptiva a su propuesta si ella podía demostrarle su valor potencial.

Erin redactó un breve mensaje en LinkedIn para este vicepresidente, haciendo referencia al impacto potencial que la solución de su compañía podría tener en la reducción del costo de los productos vendidos. Después usó IA, pidiéndole ayuda para hacer su mensaje más corto y claro. En total, Erin pasó menos de dos horas ejecutando su plan con IA, mucho menos tiempo del que había invertido en todos sus intentos previos.

Un día después, el vicepresidente quiso hablar con ella. El aumento del costo de los productos vendidos era un gran reto para su empresa, y él estaba interesado en cualquier cosa que pudiera resolver ese problema. Unos meses después, Erin cerró con entusiasmo un trato de 250,000 dólares.

2. Expandir cuentas existentes

Los vendedores que ya trabajan con clientes también pueden utilizar la IA para hacer crecer la urgencia y conseguir acuerdos más grandes. Consideremos el caso de Michael, un gerente de cuentas en la industria de metales que enfrentaba su segundo año consecutivo de ingresos estancados con uno de los principales clientes estratégicos de su organización. Aunque se trataba de un cliente existente, y contaba con apoyos internos en la compañía, últimamente Michael apenas conseguía obtener respuesta. Además, sus competidores estaban aprovechando el entusiasmo del sector por una nueva tecnología y solicitando reuniones adicionales para mostrar su nueva oferta, lo que abrumaba a esos mismos defensores internos.

Durante un programa de capacitación de ventas para toda la organización, donde enseñamos al equipo cómo aprovechar la IA, Michael se dio cuenta de que, ante las amenazas competitivas, su mejor oportunidad para volver a ser relevante era aprender más sobre los desafíos más amplios del negocio del cliente. Con su mayor cuenta en juego, Michael recurrió a la IA para buscar información que le ayudara a consolidarse como un asesor experto y de confianza. Usó el siguiente prompt para buscar temas relevantes:

“Revise las siguientes tres transcripciones de las reuniones de resultados de [la empresa]. Identifique las preguntas de los analistas que parecen repetirse de un trimestre a otro. Resalte estas preguntas e indique cómo respondieron los altos directivos.”

Con un solo prompt, Michael y su equipo identificaron que los líderes de la compañía eran cuestionados continuamente sobre el riesgo de que más del 50% de sus ingresos dependiera únicamente de unos pocos clientes. Los altos directivos dijeron que tenían planes para diversificar sus fuentes de ingresos entrando en nuevos mercados. Sin embargo, en las últimas tres reuniones de resultados, cuando los analistas de inversión preguntaron sobre esta dependencia, era evidente que el equipo directivo había avanzado muy poco. Esto contribuyó a que muchos analistas movieran la calificación de la empresa de “comprar” a “mantener”, en un mercado en el que sus competidores estaban obteniendo buenos resultados.

Con esta información, Michael solicitó una reunión entre altos directivos. Seis meses antes de que venciera el contrato plurianual de su compañía con el cliente, Michael reunió a varios de los altos directivos de su empresa con algunos de los altos directivos del cliente. En lugar de limitarse a realizar una revisión comercial tradicional, Michael le dijo al cliente: “Entendemos que su objetivo estratégico es entrar en nuevos mercados y ampliar su base de clientes. Hemos ayudado a otros clientes a establecerse en nuevos mercados proporcionándoles soluciones, y nos gustaría tener una conversación con su equipo sobre este objetivo y cómo podríamos ayudar.” Hasta ese momento, los ejecutivos del cliente habían estado algo desconectados de la reunión. Cuando se dieron cuenta de que no se trataba de otra presentación de productos, el director de operaciones del cliente empezó a prestar atención.

Toda la reunión se centró en los objetivos de la compañía del cliente, y los altos directivos compartieron libremente información sobre las presiones que estaban enfrentando. Como resultado, Michael y su equipo elaboraron una propuesta convincente enfocada en los objetivos del cliente, lo que resultó en asegurar un contrato exclusivo para una solución personalizada a nivel empresarial.

Obteniendo beneficios hoy mismo

En ambas situaciones, los equipos de ventas siguieron estos pasos:

1. Comprender los principales retos y objetivos del cliente.

2. Identificar las métricas clave asociadas a esos desafíos.

3. Encontrar a la persona indicada que se preocupe por esos indicadores.

4. Evaluar cómo su producto puede mejorar los resultados del cliente.

5. Iniciar las interacciones con mensajes claros, concisos y relevantes que conecten todo.

L

a IA generativa está transformando la recopilación, creación y análisis de información sobre los consumidores y el mercado: el motor del marketing estratégico.

Creemos que en el centro de esta transformación se encontrarán dos herramientas generadas por IA diseñadas para actuar como representantes de las personas: el perfil sintético (que representa a un individuo o grupo compuesto) y el gemelo digital (que representa a un individuo real). Al utilizar datos públicos o privados para simular las respuestas humanas a preguntas y encuestas, estas nuevas herramientas prometen permitir a los mercadólogos realizar investigaciones y experimentos sin el tiempo, costo y carga que implican las entrevistas o encuestas tradicionales para los participantes.

El perfil sintético

En este enfoque, los investigadores, mercadólogos, gerentes de producto y vendedores proporcionan a un modelo de IA información demográfica, psicográfica o conductual sobre un tipo o segmento de cliente para crear un perfil que sea representativo de ese tipo o segmento. Luego pueden pedirle al LLM (modelo de lenguaje de gran tamaño) que responda a preguntas como si fuera ese tipo de persona.

El gemelo digital

Este enfoque va más allá de los segmentos compuestos y los perfiles imaginarios, y aporta datos a nivel individual para la tarea. Si una empresa dispone de datos detallados a nivel individual sobre un grupo de clientes a partir de interacciones, encuestas o entrevistas anteriores, por ejemplo, podría utilizar esos datos para crear gemelos digitales de esas personas, que luego podrían participar en encuestas virtuales, “entrevistas” cualitativas e incluso experimentos en lugar de las personas a las que representan. Esto tiene muchas aplicaciones potenciales interesantes, pero también algunas implicaciones éticas importantes.

Cómo empezar

1. Determine su caso de uso. Es fundamental tener en mente el objetivo final: ¿Busca una estimación puntual de un segmento clave o desea comprender cómo las personas valoran de forma diferencial ciertas características del producto?

2. Determine el tipo de consumidores que quiere simular. ¿Quiere entender mejor el punto de vista promedio o compuesto de un segmento en particular, donde podría funcionar un perfil sintético? ¿O quiere “retroalimentación” de un consumidor específico o de un conjunto de consumidores, donde pueda valer la pena el esfuerzo y el costo extra de crear gemelos digitales capaces de captar variaciones y matices tanto dentro como entre segmentos?

3. Obtenga los datos necesarios para calibrar los perfiles o gemelos. Este puede ser el factor limitante para algunas opciones.

4. Defina métricas de rendimiento claras y precisas. Aunque es tentador tratar las métricas de rendimiento como intercambiables, no lo son, y su elección influirá en la conclusión que usted extraiga de sus datos.

5. Realice una pequeña prueba. Idealmente, esta prueba debe ser representativa de su caso de uso, y usted debe aplicarla a una muestra de participantes humanos que sean representativos de sus clientes.

6. Evalúe el rendimiento de sus perfiles sintéticos o gemelos digitales. Compare sus datos sintéticos con esa medida de la realidad sobre el terreno. Asegúrese de incluir puntos de referencia relevantes que le ayuden a contextualizar los resultados.

7. Decida si quiere escalar. En esta etapa del proceso, usted tendrá una visión holística del potencial de los datos sintéticos para su caso de uso.

8. Realice pruebas periódicas para garantizar la validez continua y mantener sus datos actualizados. Por ejemplo, puede ser útil realizar periódicamente estudios paralelos sobre las personas reales que hay detrás de su panel de gemelos digitales.

A medida que este campo continúa expandiéndose, es inevitable que los perfiles sintéticos y los gemelos digitales cobren cada vez más relevancia. Puede que aún no estén completamente preparados para posicionarse en el centro de la escena, pero pronto lo estarán, y cuando eso ocurra, es muy probable que transformen por completo el mundo del marketing.

L

os especialistas en marketing suelen asumir que la visibilidad y el ruido mediático les indican cuándo los consumidores están listos para probar una nueva tecnología. Pero estos factores no cuentan toda la historia. El verdadero detonante para la adopción del consumidor es la atención, que se genera cuando las personas disponen de un poco de tiempo en un momento inesperado.

Nuestra investigación muestra que el “tiempo ganado”, es decir, una ganancia genuina e inesperada de tiempo libre, impulsa a las personas a explorar ideas complejas y difíciles de comprender más que cualquier incremento en la publicidad. Este hallazgo tiene profundas implicaciones para los especialistas en marketing de nuevas tecnologías y otras innovaciones.

Considere nuestra investigación sobre blockchain, una nueva tecnología que empezó a ganar fuerza a comienzos de esta década. Incluso hace cinco años, la mayoría de las personas reconocía el término “blockchain”, pero dar el primer paso para aprender más sobre tal requería capacidad mental, no solo entusiasmo.

Los primeros meses del COVID-19 crearon un experimento natural. A medida que disminuyeron las obligaciones fuera de casa, las personas tuvieron más tiempo libre, y en 118 condados de California y Nueva York, las búsquedas de términos relacionados con blockchain aumentaron al mismo ritmo que el quedarse en casa. Las búsquedas no equivalen a adopción, pero son un primer paso de bajo riesgo que indica que la curiosidad se convierte en acción.

El mensaje práctico para los especialistas en marketing es simple: no se puede crear tiempo cuando se vende algo complejo, pero hay que estar preparados cuando surge un momento inesperado. La ventana de curiosidad del consumidor se abre cuando tres cosas se alinean: una razón para interesarse (motivación), capacidad mental (atención generada por un ahorro de tiempo real) y una puerta de entrada clara (información accesible). Si falta alguno de estos elementos, el momento pasa. La motivación sin atención es ruido; la atención sin información se desperdicia; la información sin motivación queda sin leer. Cuando esos tres elementos se unen, incluso las ideas complejas pasan de “he oído hablar de esto” a “he dado el primer paso”. La tarea del especialista en marketing es proporcionar la tercera pieza, la información accesible, en el momento exacto, para que el consumidor pueda pasar de una conciencia pasiva a la primera etapa de exploración.

¿Cómo aprovechar las ganancias de tiempo?

Para los especialistas en marketing, capitalizar las ganancias de tiempo más prolongadas implica contar con una guía efectiva: encontrarse con los consumidores mediante recursos que les permitan iniciar su viaje de exploración (como tutoriales, experiencias de prueba o contenido de formato largo). Por lo tanto, combine estas ventanas de curiosidad más amplias con un camino preparado, desde una explicación breve y clara hasta un proyecto guiado o un entorno de prueba (“sandbox”) que convierta el tiempo en comprensión.

Esté preparado para una exploración significativa

Las ganancias de tiempo ofrecen a los consumidores la capacidad mental para ir más allá de una simple navegación casual, lo que permite a las marcas ofrecer profundidad en lugar de estímulos superficiales. Cuando los consumidores ganan tiempo inesperado, se muestran más abiertos a ofertas que normalmente les parecen demasiado exigentes. Los especialistas en marketing deben tener preparadas experiencias ricas y sustantivas para satisfacerlos cuando dispongan de tiempo libre.

Adapte el estado de ánimo

El tiempo por sí solo no garantiza curiosidad: el contexto emocional importa. Una noche libre repentina puede parecer un regalo, pero un confinamiento acompañado de ansiedad puede no despertar la exploración, a menos que la marca resuene con el estado de ánimo. Para captar la curiosidad, los gerentes deben preguntarse no solo “¿Los consumidores tienen tiempo?”, sino “¿En qué estado mental se encuentran?”. Ajustar el tono emocional al contexto puede marcar la diferencia entre oportunidades ignoradas y exploración real.

El tiempo suele tratarse como un telón de fondo, algo que los consumidores asignan de forma fija. Nuestros hallazgos sugieren lo contrario: el tiempo es un catalizador para la exploración, incluso en temas complejos. Los especialistas en marketing y los líderes de equipo que se preparen para estos momentos (ofreciendo profundidad, ajustando el tono emocional y reduciendo el costo de la exploración) serán quienes logren convertir la curiosidad en las primeras etapas de adopción.

L

as empresas han invertido miles de millones en IA generativa y en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés). Algunas incluso ya cuentan con directores de IA (chief AI officers). Pero, a pesar del dinero y el entusiasmo, generar un impacto empresarial sigue siendo claramente un desafío.

Sin embargo, es posible que la IA generativa agregue valor a las empresas. Este artículo ofrece un marco para implementar la IA en la función de ventas, utilizando como estudio de caso a SAP, líder en software de planificación de recursos empresariales (ERP).

Comprender las tendencias del mercado

En los negocios, el valor se crea o se destruye en el mercado con los clientes. En lugar de comenzar con una “estrategia de IA”, primero se debe aclarar qué problemas se quieren resolver o qué oportunidades se desean aprovechar para hacer crecer el negocio. Solo entonces se debe pensar en cómo la IA, o cualquier otra herramienta, puede ayudar.

SAP comenzó examinando el impacto de las tendencias del mercado en su negocio. A medida que los clientes pasaron del software “local” (on premise) a la nube, SAP tuvo que hacer evolucionar su modelo de negocio hacia uno basado en suscripción y lanzó su primera solución SaaS basada en la nube en 2007.

El paso a la nube también abrió una oportunidad para llegar a entre 30 y 40 millones de pequeñas y medianas empresas (pymes). El modelo de suscripción redujo los costos iniciales para las pymes, y ofreció flexibilidad y escalabilidad. Además, los servicios en la nube ofrecieron más oportunidades para que SAP personalizara y distribuyera su software. Sin embargo, SAP aún enfrentaba barreras de marca y costos en su estrategia de comercialización hacia estos clientes. SAP necesitaba un enfoque eficiente para vender a empresas más pequeñas.

Mapear los procesos comerciales

Una vez que una empresa reconoce sus necesidades comerciales cambiantes, debe mapear el proceso de realizar negocios en este nuevo entorno. Se debe comenzar con el recorrido del cliente, porque eso afectará el costo de servicio, las operaciones y otros aspectos del negocio.

SAP mapeó el recorrido del cliente en cinco pasos: cómo los clientes pymes descubren las soluciones de SAP, seleccionan una solución, la adoptan en su organización, obtienen valor de ella y extienden su relación con SAP. La compañía sabía que su modelo de ventas presenciales sería económicamente inviable para clientes más pequeños que realizan compras de menor monto, por lo que buscó maneras de usar herramientas de IA para ayudar a los clientes en cada etapa.

1. Descubrir: El objetivo aquí es alentar a las pymes a explorar las soluciones de SAP para sus necesidades comerciales.

Digital Launchpad, una herramienta de IA, se conecta a una base de datos para crear en cuestión de minutos actividades de captación de clientes personalizadas, específicas para cada sector y totalmente inmersivas. Prospecting Assistant carga listas procedentes de diversas fuentes y analiza la calidad de los clientes potenciales. Una herramienta de inteligencia artificial de análisis de opiniones identifica las preferencias de estos prospectos, como su forma preferida de interactuar. Luego, una herramienta de automatización de campañas toma esta información y crea mensajes personalizados para los clientes potenciales en el tono, formato y estilo que prefieren.

2. Seleccionar: Para los prospectos interesados, la siguiente etapa consiste en construir un caso de negocio. Utilizando la información del cliente potencial y la base de datos de SAP, las herramientas de IA crean un documento de una página sobre el valor para cada prospecto (Value One-Pager), destacando los beneficios clave de una posible solución. Otra herramienta de IA crea demostraciones y recorridos guiados personalizados para que los clientes potenciales experimenten la solución y visualicen su valor.

3. Adoptar: Para ayudar a los clientes a encontrar valor, SAP utiliza una herramienta de IA que crea videos de capacitación con avatares para resaltar las características y beneficios de la solución. Otra herramienta permite a los usuarios subir documentación y utilizar las capacidades de los LLM para realizar preguntas y respuestas interactivas; y una tercera herramienta usa datos internos para ayudar a los empleados a generar contenido para sus correos electrónicos, reuniones y presentaciones.

4. Obtener valor: Para ayudar a los clientes a impulsar la mejora continua, una plataforma de éxito del cliente habilitada con IA consolida datos de clientes de múltiples fuentes para crear páginas de inicio personalizadas con toda la información relevante accesible en un solo lugar. Luego, otra herramienta proporciona sugerencias personalizadas para mejorar el rendimiento.

5. Extender: Para fortalecer y hacer crecer la relación con el cliente, Digital Launchpad identifica nuevos productos de SAP que pueden ser relevantes, y el Value One-Pager presenta un caso de negocio sobre sus beneficios, mientras que una herramienta de IA ayuda a los asesores de soluciones de SAP a responder rápidamente a las preguntas.

Incubación, pilotaje y escalamiento

Sin las herramientas de IA, SAP veía a las pymes como un mercado fragmentado al que no era rentable llegar; con las herramientas de IA, se volvió accesible y rentable. Pero elegir qué herramientas de IA usar entre cientos de opciones disponibles en el mercado no es una tarea fácil.

El hecho de llegar a más de 40 herramientas de IA requirió un proceso sistemático de incubación, pilotaje y escalamiento. Durante dos años, SAP desarrolló cientos de ideas a través de un desafío interno de innovación abierto a 25,000 personas.

La siguiente fase consistió en poner a prueba las ideas prometedoras, identificar problemas u oportunidades de mejora y realizar pruebas para comprender y cuantificar el valor de estas herramientas.

Una vez que la prueba de concepto está clara, es necesario escalar para lograr un impacto empresarial significativo. SAP utilizó un enfoque de plataforma porque proporcionaba un único lugar para introducir y actualizar herramientas e integrar proveedores externos. También permitió a SAP integrar las herramientas de IA con la infraestructura existente de la compañía.

¿Comprar, construir o asociarse para ganar velocidad?

El campo de la IA avanza a un ritmo exponencial, por lo que incluso las empresas con grandes habilidades técnicas suelen buscar asociaciones con aplicaciones de terceros para moverse más rápido.

El equipo digital de SAP reconoció esta necesidad, pero la tradición y el orgullo de la compañía por su calidad de ingeniería generaron un debate interno significativo sobre la asociación frente a la construcción de estas herramientas por cuenta propia. Una vez más, esto requirió un cambio cultural dentro de la empresa. Finalmente, la plataforma digital de SAP utilizó una combinación de herramientas de IA internas y externas. La integración de herramientas de terceros en los sistemas internos supuso otro reto que la empresa tuvo que superar.

Mida y cuantifique el impacto

Una de las tareas más difíciles es aislar, medir y cuantificar el impacto empresarial de las inversiones en IA, especialmente en una organización grande. El beneficio puede presentarse en forma de eficiencias y ahorros de costos, o en la capacidad de capturar nuevas oportunidades. La precisión es menos importante que una aproximación razonable respaldada por evidencia.

SAP creó una línea base al monitorear cuánto tiempo tomaban sus equipos para realizar tareas como llegar a 1,000 prospectos. Luego, midió el tiempo necesario para llegar al mismo número de prospectos utilizando herramientas de IA. Aunque no hubo una diferencia significativa en la tasa de conversión entre los dos enfoques, los equipos de ventas ahorraron casi un 40% de tiempo al emplear modalidades digitales para la prospección.

Adáptese a su contexto

Muchos aspectos del enfoque de SAP se aplican en la mayoría de los contextos empresariales: desde las oportunidades de mercado, pasando por el mapeo del recorrido del cliente, la creación o la asociación para obtener las herramientas adecuadas, la puesta a prueba y el escalamiento de esas herramientas, hasta la medición de su impacto, todos ellos son esenciales para convertir una tecnología prometedora en una realidad empresarial. Sin embargo, otros aspectos deben adaptarse a su contexto.

Sin una buena comprensión de su categoría de producto y de cómo los clientes toman decisiones, usted no sabrá dónde las capacidades de IA pueden marcar una diferencia para su empresa en las interacciones con los clientes, o dónde esas capacidades pueden sustituir eficazmente la publicidad, los canales de venta actuales u otra actividad. Esa comprensión es un asunto de gestión, no de tecnología; pero sin ella, la IA puede convertirse fácilmente en una herramienta en busca de un problema, o simplemente en otro costo más de hacer negocios.

H

oy en día, las empresas deben navegar por un nuevo tipo de panorama de comunicación: el “ecoverso”. Este nuevo terreno se define por una compleja red de bucles de retroalimentación y reverberaciones creadas por consumidores, marcas, medios de comunicación, inversionistas, comunidades, la sociedad y agentes de inteligencia artificial. Este conjunto de actores interactúa, influye y responde continuamente entre sí a través de una infinidad de canales, plataformas y dispositivos digitales, creando una dinámica en la que los mensajes circulan y hacen eco, siendo amplificados, modificados o atenuados por interacciones constantes.

Con base en nuestra revisión e integración de la teoría de la comunicación, proponemos el “ecoverso del marketing” como un nuevo marco conceptual de comunicación de marketing que abarca el mundo hiperconectado e involucra un conjunto de actores (por ejemplo, consumidores, marcas, medios de comunicación, agentes artificiales) que contribuyen y hacen eco de las acciones de los demás.

Cómo deben los gerentes de marketing navegar por el ecoverso

A diferencia de los enfoques existentes, el ecoverso del marketing asume que la comunicación es omnidireccional, con mensajes que son enviados y recibidos por actores digitales humanos y no humanos que están en constante movimiento, cambio e influencia mutua, y que participan, cocrean, comparten y son copropietarios de dichos mensajes. A diferencia de las estrategias tradicionales de comunicación de marketing, en las que la marca es la iniciadora, en el ecoverso del marketing la marca es solo un actor dentro de un conjunto más amplio. Además, la distinción entre las comunicaciones del consumidor y de la marca se difumina y se dirige hacia múltiples partes interesadas que escuchan, codifican significados y actúan. Por lo tanto, el enfoque de la marca debe pasar de liderar a guiar, esforzándose por alentar a este conjunto de actores mediante la participación, el estímulo activo y la habilitación de otros para contribuir al proceso de creación de significado, la cocreación de recursos y comunicaciones futuras.

Recomendamos tres formas en que los especialistas en marketing pueden realizar este cambio:

1. Habilitar la cocreación y la copropiedad.
2. Crear oportunidades de aprendizaje dirigido.
3. Desarrollar una mentalidad de aprendizaje continuo.

Participar en el ecoverso con IA

El objetivo de conceptualizar el ecoverso del marketing es impulsar y dar forma al futuro de la comunicación de marketing. Reconoce un conjunto de actores digitales humanos y no humanos que pueden escuchar, decodificar y responder simultáneamente entre sí. El hecho de que la comunicación ya no requiera de un ser humano cambiará las actividades diarias de los especialistas en marketing. Las herramientas de marketing con IA ahora pueden planificar campañas, segmentar audiencias, diseñar, redactar textos optimizados según las preferencias de un individuo específico, así como ayudar en el desarrollo de la segmentación y las comunicaciones de marca, y las tareas creativas y de activación de marca.

Sin embargo, el uso de la IA no está exento de desafíos. Sus aspectos positivos incluyen fomentar la creatividad, la accesibilidad y la inclusión. Sus aspectos negativos, por otro lado, incluyen el robo creativo, los problemas de derechos de autor y el reto de gestionar las expectativas de una comunidad que visualiza un número ilimitado de conceptos creados por IA sin tener en cuenta su complejidad o los retos de desarrollo que conllevan.

La participación en el ecoverso impondrá nuevas exigencias a los gerentes de marketing. En primer lugar, los gerentes deben ser aún más diligentes en contar con una estrategia, identidad y lineamientos de marca claros para garantizar que cualquier cocreación de marca humana o no humana se mantenga dentro de los límites deseados. En segundo lugar, los gerentes deben crear y seleccionar cuidadosamente oportunidades de aprendizaje sobre sus marcas y productos para todos los actores en el ecoverso, incluidos los clientes y los agentes de IA. En tercer lugar, los gerentes deberán fomentar un entorno que incentive las contribuciones de todos los actores dentro del ecoverso. Finalmente, los gerentes también deberán participar junto a este conjunto de actores para cocrear y ser copropietarios de los recursos que impulsen futuras contribuciones del ecoverso.

U

na explicación simple de los precios es que son un obstáculo para la compra de un producto o servicio deseado. Por lo tanto, las empresas ven una necesidad legítima de reducir la “fricción” en la transacción, lo que logran recurriendo a una bolsa de trucos aparentemente sin fondo, que van de lo sutil a lo atroz.

Algunas compañías, por ejemplo, modifican los precios para distorsionar las percepciones o para señalar una oferta, a partir de investigaciones que demuestran que, por ejemplo, un precio de 9.99 USD se percibe como todo un dólar más barato que uno de 10 USD. Otras dividen un gasto en un conjunto de cargos por componentes con la esperanza de que los compradores subestimen el total o tengan dificultades para comparar los precios con las ofertas de la competencia.

El desafío para los líderes y organizaciones orientadas al propósito es claro: ¿Es posible que una empresa sea transparente y sincera, incluso en el delicado momento donde les pide a los clientes que saquen dinero de sus bolsillos? Después de todo, incluso las compañías éticas enfrentan presión competitiva.

Una vez que una empresa acepta que el precio es una parte integral de su diálogo con los clientes, el siguiente paso es averiguar la mejor manera de presentarlo. En lingüística, el diálogo significativo se caracteriza por la suposición de que los participantes intentan seguir (y esperan que otros sigan) cuatro reglas básicas:

1. La regla de calidad: Dicen solo lo que creen que es verdadero y preciso.

2. La regla de la forma: Evitan expresiones que son demasiado vagas, complejas o simplistas.

3. La regla de relevancia: Solo aportan información relacionada con el tema.

4. La regla de la cantidad: Proporcionan la cantidad correcta de información, ni más ni menos.

Usar estas reglas puede mejorar la forma en que usted comunica los cambios de precios a los clientes sin provocar conmoción. Algunas sugerencias:

— Haga del precio un reflejo de sus valores. Posicione el precio como un componente de las intenciones responsables y éticas de la empresa. Esta sugerencia aplica para la regla de relevancia. Comunique la ética de la compañía, conecte el precio con ese mensaje y espere que los clientes también establezcan un vínculo entre los dos. Ser genuino acerca de cómo su precio respalda sus valores centrales es fundamental.

— Explique el precio. Use la regla de la forma, siendo cada vez más claro. “Desmitificar” cómo se establecen o cambian los precios puede ayudar a establecer una relación de confianza con los consumidores. Específicamente, las empresas pueden explicar su justificación o revelar componentes del precio de un producto o servicio. De hecho, una tendencia reciente en el comercio minorista en línea implica agregar una explicación de las finanzas de la empresa en el sitio web de la compañía.

— Rompa una regla, pero hágalo descaradamente. Cualquiera de las cuatro reglas se puede romper, si se hace de una manera lúcida. De hecho, las personas las rompen todo el tiempo, y por una buena razón: las violaciones flagrantes alientan a pensar más allá de los significados literales directos; evocando la imaginación y agregando aspectos creativos que mejoran el valor de una conversación. Una empresa puede usar comunicación que intencional y vívidamente rompa una o más reglas, para presentar un argumento acerca de su precio.

La decisión sobre si un precio es “óptimo” no es puramente matemática, también es una función de cómo la comunicación de ese precio afectará las percepciones de los consumidores respecto a las intenciones de la empresa.

H

ace años, trabajé con un equipo de desarrollo de productos que estaba probando un prototipo de impresora. La llevábamos a las casas de la gente y yo observaba cómo la conectaban a sus ordenadores. Recuerdo perfectamente a una mujer mayor que estaba entusiasmada con la idea de imprimir fotos de sus nietos en casa. Sin embargo, cuando la vimos ponerse de rodillas debajo de una mesa y luchar para conectar el dispositivo, quedó claro que, a pesar de todas sus características innovadoras, esta impresora realmente no fue diseñada para ella.

Se trata de un error común entre los vendedores primerizos, que están cada vez más involucrados no sólo en la promoción de un nuevo producto, sino también en contribuir al diseño y las pruebas.

Es comprensible que las personas se sientan atraídas por las empresas que fabrican cosas que les atraen. Esta afinidad, sin embargo, limita su capacidad para centrarse en el cliente y sobresalir en su campo. Una manera fácil de adoptar una mentalidad más centrada en el cliente es recordar un momento en el que se ha sentido decepcionado por un regalo de cumpleaños o de vacaciones. Las mejores lecciones para anticipar las necesidades de un consumidor y satisfacer sus deseos más profundos consisten en evitar tres errores comunes al dar regalos.

1. El regalo «yo»

Todos sabemos lo que se siente: Alguien le compra un regalo porque a ellos le gusta mucho, no porque coincida con sus gustos, necesidades o deseos. Por ejemplo, uno de los regalos “yo” que recibo a menudo son joyas, aunque rara vez me las pongo. Cuando abro una caja y encuentro unos pendientes o un collar, sé que se trata del que lo regala y no de mí, la destinataria.

La conclusión para los que dan regalos, los diseñadores de productos y los vendedores es que hay que quitarse de en medio y dar prioridad al destinatario (es decir, al cliente).

2. El regalo «genérico»

Dinero en efectivo y tarjetas de regalo, estos son los regalos básicos que descargan en el destinatario el trabajo de averiguar qué es lo que quiere. Por mucho que la gente discuta conmigo (“¡Pero ahora pueden comprar lo que realmente les gusta o quieren!”), lo cierto es que se piensa poco a la hora de regalar una tarjeta de regalo o meter dinero en un sobre. Uno de los principales objetivos de los regalos es crear un vínculo emocional. El dinero en efectivo es una oportunidad perdida para comprender y conectar con alguien a un nivel más profundo.

3. El regalo «debería»

Viene envuelto en un lazo de juicios sobre lo que el destinatario debería ser o hacer. Uno de los ejemplos empresariales más notorios es el del proveedor de servicios de Internet que hace el “regalo” de una visita de servicio, pero con la enloquecedora expectativa de que el cliente debe estar disponible hasta que aparezca el técnico.

El antídoto para este error es desarrollar la empatía. Dado que los vendedores y los diseñadores colaboran estrechamente, es esencial ser sensible y abierto a lo que los clientes quieren y necesitan, y no limitarse a suponer lo que “debería” gustarles.

Ya sea diseñando un producto, comercializando una experiencia de marca o seleccionando un regalo para un ser querido, todo se reduce a dar a los demás el don de la comprensión. Es la única manera de convertirse en un obsequiador más considerado y centrado en el cliente, con el poder de sorprender y deleitar a los demás.