L

os directores de marketing (CMO, por sus siglas en inglés) tienen uno de los mandatos más cortos de la C-suite. No es porque la mayoría sean malos en marketing, sino porque les cuesta relacionar el impacto del marketing con los resultados comerciales que realmente importan a los equipos financieros y ejecutivos.

No hay duda de que los CMO están bajo una intensa presión para aumentar los ingresos y mejorar la eficiencia. El problema es que muchos de sus KPIs tradicionales (alcance, impresiones, tasas de interacción, estudios de reconocimiento de marca) son útiles para los especialistas en marketing, pero no se conectan directamente con los resultados comerciales.

Los directores financieros (CFO, por sus siglas en inglés), CEOs y la junta directiva se preocupan por las ganancias, la previsión de estabilidad y la asignación de capital. Quieren saber: si gastamos 2 millones de dólares adicionales en marketing el próximo trimestre, ¿cuántos ingresos incrementales podemos esperar? ¿Y cuánta confianza tenemos en ese número? Cuando los CMO no pueden responder con claridad a esa pregunta, se generan expectativas desalineadas y presupuestos de marketing infrautilizados. Más aún, esto lleva a que el equipo ejecutivo vea al marketing como un centro de costos en lugar de un motor de crecimiento.

He observado esta dinámica en repetidas ocasiones, tanto al dirigir el análisis de marketing de la marca de productos de aseo personal Harry’s como al asesorar a cientos de equipos de marketing y finanzas de empresas sobre la medición. En todas estas colaboraciones, el patrón es claro: las organizaciones que alinean el marketing y las finanzas en torno a la medición suelen ahorrar considerablemente al reducir el gasto innecesario e invertir en lo que realmente funciona. ¿Cuál es la solución? Que los CFO y CMO compartan la responsabilidad de la agenda de medición, y que ambas partes la adopten.

Construyendo una mejor relación CMO-CFO

La brecha entre CMO y CFO surge de presiones contradictorias: los CFO se enfocan principalmente en las ganancias del próximo trimestre y necesitan resultados inmediatos y medibles del gasto en marketing. Mientras tanto, los CMO se debaten entre impulsar el rendimiento a corto plazo y construir valor de marca a largo plazo. El resultado frecuente es que la medición del marketing se vuelve retrospectiva en lugar de prospectiva. Los equipos de marketing gastan más energía en demostrar que las campañas anteriores funcionaron, en lugar de comprender qué impulsa el rendimiento actual.

Pero las condiciones de marketing cambian rápidamente, y la medición del marketing es propensa a errores. Lo que pareció funcionar el trimestre pasado puede no funcionar este trimestre. Cuando los planes, proyecciones y ejecución dependen de dinámicas de campaña obsoletas, el resultado es predecible: proyecciones optimistas que no alcanzan los resultados reales trimestre tras trimestre, erosionando sistemáticamente la confianza de las finanzas en los números de marketing.

A medida que este ciclo de desconfianza se profundiza, ambas partes se refugian en sus zonas de confort: marketing en métricas que pueden controlar (impresiones, clics, etc.), y finanzas en métricas en las que confían (ingresos, ganancias, flujo de efectivo). Al final, ninguna de las dos partes logra un entendimiento compartido de qué acciones de marketing impulsan los resultados comerciales.

Romper este ciclo no se trata de mejores métricas de marketing ni de modelos de atribución más sofisticados. Más bien, se trata de reconocer que los CFO y CMO en realidad quieren lo mismo: un crecimiento predecible y rentable. Los CFO piensan en sistemas, proyecciones de ganancias y ROI incremental (aunque no necesariamente lo llamen así). Quieren saber cómo un cambio en la estrategia de marketing afectará al negocio, y qué rango de resultados pueden esperar con base en diversos escenarios de marketing.

Cuando la colaboración es exitosa, los CMO satisfacen estos deseos con sistemas sólidos de planeación, generación de hipótesis y ejecución que se enfocan en las métricas que le importan al CFO. En lugar de preguntarse “¿Qué funcionó el trimestre pasado?”, preguntan: “¿Qué canales nos generan más incertidumbre? ¿Qué apuestas de marketing deberíamos hacer el próximo trimestre, y qué resultados podemos esperar?” Esto es exactamente lo que el CFO quiere: una medición que le ayude a planear y operar el negocio. Cuando un CMO puede decir “aumentar la inversión en TV en un 20% debería generar entre 3 y 5 millones de dólares en ingresos adicionales, y aquí está cómo validaremos esa predicción”, está hablando el idioma del CFO.

Cómo se produce realmente la alineación CMO-CFO

He hablado con cientos de ejecutivos de marketing, finanzas y datos (desde empresas de la lista Fortune 500 hasta startups de alto crecimiento y grandes plataformas de anuncios) en el proceso de ayudar a implementar estas estrategias de alineación en los sectores de bienes de consumo, tecnología financiera y farmacéutico en marcas reconocidas como Canva, Rocket Money, Los Angeles Times, Masterclass y muchas más.

El hilo común en estos negocios es que la alineación real requiere un cambio cultural en la forma en que el CMO y el CFO piensan sobre la medición y la toma de decisiones. Esto es lo que hacen los equipos más exitosos:

1. Cambian la pregunta fundamental de “¿qué funcionó?” a “¿qué deberíamos hacer ahora, y qué tan seguros estamos?” Esto replantea cada conversación de medición en torno a la acción y la incertidumbre, en lugar de la justificación y la falsa certeza.

2. Establecen un lenguaje compartido de incertidumbre, pronósticos y riesgo. En lugar de que marketing presente estimaciones puntuales (“La TV lineal genera un ROI de 3.1x”), ambos equipos deberían discutir rangos y niveles de confianza (“La TV lineal probablemente genera un ROI entre 2.2x y 3.8x, con base en los datos actuales”).

3. Implementan experimentos de marketing regulares y revisiones de avance de objetivos a las que ambos equipos asisten. Se enfocan en qué experimentos se han ejecutado y qué se ha aprendido, cómo esos aprendizajes influyen en las expectativas futuras y qué grandes cambios está planeando el equipo.

Estos cambios generan resultados. Cuando la medición es responsabilidad de todo el negocio (no solo del marketing) ocurre algo interesante. El marketing obtiene mejores resultados porque las decisiones se basan en el impacto comercial y no en métricas específicas de cada canal. La confianza del CFO en el CMO aumenta porque las recomendaciones vienen acompañadas de la validación y el rigor de proyección que espera de otras inversiones.

Diversas marcas líderes ya están trabajando para crear esta alineación. McDonald’s, una potencia del marketing, hizo de la alineación CFO-CMO un pilar de su estrategia de crecimiento “Accelerating the Arches”. En una entrevista reciente, el CFO Global de McDonald’s, Ian Borden, habló sobre la importancia de que las finanzas defiendan la colaboración con el marketing:

Marketing y finanzas construyeron alineación estableciendo un lenguaje compartido: uno basado en datos, impacto y resultados comerciales. Hoy, nuestros equipos financieros y de marketing trabajan como verdaderos socios, asegurando que cada dólar de marketing sea una inversión que genere rendimientos medibles. Cuando la creatividad y la estrategia comercial avanzan al unísono, se transforma no solo la marca, sino también el negocio.

AT&T dio pasos similares. En una reunión reciente con su CMO y CFO, Fortune señaló que “los equipos de marketing exitosos utilizan KPIs compartidos para demostrar el impacto financiero, lo cual facilita que los CFO respalden nuevas iniciativas.” AT&T priorizó esta alineación contratando a Pascal Desroches como CFO, un ejecutivo que aportaba más de 20 años de experiencia en la industria de medios antes de AT&T. Su contraparte CMO, Kellyn Smith Kenny, señaló que tener a una persona de finanzas en la mesa de liderazgo “que domine la práctica del marketing y el crecimiento es de gran ayuda.”

Si gigantes globales como McDonald’s y AT&T ven valor en cerrar la brecha entre CMO y CFO, también pueden hacerlo las marcas más nuevas con equipos de marketing más pequeños. ¿El resultado final para los CMO? Al estar finalmente alineados con las métricas que importan, pueden quedarse en sus puestos.

L

as tecnologías nuevas y disruptivas suelen generar tanto entusiasmo como ansiedad, y la IA generativa no es la excepción.

Sin embargo, creemos que gran parte del potencial no aprovechado de la IA generativa está siendo frenado por cinco mitos persistentes que limitan a los líderes de marketing y ventas:

Mito 1: La IA generativa solo es útil en las etapas iniciales de identificación de clientes.

La IA generativa ha demostrado su utilidad en la “parte superior del embudo”, especialmente en la generación de prospectos, y en la recopilación y análisis de información de los clientes. Sin embargo, su potencial se extiende a lo largo de todo el embudo, ofreciendo beneficios como la creación de contenido personalizado, el apoyo en investigaciones, el análisis de la competencia, la redacción automatizada de propuestas y la evaluación del rendimiento.

En muchos de estos casos, el juicio y la creatividad humana seguirán siendo esenciales, pero la IA generativa puede hacer gran parte del trabajo tedioso. Por ejemplo, una empresa de soluciones empresariales utilizó IA generativa para proporcionar informes a los vendedores antes de sus reuniones, incluyendo detalles de la cuenta, un resumen de interacciones previas e información sobre la propuesta de valor. ¿El resultado? Un aumento del 10% en la productividad de las ventas por segmento.

Mito 2: La IA generativa necesita un grán número de clientes o transacciones para que valga la pena.

Si bien la IA generativa ha demostrado su eficacia en la automatización de interacciones y transacciones para grandes bases de consumidores, como en la banca y el comercio minorista, también es valiosa en entornos de empresa a empresa (B2B), incluidos los acuerdos de gran escala y clientes corporativos.

En primer lugar, la IA generativa mejora la gestión del conocimiento y el procesamiento de datos a gran escala. Los vendedores pueden ahorrar una cantidad significativa de tiempo en la investigación de productos y la redacción de correos electrónicos. En segundo lugar, puede empoderar a los vendedores y gerentes de cuentas clave al extraer información de datos no estructurados y proporcionar planes de cuenta e inteligencia comercial en tiempo real mediante la captura automática de información pública, como anuncios, noticias y notas de reuniones internas.

Mito 3: La IA generativa no es lo suficientemente avanzada para resolver problemas complejos de los clientes.

Algunos profesionales de marketing y ventas siguen considerando la IA generativa simplemente como una interfaz de chat que responde preguntas. Sin embargo, las empresas líderes están entrenando agentes autónomos para realizar tareas internas y orientadas al cliente en múltiples canales, una práctica conocida como “agente de IA” (agentic AI).

Por ejemplo, un importante fabricante de equipos empleó agentes de ventas impulsados por IA generativa para automatizar las interacciones por correo electrónico relacionadas con el reemplazo de piezas. Estos agentes interactuaron con casi 50,000 clientes y generaron más de un millón de cotizaciones en el primer mes.

Mito 4: Los datos de nuestros clientes y productos están demasiado desordenados como para que la IA generativa funcione bien.

La IA generativa puede acelerar el procesamiento de datos y abordar muchos de los desafíos comunes en la gestión de información, ayudando a las empresas a organizar y mantener sus datos en buen estado. Por ejemplo, puede mejorar la categorización de piezas para optimizar precios o traducir el contenido de un sitio web en fichas de producto personalizadas basadas en consultas previas de los clientes.

Además, muchos casos de uso valiosos no requieren grandes cantidades de datos estructurados. La recuperación eficaz de información puede lograrse utilizando modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés) disponibles públicamente junto con materiales internos básicos, como manuales de productos y documentos de preguntas y respuestas para la resolución de problemas.

Mito 5: La IA generativa tarda demasiado en implementarse.

Las empresas no necesitan reinventar la rueda al implementar IA generativa. Las soluciones estándar están ampliamente disponibles y la experiencia externa puede ayudar a desarrollar las capacidades distintivas incrementales que impulsan la ventaja competitiva. Gran parte de la complejidad asociada con la implementación de IA generativa radica en la creación de LLM, los cuales ahora están disponibles como servicio. Muchos proveedores de software empresarial también incorporan la IA generativa en sus herramientas, permitiendo a las organizaciones aprovechar sus funcionalidades con un esfuerzo mínimo. Cuando se requiere personalización, generalmente implica vincular la funcionalidad con procesos comerciales específicos, lo que puede lograrse en cuestión de semanas.