Doxa 2582

Evita que la IA erosione tu marca

Las investigaciones señalan cinco maneras en que las empresas pueden reducir la "deuda de marca" que puede generar la IA

Por Sean Lyons, Ndidi Oteh y Joshua Bellin

Gestión de marca

Harvard Business Review

#Doxa #InteligenciaArtificial #DeudaDeMarca #GestionDeMarca #ReputacionCorporativa #EstrategiaDeMarca #IdentidadDeMarca #MarketingDigital #InnovacionResponsable #ProteccionDeMarca #TransformacionDigital

Resumen. La inteligencia artificial está cambiando la forma en que operan las empresas y cómo los clientes experimentan sus marcas. Nuevas investigaciones sugieren que las empresas con menores niveles de “deuda de marca” —la confianza, relevancia y coherencia perdidas cuando los productos,Las empresas que gestionan la deuda de marca de forma proactiva, evitando que las experiencias y decisiones se desvíen de las expectativas del cliente, tienen muchas más probabilidades de superar a sus competidores. Basándonos en un análisis comparativo de 60 empresas y en las lecciones aprendidas de la transformación digital de Bose, la conclusión es que gestionar la deuda de marca debe convertirse en una prioridad para toda la organización, en lugar de una simple estrategia de marketing. A medida que la IA influye cada vez más en las interacciones con los clientes, las empresas que gestionen la deuda de marca de forma deliberada estarán mejor posicionadas para fortalecer la confianza, mantener el crecimiento y preservar la ventaja competitiva.

Las empresas que triunfan gracias a la IA están creando mejores productos y marcas más sólidas porque se están adelantando a un problema que muchos competidores aún no reconocen: la deuda de marca.

La mayoría de los ejecutivos conocen la deuda técnica, los costos ocultos que se acumulan cuando las empresas toman decisiones tecnológicas a corto plazo para acelerar sus procesos. La deuda de marca funciona de manera muy similar. Se genera cuando los productos, la experiencia del cliente, las políticas o los mensajes de una empresa se desincronizan con las expectativas de los clientes. Pequeños atajos, lanzamientos de productos fragmentados, decisiones de precios que priorizan los márgenes a corto plazo o experiencias inconsistentes pueden parecer manejables en sí mismos. Sin embargo, con el tiempo, erosionan la confianza, la relevancia y la lealtad. La IA acelera considerablemente la acumulación de estos costos.

Cada vez más, los clientes experimentan las marcas a través de productos, sistemas de recomendación, sistemas de servicio y plataformas digitales impulsados ​​por IA. Estos sistemas determinan lo que los clientes ven, cómo se les trata y si las interacciones les resultan útiles, fiables y coherentes. Cuando se producen errores, se malinterpreta el contexto o se generan experiencias impersonales, el daño rara vez se limita a un solo aspecto. La IA puede amplificar estos fallos a lo largo de miles o incluso millones de interacciones con los clientes antes de que las empresas tengan la oportunidad de responder. Una sola interacción defectuosa puede minar rápidamente la confianza. La fricción repetida agrava el problema, debilitando la lealtad del cliente, reduciendo la retención, erosionando el poder de fijación de precios y aumentando los costes de adquisición. En un mercado impulsado por la IA, la deuda de marca se ha convertido en una responsabilidad empresarial que las empresas ya no pueden permitirse ignorar.

Para comprender si la deuda de marca predice el desempeño empresarial, realizamos un análisis comparativo interno de 60 empresas de dos sectores: calzado y ropa deportiva, y hoteles y alojamiento, utilizando 2022 como referencia común. A continuación, planteamos una pregunta sencilla: ¿Tenían las empresas con menor deuda de marca más probabilidades de superar a sus pares durante los siguientes uno y tres años? Evaluamos la deuda de marca de cada empresa en cuatro dimensiones: cultura, cliente, credibilidad y coherencia (que describimos a continuación). La evaluación se basó en información pública, incluyendo divulgaciones de la empresa, cobertura mediática, comentarios de analistas y mediciones de la opinión pública. Posteriormente, comparamos el crecimiento de los ingresos de cada empresa con el promedio de su sector.

La relación fue sorprendente. Las empresas con los niveles más bajos de deuda de marca tenían muchas más probabilidades de superar a sus pares en ambos horizontes temporales. En calzado y ropa deportiva, las empresas del cuartil más bajo de deuda de marca tenían 2,4 veces más probabilidades de superar el crecimiento promedio de sus pares después de un año y 3,2 veces más probabilidades después de tres años. En hoteles y alojamiento, tenían 4,1 veces más probabilidades de superar a sus pares después de un año y 3,7 veces más probabilidades después de tres.

Nuestra investigación demuestra que la deuda de marca es un indicador cuantificable de si una empresa posee la relevancia y la confianza necesarias para el crecimiento empresarial. Las empresas gestionan la deuda de marca de forma más eficaz cuando identifican dónde se acumula, comprenden sus causas y la abordan de manera deliberada antes de que empiece a perjudicar el rendimiento.

Más adelante en el artículo, exploraremos las cinco maneras en que Bose y otras empresas líderes abordan la deuda de marca como una señal estratégica, diagnosticando qué responsabilidad está causando el daño, gestionando la marca como un riesgo, alineando la automatización con la intención de la marca y expandiéndose de maneras que la refuercen. Primero, detallaremos tres razones por las que la IA acelera la deuda de marca.

Por qué la IA acelera la deuda de marca

La IA transforma no solo el funcionamiento de las empresas, sino también la experiencia de los clientes con sus marcas. Pequeñas inconsistencias que antes afectaban a un número reducido de clientes ahora pueden propagarse a miles de interacciones en cuestión de horas. Esto es importante porque la confianza en las empresas ha disminuido y los consumidores más jóvenes son menos leales a las marcas que las generaciones anteriores. Justo cuando la IA debería ayudar a las empresas a ofrecer experiencias más relevantes y personalizadas, también puede magnificar las inconsistencias que debilitan la confianza.

En primer lugar, los sistemas de IA influyen cada vez más en la experiencia del cliente. Los motores de recomendación, los algoritmos de precios, las herramientas de atención al cliente y los sistemas de personalización determinan lo que ven los clientes, cómo se les trata y si las interacciones les resultan útiles, justas y coherentes. Cada decisión de diseño que toman estos sistemas pasa a formar parte de la experiencia de marca.

En segundo lugar, las plataformas digitales hacen que las decisiones operativas sean mucho más visibles. Las tarifas, los fallos en el servicio, las políticas confusas y los errores de los socios, que antes pasaban prácticamente desapercibidos, ahora son fáciles de descubrir, comparar y compartir para los clientes, a menudo en cuestión de minutos.

En tercer lugar, muchas organizaciones se han vuelto demasiado complejas para ofrecer una experiencia de marca coherente. Las decisiones sobre productos, tecnología, servicio al cliente, alianzas e inteligencia artificial a menudo se toman de forma independiente, lo que provoca que los clientes experimenten las inconsistencias que generan esas divisiones organizativas.

La pregunta para los líderes, entonces, no es si tienen deuda de marca. Casi todas las empresas la tienen. Las verdaderas preguntas son dónde se está acumulando, cuánto le está costando al negocio y qué decisiones serán las más efectivas para reducirla.

Cuatro pasivos

Para gestionar la deuda de marca, los líderes primero deben identificar dónde se está acumulando. Descubrimos que la mayoría de los problemas se dividen en cuatro categorías, que llamamos las cuatro C.

La deuda cultural surge cuando la identidad de una marca se desfasa con respecto a las cambiantes expectativas de los clientes o las normas culturales. Una marca que continúa proyectando abundancia y optimismo durante un período de incertidumbre financiera generalizada, por ejemplo, corre el riesgo de parecer insensible.

La deuda de los clientes se acumula cuando los productos, servicios o experiencias dejan de ofrecer un valor diferencial. Las marcas premium son especialmente vulnerables cuando se quedan atrás en innovaciones, como las capacidades habilitadas por IA, que los clientes esperan cada vez más.

La deuda de credibilidad surge cuando las acciones de una empresa contradicen sus promesas. Las decisiones de la dirección, las prácticas de precios o las deficiencias en la gobernanza pueden socavar los compromisos con temas como la privacidad, la sostenibilidad o la inclusión, debilitando así la confianza.

La falta de coherencia surge cuando los clientes se encuentran con diferentes versiones de la marca en distintos productos, canales, plataformas o interacciones con IA. Los mensajes inconsistentes, las experiencias de servicio fragmentadas y los resultados de la IA que no se corresponden con la marca hacen que la empresa parezca menos coherente y fiable.

Estas responsabilidades suelen superponerse. Una empresa que lucha contra una forma de deuda de marca a menudo está generando otra simultáneamente. La deuda de marca no reside únicamente en el marketing; se acumula en productos, tecnología, recursos humanos, operaciones, políticas y alianzas.

Por eso, los directores de marketing se ven cada vez más responsables de resultados que no pueden controlar por completo, como la erosión de la confianza provocada por las políticas, las deficiencias en la experiencia del cliente creadas por los sistemas heredados o el riesgo para la reputación derivado de la automatización.

Cinco maneras de gestionar la deuda de marca

El objetivo no es solo eliminar la deuda de marca. Al igual que con la deuda técnica, vale la pena hacer concesiones si generan mayor valor a largo plazo. El riesgo reside en permitir que esas concesiones se acumulen sin reconocer el costo que representan para la empresa.

Nuestra investigación y el trabajo con nuestros clientes sugieren que las empresas líderes gestionan la deuda de marca de cinco maneras. En conjunto, estas prácticas ayudan a los líderes a identificar dónde se acumula la deuda de marca, determinar qué problemas son más importantes y evitar que pequeñas inconsistencias se conviertan en debilidades sistémicas.

Tratar la deuda de marca como una señal estratégica

La deuda de marca suele ser la primera señal visible de que algo más profundo en la organización ha fallado. Refleja decisiones sobre crecimiento, experiencia del cliente, operaciones y gobernanza que debilitan gradualmente la confianza y la relevancia. Los líderes deben tratarla como un problema empresarial que merece atención interfuncional y una clara rendición de cuentas.

Bose ilustra cómo se ve esto en la práctica. Cuando Bose cerró sus tiendas minoristas globales en 2020, se enfrentó a algo más que un desafío de distribución. Estas tiendas habían brindado durante mucho tiempo a los clientes la oportunidad de experimentar de primera mano el sonido premium de la compañía. Sin ellas, Bose corría el riesgo de competir principalmente en precio, reseñas y posicionamiento en buscadores, en lugar de en la experiencia del producto.

La directora ejecutiva, Lila Snyder, respondió reforzando la gobernanza de la marca. Nombró a Jim Mollica como el primer director global de marketing de la compañía, centralizó el liderazgo de la marca y clarificó las responsabilidades de decisión en materia de productos, estrategia digital, alianzas comerciales y marketing. Esta estructura ayudó a Bose a ofrecer una experiencia más consistente, ya que los clientes interactuaban cada vez más con la marca en línea que en sus tiendas físicas.

A medida que la empresa transitaba de tiendas minoristas propias al comercio electrónico y plataformas de terceros, consideró la deuda de marca como un desafío empresarial en lugar de uno de marketing. De esta manera, redujo la deuda cultural, de clientes, de credibilidad y de coherencia, al tiempo que conservó el posicionamiento premium que durante mucho tiempo había diferenciado a la marca.

Diagnosticar qué responsabilidad está causando el daño.

No todos los problemas de marca tienen la misma causa ni requieren la misma solución. La deuda cultural exige una respuesta diferente a la deuda con los clientes, la credibilidad o la coherencia. Antes de actuar, los líderes deben identificar dónde se está acumulando dicha deuda.

En el caso de Bose, los mayores riesgos eran la deuda con los clientes y la falta de consistencia en la calidad. A medida que el mercado de audio premium se volvía más competitivo, los productos que antes se distinguían entre sí resultaban más fáciles de comparar en los mercados digitales dominados por empresas como Apple, Sony y Samsung.

Bose respondió ampliando su posicionamiento más allá del rendimiento de audio. Se lanzaron productos como los Ultra Open Earbuds a través de colaboraciones con marcas de moda, estilo de vida y creadores, lo que reforzó la relevancia de la marca sin perder su identidad premium.

Gestiona la marca de la misma manera que gestionas el riesgo.

Gestionar la deuda de marca requiere más que un marketing eficaz. Requiere derechos de decisión claros, estándares compartidos y responsabilidad en toda la organización. Las consideraciones de marca deben integrarse en las decisiones sobre desarrollo de productos, alianzas, automatización, adquisiciones y experiencia del cliente, en lugar de evaluarse a posteriori.

La estructura de gobierno de Bose cobró especial importancia a medida que la empresa se orientaba hacia el comercio electrónico y los canales de venta minorista de terceros. Un liderazgo de marca centralizado contribuyó a garantizar la coherencia en la comercialización, la identidad visual, la narrativa del producto y las experiencias digitales en todos los puntos de contacto con el cliente. A pesar de los cambios en la distribución, la marca conservó su reconocibilidad.

Alinea la automatización con la intención de la marca.

Hoy en día, los clientes suelen conocer las marcas a través de sistemas digitales antes de ver un anuncio. Los resultados de búsqueda, los sistemas de recomendación, las experiencias de comercio electrónico y las herramientas de atención al cliente influyen en la imagen que proyecta la marca.

Los líderes deben evaluar periódicamente cómo se comportan estos sistemas en la práctica. Cuando los algoritmos o las decisiones operativas generan experiencias que entran en conflicto con la identidad de la empresa, comienzan a acumular una deuda de marca.

A medida que Bose aceleraba su transición al comercio electrónico directo al consumidor, las experiencias digitales asumieron el papel que antes desempeñaban las tiendas físicas. La compañía invirtió en una narrativa de producto más elaborada, una descripción más clara de los casos de uso y contenido que reforzaba su posicionamiento premium, garantizando que las experiencias digitales reflejaran las mismas cualidades que los clientes esperaban de la marca.

Expandirse de maneras que refuercen la marca.

El crecimiento se produce cada vez más a través de plataformas digitales, descubrimiento impulsado por IA y categorías de productos afines. Sin embargo, la expansión debe reforzar la percepción que los clientes ya tienen de una marca, en lugar de transformarla hasta hacerla irreconocible.

Bose siguió ese principio expandiéndose a categorías de audio premium adyacentes, al tiempo que modernizaba su presencia online. En lugar de centrarse en el volumen de ventas, reforzó su promesa principal de un sonido superior mediante experiencias de comercio electrónico más sólidas, un posicionamiento de producto más claro y una narrativa más relevante culturalmente. A medida que el negocio crecía digitalmente, la automatización potenció la marca en lugar de diluirla.

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La deuda de marca puede convertirse en una ventaja competitiva si se gestiona de forma estratégica. Las empresas no necesitan eliminar todas las fuentes de deuda, pero sí deben comprender dónde se está acumulando y abordarla antes de que socave la confianza y el crecimiento.

La IA no hará sino aumentar la importancia de este desafío. A medida que más interacciones con los clientes se ven influenciadas por algoritmos, plataformas y sistemas inteligentes, cada decisión operativa se convierte en una decisión de marca. Las empresas que prosperen serán aquellas que gestionen la deuda de marca con la misma disciplina que ya aplican al riesgo financiero y técnico.

Lea más sobre gestión de marca o temas relacionados: IA y aprendizaje automático, experiencia del cliente y marketing.

Sean Lyons es director general en Accenture Song.

Ndidi Oteh es la líder de socios de reinvención de Accenture Song.

Joshua Bellin es investigador principal sénior en Accenture Research. Reside en Boston.

Doxa 2309

Una buena rivalidad puede elevar tu marca

Por Abhishek Borah, Johannes Berendt, Sebastian Uhrich y Gavin Kilduff

Gestión de marca

Harvard Business Review

#Doxa #competencia #engagement #rivales #narrativa #segmentación #negatividad #autenticidad #diferenciación #storytelling #consumidor #marca #twitter #X

Resumen. Un análisis de datos de Twitter de 2020 a 2022, que incluye 100 marcas en 20 categorías de productos, descubrió que hacer referencia a un competidor rival en los mensajes de marketing puede impulsar la participación del consumidor y la intención de compra, pero no toda la competencia está hechaIgualdad. Para aprovechar eficazmente los efectos positivos de la negatividad, las marcas deben identificar a sus rivales genuinos, construir una continuidad narrativa, adaptar los mensajes a los segmentos de audiencia y no llevar la negatividad demasiado lejos. Si se implementa correctamente, este mensaje puede trascender el ruido del mercado y generar una auténtica interacción con el consumidor basada en narrativas convincentes y continuas.

Cuando Pepsi tuiteó "¿No tenemos Pepsi, Coca-Cola, OK? #SeisPalabrasDeHorror" en 2019, no solo bromeaba sobre las opciones de bebidas. El gigante de los refrescos estaba aprovechando algo más poderoso: el atractivo narrativo de la rivalidad entre marcas.

Si bien la mayoría de los consejos de marketing advierten contra los mensajes negativos sobre los competidores, nuestra investigación reciente, publicada en el Journal of Marketing Research, sugiere que cuando se trata de verdaderos rivales (marcas con una historia de enfrentamientos directos) las reglas cambian drásticamente.

Analizamos datos de Twitter (ahora conocidos como X) de 100 marcas entre 2020 y 2022. Nuestra muestra incluyó 20 categorías de productos, desde refrescos hasta operadores móviles y equipos deportivos, y también realizamos experimentos controlados con miles de consumidores estadounidenses. Descubrimos que mencionar a un competidor rival en los mensajes de marketing genera significativamente más interacción del consumidor (e intenciones de compra) que mencionar a cualquier otro competidor.

Es más, los mensajes negativos sobre los rivales pueden, de hecho, superar a los mensajes positivos, especialmente entre los clientes leales.

El poder de las narrativas de rivalidad

No toda la competencia es igual. Mientras Samsung compite con docenas de fabricantes de smartphones, reserva sus ataques de marketing más agresivos para Apple. T-Mobile se enfrenta a varios competidores en telecomunicaciones, pero sus ataques más memorables se dirigen a Verizon. Y Burger King dirige sus ataques más jugosos a McDonald's en lugar de a otras cadenas de comida rápida.

Estos ejemplos reflejan el poder único de la rivalidad entre marcas. A diferencia de la competencia convencional, la rivalidad se basa en una historia compartida y presenta los elementos esenciales de una narrativa convincente: personajes identificables (las marcas competidoras) y una trama atractiva (un conflicto prolongado por la supremacía). Cuando los consumidores se encuentran con un mensaje que hace referencia a una marca rival, lo conectan instintivamente con esta narrativa continua, lo que hace que la comunicación resulte más significativa y atractiva.

Nuestra investigación demuestra lo que llamamos el "efecto de referencia de la rivalidad". Cuando las marcas hacen referencia a un rival en lugar de a un competidor no rival en sus mensajes públicos, la interacción del consumidor aumenta considerablemente. Este efecto se produce porque los consumidores perciben las referencias a la rivalidad como parte de una historia más amplia y continua.

Las historias son intrínsecamente atractivas; fáciles de seguir, entretenidas y cautivadoras. Cuando las marcas aprovechan las narrativas de rivalidad existentes, básicamente están aprovechando el poder de la narración para generar engagement.

Los beneficios de ser negativo

Quizás nuestro hallazgo más sorprendente desafía la creencia popular del marketing sobre el tono de los mensajes. La investigación tradicional sugiere que las referencias negativas a la competencia tienden a ser contraproducentes, violando las normas sociales y generando escepticismo en el consumidor. Sin embargo, nuestros datos presentan un panorama diferente.

Para los clientes leales a la marca (los clientes más valiosos de una empresa), los mensajes negativos sobre la competencia superan significativamente a los positivos. Esto tiene sentido: los clientes leales derivan parte de su identidad de su preferencia por la marca, y los mensajes negativos sobre la competencia refuerzan su elección, a la vez que les brindan la oportunidad de sentirse superiores a la otra parte. Los mensajes positivos sobre la competencia, en cambio, pueden disminuir la interacción entre los clientes leales, lo que podría amenazar su sentido de distinción positiva.

La clave es que la negatividad entre rivales se siente natural y esperada, en lugar de inapropiada. Piense en el sarcasmo y las bromas ingeniosas frente a la mala voluntad y la hostilidad. La historia compartida entre rivales crea un contexto donde "en el amor y en la guerra todo vale", mitigando las desventajas típicas de los mensajes negativos.

Adaptando los mensajes a su audiencia

Si bien el efecto de referencia a la rivalidad es poderoso, su efectividad depende fundamentalmente de su audiencia y del tono del mensaje. Nuestra investigación identificó tres segmentos de consumidores distintos, cada uno con una respuesta diferente a los mensajes sobre la rivalidad:

Clientes leales. Estos defensores de la marca responden con mayor intensidad a los mensajes negativos sobre la competencia. Nuestra investigación reveló que esta fuerte interacción se traduce en mayores intenciones de compra, lo que resulta en una forma económica de conectar con su base de clientes. Sin embargo, las referencias positivas de la competencia pueden ser contraproducentes, reduciendo potencialmente la interacción, ya que los clientes se preguntan por qué su marca preferida está siendo amable con la competencia. En las redes sociales propiedad de la marca, que suelen llegar principalmente a seguidores leales, los mensajes negativos de la competencia son los más efectivos. 

Consumidores neutrales. Los clientes que compran regularmente en una categoría de producto, pero carecen de preferencias de marca definidas, constituyen el segmento más grande del mercado. Buenas noticias para los profesionales del marketing: Tanto los mensajes negativos como los neutrales funcionan con este grupo, con una ligera ventaja de los mensajes negativos. Al dirigirse a audiencias más amplias a través de televisión, publicidad digital o campañas publicitarias, cualquier enfoque puede ser efectivo. 

Clientes leales a la marca rival. Como era de esperar, los clientes leales a la marca rival solo interactúan con referencias positivas a su marca preferida. Puede parecer contraproducente intentar llegar a este público, pero estrategias como felicitar a la marca rival por un aniversario o lanzamiento de producto pueden demostrar elegancia y, potencialmente, suavizar la oposición. Esto se puede lograr comentando directamente en la publicación de un competidor (que ven principalmente sus seguidores fieles, no los tuyos).

Mantén a tus enemigos cerca

Aprovechar la rivalidad con éxito requiere algo más que simplemente atacar a la competencia. Así es como las marcas pueden usar los mensajes basados ​​en la rivalidad a su favor:

1. Identificar a los verdaderos rivales. No todos los competidores se consideran rivales. La verdadera rivalidad requiere una historia compartida, competencia constante y el reconocimiento de la relación especial por parte del consumidor. Curiosamente, nuestra investigación reveló que tanto los líderes del mercado como los competidores más pequeños pueden usar eficazmente los mensajes de rivalidad. Cuando los líderes del mercado interactúan con rivales más pequeños, aunque consolidados, se percibe como una batalla entre iguales, más que como un comportamiento intimidatorio. Para identificar rivales, realice encuestas de consumidores o utilice herramientas como el análisis del volumen de búsqueda de Google para medir la intensidad con la que los consumidores asocian su marca con competidores potenciales.

2. Construye tu narrativa de rivalidad. Crea un registro completo de interacciones, campañas y momentos destacados que definen tu rivalidad. Este contexto histórico proporciona material para futuros mensajes y ayuda a mantener la coherencia narrativa. Las referencias más atractivas a la rivalidad se perciben como capítulos naturales de una historia en desarrollo.

3. Utilice señales narrativas. Ayude a los consumidores a reconocer la narrativa integrada incorporando claves verbales que indiquen la continuación de la historia: "¿Recuerdas cuando hicimos…?", "La saga continúa" o "Listos para el siguiente capítulo". Estas frases sencillas preparan a los consumidores para interpretar su mensaje dentro del contexto más amplio de la competencia.

4. Adapte el tono al canal. Utilice mensajes negativos en las redes sociales de la marca, donde se concentran los clientes fieles. Para campañas dirigidas a un público más amplio, tanto los tonos negativos como los neutrales pueden ser eficaces. Reserve los mensajes positivos de la competencia para momentos estratégicos específicos o al dirigirse a su base de clientes.

5. Considere el tiempo y la frecuencia. Si bien las referencias regulares a la rivalidad ayudan a mantener la narrativa, exagerarlas puede generar efectos de desgaste o dañar la percepción de la marca. Los golpes estratégicos y oportunos son más efectivos que los ataques constantes.

No pases de la raya

Sin embargo, cabe destacar que la línea entre la rivalidad incipiente y la hostilidad inapropiada es delgada. Aquí hay algunas pautas para ayudar a las marcas a mantenerse en el buen camino:

En primer lugar, asegúrese de que los consumidores perciban genuinamente la relación de rivalidad. Si los clientes no reconocen la historia compartida, los mensajes negativos probablemente resulten contraproducentes, convirtiéndose en ataques inapropiados contra la competencia.

Al pasar a la ofensiva, sé amablemente agresivo en lugar de petulantemente hostil. Piensa en bromas en lugar de insultos serios. Considera usar "burlas prosociales" que reconozcan las fortalezas del rival y a la vez afirmen su superioridad.

Finalmente, prepárese para las represalias. Los mensajes efectivos sobre la rivalidad suelen provocar respuestas, lo que puede beneficiar a ambas marcas al ampliar la narrativa y generar mayor interacción. Las mejores rivalidades se caracterizan por intercambios constantes donde ambas partes ganan capítulos con el tiempo.

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A medida que los mercados se vuelven cada vez más concurridos y la atención del consumidor se fragmenta, los enfoques publicitarios tradicionales se enfrentan a una rentabilidad decreciente. Los mensajes de rivalidad pueden ayudar a las marcas a destacarse aprovechando los marcos narrativos existentes que los consumidores ya encuentran atractivos.

La clave es comprender que la rivalidad no se trata solo de competencia, sino de narrativa. Las referencias a la rivalidad ofrecen algo cada vez más inusual: una interacción auténtica basada en un interés narrativo genuino. Las marcas que puedan identificar a sus verdaderos rivales y crear mensajes convincentes basados ​​en la narrativa contarán con una herramienta poderosa para impulsar la interacción y fortalecer la fidelización de los clientes.

Lea más sobre Gestión de marca o temas relacionados Estrategia competitiva, Estrategia del cliente, Redes sociales, Marketing social, Segmentación de mercado y Comportamiento del consumidor

Abhishek Borah es profesor asociado en INSEAD.

Johannes Berendt es profesor en la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes de Hannover.

Sebastian Uhrich es profesor en la Universidad Alemana del Deporte de Colonia.

Gavin Kilduff es profesor en la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York.

 

Doxa 2252

Olvídate de lo que sabes sobre búsquedas. Optimiza tu marca para los LLM.

Por David Dubois, John Dawson y Akansh Jaiswal

Gestión de Marca

Harvard Business Review

#Doxa #búsqueda #optimiza #marca #LLM #consumidor #productos #servicios #marketing #estrategia #cliente #modelo #SOM #concepto #categoría #creciente #visibilidad #criterio #medición #brecha #fortaleza #empresa

Resumen.Cada vez más, los consumidores recurren a las LLM (no a los motores de búsqueda) para resolver sus dudas sobre productos y servicios. Este cambio exige que los profesionales del marketing reevalúen sus estrategias para descubrir cómo vender no solo a clientes potenciales, sino también aLLMs. En este artículo, los autores detallan la creciente importancia de la "Participación de Modelo" (SOM), un nuevo concepto que ayuda a los profesionales del marketing a evaluar la visibilidad de su marca ante los consumidores en las búsquedas de LLM. La SOM se evalúa mediante tres criterios: tasa de mención, brecha de reconocimiento entre humanos e IA, y sentimiento de marca y categoría. Comprender el posicionamiento de su marca en estas tres métricas puede ayudarle a determinar cómo diseñar una estrategia exitosa, adaptada a las fortalezas de su empresa.

Durante el último año, los consumidores han migrado masivamente de los motores de búsqueda tradicionales a plataformas de IA de última generación, como ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity. En una encuesta a 12 000 consumidores, el 58 % (en comparación con solo el 25 % en 2023) afirmó haber recurrido a herramientas de IA de última generación para obtener recomendaciones de productos y servicios. Otro estudio informó un aumento del 1300 % en las referencias de búsquedas con IA a sitios web minoristas estadounidenses durante la temporada navideña de 2024.

Los consumidores que utilizan Modelos de Lenguaje Largos (LLM) para descubrir, planificar y comprar son, en promedio, más jóvenes, con mayor poder adquisitivo y con mayor nivel educativo. Su experiencia como cliente ya no comienza con una búsqueda o una visita a su sitio web, sino con un diálogo. Los consumidores hacen preguntas a los asistentes de IA como "¿Cuál es la mejor cafetera por menos de $200?" o "Planéame una escapada de fin de semana que no me cueste un ojo de la cara".

Para los líderes de marca, las implicaciones son innegables. Su estrategia digital ahora debe incluir la optimización para motores de recomendación de IA, no solo algoritmos de búsqueda. En resumen, debe impulsar el conocimiento de su marca entre los LLM.

El auge de la “participación del modelo”

Hasta la fecha, medir el conocimiento significaba evaluar la atención de los consumidores, ya sea fuera de línea a través de encuestas de recuerdo (por ejemplo, "¿Qué marcas te vienen a la mente cuando piensas en zapatillas para correr?") o en línea, a través de volúmenes de búsqueda o redes sociales, manifestando una intención privada o popularidad.

Pero el creciente papel de los LLM como intermediarios entre consumidores y marcas exige que los profesionales del marketing consideren otro tipo de conocimiento: la frecuencia, la prominencia y la preferencia que los LLM presentan a una marca ante los consumidores. A este conocimiento lo llamamos Modelo de Participación (SOM). Considérelo como la derivación de la era de la IA de la participación en las búsquedas ("¿Cuánto buscan las personas mi marca en comparación con la competencia?") y la participación en la voz ("¿Cuánto hablan las personas de mi marca en comparación con la competencia?"). El SOM emula de forma única las percepciones y recomendaciones de los LLM al recibir una indicación, en lugar de reflejar la intención humana (SOS) o el contenido disponible (SOV).

Las diferencias entre los conceptos de "(Participación de)". Esta tabla muestra cómo se comparan la participación del modelo, la participación de voz y la participación de búsqueda en términos de enfoque, control de marca, importancia y métricas. Columna 1: Participación del modelo (SOM) o porcentaje de menciones de la marca en el contenido y las respuestas generadas por IA. Piense: ¿con qué frecuencia, con qué prominencia y con qué favorabilidad mi marca es presentada por los grandes modelos de lenguaje (LL M), en comparación con otras marcas? El enfoque está en las recomendaciones de LLM y las percepciones sobre una marca. El control de marca es menor; depende de los algoritmos de IA y los datos de entrenamiento del modelo. La importancia está creciendo (junto con la adopción de IA para las compras de los consumidores). Ejemplo de canales: ChatGPT, Gemini. Las métricas incluyen la tasa de mención, la posición promedio, la percepción de la marca y la categoría, y el peso del modelo. Columna 2: Participación de voz (SOV) o porcentaje de menciones de la marca en los medios y las plataformas sociales. Piense: ¿cuánto habla la gente sobre mi marca, en comparación con la competencia? El enfoque está en las percepciones públicas y la prominencia social de una marca. El control de marca es medio (a través de la combinación de medios ganados y pagados). La importancia se está estancando (pero cada vez más influenciada por la IA). Ejemplo de canales: Redes sociales, noticias. Las métricas incluyen la cobertura de redes sociales y otros medios, la tasa de interacción y el sentimiento. Columna 3: Cuota de búsqueda (SOS) o porcentaje de consultas de búsqueda relacionadas con la marca en línea. Piense: ¿cuánto buscan las personas mi marca en comparación con la competencia? El enfoque está en el interés privado del consumidor por una marca. El control de marca es mayor (a través de la optimización de motores de búsqueda, SEO y marketing de motores de búsqueda, SEM, estrategia). La importancia se está reduciendo (cambio hacia el descubrimiento impulsado por IA). Ejemplo de canales: Google, Bing. Métricas: Volumen de búsqueda, ranking de palabras clave. Fuente: David Dubois, John Dawson y Akansh Jaiswal.

Ver más gráficos de HBR en Datos y elementos visuales

La agencia de marketing de dos de los coautores, Jellyfish, ha sido pionera en una metodología para medir el SOM mediante incitación a gran escala. Basándonos en este enfoque, ofrecemos una nueva perspectiva triple para desentrañar qué y cómo la IA "piensa" sobre las marcas: tasa de mención, que registra la frecuencia con la que una marca es mencionada por un LLM específico; brecha de conocimiento entre humanos e IA, que mide la disparidad en el conocimiento de marca al encuestar a personas frente a encuestar a LLM; y sentimiento de marca y categoría, que desglosa la justificación de las recomendaciones de los LLM en sus fortalezas y debilidades.

Tomemos como ejemplo el mercado de detergentes para ropa en Italia. Analizamos la tasa de mención de las principales marcas entre seis LLM utilizando la plataforma de participación en el modelo (SOM) de Jellyfish. Dos observaciones destacan. En primer lugar, la SOM de las marcas varía significativamente entre los modelos, lo que refleja las diferencias en cómo los LLM procesan la información de marca. Por ejemplo, la SOM de Ariel oscila entre casi el 24 % en Llama y menos del 1 % en Gemini.

En segundo lugar, algunas marcas están totalmente ausentes en al menos un modelo. Por ejemplo, mientras que Chanteclair disfruta de un 19% de SOM en Perplexity, no aparece en Meta. Claramente, las LLM presentan marcas o no, a diferencia de los motores de búsqueda o las redes sociales, donde las marcas que no entusiasman al algoritmo siguen estando representadas, aunque de forma menos prominente. No registrarse en una LLM significa que una marca no aparece ante los consumidores. En ChatGPT, a diferencia de Google, no existe una "página dos".

Frecuencia con la que los grandes modelos lingüísticos (LLM) mencionaron diferentes marcas de lavandería en Italia. Un componente clave del análisis de la "cuota de modelo" es la frecuencia con la que los grandes modelos lingüísticos (LLM) mencionan una marca en relación con otras marcas (en otras palabras, su "cuota" de menciones). Este gráfico muestra la cuota de menciones de las marcas de lavandería italianas en varios grandes modelos lingüísticos en abril de 2025. En el caso de Perplexity, la marca más mencionada fue Chanteclair. En el caso de Llama, fue Ariel. En el caso de Chat GPT, Gemini, Deep Seek y Claude, la marca más mencionada fue Dash. Fuente: Jellyfish Share of Model.

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Explorando la brecha en el conocimiento de marca entre humanos e IA

Es importante destacar que la visibilidad de una marca en las LLM puede diferir significativamente de su cuota de mercado u otras métricas de notoriedad. Por lo tanto, la primera tarea de los gerentes de marca es analizar la relación entre la notoriedad humana (por ejemplo, a través de SOS o SOM) y la notoriedad de sus marcas en las LLM.

Nota rápida: Si bien el SOM de una marca suele variar entre los diferentes LLM, como se muestra arriba, los siguientes ejemplos de este artículo se centran en el SOM de las marcas en los diferentes LLM para facilitar el análisis. Más adelante, describiremos las implicaciones de la variabilidad del SOM entre los LLM.

Considere nuestro análisis de la visibilidad de las marcas de automóviles estadounidenses en general y en las LLM durante el primer semestre de 2024. Construimos una Matriz de Conciencia Humano-IA (Figura 2) que refleja la conciencia de marca en las LLM, evaluada mediante la herramienta Jellyfish y, en general, mediante la investigación de mercado de YouGov. Las marcas se dividen en cuatro categorías distintas:

Conciencia humana vs. IA de las marcas de autos populares. Un alto reconocimiento de marca entre los humanos no siempre se traduce en una alta conciencia de IA. Este gráfico de 2 por dos, un análisis de cuadrantes del posicionamiento de marca, muestra dónde se ubicaron las marcas de autos seleccionadas a lo largo de dos ejes: conciencia del consumidor de EE. UU. y conciencia LLM, de enero a julio de 2024. Las posiciones de marca identificadas en cuatro cuadrantes son Emergentes, héroes de la calle principal, pioneros de IA y Cyborgs. Cyborgs son empresas como Tesla, BMW, Audi y Cadillac, que tienen un alto conocimiento tanto humano como de IA. Los pioneros de IA, como Rivian, tienen un alto conocimiento de IA, pero un bajo conocimiento del consumidor. Los héroes de la calle principal, como Lincoln y Jaguar, tienen un alto conocimiento del consumidor, pero un bajo conocimiento de IA. Y las marcas Emergentes como Polestar, Genesis y Lucid tienen un bajo conocimiento tanto del consumidor como de IA. Fuente: Jellyfish Share of Model, YouGov.

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1. Cíborgs: Estas marcas tienen una alta notoriedad tanto en las medidas tradicionales (p. ej., encuestas, posicionamiento en buscadores, cuota de voz) como entre los LLM. Tomemos como ejemplo la posición de Tesla en este gráfico. La ubicuidad de Elon Musk contribuye a que los consumidores tengan un alto conocimiento de la marca. Tesla también obtiene una buena puntuación entre los LLM gracias al énfasis de la marca en sus características específicas. Su nueva estrategia de publicidad digital busca aumentar aún más la puntuación de la compañía tanto entre las personas como entre los grandes modelos lingüísticos.
2. Pioneros en IA: Estas marcas están bien representadas en los LLM, pero carecen de reconocimiento en el mercado. A menudo, son marcas nativas de IA o actores digitales emergentes que se especializan en nichos de mercado en espacios digitales más amplios. La posición de Rivian en este cuadrante probablemente se deba a su estrategia de contenido centrada en la resolución (que abordaremos más adelante), que se alinea con su posicionamiento como creador de soluciones.
3. Héroes de la calle: Se trata de marcas consolidadas con un alto reconocimiento en el mercado, pero poco representadas o ausentes en el contenido generado por IA. Un ejemplo: Lincoln, del que Frank Lloyd Wright dijo que fabrica "el coche más bonito del mundo". Esto probablemente se deba a la atención de la marca a atributos intangibles como la elegancia o la tradición, menos valorados por los LLM.
4. Emergentes: Estas marcas tienen dificultades para alcanzar una baja notoriedad tanto en el mercado como entre los LLM. Corren el riesgo de caer en la irrelevancia digital a medida que la búsqueda basada en IA se convierte en la norma. A pesar de su posicionamiento premium, Polestar, según nuestro análisis, tiene dificultades para lograr visibilidad en todo el espectro, lo que refleja la falta de una presencia digital a gran escala o la falta de atractivo para el estilo de procesamiento de los LLM.

¿La principal conclusión? Los profesionales del marketing necesitan desarrollar estrategias diseñadas para impulsar la visibilidad de sus marcas en las LLM. Estas estrategias probablemente difieran mucho de las diseñadas para atraer a los humanos. Lo que sabemos sobre las LLM es que no optimizan la atención, sino la  resolución. Identificar el trabajo a realizar se convierte, por lo tanto, en la prioridad número uno para los líderes de marca si quieren alcanzar un alto nivel de SOM.

Cómo aumentar el conocimiento de marca en los LLM

Nuestros análisis de las distintas categorías de productos revelan cómo la percepción de los modelos sobre las diferentes categorías presenta oportunidades específicas para las marcas de esos sectores. Esto repercute no solo en el contenido a producir (texto, imagen y vídeo), sino también en los ámbitos en los que las marcas buscan difundir sus mensajes (sitio web, medios de comunicación, expertos o contextos comunitarios). Los LLM van más allá de las palabras clave y se centran en conceptos y relaciones que generan nuevas formas de generar notoriedad de marca.

Las marcas deben crear contenido que explique no solo qué es el producto, sino también cómo se relaciona con contextos más amplios, casos de uso y necesidades del usuario. Por ejemplo, en lugar de proclamar "Vendemos zapatillas de running excelentes", opte por "Nuestro diseño de entresuela con revestimiento de carbono mejora el rendimiento de los corredores de largas distancias".

Las marcas también deben destacar su experiencia. Una marca de cuidado de la piel que cita estudios avalados por dermatólogos o enlaza a investigaciones de PubMed probablemente eclipsará a la competencia que no lo hace. Las marcas que se centran en los puntos débiles (necesidades, preguntas y tareas) tienen más probabilidades de ser destacadas. Las marcas que simplemente publican podrían quedar excluidas.

Esto podría explicar por qué las marcas de automóviles tradicionales como Lincoln, que promueven contenidos aspiracionales y de marketing, son menos relevantes para los LLM en comparación con Tesla o Rivian, que enfatizan funciones y características como la duración de la batería, la pila tecnológica y el software.

De manera similar, aunque dominan SOV, las marcas de moda rápida como Shein están rezagadas en el conocimiento de la IA debido a un volumen abrumador de contenido no diferenciado y a la falta de señales de confianza como reseñas y certificaciones.

En cambio, la marca Ordinary de productos para el cuidado de la piel ofrece  páginas de producto muy estructuradas con explicaciones de ingredientes, contenido transparente con base científica (que explica el "cómo" y el "por qué" de la eficacia de una crema facial). Nike y su contenido generado por clientes (blogs de corredores, Reddit, Strava), páginas de producto detalladas con ejemplos de uso claros (p. ej., "las mejores zapatillas para entrenar maratón") y ecosistemas de aplicaciones integrados (Nike Run Club, Nike Training Club). Ambas marcas encabezaron sus respectivas categorías en nuestros análisis.

Cabe destacar que las marcas tradicionales también pueden prosperar en la era de la IA si invierten estratégicamente en relevancia, representación y narrativa digital estructurada. Un ejemplo claro es Cadillac. Esta centenaria marca de automóviles destaca por su reconocimiento de marca, tanto en humanos como en IA. Campañas como "Audacity" y "The Daring 25", así como colaboraciones internacionales, contribuyeron a aumentar su visibilidad en IA.

Medición del sentimiento de LLM

Además de analizar la notoriedad de marca mediante IA y su relación con otras métricas de notoriedad, los profesionales del marketing también pueden explorar el sentimiento de marca y categoría a través del sentimiento (positividad) y la semántica (términos asociados). Esto les ayuda a responder preguntas como: ¿Cuáles son las fortalezas y debilidades percibidas de mi marca? ¿Cómo puedo cambiar la percepción de mi marca por parte de los LLM?

Por ejemplo, nuestro análisis de la industria de viajes en EE. UU. muestra que los LLM valoran características como la conveniencia, la variedad y el espacio, y Booking ocupa el primer puesto en todos los modelos. También identificamos las fortalezas y debilidades de las marcas en relación con sus competidores. Vrbo, por ejemplo, tiene una puntuación mucho mayor que Booking en privacidad y singularidad, fortalezas que podría aprovechar para optimizar la visibilidad de la IA.

Valor de los LLM en la industria de viajes de EE. UU. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, los grandes modelos de lenguaje (LLM) tienden a valorar las características de utilidad; es decir, cómo los productos de una marca pueden resolver un problema o lograr un objetivo. Este gráfico muestra la importancia relativa de diversos atributos para los LLM cuando los consumidores buscaban productos o servicios relacionados con viajes en EE. UU., de enero a abril de 2025. La facilidad de uso, la variedad y el espacio tienen el mayor valor para los LL M, seguidos del valor, la singularidad, las recompensas, la flexibilidad y la proximidad. La confiabilidad y la privacidad tienen la menor importancia relativa. Fuente: Jellyfish Share of Model.

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Clasificación de los sitios de viajes más populares de EE. UU. según los valores de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Conocer qué valoran más los grandes modelos lingüísticos (LLM) y cómo su empresa transmite estos valores puede ayudarle a comercializar con éxito entre los LLM. Este gráfico muestra la distribución de los atributos que los LLM valoran más, según los sitios de viajes más populares. Por ejemplo, Vrbo ocupa un lugar destacado entre los LLM en cuanto a espacio, pero bajo en valor. Booking.com ocupa un lugar destacado en elección, pero bajo en singularidad. Expedia ocupa un lugar destacado en valor, pero bajo en singularidad. Airbnb ocupa un lugar destacado en singularidad, pero bajo en confianza. Fuente: Jellyfish Share of Model.

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Cómo comercializar con LLM

Armados con información sobre el sentimiento de LLM, los especialistas en marketing pueden implementar varios enfoques para optimizar la visibilidad de la IA de su marca.

En primer lugar, adopte una estrategia de medios multifacética que incluya texto, imágenes, vídeos y datos estructurados (p. ej., tablas, listas, reseñas). El contenido que vincula claramente la oferta de las marcas con contextos más amplios, casos de uso o necesidades del consumidor (p. ej., "mejores vehículos eléctricos para conducir en invierno" en lugar de solo "SUV eléctrico") genera sólidas asociaciones conceptuales en los LLM.

Las marcas también deberían liderar nichos semánticos: grupos específicos de significado donde sus productos encajan naturalmente (por ejemplo, como las marcas Ordinary con la ciencia del cuidado de la piel).

Es importante destacar que, así como cada plataforma de redes sociales tiene sus propias "reglas de interacción" (lo que funciona en TikTok probablemente no funcione en LinkedIn), cada LLM aplica su lente algorítmico único al contenido.

Consideremos nuevamente la industria turística estadounidense, centrándonos en la percepción que LLM tiene de Airbnb. Mientras que Llama se centra en la singularidad de las ofertas de una marca, ChatGPT se centra en el grado en que las marcas ofrecen opciones locales, mientras que Perplexity parece valorar más la flexibilidad.

Esto se relaciona con nuestro punto anterior sobre la visibilidad variable de las marcas en los distintos LLM. Recomendamos a los profesionales del marketing que adapten el contenido a los LLM cuyo estilo de procesamiento potencie mejor el contenido y las fortalezas narrativas de su marca, incluso al aplicar reglas generales (por ejemplo, mensajes orientados a soluciones) en todos los modelos. Se trata de un equilibrio delicado: adaptar el contenido a los matices de un modelo dominante puede impulsar la visibilidad, pero distribuir los esfuerzos demasiado entre todos los LLM corre el riesgo de diluir el impacto.

Los LLM ponderan los atributos positivos de forma diferente. Si bien los modelos de lenguaje grande populares (LL M) valoran muchos de los mismos atributos para una sola marca, los LLM difieren en el peso relativo que otorgan a cada atributo. Este gráfico muestra la participación de cada atributo para Airbnb, por LLM principal, de enero a abril de 2025. El LLM Perplexity valoró más la flexibilidad y el espacio menos. Llama valoró más la singularidad y el valor menos. Chat GPT valoró más la localidad y la confianza menos. Gemini valoró más la singularidad y la flexibilidad menos. Deep Seek valoró más la localidad y la privacidad menos. Claude valoró más la facilidad de uso y la flexibilidad menos. Fuente: Jellyfish Share of Model.

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El abandono de los motores de búsqueda tradicionales no es solo una evolución tecnológica. Es un cambio fundamental en el comportamiento del consumidor que exige cambios correspondientes en el marketing: de la persuasión a la precisión, de las palabras clave al asesoramiento, de la cuota de mercado a la distribución de problemas. Si se hace bien, las marcas pueden consolidarse como participantes esenciales en las conversaciones algorítmicas que, cada vez más, influyen en las decisiones de los consumidores.

Lea más sobre Gestión de marca o temas relacionados Investigación de mercado, Comportamiento del consumidor, Segmentación de mercado, Marketing social, Estrategia del cliente, IA y aprendizaje automático, IA generativa y algoritmos

David Dubois es profesor asociado en INSEAD.

John Dawson es vicepresidente de estrategia en Jellyfish, donde asesora a clientes sobre estrategia publicitaria e implementación de marketing con IA. Tiene experiencia trabajando con marcas internacionales y locales en Australia, los países nórdicos, China y Estados Unidos. John tiene un MBA de la Universidad Tecnológica de Sídney y una licenciatura de la Universidad de Sídney.

Akansh Jaiswal es Gerente Sénior de Análisis de Inversiones en Jellyfish, donde diseña soluciones de IA y análisis que optimizan campañas de medios globales y cuantifican la percepción de marca en grandes modelos de lenguaje. Impulsa estrategias de crecimiento basadas en datos mediante análisis de marketing, automatización y modelos predictivos. Akansh tiene una maestría en Análisis de Datos de la Universidad de Rutgers y una licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad Internacional Symbiosis.

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Cómo las marcas pueden entrar en el metaverso.

Construyendo una estrategia para la próxima frontera.

Por Janet Balis

Gestión de marca

Harvard Business Review

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Resumen. ¿Cómo deberían las marcas dar sus primeros pasos en el metaverso? De hecho, ¿qué es incluso el metaverso? Si bien la idea puede parecer una novedad en este momento, podría decirse que existe un gran potencial para las marcas, si pueden averiguar por dónde empezar. La nueva tecnología siempre requiere un enfoque curioso, pero las marcas deben seguir algunas pautas: elija sus objetivos, observe lo que hace la competencia, busque nuevas aplicaciones, planifique su entrada y mantenga el equilibrio.

Hay bastantes personas que creen que el último cambio de paradigma para Internet ya está en marcha: el metaverso, dicen, está casi aquí. Cuando las empresas invierten en un espacio y los medios de comunicación declaran un momento, es razonable tomarse un respiro y ver si la realidad puede estar a la altura de las expectativas. Pero, si este es el momento "meta", es decir, si ofrece algo que la gente realmente quiere, es seguro asumir que muchas empresas se preguntan qué es realmente el metaverso y si deberían ser parte de él. Para las marcas que están pensando en cómo navegar por esta nueva frontera, incluso saber por dónde empezar puede resultar abrumador.

La idea básica del metaverso no es complicada. En pocas palabras, el metaverso incluye cualquier experiencia digital en Internet que sea persistente, inmersiva, tridimensional (3D) y virtual, como si no sucediera en el mundo físico. Las experiencias de Metaverse nos ofrecen la oportunidad de jugar, trabajar, conectarnos o comprar (y solo para hacer las cosas más divertidas, las cosas que compramos pueden ser reales o virtuales). También es quizás un nombre inapropiado decir "el metaverso" como si fuera un universo monolítico, conectado o incluso interoperable, porque no lo es. Cada entidad que crea un mundo virtual lo hace con su propio acceso, membresía, derechos de monetización y formatos de expresión creativa, por lo que las especificaciones técnicas y comerciales varían ampliamente.El metaverso se refiere más al concepto a través de estos mundos y experiencias individuales y al reconocimiento de que estamos entrando en un paisaje más sustancial e inmersivo que nunca.

Un puñado de empresas ya están dando forma al panorama, con empresas de entretenimiento y juegos a la cabeza. Los principales títulos de juegos de consola y PC, como Fortnite, de Epic Games, han normalizado el juego y la socialización con personas en entornos virtuales. Las plataformas de juegos más nuevas, como Roblox, permiten a las personas crear y jugar en mundos inmersivos creados y, a menudo, monetizados por los usuarios. Decentraland es todo un mundo virtual en 3D propiedad de sus usuarios, lo que les permite crear estructuras virtuales, desde parques temáticos hasta galerías, y luego cobrar a los usuarios por visitarlas, todo impulsado por la tecnología blockchain de Ethereum. Otras empresas, como MetaVRse y Unity, están creando motores para impulsar los estudios de marca y juegos y acelerar el desarrollo de la creación de contenido de AR y VR.

Sin embargo, el entorno inmersivo del metaverso no es solo una oportunidad para las empresas orientadas al consumidor. Desde la formación de futuros cirujanos hasta la implementación de demostraciones de productos para empleados minoristas, existen muchas aplicaciones comerciales. Por ejemplo, el liderazgo de la empresa de tecnología Nvidia cree que invertir en simulaciones de metaversoaspectos como la fabricación y la logística reducirán el desperdicio y acelerarán mejores soluciones comerciales. Y Microsoft está posicionando sus servicios en la nube para que sean la estructura del metaverso, utilizando su plataforma Mesh para permitir que los avatares y los espacios inmersivos se integren en los entornos de colaboración, como Teams, a lo largo del tiempo. Con los entornos de trabajo híbridos o remotos posteriores a Covid, es probable que muchas de estas experiencias comerciales virtuales más creativas se vuelvan aún más relevantes para la forma en que las empresas se conectan con su gente y sus clientes.

Para las empresas que aún esperan al margen, es importante que cada marca encuentre su lugar y equilibre la ecuación riesgo-recompensa. Hacerlo requiere comprender lo que es posible, y las empresas que se están inclinando rápidamente pueden ofrecer inspiración y actuar como casos de prueba. Por ejemplo, hay muchas marcas que aprovechan al máximo la parte de juego del metaverso con experiencias de marca que son esencialmente patrocinios virtuales e inmersivos. Si bien Nike es una marca altamente establecida, ciertamente está liderando la carga en el extremo asertivo del espectro metaverso, solicitando patentes para bienes virtuales y la oportunidad de construir entornos minoristas virtuales para vender esos bienes, según lo informado por CNBC. Más recientemente, adquirieron una empresa llamada RTFKT. que crea zapatillas y coleccionables virtuales para el metaverso. 

Las aplicaciones comerciales del metaverso se ven reforzadas aún más por los nuevos comportamientos que surgen en torno a la compra de productos y servicios directamente de las experiencias sociales, también conocido como " comercio social ". El comercio social se está convirtiendo en un porcentaje mayor del comercio electrónico de EE. UU. Con el tiempo y se proyecta que sea de $ 36 mil millones solo en 2021, siguiendo patrones de crecimiento como los de China.

En respuesta, el panorama de las redes sociales está interesado en capitalizar la intersección de dónde las personas se conectan y compran no solo en un contexto tradicional de Internet, sino también en un metaverso inmersivo en 3D. Las salas de exposición virtuales, los desfiles de moda y los camerinos de repente tienen el potencial de pasar de la experimentación marginal a la adopción masiva. Y la gente no solo vende productos físicos; de hecho, Sotheby's anunció recientemente su propia galería de metaverso para arte virtual curado, ubicada en Decentraland. Nuevos modelos de negocios para personas influyentes, bienes virtuales, incluidos los tokens no fungibles (NFT), que son creaciones únicas que se comercializan y aseguran en una cadena de bloques, y el comercio de bienes físicos comprados en mundos virtuales emergerán en importancia a medida que escala de capacidades.

Las marcas siempre deben estar en modo de prueba y aprendizaje, y el panorama digital en particular requiere curiosidad intelectual. El metaverso es potencialmente la próxima iteración de cómo los humanos usan Internet para conectarse, comunicarse y realizar transacciones; no es probable que permanecer al margen demasiado tiempo sea una opción.

Esto es lo que las marcas pueden hacer ahora mismo:

Elija sus objetivos.

Piense en cuánto tiempo pasan sus audiencias / clientes objetivo en el metaverso y calibre su velocidad de ataque de manera adecuada: las marcas que se enfocan en la demografía más joven, por ejemplo, probablemente no tengan el lujo de quedarse fuera del metaverso por mucho tiempo. ¿Quiénes son sus datos demográficos objetivo y qué comportamientos están de moda con sus consumidores actuales y potenciales en este momento que son indicadores de qué tan rápido moverse hacia el metaverso?

Mira la competencia.

Empiece a hablar de los momentos en los que las empresas del mismo nivel hacen cosas en el metaverso, como un escaparate en una reunión de liderazgo solo para que la conversación fluya entre el equipo ejecutivo. Gran parte del espacio puede resultar intimidante, especialmente cuando se trata de conceptos aparentemente indescifrables, como NFT o blockchain. ¿Puede crear un campeón para estos temas para traer ejemplos accesibles y tangibles a cada reunión?

Busque aplicaciones.

Vea si el metaverso le brinda oportunidades como empresa para no solo probar cosas nuevas, sino también para acelerar su propósito o metas a largo plazo como la sostenibilidad, que se adapta bien a muchas aplicaciones del metaverso. Casi todos los CMO ya han hecho, o pronto lo harán, un compromiso público con los ESG relacionados con la sostenibilidad, y pronto serán mensurables. ¿Qué puede probar en el metaverso que le permita probar enfoques más sostenibles para atender a sus clientes?

Planifica tu entrada.

Pídale al equipo de su agencia que comience a formular un punto de vista sobre cómo debería aparecer su marca en el metaverso y cuándo podría tener sentido. Las empresas holding y las agencias independientes están observando atentamente los comportamientos de los medios de comunicación y las tendencias emergentes, por lo que es una gran oportunidad para preguntarles qué ven en su cartera de clientes. ¿Qué pruebas podrían poner en práctica para permitirle exponer cómodamente su marca al metaverso?

Mantén tu equilibrio.

Si ya está en él, prepárese para el hecho de que todos los espacios nuevos presentan riesgos y recompensas; administrar en consecuencia, sabiendo que puede ser súper impredecible y carente de estándares. La buena noticia es que la reciente pandemia nos hizo a todos mucho más ágiles que nunca. Para decir lo épicamente obvio, habrá experimentos que fracasarán. Second Life ofreció la promesa del metaverso hace años y no se afianzó, pero el riesgo para las marcas que participaron no fue significativo ni de largo plazo. Entonces, si este es el momento adecuado, es importante considerar cómo estar allí.

***

Lo más importante es que las personas en roles de liderazgo o marketing de marca deben comenzar a pensar en cómo dar rienda suelta a su creatividad y su narración. Si la paleta creativa expande las dimensiones en el metaverso, deberíamos estar emocionados de crear experiencias en cualquier punto del recorrido del cliente, desde la adquisición hasta el compromiso, la transacción y la atención al cliente, que tienen el potencial de ser espectaculares y más pegajosas que antes.. Y, algún día, probablemente querremos pasar del mundo real al virtual sin problemas. Esa será la próxima frontera.

Las opiniones expresadas son las del autor y no necesariamente representan las opiniones de Ernst & Young LLP o de cualquier otra firma miembro de la organización global de EY.

Janet Balis lidera los profesionales de consultoría de EY en las Américas enfocados en la agenda del cliente y el crecimiento de los ingresos, incluida la excelencia comercial, la experiencia del cliente y la innovación de productos, y también lidera la práctica de CMO de EY. También se ha desempeñado como socia en Betaworks, editora de The Huffington Post y EVP Media Sales and Marketing en Martha Stewart Living Omnimedia. Balis es miembro de la junta global de la Asociación de Marketing Móvil y la Academia de Artes y Ciencias de Televisión Internacional, y también es asesora de la Iniciativa Digital de la Escuela de Negocios de Harvard. Puedes seguirla en Twitter: @digitalstrategy.