Doxa 1156

Por qué no debería interactuar con las quejas de los clientes en Twitter

Por Alireza Golmohammadi, Taha Havakhor, Dinesh Gauri, y Joseph Comprix 

Plataformas sociales

Harvard Business Review

Resumen. ¿Qué haces cuando un cliente tuitea algo negativo sobre tu empresa? Muchas empresas han seguido una estrategia de participación pública proactiva, y esto ciertamente parece una buena idea. Pero a pesar de las ventajas de demostrar que su marca se preocupa por sus clientes, una nueva investigación sugiere que responder públicamente a las quejas de los clientes en realidad puede tener un efecto negativo significativo. Específicamente, cuando las empresas respondieron públicamente a los tweets negativos, los investigadores encontraron que esas empresas experimentaron una caída en el precio de las acciones y una reducción en la imagen de marca. Esto se debe a que interactuar con estos clientes descontentos en realidad atrae más atención a sus quejas, convirtiendo las páginas de redes sociales de las marcas en un área de negatividad que ahoga su propio contenido (más positivo). Para abordar esto, los autores sugieren que las empresas deben responder a las quejas con un solo mensaje que dirija a los clientes a un canal de comunicación privado, y también deben esforzarse por limitar la visibilidad de estas conversaciones colocando sus propias publicaciones en la parte superior de sus plataformas de redes sociales.

En los últimos años, se ha vuelto cada vez más común que los consumidores compartan sus experiencias negativas con las marcas en las redes sociales. Según el Estudio Nacional de Rabia del Consumidor de 2020 , la cantidad de clientes que prefieren expresar sus quejas a través de plataformas digitales en lugar de hacerlo por teléfono o en persona se ha triplicado en los últimos tres años, y el 48% de los consumidores estadounidenses confían en las redes sociales para medir experiencias de otras personas con los productos y servicios de una empresa. Esto representa un cambio importante de los mecanismos tradicionales y más privados para atender las quejas de los clientes, creando tanto desafíos como oportunidades para las marcas que buscan interactuar con sus clientes.

Específicamente, si bien la sabiduría común de muchas empresas ha sido responder a las quejas con prontitud y de manera pública , este enfoque tiene algunos inconvenientes importantes. Las respuestas públicas pueden demostrar que una organización se preocupa por sus clientes y es proactiva al abordar sus necesidades, pero estas respuestas también pueden llamar la atención sobre esas experiencias negativas. En Twitter en particular, responder a una queja hace que la publicación original sea visible para toda la audiencia de la marca (mientras que si la marca no responde, la publicación solo será visible para los seguidores del cliente). Un gran volumen de quejas de los clientes puede convertir la página de una empresa en un campo de quejas, lo que podría afectar tanto el sentimiento del consumidor como del inversionista hacia la marca (un fenómeno que llamamospublicidad de quejas ).

Dadas estas compensaciones, ¿cuál es la mejor manera para que las empresas manejen las quejas en las redes sociales? Realizamos un análisis a gran escala del tráfico de Twitter para las empresas del S&P 500 que tenían páginas de Twitter de 2014 y 2015 (un total de 375 empresas), y descubrimos que los efectos negativos de la publicidad de las quejas superaron sistemáticamente cualquier impacto positivo de la atención de señales para los clientes.

En nuestro primer estudio, medimos el volumen de tweets de empresas, tweets de quejas de clientes y respuestas de firmas para cada trimestre, y luego comparamos esos números con los cambios en el valor de mercado de las empresas y la calidad percibida (una medida de las actitudes de los consumidores hacia las marcas, basada en sobre datos de encuestas a gran escala). Con base en estos datos, definimos dos tipos de estrategias de redes sociales: estrategias abiertas, en las que las empresas dieron respuesta pública a al menos el 75% de las quejas, y estrategias cerradas, en las que al menos el 75% de las veces, las empresas respondieron con solo una mensaje único que dirige al denunciante a un foro privado.

Descubrimos que cuanto más respondía una empresa a las quejas, más probable era que cayera tanto en valor como en calidad de marca percibida. Además, también descubrimos que cuando las empresas respondían a las quejas públicamente en Twitter, a menudo ahogaban sus otros tweets, lo que generaba tasas de participación más bajas para sus tweets no relacionados con quejas.

En nuestro segundo estudio, analizamos la actividad de las empresas en las redes sociales a raíz de las retiradas de productos. Las retiradas de productos ofrecieron un entorno útil y controlado para nuestras pruebas porque tienden a generar un gran volumen de comentarios negativos inesperados de los clientes, lo que facilita la comparación del impacto inmediato de diferentes estrategias de redes sociales. Al controlar otros factores como la seriedad del retiro, la posición financiera de las empresas y el reconocimiento de la marca, analizamos si estas diferentes estrategias de respuesta estaban asociadas con cambios a corto plazo en el precio de las acciones de la empresa o cambios en el volumen de quejas en el futuro. . Descubrimos que las estrategias cerradas se asociaron con una menor volatilidad en el precio de las acciones y un menor número de quejas futuras,mientras que las empresas que siguieron estrategias abiertas probablemente experimentarán una mayor caída en el precio de las acciones y lidiarán con un mayor número de quejas de los clientes el mes siguiente.

Claramente, el compromiso público con los clientes descontentos no siempre es el movimiento correcto. Por supuesto, la respuesta no es solo ignorar las quejas, sino que las empresas más exitosas de nuestra muestra generalmente respondieron a las quejas con un mensaje público que invitaba al cliente a continuar la conversación utilizando un canal privado, es decir, una estrategia de respuesta cerrada. , en contraste con una estrategia abierta que inunda la página de una empresa con largos intercambios con cada denunciante.

Delta utiliza una estrategia de respuesta abierta.

Por ejemplo, Delta Airlines utiliza una estrategia de respuesta abierta, respondiendo constantemente a las quejas de los clientes en Twitter con múltiples mensajes públicos. La marca está tan comprometida con interactuar abiertamente con los clientes que en realidad cierran su identificador de servicio al cliente designado (@DeltaAssist) y ahora responden a las quejas de servicio al cliente directamente desde su identificador principal de Twitter (@Delta). Si bien el enfoque de Delta en brindar a los clientes una experiencia transparente y fluida es admirable, nuestro análisis sugiere que esta estrategia podría aumentar drásticamente la exposición pública de sus interacciones negativas con los clientes y, por lo tanto, es probable que tenga un impacto negativo significativo en el precio de sus acciones y la imagen de marca. .

McDonald's usa una estrategia de respuesta cerrada.

McDonald's, por otro lado, utiliza principalmente una estrategia de respuesta cerrada. Por lo general, responden a los tweets negativos que etiquetan su cuenta (@McDonalds) o incluyen la palabra "McDonald's" con un enlace de encuesta, finalizando el intercambio de Twitter y permitiendo que la empresa responda en un canal privado. Como resultado, su presencia en Twitter está mucho menos dominada por las quejas.

Por supuesto, la estrategia de respuesta a las quejas es solo una palanca que los especialistas en marketing pueden utilizar cuando intentan equilibrar la atención a los clientes insatisfechos con la publicidad perjudicial de las quejas. Por ejemplo, muchas plataformas de redes sociales ofrecen funciones que pueden reducir la visibilidad de las quejas, tanto si la marca se relaciona con ellas como si no. Tanto en Facebook como en Twitter, las empresas pueden “fijar” publicaciones en la parte superior de su página, asegurando que su propio contenido (en lugar de comunicaciones de quejas y respuestas) siempre se muestre de manera más prominente.

Además, siempre es importante considerar el contexto único de cada plataforma de redes sociales, así como las estrategias particulares de participación del cliente que se alinearán mejor con el contexto comercial único de una marca. Pero en general, nuestros resultados sugieren que la mejor práctica ampliamente aceptada de proporcionar respuestas públicas oportunas y detalladas puede tener algunas repercusiones negativas graves, especialmente en las plataformas de redes sociales donde es probable que los algoritmos de clasificación de contenido promuevan más las quejas si las marcas responden a ellas. A los clientes les encanta expresar sus quejas en las redes sociales, pero la participación en estas plataformas altamente públicas puede terminar amplificando excesivamente estas voces, alentando a otros clientes insatisfechos a intervenir y, en última instancia, reduciendo el valor de la marca a los ojos tanto de los clientes como de los inversores.

Alireza Golmohammadi es profesora asistente de marketing en el Collins College of Business de la Universidad de Tulsa. Su investigación se centra en marketing digital y análisis de redes sociales. Ha publicado en Journal of Marketing y Journal of Retailing, entre otros.

Taha Havakhor es actualmente el Director de Investigación del Instituto de Tecnología de la Información y Negocios (IBIT) y profesor asistente de Sistemas de Información de Gestión en la Escuela de Negocios Fox en la Universidad de Temple. Su trabajo académico, publicado en los principales medios comerciales como MIS Quarterly, Journal of MIS e Information Systems Research, se centra en la estrategia de SI y el valor comercial de la TI. Taha se involucra activamente con las comunidades de emprendedores tecnológicos en varios roles de asesoría.

Dinesh Gauri es profesor y presidente de Walmart en el Departamento de Marketing de la Facultad de Negocios Sam M. Walton de la Universidad de Arkansas. También es el Director Ejecutivo de información minorista en Walton College. Sus intereses de investigación y enseñanza incluyen venta minorista, precios, análisis de marketing, marketing de compradores, comercio electrónico y marketing en redes sociales. Asesora a diversas empresas en estas áreas y es un reconocido líder en marketing.

Joseph Comprix es profesor en la Escuela de Administración Whitman de la Universidad de Syracuse. Tiene un doctorado de la Universidad de Illinois y enseñó en la Universidad Estatal de Nueva York en Buffalo y la Universidad Estatal de Arizona antes de unirse a Syracuse en 2008. Ha publicado en revistas como Journal of Accounting and Economics, Contemporary Accounting Research, Accounting Horizons y la Revista de la Asociación Estadounidense de Tributación.

Doxa 767

El tablero de supervisión de Facebook no es suficiente

Por Dipayan Ghosh
Plataformas sociales
Harvard Business Review

Tras el compromiso declarado de Mark Zuckerberg de mejorar las medidas de responsabilidad pública de su empresa hace casi un año, Facebook anunció planes detallados el mes pasado para su nueva Junta de Supervisión. El organismo, que según la compañía comprenderá 40 expertos independientes que servirán en términos de tres años, ha sido descrito por muchos como el Tribunal Supremo de Facebook, ya que resolverá las cuestiones de política de contenido en las plataformas de la compañía a medida que surjan. El tablero está diseñado para tener una notable independencia; en estos juicios puede anular al mismo Zuckerberg.

En su superficie, la Junta de Supervisión es una respuesta notable a un nuevo problema. La empresa, que cuenta con más de dos mil millones de usuarios en todo el mundo, ha visto una amplia gama de problemas serios relacionados con la difusión escalada y sin fricción del contenido que es su servicio principal al consumidor. En Instagram, WhatsApp y la principal plataforma de Facebook, ese contenido ha llegado, inevitablemente, a abarcar no solo videos de gatos y fotos de bebés, sino también conductas de odio, la incitación de terroristas en lugares políticamente inestables, la difusión de desinformación y el afianzamiento sistémico de sesgo algorítmico. La profunda preocupación pública relacionada con estos temas está justificada y, en consecuencia, los deberes de la Junta incluyen escuchar a los usuarios con quejas relacionadas con ellos y decidir cuándo castigar a los usuarios o publicaciones ofensivas.

Pero debemos preguntarnos: ¿está la junta realmente preparada para tener éxito?

Yo diría que no. No es la ejecución deficiente la responsable de los problemas generales de la empresa en la moderación de contenido: es el modelo de negocio detrás de las plataformas de la empresa.

Este mismo modelo se encuentra en el centro de Internet del consumidor en su conjunto y se basa en maximizar la participación del consumidor e inyectar anuncios a lo largo de nuestra experiencia digital. Se basa en la recopilación de datos personales y en algoritmos sofisticados que seleccionan las fuentes sociales y se dirigen a esos anuncios. Debido a que no hay una consideración seria de lo que los consumidores desean o deberían ver en esta ecuación, están sujetos a cualquier contenido que la plataforma cree que maximizará las ganancias. Estas prácticas a su vez generan externalidades negativas de las cuales la desinformación es solo una.

Tomemos este ejemplo: cuando los agentes políticos rusos intentaron subvertir nuestras elecciones, recurrieron a las plataformas de internet. Hemos sido testigos de esto en el transcurso de las elecciones de 2016 de muchas formas, incluidas publicaciones en Twitter y Facebook que inflaman las tensiones raciales y para suprimir el voto en ciertas comunidades en los Estados Unidos. Estos esfuerzos se basaron en la misma segmentación de audiencia y técnicas de orientación que permiten a la plataforma aumentar el tráfico (y los ingresos publicitarios). Ya, el FBI y el Departamento de Seguridad Nacional están informando a los funcionarios electorales que los agentes del gobierno ruso "podrían tratar de desalentar encubiertamente o reprimir a los votantes estadounidenses de participar en las elecciones del próximo año". Utilizando las herramientas que estas plataformas han perfeccionado, en otras palabras, los actores nefastos están identificando las grietas delgadas en la sociedad estadounidense y colmando de mentiras hasta que nuestro tejido político comienza a desgarrarse.

Para que una junta de supervisión aborde estos problemas, necesitaría jurisdicción no solo sobre publicaciones personales sino también sobre anuncios políticos. Más allá de eso, necesitaría poder no solo eliminar piezas específicas de contenido, sino también detener el flujo de datos de consumidores estadounidenses a los operativos rusos y cambiar las formas en que los algoritmos privilegian el contenido contencioso. Estos pasos son mucho más desafiantes para una compañía que confía en estos mecanismos para su pan y mantequilla. No importa dónde establezcamos los límites, Facebook siempre querrá empujarlos. No conoce otra forma de mantener sus márgenes de beneficio.

En realidad, entonces, la Junta de Supervisión en su forma actual no puede abordar los daños que se perpetran y perpetúan en Facebook.

Además, la junta puede estar haciendo más daño que bien. Otras compañías de Internet también están tratando de mitigar estos problemas, aunque estos esfuerzos son tempranos y aún no han demostrado ser efectivos. Los recientes derribos de discursos de odio de YouTube y la actualización de Twitter de sus reglas operativas para contrarrestar el contenido deshumanizante dirigido a grupos religiosos son solo algunos ejemplos. Visto desde este punto de vista, creo que el directorio de Facebook se convierte en una cosa comercial de conveniencia para la compañía tanto en su nombre como en su función; da la impresión de que la junta proporcionará una verdadera supervisión al graduar la responsabilidad de determinar qué debe constituir un discurso de odio a una parte externa con credibilidad pública, lo que le permite a la compañía esquivar la amenaza de una política reguladora más rigurosa que podría surgir de una actitud relativamente agresiva legislaturas que podrían desear dirigirse al modelo comercial de la empresa en sí.

Para abordar estos problemas, tal vez la autoridad de la Junta de Supervisión debería ampliarse de las eliminaciones de contenido a las preocupaciones más críticas en el corazón de la propia empresa. Necesitamos supervisar las prácticas de datos de la compañía para promover la privacidad de los consumidores y ciudadanos; supervisión de las adquisiciones estratégicas de la compañía y el gobierno de datos para proteger contra la práctica anticompetitiva; y la supervisión de la toma de decisiones algorítmicas de la compañía para proteger contra el sesgo. Hay muchas maneras en que dicha supervisión podría operacionalizarse: a través del poder de los accionistas, la supervisión gubernamental, la auditoría de terceros, la regulación industrial o, de hecho, las extensiones de la autoridad de la junta.

Facebook ejerce una enorme influencia sobre la creación y difusión del contenido de los medios de comunicación en los Estados Unidos y en otros lugares del mundo, en la medida en que la mayoría de los usuarios de ciertas naciones creen que Facebook es Internet en sí. Y cuando superponemos el control de largo alcance de la compañía sobre el panorama de los medios y las comunicaciones en el mundo político, señalando que los rusos y otros actores nefastos, tanto extranjeros como nacionales, pueden tener elecciones estadounidenses y otras elecciones democráticas en su mira, la necesidad de proporcionar se hace evidente algún tipo de supervisión pública sobre las prácticas comerciales que causan estos problemas.

Dipayan Ghosh es miembro de Shorenstein y codirector del Proyecto de Responsabilidad de Plataforma en la Escuela Harvard Kennedy. Fue asesor de tecnología y política económica en la Casa Blanca de Obama, y ​​anteriormente se desempeñó como asesor en asuntos de privacidad y políticas públicas en Facebook. Es autor de los Términos de deservicio (de próxima publicación, noviembre de 2019). Sígalo en Twitter @ghoshd7.

Doxa 665

Un estudio de más de 250 plataformas revela por qué la mayoría fracasa

Por David B. Yoffie, Annabelle Gawer y Michael A. Cusumano
Plataformas sociales
Harvard Business Review
Las plataformas se han convertido en uno de los modelos de negocios más importantes del siglo XXI. En nuestro libro recién publicado, dividimos todas las plataformas en dos tipos: las plataformas de innovación permiten a las empresas de terceros agregar productos y servicios complementarios a un producto o tecnología central. Entre los ejemplos más destacados se incluyen los sistemas operativos Google Android y Apple iPhone, así como los servicios web de Amazon. El otro tipo, las plataformas de transacción, permiten el intercambio de información, bienes o servicios. Los ejemplos incluyen Amazon Marketplace, Airbnb o Uber.

Cinco de las seis empresas más valiosas del mundo se basan en este tipo de plataformas. En nuestro análisis de datos que se remontan a 20 años, también identificamos 43 compañías de plataforma que cotizan en bolsa en el Forbes Global 2000. Estas plataformas generaron el mismo nivel de ingresos anuales (alrededor de $ 4.5 mil millones) que sus homólogas no de plataforma, pero utilizaron la mitad Número de empleados. También tenían el doble de ganancias operativas y valores de mercado y tasas de crecimiento mucho más altos.

Sin embargo, crear una plataforma de negocios exitosa no es tan fácil. Lo que llamamos "plataforma" se ha parecido a un acaparamiento de tierras, donde las empresas sienten que tienen que ser los primeros en mover un nuevo territorio, explotar los efectos de la red y levantar las barreras de entrada. Los frenéticos esfuerzos de Uber por conquistar todas las ciudades del mundo y el deseo de Airbnb de permitir compartir habitaciones a escala global son los dos ejemplos recientes más obvios.

El problema es que las plataformas fallan a una velocidad alarmante. Al identificar las fuentes del fracaso, los gerentes pueden evitar los errores obvios.

Para entender por qué y cómo fallan las plataformas, tratamos de identificar la mayor cantidad posible de plataformas estadounidenses fallidas en los últimos veinte años que compitieron con las 43 plataformas exitosas. Los 209 fallos nos permitieron extraer algunas lecciones generales sobre por qué las plataformas luchan.

La vida media de las plataformas fallidas es de tan solo 4,9 años. Muchas plataformas económicas de conciertos colapsaron en dos o tres años porque no tenían suficientes usuarios o fondos. Dada la necesidad de tener un bolsillo profundo, no debería sorprender que las empresas independientes tendieran a tener vidas más cortas que las que se adquirieron o lanzaron como parte de una empresa más grande o un consorcio de empresas. Las empresas independientes tuvieron una duración promedio de sólo 3,7 años. Las firmas adquiridas, que generalmente tenían balances más sólidos, eran capaces de luchar por más tiempo (un promedio de 7.4 años), mientras que las firmas que formaban parte de entidades más grandes tenían una supervivencia promedio en promedio.

Agrupamos los errores más comunes en cuatro categorías: (1) tasación errónea en un lado del mercado, (2) falta de confianza con los usuarios y socios, (3) descartar la competencia prematuramente y (4) ingresar demasiado tarde.

Los investigadores han estudiado exhaustivamente las decisiones de fijación de precios, pero los gerentes aún las entienden mal. Una plataforma a menudo requiere la suscripción de un lado del mercado para alentar a la otra parte a participar. Pero saber qué parte debe cobrarse y qué parte debe ser subsidiada puede ser la decisión estratégica más importante para cualquier plataforma.

Es posible que las empresas tengan que lanzar precios de sentido común por la ventana cuando dos o más plataformas están compitiendo para crear un efecto de red. Por ejemplo, Sidecar fue pionero en el modelo de viajes compartidos peer-to-peer antes de Uber y Lyft, pero nunca se convirtió en un nombre familiar. Intentó deliberadamente la innovación y una estrategia conservadora de crecimiento lento para ser financieramente responsable. La falla fatal no era reconocer la importancia de atraer ambos lados de la plataforma. Sidecar también recaudó mucho menos capital de riesgo que Uber y Lyft, y no pudo atraer suficientes conductores y pilotos para sobrevivir mucho más allá de la fase de inicio. Por supuesto, Uber y Lyft han perdido miles de millones de dólares y, aunque ambos ya se han hecho públicos, nunca pueden generar ganancias o sobrevivir como negocios viables.

Obtener el precio correcto es necesario en cualquier plataforma, aunque no es suficiente para el éxito. Las plataformas también requieren dos o más partes, que pueden o no conocerse, para conectarse. Por lo tanto, construir la confianza es esencial; Esto se hace típicamente a través de sistemas de calificación, mecanismos de pago o seguros. En ausencia de confianza, los jugadores en la plataforma tienen que hacer un salto de fe. Uno de los mayores fracasos en esta categoría fue eBay en China. eBay fue el primer motor, con una participación dominante en China a principios de la década de 2000. Pero Alibaba se hizo cargo del mercado. La mayor fuente de la falla, confió el CEO de eBay China en una entrevista, fue que "el mayor problema de eBay ... era la confianza". EBay confió en PayPal, que fue diseñado como un sistema de pago, muy parecido a un banco. Para los consumidores chinos que no están familiarizados con el comercio electrónico, eso no fue suficiente. Alipay de Alibaba utilizó un modelo de depósito en garantía (que no liberó el pago hasta que el consumidor quedó satisfecho). Esto neutralizó la ventaja inicial de eBay, y Alibaba capturó rápidamente la mayor parte del mercado.

Un error común acerca de las plataformas es que una vez que el mercado se incline a su favor, usted será el ganador a largo plazo. A menudo esto es cierto. Pero hay una mejor manera de pensar en los mercados de punta: es la oportunidad del ganador para perder. La arrogancia, junto con el exceso de confianza y la arrogancia, por nombrar algunos rasgos mal dirigidos, puede producir fallas espectaculares. Por ejemplo, los navegadores eran una plataforma de innovación clásica: los maestros de la web tenían que optimizar sus sitios web para explotar características clave en un navegador. Cuando el Internet Explorer de Microsoft capturó cerca del 95% del mercado en 2004, los expertos proclamaron que las guerras de los navegadores habían terminado, el mercado se había volcado y Microsoft había ganado. Requeriría un error monumental para que Microsoft pierda, pero esto es exactamente lo que sucedió. Microsoft tardó casi una década en perder su posición de liderazgo: la ejecución de productos extremadamente deficiente entre 2004 y 2008 permitió la aparición de Firefox; y luego la innovación de productos inferior entre 2008 y 2015 abrió las puertas a Chrome de Google.

Quizás el error más clásico de la plataforma es confundir el mercado. El mercado de teléfonos inteligentes ilustra cómo los grandes productos y todos los recursos del mundo pueden llevar al fracaso cuando la entrada es demasiado tarde. Aquí otra vez, Microsoft fue el niño del cartel para el fracaso. A pesar de miles de millones y miles de millones de dólares en inversiones durante una década, el teléfono con Windows de Microsoft murió. Entrar en el negocio cinco años después de Apple y tres años después de Google, significó que Microsoft perdió la ventana de la plataforma y nunca se recuperó.

Estos son los puntos clave de nuestra investigación sobre por qué las plataformas fallan:

Primero, dado que muchas cosas pueden salir mal en una plataforma de mercado, los gerentes y los empresarios deben hacer esfuerzos concertados para aprender de los fracasos. A pesar de las enormes oportunidades al alza que ofrecen las plataformas, seguir una estrategia de plataforma no necesariamente mejora las probabilidades de éxito como negocio.

En segundo lugar, dado que las plataformas en última instancia están impulsadas por los efectos de la red, los mayores desafíos siguen siendo la determinación de qué lados subvencionar. La gran percepción de Uber (y el gran fracaso de Sidecar) fue reconocer el poder de los efectos de red para impulsar el volumen al reducir dramáticamente los precios y los costos en ambos lados del mercado. Mientras que Uber aún está luchando para que la economía funcione (y puede que todavía fracase como negocio), Google, Facebook, eBay, Amazon, Alibaba, Tencent y muchas otras plataformas comenzaron a subvencionar de manera agresiva al menos un lado del mercado. La transición a los altos beneficios.

En tercer lugar, es importante poner la confianza al frente y al centro. Pedir a los clientes o proveedores que den un salto de fe, sin historial y sin conexiones previas al otro lado del mercado, generalmente es pedir demasiado a cualquier negocio de plataforma. El hecho de que eBay no haya establecido mecanismos para generar confianza en China, como Alibaba con Taobao, es un error que los administradores de plataformas pueden y deben evitar.

Cuarto, aunque pueda parecer obvio, el tiempo es crucial. Es preferible ser temprano, pero no hay garantía de éxito: recuerde Sidecar. Llegar tarde puede ser mortal. El retraso catastrófico de Microsoft en la construcción de un competidor para iOS y Android es un ejemplo de ello.

Finalmente, la arrogancia puede llevar al desastre. Descartar la competencia, incluso cuando tiene un liderazgo formidable, es inexcusable. Si no puede mantenerse competitivo, ninguna posición de mercado es segura. La terrible ejecución de Microsoft con Internet Explorer es un ejemplo obvio.

David B. Yoffie es el profesor Max y Doris Starr de Administración de Negocios Internacionales en la Escuela de Negocios de Harvard. Es coautor de The Business of Platforms: Estrategia en la era de la competencia digital, innovación y poder (2019).

Annabelle Gawer es profesora presidida en economía digital y directora del Centro de Economía Digital en la Universidad de Surrey, Reino Unido. Es coautora de The Business of Platforms: Estrategia en la era de la competencia digital, innovación y poder (2019).

Michael A. Cusumano es el distinguido profesor de administración de Sloan en la MIT Sloan School of Management en Cambridge. Es coautor de The Business of Platforms: Estrategia en la era de la competencia digital, innovación y poder (2019).

Doxa 485

Un estudio muestra los mejores tiempos del día para publicar en las redes sociales

Por Vamsi K. Kanuri, Shrihari Sridhar y Yixing Chen
Harvard Business Review
Plataformas sociales
Se espera que las empresas estadounidenses gasten más de $ 37 mil millones de dólares anuales en promoción de redes sociales cada año en 2020, lo que representa el 24% del gasto total en publicidad digital de la economía. Es un número asombroso, dado que la gran mayoría de los administradores de medios sociales encargados de hacer que los clientes hagan clic en las publicaciones y en sus sitios web operan con poca estrategia más allá de lo que llamamos "rociar y orar", un enfoque que genera contenido con la esperanza de que uno o más de esos mensajes atraigan clientes.

Hay una mejor manera. Nuestra investigación sobre ritmos circadianos sugiere que las plataformas de contenido como CNN, ESPN, National Geographic y otros pueden mejorar sus beneficios en al menos un 8% simplemente publicando contenido siguiendo las respuestas biológicas de los ciclos de sueño y vigilia de su audiencia y cuándo la audiencia es más naturalmente receptiva a eso.

En la superficie, tal enfoque no parece difícil. Pero los administradores de medios sociales se enfrentan a innumerables posibilidades para publicar contenido. Por ejemplo, un administrador de redes sociales encargado de publicar 10 historias en un día y con un presupuesto para promover cuatro de esas historias puede programar la secuencia de publicaciones en las redes sociales en más de 7 billones de formas. Al reemplazar las reglas intuitivas y la intuición con ciencia precisa arraigada en la biología, creemos que la programación de las redes sociales no solo puede ser más rentable, sino también una parte importante de la rentabilidad de las plataformas de contenido.

Poniendo una estrategia ad hoc para la prueba
Entrevistamos a los administradores de redes sociales de varias plataformas de contenido sobre cómo deciden qué publicar y cuándo. Abrumadoramente, escuchamos que tomaron decisiones usando reglas simples. Por ejemplo, publicarán entre las 7 am y las 9 a.m. y marcarán las historias con al menos 30 minutos de diferencia. En este período de tiempo, generalmente se centraron en noticias locales y deportivas, pero no prestaron atención a si los mensajes estaban destinados a enojar o alegrar a los lectores o sorprenderlos.

Además, los gerentes suelen tener un presupuesto para "impulsar" las publicaciones. Es decir, pudieron pagar a las plataformas de medios sociales para publicitar publicaciones específicas para un público más amplio en función de la demografía, los intereses y la ubicación, lo que posiblemente incrementó la tasa de clics. La mayoría de los gerentes con los que hablamos gastaron la mayor parte de su presupuesto en impulsar noticias locales y deportivas, que creían que coincidirían con las preferencias de su público. Independientemente de si se promovió o no una publicación, los administradores de las redes sociales tenían un objetivo específico: atraer a una proporción de visitantes interesados ​​para hacer clic en su sitio web. Debido a que los anunciantes que aparecen en el sitio web de la plataforma de contenido están dispuestos a pagar por impresiones únicas, las impresiones canalizadas a través de los clics en los enlaces a redes sociales generan importantes ingresos de publicidad digital para la plataforma de contenido.

Cuando examinamos los clics del enlace de 5,706 publicaciones en la página de Facebook de un importante periódico de los EE. UU., Descubrimos que, según lo que sospechaban los gerentes de redes sociales, los mensajes de la mañana tenían tasas de clics más altas que las publicaciones en otros momentos del día. Específicamente, el contenido publicado en la mañana atrajo un 8,8% más de clics de enlace que el contenido publicado en la tarde y un 11,1% más de clics en el enlace que el contenido publicado en la noche. Pero el enfoque ad hoc de los gerentes para "publicaciones impulsadas" hizo poco para generar ingresos, y tampoco se confirmaron sus suposiciones sobre cuándo publicar tipos de contenido específicos.

Sorprendentemente, vimos que las publicaciones impulsadas en este conjunto de datos ganaron $ 60,921 más en ingresos por la tarde que en la mañana, y que si bien las historias locales y deportivas eran populares, las historias de entretenimiento y estilo de vida generaron la mayor cantidad de clics de enlace. Lo más sorprendente para los gerentes que entrevistamos fue nuestra conclusión de que el contenido de las redes sociales que hacía que los lectores se sintieran enojados o preocupados llevó a más clics de enlaces en la mañana en comparación con publicar contenido que suscitó los mismos sentimientos en la tarde o noche. En resumen, si todo lo demás sigue igual, publicar contenido con un sesgo negativo por la mañana y aumentar las publicaciones en la tarde produjo tasas de clics más altas y mejores rendimientos de lo que los administradores de redes sociales suelen ver con "rociar y rezar".

La ciencia detrás de una estrategia exitosa
Podemos explicar por qué las publicaciones matutinas negativas y las publicadas por la tarde son más rentables para las plataformas de contenido al considerar la memoria de trabajo humana, que es responsable del almacenamiento temporal y la manipulación de la información necesaria para nuestras tareas diarias. La memoria de trabajo humana muestra una variación inherente a lo largo del día y es más alta cuando nos levantamos por la mañana, más baja a media tarde y moderada por la tarde. Una mayor disponibilidad de la memoria de trabajo hace que las personas estén alertas y sientan la necesidad de buscar información. Esto significa que el deseo de los consumidores de interactuar con el contenido probablemente sea más alto en la mañana, más bajo en la tarde y moderado en la noche.

Es importante destacar que, cuando la memoria de trabajo es más privada de recursos, el cerebro prioriza la información preferencial con el fin de mantenerse eficiente. Cuando los consumidores están expuestos a un contenido potenciado -que por ley debe lucir diferente del contenido no mejorado- en las redes sociales, la memoria de trabajo detecta una señal externa de que esta es información importante. Por lo tanto, el contenido potenciado es más efectivo por la tarde (cuando nuestra memoria de trabajo es baja) y menos efectivo por la mañana (cuando nuestra memoria de trabajo es alta). La receptividad de los consumidores hacia el contenido que provoca un procesamiento cognitivo profundo varía de acuerdo con la disponibilidad de la memoria de trabajo, también. En nuestra investigación, vimos que los artículos que requerían un compromiso más profundo con las ideas-artículos de opinión de opinión y artículos basados ​​en la ciencia-eran más frecuentes cuando la memoria de trabajo era alta.

A medida que la memoria de trabajo se priva de recursos por la tarde, activa un mecanismo natural que inhibe cualquier información que genere respuestas emocionales que obstaculicen la función de la memoria de trabajo. Esto minimiza la distracción hacia las tareas focales y, a su vez, aumenta la atención hacia las tareas cognitivas focales, lo que se traduce en un mayor compromiso hacia las publicaciones que implican un procesamiento cognitivo superior.

Usando biología para obtener una ventaja
Al saber cómo funcionan las publicaciones en redes sociales según la hora del día, el tipo de contenido y el impulso, creamos una herramienta de apoyo a la decisión preceptiva para ayudar a los administradores de redes sociales a decidir qué franjas horarias elegir para cada publicación, qué publicaciones impulsar y cuántas publicaciones aumentar en un día dado un aumento de presupuesto. También recurrimos a otros dos hallazgos importantes de nuestra investigación: que el punto ideal para la duración entre publicaciones dentro de nuestros datos se encuentra en el rango de 30-90 minutos y que aunque cada dólar gastado en aumentar aumenta los clics en los enlaces, el gasto incrementado ha disminuido devoluciones. Calibramos los parámetros de nuestro modelo utilizando publicaciones de Facebook de 355 días para un importante periódico de EE. UU. Y luego utilizamos estos parámetros del modelo dentro de nuestra herramienta de apoyo a la decisión para predecir los calendarios de maximización de beneficios para los próximos 10 días, limitando el presupuesto para impulsar el que el periódico empresa había asignado para esos 10 días. Cuando comparamos el beneficio bruto proyectado resultante del cronograma propuesto con el beneficio bruto real realizado por la empresa durante esos 10 días, encontramos que el cronograma propuesto resultó, en promedio, en un aumento del 8% en las ganancias brutas.

Si bien la herramienta sí tomó decisiones rentables, muchas organizaciones pueden implementar muchas de nuestras lecciones de forma rápida e independiente. Por ejemplo:

• Todo lo demás es igual, publicar contenido por la mañana da como resultado un mayor compromiso.
• Aumentar las publicaciones es más efectivo cuando el público objetivo experimenta una memoria de trabajo baja.
• Suponiendo que la mayoría de la audiencia comience su día por la mañana, es ideal para publicar contenido que transmita emoción de alta excitación (es decir, enojado o preocupado) por la mañana y contenido de "reflexión profunda" por la tarde.
• Una empresa no necesita un aumento adicional del presupuesto para aumentar las ganancias brutas. Simplemente reorganizar las publicaciones para que coincidan con las preferencias de contenido de la audiencia objetivo puede hacer el truco.
• Incrementar el aumento del presupuesto no necesariamente aumenta las ganancias brutas. Hay un punto de inflexión en el que el gasto adicional da como resultado solo incrementos marginales en las ganancias brutas.

En este floreciente y lucrativo campo de programación de contenido de redes sociales, las directrices mencionadas pueden y deben reemplazar "rociar y orar". Solo en 2017, los usuarios de todo el mundo consumieron 5.53 mil millones de horas por día de contenido de redes sociales, un 264% más en el pasado cinco años. Con una estrategia real, construida a partir de la comprensión de por qué los consumidores interactúan con el contenido de las redes sociales de una empresa, las plataformas de contenido tienen la oportunidad de capturar más y más esa atención valiosa y ser capaces de monetizar su contenido digital.

Vamsi K. Kanuri es Profesor Asistente de Mercadotecnia en el Colegio de Negocios de Mendoza de la Universidad de Notre Dame.

Shrihari Sridhar es Profesora de Mercadotecnia de CED e Investigadora de Impacto Presidencial en la Escuela de Negocios Mays de la Universidad de Texas A & M.

Yixing Chen es un Ph.D. estudiante en Administración de Empresas (Marketing) en la Escuela de Negocios Mays en la Universidad Texas A & M. Yixing tiene un MBA de la Universidad de Nuevo México y una licenciatura en Finanzas de la Universidad de Finanzas y Economía de Southwestern.