De todo lo que hemos hablado hasta ahora en Next Marketing, habrás notado que hay cosas que cambian o evolucionan muy lentamente: la morfología del cerebro, que prácticamente no ha variado en los últimos miles de años, el funcionamiento del ser humano a través de la atención, la memoria y las emociones, los procesos de decisión en temas económicos, el rol que juega la marca, el proceso de construcción de la relación entre una marca y un cliente… En cambio, hay otras cosas que están evolucionando continuamente, como el mapa de puntos de contacto o la experiencia del cliente. Lo primero permanece inmutable y constituyen bases fundamentales que evolucionan muy despacio y seguirán vigentes dentro de décadas, mientras lo que cambia continuamente seguirá evolucionando cada día y en unos años, lo que ahora cuento sobre ello posiblemente estará obsoleto y necesitará actualización. El factor decisivo para que esto ocurra es la tecnología, que está detrás de los grandes cambios de comportamiento de las personas, de las sociedades y que seguirá marcando el ritmo de transformación en la manera de hacer marketing.

Conocer el pasado y la historia de la evolución de la tecnología, te va a servir para entender el presente, que es la consecuencia de todo lo que ha ido sucediendo, y sobre todo, para prepararte para el futuro, el sitio donde vas a pasar el resto de tu vida. Así que permíteme que, aunque brevemente, recorramos juntos la historia de la tecnología.

Evolución de la tecnología

El ser humano ha pasado por tres grandes revoluciones que han cambiado su manera de vivir drásticamente. La primera sucedió hace unos 10.000 años, fue la revolución del paleolítico, cuando gracias a la habilidad desarrollada por el hombre para fabricar herramientas de sílex, la tecnología más básica, el hombre pasó de ser el cazador y recolector que se movía en función de las épocas donde podía cazar y recoger alimentos salvajes, a convertirse en agricultor y ganadero, permitiéndole establecerse en poblaciones permanentes, origen de las modernas ciudades donde hoy vive el 60% de la población mundial.

La segunda, la revolución industrial, se gestó durante siglos, alimentada por descubrimientos que cambiarían el mundo. Científicos como Galileo, Copérnico, Newton, Kepler, Darwin… sentaron las bases para que la humanidad pudiera domesticar la energía a través de inventos como la máquina de vapor y la electricidad; las máquinas que se movían con ellas transformaron la agricultura, las fábricas, el comercio, la sanidad, la alimentación…

La tercera revolución importante en nuestra historia, la revolución digital que vivimos actualmente, no sucedió de la noche a la mañana. Comenzó hace unos cien años, en la década de los 40, cuando un joven matemático, Alan Turing, en una sala repleta de cables y bombillas parpadeantes tuvo un sueño: ¿y si las máquinas pudieran pensar?. Turing construyó la máquina que permitió durante la segunda guerra mundial descifrar los mensajes del ejército alemán, que eran encriptados por una máquina llamada Enigma que cada día reseteaba sus tres rotores para que fuera imposible descifrar un mensaje entre los 160 trillones de combinaciones posibles. Su éxito determinó la resolución de la guerra y su máquina, The Bombe, es el origen de lo que llamamos hoy ordenador.

Años más tarde, en 1956 un grupo de científicos se reunió en la Universidad de Dartmouth (USA) para ponerle nombre a un sueño: la inteligencia artificial. La idea era sencilla y ambiciosa a la vez: si se podían entender y describir las reglas de funcionamiento de la inteligencia humana, podrían replicarse en una máquina. Entonces ya conocían que el cerebro tenía unas capacidades de almacenamiento de información o memoria, contaba con una capacidad de razonamiento lógico o procesamiento, y que el sistema nervioso tenía una velocidad de transmisión de la información del cerebro a los órganos.

La semilla de la Inteligencia Artificial

En aquel momento las máquinas no llegaban ni por asomo a igualar las capacidades de almacenamiento y memoria del hombre, el nivel de procesamiento del cerebro humano ni la velocidad y ancho de banda del sistema nervioso. Imaginaron que sería necesario diseñar sistemas basados en redes neuronales y dotar a la máquina de esas capacidades, incluyendo la de poder comunicarse hablando con las personas en su propio lenguaje. Imaginaron y definieron el camino que habría que recorrerse para conseguir que una máquina razonara, pero en aquel momento no disponían del músculo para hacerlo, pues el ordenador más avanzado en la década de los 50 era el IBM 650, llenaba una sala entera, pesaba una tonelada, consumía varios kilovatios de electricidad y costaba medio millón de dólares; solo era capaz de almacenar en su memoria 3.000 palabras de 10 letras escritas en código decimal, la rapidez dependía de la velocidad de rotación de su tambor principal, y su capacidad de procesamiento era de 1.500 instrucciones por segundo, características lejanas a las capacidades de un cerebro.

Para que el sueño pudiera tomar forma, hacía falta potencia de computación, y llegó en forma de chip. En los años 60 se estableció el sistema digital, basado en un código binario que se podía instalar en un transistor, una pequeña pieza que cuando estaba cargado y tenía electricidad era un 1 y cuando no lo estaba era un 0. Las combinaciones posibles de ocho transistores eran 256, un bit, la unidad más básica de la tecnología digital. La suma de muchos transistores constituía el chip o procesador, que iría aumentando su potencia en función del número de transistores que se instalaran en él.

En 1965, Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel, observó que la capacidad de crecimiento del número de transistores posible de poner en los microprocesadores se duplicaba cada dos años, haciendo una predicción que pondría en marcha una fórmula exponencial que cada dos años aumentaría su exponente. Se llama Ley de Moore y se ha cumplido con exactitud desde hace sesenta años hasta hoy, gracias a la continua reducción del tamaño y el coste de los transistores.

La actual tarjeta NVIDA Blackwell B200, utilizada para los potentes sistemas de IA Generativa, consume 700 vatios, lleva 200.000 millones de transistores que procesan 20.000 billones (europeos=millones de millones) de operaciones por segundo, transmite instrucciones a la velocidad de la luz, con un ancho de banda de 8 Terabits por segundo (equivalente al contenido de 2.000 DVD’s) y maneja una memoria que almacena en la nube 100 quintillones de bits (100 millones de millones de millones ó 10²° bits).

Como ves, en el siglo XXI ya habíamos superado con creces los límites de las capacidades del cerebro por fuerza bruta, pero quedaba resolver la manera de perfeccionar su eficiente funcionamiento. La solución vendría de nuevo imitando al cerebro en su estructura y manera de funcionar. El primer paso fue decisivo: el desarrollo del algoritmo. Se trataba de un conjunto de instrucciones paso a paso que indica al ordenador cómo resolver un problema o realizar una tarea.

Un algoritmo es como una receta de cocina: te dice qué hacer primero, qué hacer después, y cómo llegar al resultado final. Por ejemplo, el algoritmo que indica a un ordenador el movimiento del peón en ajedrez consiste en unas reglas concretas que le permiten avanzar hacia adelante, capturar en diagonal, moverse una o dos casillas en su primer turno, y transformarse en otra pieza al llegar al final del tablero. Así de simple. Cada pieza del ajedrez tiene su propio algoritmo y el juego completo tiene otro algoritmo. El primer movimiento de una partida de ajedrez ofrece 400 opciones: los 20 posibles movimientos de las blancas multiplicados por los 20 posibles movimientos de las negras. El segundo movimiento ofrece 12.000 movimientos posibles a las blancas y 360.000 a las negras. El tercer movimiento contempla 300 millones de opciones. Una partida completa ofrece una cantidad de posibilidades astronómica. La estimación es que existen 10¹²°posibilidades de diferentes partidas, más que el número de átomos que hay en todo el universo observable (estimados en ~108°), lo que hace imposible que una máquina, incluso con la potencia actual juegue mejor al ajedrez que una persona basándose solo en algoritmos.

Para mejorar la eficiencia el siguiente paso fue el diseño de redes neuronales, un modelo computacional inspirado en el cerebro humano, formado por capas de unidades interconectadas (‘neuronas artificiales’) que procesan datos mediante opciones. Si bien en un algoritmo la solución siempre es la misma, en una red neuronal hay varios caminos posibles, con soluciones diferentes a las que se puede dar mayor o menor peso según sea mas o menos acertada. Volviendo al ejemplo del ajedrez, aunque haya 400 opciones para el primer movimiento, los maestros del ajedrez enseñan al sistema que sólo 30 de las salidas son consideradas jugadas fuertes, de manera que eliminan las que no son buenas opciones y reducen considerablemente el número de posibilidades, 1048 , todavía  demasiado alto para la capacidad de procesamiento de un ordenador.

Con el concepto de aprendizaje del sistema (machine learning) era posible bajar mucho las opciones si un experto va enseñando y ajustando el sistema, penalizando las malas jugadas y premiando las mejores. Este modelo sirvió para que en 1997 el superordenador Deep Blue, desarrollado por IBM, fuera entrenado y programado por un enorme equipo de expertos en ajedrez que creó una enorme base de datos de aperturas, finales y estrategias humanas, para poder derrotar al campeón mundial Garry Kasparov en un match a seis partidas. Mientras que el campeón del mundo de ajedrez era capaz con su increíble mente de imaginar los 15 movimientos siguientes de la partida que estaba jugando, Deep Blue analizaba 200 millones de posiciones por segundo. La fuerza bruta del sistema informático le dio ventaja sobre Kasparov.

El paso siguiente en la mejora del sistema fue el concepto de aprendizaje profundo (deep learning). Con este método ya no hace falta enseñar al sistema, sino que introduciendo en el sistema millones de referencias, es el propio sistema el que deduce los patrones que se repiten y aprende por sí mismo; un modelo que imita la manera que los niños aprenden a hablar: con apenas dos años, sin enseñarles vocabulario ni reglas gramaticales, simplemente por observación, el niño aprende a construir frases complejas que le sirven para comunicarse con los demás. Utilizando esta tecnología, en 2016 el programa de inteligencia artificial AlphaGo, desarrollado por DeepMind (empresa de Google), derrotó al surcoreano Lee Sedol, campeón mundial de Go, un juego aun más complejo que el ajedrez con 107°° posibilidades de partidas diferentes, una cifra más allá de cualquier magnitud tangible.

El nacimiento de la IA generativa

El último paso de esta carrera es la Inteligencia artificial generativa (IAG), tecnología que basada en modelos largos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés “Large Language Model”) son sistemas entrenados con ingentes cantidades de texto, imágenes, sonidos…  todos ellos en formato código, para a partir de estos datos y en un ejercicio estadístico que busca la probabilidad más lógica, comprende y genera lenguaje humano, texto, imágenes, música o código, permitiendo responder preguntas, mantener conversaciones o crear contenidos de forma coherente y contextual a partir de ejemplos previos, imitando la creatividad humana. En este escenario, la gente ha ganado nuevos superpoderes pero el profesional del marketing también. Ahora puede entender mejor a sus clientes, anticiparse a sus necesidades, hablarles de forma individual y escalar todo ese esfuerzo a millones de personas con un solo clic.

La Ley de Moore sigue avanzando y continuará su inexorable ascenso exponencial; dentro de dos años duplicaremos de nuevo las capacidades de la tecnología, descubriremos nuevas maneras de hacer más inteligentes a nuestros sistemas, moviéndonos hacia la super inteligencia artificial, que en algún momento superará las capacidades de las múltiples formas de inteligencia del ser humano.

El impacto de la tecnología en la sociedad

Esta evolución, de apenas un siglo, ha ido haciendo posible la aparición de nuevas capacidades tecnológicas, que una tras otra se han ido incorporando a la vida de las personas. La máquina que antes ocupaba una sala entera, pronto cabría en un escritorio, y luego en un bolsillo de todas las personas. La conexión de todos estos dispositivos a través de una red (internet), el almacenamiento de cantidades ingentes de datos disponibles en la nube (Cloud Computing), el desarrollo de sensores que han conectado máquinas (IoT o internet de las cosas), la gestión instantánea de datos masivos (Big Data) y el desarrollo del lenguaje natural, la capacidad del sistema de entender y emular la voz humana, permite que interactuemos con las máquinas no a través de teclados, ratones y menús, sino en la manera de comunicar más natural de ser humano: hablando.

Estas tecnologías han ido modificando la manera de vivir de las personas y las costumbres sociales. Los jóvenes hoy dedican cuatro horas a utilizar su móvil, el mismo tiempo que sus padres dedicaban hasta hace poco a ver la televisión. Ambos utilizan miles de aplicaciones (App’s) para todo tipo de utilidades, pueden consultar webs, profundizar e intervenir sobre temas en foros y blogs, buscar y encontrar información en internet a través de buscadores y comparadores, saciar su curiosidad o apoyarse para su trabajo en chats de IA, revisar redes sociales donde conectan entre sí miles de millones de personas, tienen la oportunidad de comunicarse a través de mail, SMS, WhatsApp y todo tipo de sistemas de mensajería, entrar y comprar en enormes tiendas virtuales (marketplaces) de e-commerce, gigantescos supermercados digitales como Amazon que ofrecen 400 millones de artículos, utilizar los asistentes de voz instalados en sus hogares. Los mas avanzados pueden disfrutar de gafas de realidad virtual para probar un Porsche sin salir de casa, ver cómo quedaría un sofá de IKEA en tu salón, con la realidad aumentada podrías ver como te queda un vestido en un probador de Zara o probarte unas gafas Ray-Ban, utilizar criptomonedas basadas en blockchain en sus operaciones financieras, para  certificar la autenticidad, el origen o la transparencia de procesos, evitar falsificaciones o saber que una donación llega a su destino.

La sociedad se está transformado y seguirá evolucionando por el impacto de la tecnología en absolutamente todos los aspectos de la vida. La gran diferencia sobre las dos anteriores revoluciones, es que en esta ocasión no hay que esperar siglos o decenas de años para ver el resultado de la transformación, sino que en el transcurso de la vida de una persona habremos visto y disfrutado directamente sus efectos.

La transformación del negocio con la tecnología

Veamos a continuación cómo ha sido la evolución de la tecnología digital en los negocios. Me vas a disculpar pero en esta ocasión no es posible hablarte de este tema sin usar acrónimos y palabras en inglés, pero te diré antes el significado de las letras o siglas, su traducción al español y una breve explicación de en que consiste cada uno de ellos.

Ya en los 90 se instalaron en las mayores empresas sistemas informáticos que controlaban varias áreas. El ERP (Enterprise Resource Planning o en español Planificación de Recursos Empresariales) es el gran cerebro operativo de la organización; un sistema informático de gestión que integra en una misma plataforma las áreas clave de una empresa: operaciones, finanzas, compras, ventas, inventario, recursos humanos, producción… SAP, Sage o Microsoft Dynamics son algunos de los sistemas que hoy controlan internamente las grandes empresas. Aunque parezca lejano al marketing, el ERP aporta información clave sobre disponibilidad de productos, precios, márgenes, logística o facturación. Hoy los sistemas de ERP también han incluido todo tipo de información suministrada por los dispositivos digitales instalados en los productos, como sensores, códigos QR o etiquetas RFDI, la tecnología que permite identificar y rastrear objetos mediante ondas de radio, sin necesidad de contacto directo, pieza clave en la automatización del retail y la logística, pues permite saber dónde está cada producto sin escanearlo manualmente, simplemente gracias a pequeñas etiquetas que responden por radiofrecuencia.

También en los 90 se comienza a gestionar a los clientes a través del CRM (Customer Relationship Management, en español Gestión de la Relación con el Cliente). Es el corazón de la relación con el cliente, registra cada interacción, cada compra, cada incidencia, cada reclamación.… Permite conocer al cliente con nombre, apellidos y datos de contacto, algo así como el “historial clínico” del cliente: un sistema que permite registrar, organizar y gestionar toda la información y las interacciones que una empresa tiene con sus clientes y contactos potenciales.

Los sistemas de CRM, además de guardar datos de clientes sirven para segmentar audiencias y planificar campañas, hacer seguimiento de oportunidades comerciales, coordinar acciones de ventas, marketing y de atención al cliente, automatizar procesos como envíos de emails, recordatorios o tareas. Empresas como Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics o Zoho ofrecen los más utilizados, aunque hay decenas de opciones para todo tipo de empresas. Si bien al inicio los CRM centraban su actividad en la atención al cliente y la actividad comercial, identificando potenciales clientes para que fueran contactados por los equipos comerciales a través de los canales directos como mail y teléfono, hoy idealmente han de incluir la conexión a través de cualquiera de los canales posibles y la información acerca de la experiencia de cliente en su sentido más amplio y en todos los puntos de contacto.

En el área comercial de la empresa, a medida que fue creciendo la parte digital de los negocios se incorporaron herramientas de e-commerce, escaparate y punto de venta digital, que incluyen el catálogo de productos, la plataforma de tienda digital como Shopify, Woocommerce, Prestashop…,  pasarelas de pago como PayPal, Redsys, Stripe…, sistemas de logística, envío y devoluciones como Correos, Seur, MRW, Nacex, DHL…. Estos sistemas integran cualquier tipo de transacción, ya sea en la tienda física, a través de los TPV (Terminal Punto de Venta) utilizados para el pago con tarjeta, o en los canales digitales (la propia web, la app, los marketplaces,…). Un buen e-commerce genera datos de comportamiento, permite lanzar ofertas personalizadas, ofrecer cupones de descuento, añadir fórmulas de financiación a la compra, automatizar y recordar carritos abandonados o recomendar productos afines.

En las áreas de la empresa encargadas de difundir los contenidos a través de los puntos de contactos digitales (webs, bolgs, apps, tiendas online…) se precisaba de herramientas específicas para gestionar el volumen tremendo de textos, imágenes y artículos del negocio digital. Para esta función existe el CMS (Content Management System o Sistema de Gestión de Contenidos), desde donde se publican entradas de blog y artículos, se actualizan textos, imágenes y videos y se mantiene el diseño de manera relativamente sencilla. El mas popular de estos sistemas es WordPress.

Marketing en la era digital

El marketing no es ajeno a esta evolución y ha sido quizás una de las profesiones que más ha cambiado en el pasado reciente y que más seguirá cambiando en el futuro. Cada nueva capa de tecnología que aparece se añade a la anterior, ofreciendo nuevas posibilidades y multiplicando la potencia de las herramientas que manejamos para nuestro trabajo.

En el mismo momento en que apareció internet surge el concepto de SEO (Search Engine Optimization o la Optimización para Motores de Búsqueda) un conjunto de técnicas y estrategias que se aplican a una web o contenido digital para mejorar su posición en los resultados orgánicos (no pagados) de buscadores como Google. Sirve para que una web aparezca más arriba en Google cuando alguien busca algo relacionado, aumentar el tráfico hacia la página sin pagar anuncios y mejora la visibilidad, la autoridad y la relevancia de una marca en internet. El SEO contempla la gestión de la parte técnica (velocidad de carga, estructura web, etiquetas…), gestión de contenidos (uso de palabras clave, calidad del texto, títulos, enlaces internos…) y estructura de la web (enlaces desde otras webs, reputación, menciones externas…).

La publicidad digital

Los buscadores, principalmente Google, no tardaron en desarrollar otro concepto: el SEM (Search Engine Marketing, en español Marketing en Motores de Búsqueda), que son estrategias de marketing digital a través de anuncios pagados para aparecer en los resultados de búsqueda, especialmente con plataformas como Google Ads. Sirven para que tu marca o producto, pagando, aparezca en los primeros resultados de Google cuando alguien busca una palabra clave concreta, para generar tráfico inmediato y segmentado a tu sitio web y para complementar de manera pagada el SEO, cuando se necesita visibilidad rápida. Se paga por cada clic que un usuario hace en tu anuncio pudiendo segmentar por palabras clave, ubicación, horario, tipo de dispositivo… Las inversiones de los grandes anunciantes han llegado a suponer hasta el 10% en estas técnicas.

En el área de marketing de las empresas aprovechó desde el primer momento la capacidad de la tecnología digital no solo en la compra de posicionamiento SEM pagando a Google. Todos los espacios en internet ofrecen la posibilidad de insertar publicidad, al principio en forma de anuncios visuales gráficos (display) en diferentes formatos: banners horizontales, verticales (Skyscraper…), a pantalla completa (Interstitial), desplegables (Expandable), animados (Rich media)… y posteriormente en formato video.

Lo que al principio se hizo de una manera poco intrusiva, ha derivado en una saturación total de todos los soportes digitales de manera, que consumir hoy contenidos en ordenador o móvil, se ha convertido en un ejercicio de navegación por un laberinto de mensajes publicitarios que interrumpen, hacen esperar antes de ver los contenidos que buscas, ocupan la mayor parte de la pantalla de lo que se está viendo…

En el mundo digital se ha replicado, incluso exagerado, el modelo que existía de poner publicidad delante del usuario o interrumpir su actividad, lo haya solicitado o no, con la diferencia de que mientras en medios convencionales como la televisión se ha podido regular la publicidad para que el porcentaje no exceda del tiempo razonable, en los medios digitales no hay ningún límite. También hay diferencias en cuanto al control de la emisión de publicidad pues aunque imperfectos, los controles de audiencia de los medios convencionales (EGM, OJD, Kantar) dan una idea del alcance real de las campañas contratadas, mientras que los soportes digitales son de difícil, a veces imposible control.

El paso hacia una mayor efectividad de la publicidad en el mundo digital es la publicidad programática. Se trata de exponer el mensaje sólo a aquellas personas que pueden estar interesadas en el producto anunciado, lo que sobre el papel mejoraría de manera exponencial la atención del cliente. Recuerda como una de las claves de la atención de las personas que explicaba en el capítulo del funcionamiento del cerebro era la relevancia del mensaje para quien lo recibe. Si logramos exponer nuestro producto sólo ante las personas que tienen real interés, es decir que para ellos lo que ven o escuchan es relevante, multiplicaremos la eficacia de nuestra campaña. Sobre el papel esto es posible con la publicidad digital.

La manera de hacerlo es la siguiente: habrás oido hablar de la “cookies”, pequeños archivos de texto que los sitios web depositan en tu navegador para recoger información sobre tu comportamiento online. Es como una etiqueta digital que permite a las webs que visitas y por ende a los anunciantes, saber quién eres o qué haces, para así mostrarte contenidos y publicidad más relevantes. Con las cookies es posible conocer los sitios visitados y con ello crear un perfil de usuario donde se van acumulando intereses, edad aproximada, ubicación,… las cookies pueden ser propias del sitio que visitas, y pueden ser de terceros, que son las almacenadas por plataformas como Google con las que clasifican a millones de personas, y gracias a estos datos cobran a los anunciantes por enviar la publicidad solo a aquellos que corresponden al perfil que están buscando.

La publicidad programática es un sistema complejo que utiliza varias tecnologías. La primera plataforma es el DMP (Data Management Platform) que sirve para recoger, organizar y analizar grandes volúmenes de datos de miles de usuarios. Une los datos de las cookies de webs y apps con otros procedentes del CRM o e-commerce y los organiza y clasifica por comportamientos (visitas, clics,…) demografía (edad, género, ubicación…) intereses (deportes, tecnología, viajes…) siendo capaz de segmentar de manera muy precisa el perfil buscado.

Una vez el anunciante conoce el perfil al que quiere dirigir la publicidad, se une a otros anunciantes en una segunda plataforma: el DSP (Demand Side Platform) donde cada anunciante configura su campaña y hace una puja por quedarse con el usuario que reúna sus características.

En una tercera plataforma se unen todos los medios o soportes que poseen espacios donde colocar publicidad, pues están siendo analizados a través de cookies para saber cuantos y que tipo de clientes atraen. Es el SSP (Supply Side Platform) donde se aloja el inventario publicitario, todos los espacios posibles de llenar con publicidad disponibles continuamente en todo tipo de webs, apps, blogs…

Cuando demanda y oferta ya están preparados en sus respectivas plataformas, en el preciso momento en que un usuario con el perfil buscado se conecta a uno de los sitios, otro sistema, el Ad Exchange, conecta oferta y demanda, DSP y SSP, y selecciona en milisegundos la publicidad que aparecerá ante este usuario. A diferencia de la publicidad digital inicial, el display, donde todos los que entraban en la misma web veían el mismo banner o anuncio, con la publicidad programática, cada uno de los que entren en la misma web a la misma hora verán una publicidad diferente, ajustada a los gustos y el perfil de cada cual. Suena bien, hasta que conoces la ineficiencia que puede llegar a tener el sistema y los enormes riesgos que supone por la falta de transparencia, el fraude por audiencias falsas creadas por robots y los dudosos criterios de visibilidad que utiliza para considerar una publicidad como “entregada”. De ello te hablaré más adelante en otro capítulo, para que seas consciente que pese a parecer muy eficaz es tremendamente costosa e incluso inútil si no se hace con garantías.

Publicidad en redes sociales

La publicidad que más ha crecido en los últimos años es la que se realiza en las redes sociales. Todas las redes sin excepción ofrecen a las empresas dirigir los contenidos que preparen para los clientes que reúnan una serie de criterios, más de 100 dependiendo de la plataforma. Gracias a la gran cantidad de información que las redes tiene de sus usuarios, pueden conocer con exactitud sus datos sociodemográficos (edad, género, nivel de estudios, estado civil, idioma, ubicación…) datos tecnológicos y de conexión (tipo de dispositivo, sistema operativo, tipo de conexión, operador, marca del dispositivo…) datos de comportamiento en redes (a quien sigue, frecuencia de uso, horarios de conexión, nivel de interacción, marcas que sigue o ve…) datos de intereses (deportes, viajes, moda, salud, tecnología, interés sociales, estilo de vida…) datos de orientación comercial (compras realizadas, anuncios vistos, consumo…) datos psicográficos (valores, creencias, orientación política, personalidad, afinidad con ciertos contenidos, motivaciones…). En resumen es la segmentación más precisa que se puede obtener.

La publicidad en redes puede tener la forma que se desee y se adapta a cada una de ellas: imagen, video, texto, reels, stories… puede pretender simplemente mostrar un contenido, buscar la interacción con la audiencia a través de “likes” o reenvíos, ofrecer más información animando a hacer clic en un enlace, pedir los datos del usuario a través de un formulario, ofrecer la descarga de una aplicación… Los resultados que certifican que los impactos se han conseguido se realizan mediante una combinación de métricas internas de apropia red y tecnologías de verificación externas que utilizan estándares de visibilidad para entender que significa que un anuncio ha sido visto.

Para tener total garantía de conseguir los impactos que se han pagado se pueden hacer auditorías con herramientas tecnológicas independientes, como MOAT, IAS o DoubleVerify, que certifican que el anuncio fue visto por una persona real y no un robot, se insertó en un entorno seguro (no en webs porno o de juego por ejemplo) y que se entregó en la ubicación y momento predefinido. Los estándares de visibilidad para publicidad digital, tanto en programática como en redes son establecidos por organismos como la IAB (Interactive Advertising Bureau) y aceptados por agencias y medios. Bajo mi opinión, estos estándares tienen dudosa validez, pues consideran que un banner con imagen fija se considera visto si se muestra sólo a la mitad (el 50% de sus píxeles) durante un segundo; para un video se da por bueno si aparece la mitad en la pantalla durante dos segundos.

El Retail Media

Otra de las maneras de captar ventas es utilizando las propias tiendas online para anunciar y promocionar los productos de la empresa. Es ese momento el cliente está en “modo compra” y por tanto muy cerca de la decisión final, por lo que puede ser muy efectiva. En este contexto, ya no se busca sólo la visibilidad de la marca, sino que se puede pagar para que tu producto aparezca primero en las búsquedas dentro de la tienda, o señalándolo como “producto recomendado”, ofreciendo promociones a través de paquetes (bundles) descuentos y cupones, u ofreciendo el envío gratuito. Otra manera de destacar el producto es a través de valoraciones (ratings & reviews) que hacen los propios compradores, con opiniones del comprador acompañadas de una puntuación numérica (estrellas de 1 a 5) verificado por la tienda online de que se trate de un comprador real. Hay maneras de manipular estas reseñas, pues las marcas pueden enviar un mail ofreciendo descuentos a cambio de la reseña y hay redes que ofrecen la compra de valoraciones positivas. Es difícil de identificar y totalmente ilegal, pues es considerado publicidad engañosa.

La publicidad digital en todas sus formas (buscadores, redes sociales, programática, retail media…) hoy representa el 75% de toda la publicidad que se hace en el mundo y sigue creciendo. De este gigantesco volumen de dinero, la mitad aproximadamente va a parar a manos de dos empresas: Meta (Facebook, Instagram…) y Alphabet (Google y YuoTube) un duopolio publicitario con un dominio nunca antes visto. Ambas empresas concentran un tercio de todo lo que se gasta en publicidad en el mundo!

La importancia del dato

Precisamente la única manera de no depender siempre del pago a este duopolio es tener una estrategia de datos enfocada a crear una gran base de datos propia de la empresa. Para ello la empresa, que normalmente tienen los datos separados en las diferentes plataformas (ERP, CRM, CMS, e-commerce…) pueden unirlas a través de un conector (Data Hub) o mejor aún, depositar toda la información relativa a sus clientes procedente de las diferentes herramientas en un CDP (Customer Data Platform) que unifica todos los datos del cliente y facilita las acciones de marketing.

Todos los datos de los clientes o usuarios, recopilados de forma directa por la empresa a través de diferentes canales y puntos de contacto (web, app, CRM, tienda, redes…) con sus correspondientes autorizaciones legales, otorgadas por el usuario para ser utilizadas por la empresa, forman lo que llamamos “Datos de primera parte” (First Party Data). Son el nuevo oro del marketing. Para conectar con estos clientes no tendremos que pagar el peaje de las grandes tecnológicas y podremos mantener una relación y comunicación muy eficaz y sobre todo poco costosa.

Pero por si solos los datos no tienen más valor que el de poder contactar al cliente. No se trata de tener datos, sino de saber usarlos. Necesitan ser analizados para obtener patrones de comportamiento, tendencias, preferencias y hacer segmentación de clientes. Las herramientas de analítica hacen de puente entre los datos y las decisiones. Las hay desde las más básicas y gratuitas, como Google Analytics 4, hasta las más potentes y costosas como Power BI. Cada interacción deja una huella: clics, aperturas, rebotes, permanencia, conversión, abandono. Y todas esas señales se recogen, procesan y visualizan en tiempo real. Si una campaña no funciona, se puede ajustar sobre la marcha, si un botón no convierte, se puede rediseñar en horas, si un contenido se viraliza, se puede amplificar al momento.

La analítica va mucho más allá de contar visitas o likes. Permite medir el impacto real de una campaña en las ventas, el comportamiento de usuarios por canal o dispositivo, el valor de vida de un cliente (CLV - Customer Lifetime Value), los puntos donde la gente abandona un proceso de compra, el coste de adquisición de un cliente (CAC), el retorno por canal, la tasa de recomendación (NPS, Net Promoter Score) y la satisfacción por cada punto de contacto. Todo este conocimiento permite a Netflix no mostrase el mismo catálogo que a tu vecino, a Spotify ofrecerte playlists únicas según tu histórico o a Amazon presentarte los resultados según tus hábitos de compra. El marketing deja de ser un gasto con retorno incierto para convertirse en una inversión medible y optimizable.

Tener claro el perfil concreto y los patrones de nuestros clientes facilitan la labor de buscar nuevos que reúnan las mismas características, haciendo mucho más eficientes las inversiones de marketing. Podemos hacer pruebas rápidas y baratas con pequeños grupos de clientes (Test A/B) para determinar que ofertas o contenidos funcionan mejor y conocer el retorno de la inversión (ROI, Return of Investment) para cada acción de marketing. Iremos poco a poco optimizando nuestras acciones a través de técnicas de Optimización del ratio de conversión (CRO o Conversion Rate Optimization) un conjunto de técnicas y estrategias orientadas a mejorar continuamente el porcentaje de usuarios que realizan una acción deseada (compra, registro, descarga, clic, etc.) en una web, app o canal digital. Es el arte de transformar visitantes en clientes: observar cómo navegan, entender qué les frena y optimizar cada detalle para mejorar los resultados sin aumentar la inversión en publicidad, mejorando la usabilidad y reduciendo fricciones en los procesos.

Los avances en IA han hecho posible el desarrollo de herramientas específicas muy potentes y sobre todo, han dado infinita potencia a todos los sistemas que hemos ido viendo, facilitando la utilización por parte de los profesionales de marketing, que ya no tienen que tener enormes conocimientos técnicos y específicos para manejarlos.

Todos estos sistemas y herramientas completan lo que llamamos el ecosistema tecnológico (Stack tecnológico) del negocio, un conjunto de plataformas y tecnologías que la empresa utiliza para desarrollar, automatizar, medir y optimizar sus procesos. Con ello bien armado, podemos elevar el nivel máximo posible en marketing, el más eficaz y eficiente: la personalización y la automatización. Poder enviar de manera automática, sin intervención humana, a cada cliente el producto más adecuado, con el mensaje más adaptado, a través del canal más apropiado, en el momento más conveniente, en el idioma correcto y con las condiciones de compra más ajustadas.

Para hacer posible esto necesitamos tener una visión muy clara de la manera en la que vamos a utilizar los datos. Como paso previo, cualquier negocio tiene que detenerse a pensar y diseñar cuál es el ecosistema específico de puntos de contacto que puede y necesita tener para su negocio, antes de ponerse a invertir en tecnología, que a medio y largo plazo podría suponer un coste enorme de escasa rentabilidad. Este ejercicio de proyectar la visión del negocio a medio y largo plazo, averiguando las posibilidades que le puede ofrecer la incorporación de las herramientas de marketing digital, es quizás el ejercicio estratégico más importante que cualquier empresa debe realizar. Las opciones de configuración de tecnología digital y proveedores son infinitas, y van desde la asignación a un único proveedor (Full Stack) el suministro de toda la tecnología de la empresa hasta la disgregación total de herramientas para tratar de tener en cada caso la mejor de las opciones disponibles (Best of breed)

El concepto de automatización de los procesos de Marketing (Marketing Automation) es la máxima aspiración de un negocio. Se trata de ir diseñando procesos automáticos que se ocupan de todas las tareas que hay que realizar para la venta de un producto o servicio, desde segmentación automática de clientes, la captación, envío de información, gestión de promociones, asistencia en la compra y hasta la entrega y seguimiento posterior de cada uno de ellos. Estos procesos que se ejecutan según un dibujo inicial, van corrigiéndose solos en función de sus resultados, de manera que cada vez el proceso es más eficiente y una sola persona es suficiente para supervisar todo.

Las herramientas pueden ser muy complejas y manejar todos los pasos del proceso como HubSpot, otras son específicas para manejar una parte del proceso, como el envío de mails con Mailchimp y otras muy útiles, pues pueden conectar hasta 6.000 diferentes aplicaciones que no se integran directamente, como el caso de Zapier una especie de pegamento digital que conecta todas las herramientas de una empresa para que trabajen juntas sin intervención humana, automatizando tareas rutinarias de forma simple y sin necesidad de saber programar.

Obviamente, cada negocio requiere un nivel distinto en función de su tamaño y la naturaleza de sus productos o servicios, pero toda empresa, independientemente de su tamaño, debería analizar y entender cómo la tecnología puede mejorar su negocio, conseguir una mejor relación con sus clientes y  aumentar el valor de su marca. No se trata de usar todo, ni de correr detrás de cada moda, sino de entender qué tecnología aporta valor real a tu estrategia y cómo integrarla de forma coherente combinando creatividad, datos y tecnología para crear experiencias que funcionen. Y que conecten. Tener muchas plataformas no te hace más digital. En muchas empresas, el problema no es la falta de herramientas, sino la saturación. Se acumulan sistemas que no se integran, cuadros de mando (dashboards) con datos e información que nadie consulta, bases de datos duplicadas…

La tecnología ya no es una caja negra en manos del departamento del departamento de tecnología (IT). Hoy forma parte del día a día de cualquier profesional o equipo de marketing. Las decisiones ya no se toman solo por intuición, sino a partir de evidencias. Las campañas ya no se diseñan para “el consumidor medio”, sino para personas concretas, con nombre, contexto y preferencias. La tecnología ha convertido al marketing en un sistema capaz de actuar con precisión quirúrgica, pero sin perder su capacidad de llegar a gran escala. Y lo que antes tardaba semanas en ejecutarse, hoy se lanza y se optimiza en cuestión de minutos.

La diferencia no la hace la herramienta, sino cómo la usamos para conocer mejor a nuestros clientes y servirles mejor. No todo lo que brilla es transformación. La tecnología ha abierto un mundo de posibilidades para el marketing pero también ha traído nuevos desafíos. Automatizar no siempre es optimizar. Medir no siempre es entender y solo porque puedas medirlo, no significa que debas hacerlo. Tener más datos no siempre significa tomar mejores decisiones.

Este nuevo escenario no solo transforma el marketing: transforma a quienes lo hacen. Comprender cómo funciona la tecnología ya no es opcional; es la llave para crear relaciones más humanas en un mundo cada vez más digital. El marketing actual tiene superpoderes, sí; pero como todo superpoder, exige criterio, ética y responsabilidad. No es lo mismo automatizar que mecanizar y muchas marcas caen en la trampa de automatizar procesos sin estrategia detrás: correos electrónicos que se envían por defecto, recomendaciones que no tienen lógica, respuestas automáticas que frustran más que ayudan.

La tecnología debe ahorrar tiempo y aumentar valor, no sustituir el pensamiento. Un mal journey automatizado solo acelera el abandono. Un chatbot mal entrenado destruye más confianza que no tener ninguno. La hiperpersonalización puede resultar invasiva. Muchos usuarios no saben cuánta información ceden ni cómo se usa. Además, la legislación (como el RGPD en Europa o las nuevas normativas de cookies) ha cambiado las reglas del juego: se necesita consentimiento, transparencia y control. La confianza se ha convertido en un activo de marca; y perderla tiene consecuencias.

Este capítulo solo tendrá validez unos meses. Si de verdad quieres estar al día de las posibilidades que hoy la tecnología ofrece a los profesionales del marketing, te sugiero que hagas lo mismo que los médicos han hecho toda su vida: estudiar cada día durante un tiempo para no quedar obsoleto en unos años. Pero los superpoderes que nos da la tecnología no sirven de nada sin una dirección clara. La tecnología no sustituye al marketing: lo potencia, pero sólo cuando hay una buena estrategia detrás.

Una herramienta es tan buena como quien la usa y muchas empresas invierten en tecnología, pero no en formación. Piensan que una solución que no requiere saber de porgramación puede reemplazar la experiencia y la estrategia. Sin personas que sepan interpretar datos, segmentar audiencias o construir contenidos relevantes, la mejor plataforma no servirá de nada. El marketing tecnológico necesita equipos híbridos, donde convivan perfiles creativos, analíticos y técnicos.

En definitiva, la tecnología es una aliada poderosa… pero no infalible, su verdadero potencial se activa cuando se combina con una visión clara, un equipo preparado y una cultura centrada en el cliente. Porque no se trata de hacer marketing más tecnológico. Se trata de hacer un marketing más inteligente, más humano y más relevante… gracias a la tecnología. La tecnología no es el destino. Es el vehículo. Por sí sola no emociona, no cuenta historias, no construye marca. Eso sigue siendo tarea de las personas.

Ahora que hemos acabado en los capítulos de esta primera parte, con los conceptos fundamentales que hay que ha de tener un profesional del marketing en su cabeza, trata de digerirlo e ir conectando unos con otros. Pasaremos luego a ensamblar todas las piezas, a aprender una metodología que te permitirá gestiona de manera eficaz y eficiente cualquier marca que te propongas. Prometo que no será tan complejo como esto que acabamos de ver. Todo lo contrario, cualquier persona, aun sin nociones de marketing, podrá entender la metodología y ponerla en práctica de manera inmediata. Nos vemos en el segundo bloque de Next Marketing.