¿Tu producto no entra en una categoría clara? ¡Cambia la forma de explicarlo!

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¿Qué (pero sobre todo cómo) piensa tu público objetivo sobre los productos que vendes? Mientras estudiaba un banco de inversión francés para su tesis, Romain Boulongne comenzó a profundizar en los procesos cognitivos que operan en la mente de las personas cuando dan con productos ambiguos. 

Al investigar por qué la aceptación de un nuevo producto crediticio determinado había sido decepcionante, recurrió, dentro del campo de la psicología, a los llamados «procesos de categorización». Sus conclusiones pueden ayudarte a entender mejor los productos ambiguos e incluso a lograr un impacto social mayor.

En esta entrevista, Romain Boulongne desgrana su artículo «Evaluating ambiguous offerings«, publicado, junto con Rodolphe Durand, en Organization Science (2021). 

¿Cómo comenzó su investigación?

Para mi doctorado, quise trabajar en el desarrollo económico urbano, pero orientado a áreas socioeconómicamente desfavorecidas. Muchas de esas áreas están compuestas de manera desproporcionada por inmigrantes que a menudo enfrentan discriminación religiosa y racial, como en algunos de los suburbios más pobres de París. 

Colaboré con un banco de inversión en Francia que tenía un problema comercial real: había lanzado un prometedor préstamo dirigido a empresarios en áreas desfavorecidas, pero había pocos interesados. 

Para averiguar por qué, di un paso atrás y me pregunté por qué su oferta financiera no llegaba al público objetivo. La gente conocía los conceptos de préstamo y tasa de interés… ¿Qué tenía ese nuevo producto que dificultaba tanto su comprensión?

¿Cómo le llevó eso a estudiar los «procesos de categorización»?

En la literatura científica sobre psicología se utilizan dos enfoques principales para dar sentido a los productos difíciles de definir. 

El principal es relacionar una oferta con una categoría existente. Es el más sencillo y lo hacemos casi automáticamente. Pero, ¿qué pasa cuando no hay un producto equivalente? Ahí es cuando probamos el segundo enfoque: relacionar la oferta con algún objetivo específico. Ello puede cambiar drásticamente cómo pensamos.

Déjame poner un ejemplo. Piensa en un ave. ¿Cuál es la primera imagen que te viene a la mente? 

Por lo general, la gente elige un petirrojo o una paloma. ¿Por qué no un pollo? Como demuestran muchos estudios de psicología, los seres humanos tienden a pensar primero en las características más definitorias o prototípicas de las aves. Es decir, volar es algo esencial para las aves… y las gallinas son terribles en ese sentido. Eso es el enfoque básico.

Ahora bien, ¿qué pasa si te doy un mensaje asociado a un objetivo? Piensa en lo que podrías comer mientras ya tienes en mente un ave. 

Entonces es cuando es más probable que te salga un pollo.

Si tenemos un objetivo en mente seguimos un camino cognitivo alternativo. En este caso, «comer» nos lleva a considerar las características secundarias de las aves. Por eso, dar un objetivo es muy útil para innovar.

Así ocurrió con los teléfonos inteligentes. Cuando salió el primer smartphone, los clientes no sabían qué era porque no existía una categoría preexistente. Sin embargo, con la idea de un objetivo que nos lleve a pensar en lo que podemos hacer con un teléfono inteligente (como ver vídeos u obtener indicaciones en un mapa) lo que antes se consideraría extraño, se reevalúa y acepta de manera diferente en otra.

¿Cómo comparó el uso de productos existentes versus objetivos en su artículo «Evaluating ambiguous offerings»?

Mi coautor y yo realizamos seis experimentos y descubrimos que, con una oferta clara, es mejor activar la categorización basada en productos previos (prototipos), pues la basada en objetivos se vuelve perjudicial. Por contra, si una oferta es difícil de clasificar o ambigua, es mejor orientar al público con un objetivo.

Nuestros hallazgos se sostienen en el ámbito de los productos financieros (nuestro problema original), así como en el de los de consumo, como es el caso de un teléfono inteligente de características más o menos ambiguas. Por ejemplo, realizamos un experimento utilizando smartphones con una velocidad de procesador fija y con velocidades variables; descubrimos que los participantes a los que se les dio un objetivo (ver películas sobre la marcha) evaluaron mejor el teléfono de velocidad variable. Mientras tanto, aquellos a los que se les comparó el producto con otro ya existente evaluaron mejor la oferta clara.

¿Por qué?

La categorización basada en prototipos es más fácil para nosotros porque mapeamos lo que estamos evaluando con algo que ya está almacenado en nuestras mentes. Tanto si se trata de una película como de un vino, mientras conozcamos la categoría (o el género, o la variedad…) sabremos qué esperar. Es importante porque tendemos a premiar los productos que cumplen nuestras expectativas.

Ahora bien, cuando los clientes comienzan a evaluar algo que les resulta ambiguo, pensar en un prototipo los lleva confusión y ello puede provocar una reacción negativa. En tales casos, los objetivos activan otro mecanismo cognitivo que permite ver una oferta ambigua bajo un prisma más favorable. Tomemos otro ejemplo: Alexa de Amazon. ¿Qué es? ¿Un asistente virtual que parece un altavoz? ¿O una forma de escuchar canciones mientras cocinas? Enmarcada de esa manera, Alexa tiene más sentido.

Al indicar un objetivo a los clientes, se debilitan su propias asunciones y se abren a otro modelo mental. Por ejemplo, con el teléfono inteligente, indicarles el objetivo de ver películas supone un cambio lo bastante contundente respecto al prototipo como para activar en ellos un nuevo proceso cognitivo o una forma de pensar alternativa.

¿Para quién es más útil esta investigación?

Como es obvio, los especialistas en marketing le pueden sacar partido, pero en términos más generales plantea cuestiones de estrategia, que incluyen cómo administrar diferentes carteras, introducir nuevos productos en los mercados y comunicarse con los grupos de interés, así como qué mensajes clave vale la pena transmitir. 

Cuando nos sumergimos en cómo los clientes u otras partes interesadas entienden una empresa o sus productos principales, podemos diseñar estrategias que conduzcan a mejores valoraciones.

¿Qué viene después?

En la actualidad estoy investigando a fondo una tercera vía para captar audiencias: a través de la analogía, utilizando comparaciones para obtener mejores valoraciones en productos que no sean demasiado novedosos ni demasiado familiares. 

Por ejemplo, cuando Lime lanzó su servicio de patinetes eléctricos en ciudades europeas, se presentaron como «el Uber de los patinetes» para generar una analogía entre la conocida aplicación de servicios de transporte y ellos mismos. Para este artículo, presentamos un modelo para mapear qué indicaciones funcionan mejor en las diferentes circunstancias. 

En resumen, recomendamos preparar al público con prototipos para productos clásicos, analogías para productos seminovedosos y objetivos para productos novedosos o ambiguos.

Volviendo al tema del banco, ¿qué hicieron con sus hallazgos?

Les fueron muy útiles como medio para reformular sus ofertas. Debo señalar que sigo colaborando con ellos, incluso en una investigación sobre inversión de impacto que trata de generar un impacto tanto social como financiero desde la perspectiva del inversor. 

En nuestro caso, analizamos la inversión de impacto en las áreas más desfavorecidas de Francia que han sido desatendidas o discriminadas. Investigamos si financiar empresas en esas zonas genera un impacto más positivo por euro invertido. 

Encontramos que otorgar préstamos a empresas con sede en áreas desfavorecidas, en comparación con invertir en empresas similares en áreas más ricas de las mismas ciudades, conduce a más y mejores empleos, además de a un mayor rendimiento financiero relativo.

Con tales hallazgos, esperamos fomentar más préstamos e inversiones en áreas urbanas desfavorecidas, allí donde las instituciones financieras tradicionales han pasado por alto muchas empresas. Eso está en consonancia con el trabajo de mis compañeros del IESE Pascual Berrone y Joan Enric Ricart, quienes analizan la importancia de la financiación para el desarrollo urbano sostenible en su proyecto Cities in Motion. También contribuye a la investigación sobre la inclusión social y la inversión, un área estudiada por otro colega del IESE, Sampsa Samila, que analiza la interacción positiva entre el capital riesgo y la diversidad étnica.

¿Qué tiene que ver eso con su trabajo sobre los procesos de categorización y la ambigüedad?

Considero que las líneas de investigación están relacionadas por el hecho de que la de inversión de impacto mira a las empresas ubicadas literalmente en la periferia y, en consecuencia, se enfrentan a la discriminación de evaluadores externos. No son las empresas prototípicas y están estigmatizadas. Espero que mi investigación las ayude.

Fuente: IESE Insight

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