Apple Machine Learning JournalDurante muchas décadas, el mundo corporativo ha vivido en torno a un elemento fundamental: el secreto. Si querías hacer algo, lo desarrollabas en secreto. Sin decírselo a nadie, contratabas a las personas adecuadas, les proporcionabas los medios necesarios, y cuando tenían listo aquello que considerabas que te otorgaba una ventaja sobre tus competidores, lo ponías en el mercado por sorpresa. Esa idea del “factor sorpresa”, de la necesidad de pillar a tus competidores desprevenidos, sin que tuviesen idea de lo que estabas tramando para conquistar el mercado y posicionarte como pionero, era un elemento absolutamente fundamental en los negocios, y se trataba de mantener a todos los medios mediante el uso de todo tipo de herramientas: puertas cerradas, acuerdos de confidencialidad, embargos a los medios, etc.

Cualquier filtración de lo que hacía una compañía que pudiese dar una pista a sus competidores era considerada una deslealtad. Lo indica la propia etimología de la palabra “estrategia”, que como tantos otros términos empresariales, como “campaña”, como “target” o como VUCA, provienen del ámbito militar:

La palabra estrategia viene del griego στρατηγία (strategia = arte de dirigir ejércitos). Στρατηγία está formada de στρατός (stratós = ejército), ἄγω (ago = hago, dirijo) y el sufijo -ια (-ia) usado para crear sustantivos abstractos que expresan una relación a la palabra anterior.

Nadie en su sano juicio contaría al enemigo cómo piensa dirigir su ejército en una batalla. El secreto en las tácticas y los movimientos planteados se entendía como algo lógico, como parte del entorno. Y en ese entorno, una empresa logró destacar por encima de las otras: Apple. Los planes de Apple siempre eran una incógnita, sus lanzamientos de productos resultaban primero intrigantes y después sorpresivos, su estrategia era objeto de conjeturas… hasta muy recientemente, cuando a algunos analistas se les ocurrieron técnicas como la de fijarse en los perfiles de los trabajadores contratados por la compañía o vigilar muy de cerca a los suministradores de su cadena de valor, lo normal era que cada evento de Apple estuviese rodeado de un halo de misterio, de incógnitas, de conjeturas y de expectativas desatadas.

En el entorno del machine learning, esta característica de Apple comenzó a resultar un problema. Una compañía líder, valiosa y reputada, que jamás había tenido problemas a la hora de atraer o retener talento, empezó a encontrarse con personas que rechazaban sus ofertas de trabajo. Por un lado, una obsesión radical con la privacidad del usuario dificultaba enormemente la obtención de datos con los que alimentar los algoritmos. Por otro, una vocación de secretismo total impedía a los investigadores hacer lo que tenían costumbre y necesidad de hacer: acudir a conferencias, hablar con otros expertos en un campo naciente en el que casi nada estaba escrito, o plantear cuestiones para estudiar posibles reacciones. Trabajar metido en un bunker puede dificultar mucho las cosas, y más si trabajas en algo que excede con mucho la complejidad que los recursos que tienes disponibles pueden llegar a abarcar, por muchos recursos que puedas tener.

Consciente del problema, Apple comenzó a trabajar en modelos de privacidad diferencial, algo más alejados de los esquemas de blancos y negros que utilizaba hasta el momento, y anunció su incorporación a Partnership on AI, la alianza formada por compañías como Amazon, IBM, Facebook, Google o Microsoft, destinada a compartir avances y mejores prácticas en el ámbito del desarrollo de machine learning y la inteligencia artificial. Ahora, un paso más: la compañía inicia la publicación de una página, Apple Machine Learning Journal, destinada a compartir sus avances en el ámbito de la disciplina, con la idea de permitir que sus expertos puedan contar lo que están haciendo y utilizarlo como forma de atraer talento a la compañía. 

La página no admite comentarios, y su primer artículo tras la presentación, Improving the realism of synthetic images, tiene una estructura de paper académico simplificado, y es en realidad eso, un paper académico ya publicado en arXiv en diciembre del año pasado, que permite hacerse una idea de los trabajos que llevan a cabo los expertos de la compañía. Por un lado, una manera de permitir que esos expertos sometan su trabajo a ideas y aportaciones de otros que trabajen en temáticas similares en una disciplina compleja y nueva, en la que la colaboración resulta fundamental. Por otro, una forme de posibilitar que sus desarrollos sean vistos en un ámbito distinto al de la publicación académica, que únicamente apela a su revisión por audiencias muy especializadas. Y por otro, una forma de demostrar que “algo se mueve” en la compañía, un factor fundamental a la hora de hacer que personas que trabajan en ese ámbito puedan ser atraídas por ella. En la presentación de la página, de hecho, la compañía añade al final que “si eres un investigador o estudiante en machine learning, nos encantará recibir tu feedback y preguntas”, en un claro movimiento de cara a la atracción de talento.

¿Secreto? Posiblemente sea indispensable en determinados ámbitos. Pero los tiempos de los directivos “a lo James Bond”, de los NDAs obsesivos y del figurativo “si os lo contase os tendría que matar” están cambiando. La compañía que no deja como mínimo entrever lo que está haciendo, la que cierra todas las puertas y se rodea de un halo de misterio se arriesga a perder su capacidad de liderar un terreno ampliamente inexplorado, en el que la incorporación y la retención de talento resultan cruciales. Para Apple, sin duda, un cambio en su estilo comunicativo que la acerca un poco más a lo habitual en la comunicación de compañías como Google o Facebook: sin duda, un movimiento inteligente. Y para otros, una señal de que, en comunicación, los tiempos están cambiando.

 

IMAGE: Yauhen Korabau - 123RFMi columna en El Español de esta semana se titula “Inteligencia artificial y miedos irracionales” (pdf), y es un comentario al hilo de las declaraciones de Elon Musk, sin duda una de las personas más influyentes, respetadas y seguidas del actual entorno tecnológico, en las que reclama “regulación para la amenaza existencial que supone la inteligencia artificial, antes de que sea demasiado tarde“.

Que una petición de este tipo venga nada menos que de la persona que convierte en realidad retos tecnológicos tan complejos como el vehículo eléctrico, la generación de energía sostenible o la exploración espacial es algo que resulta, en principio, inquietante. Sin duda, Elon Musk no es un indocumentado que opine desde la barra de un bar. Que su preocupación se una, además, a las de personas como el físico teórico Stephen Hawking o el fundador de Microsoft, Bill Gates, podría desencadenar toda una epidemia de miedos y prevenciones. Sin embargo, el hecho de que ninguno de ellos tenga experiencia concreta y directa en la investigación o el desarrollo de este tipo de tecnología es algo que debe más bien llevarnos a considerarlo más bien como un caso de libro del llamado argumento o falacia de autoridad: el hecho de que sean personas indudablemente destacadas en otros ámbitos de la ciencia o la industria no convierte necesariamente sus preocupaciones en elementos que no puedan ser discutidos o puestos en duda.

En múltiples ocasiones he hablado de las enormes posibilidades del machine learning, la parte que considero en este momento más real y prometedora de eso que se ha dado en llamar inteligencia artificial y que no deja de ser un conjunto laxo de tecnologías que algunos piensan que terminarán llevando a que una máquina piense como una persona. Por el momento, las máquinas son capaces de muchas cosas: el hecho de que sean capaces de aprender a partir de un conjunto de datos dentro de un escenario sujeto a una serie de restricciones y reglas claras e inmutables, por ejemplo, es algo que lleva a cientos de compañías de todo el mundo a pagar por herramientas que permiten tal posibilidad, y que hacen que puedan optimizar procesos y convertirlos en ahorros o en ganancias de eficiencia. Las máquinas son capaces de reconocer imágenes, de participar en conversaciones, y por supuesto, como es bien sabido por su uso como argumento publicitario, son capaces de ganar a los humanos en cosas como el ajedrez, el Jeopardy, el Go o el póker. Sin embargo, en todos esos casos seguimos hablando de lo mismo: de la dedicación de la máquina a una tarea que se intenta limitar de todas las maneras posibles a un escenario completamente cognoscible, a un conjunto de reglas fijas y un contexto estable en el que, además, sea posible acumular y analizar una gran cantidad de datos. Extrapolar estos casos para imaginar una inteligencia “completa”, un robot capaz de tratar de manera inteligente una situación general, no limitada ni restringida por una serie de reglas fijas, es algo tentador, pero no real. Pasar de ver algoritmos capaces de construir procesos de aprendizaje en tareas específicas a imaginarse a Skynet, esa red de ordenadores de Terminator convencida de que debe acabar con la raza humana es algo indudablemente fácil, pero para considerarlo una realidad es preciso pasar por un sinnúmero de saltos conceptuales que están aún muy, pero que muy lejos, si es que en algún momento llegan a tener algún viso de realidad.

Reclamar regulación sobre una tecnología o conjunto de tecnologías antes de que se desarrollen es un problema. La regulación parte de una base muy problemática, y es que muy pocas veces se desarrolla de la manera adecuada, y tiende a basarse en la restricción de posibilidades. Eso la convierte, por un lado, en algo por lo general imposible de llevar a ejecución en un mundo en el que esa regulación tiene en prácticamente todos los casos un ámbito estrictamente territorial – los intentos de regulación a nivel global son pocos y, por lo general, con desigual nivel de cumplimiento – y, por otro, en una manera de identificar los elementos que permitirían, en caso de obtenerse, generar una supuesta ventaja. Regular – o mejor dicho, restringir – el uso de transgénicos en Europa, por ejemplo, o de tecnologías de manipulación genética en otros países es algo que ya está siendo activamente utilizado en otros países para obtener ventajas tangibles en términos de productividad y de avance científico. Plantear que sistemas regulatorios que resultan tan malos e ineficientes se apliquen a un conjunto de tecnologías con tanto potencial, y generar una especie de histeria colectiva en torno a la posibilidad de robots más inteligentes que las personas desplazándose por las calles y dedicándose a matar todo lo que se mueve, como si algo así fuese a llegar pasado mañana, me parece inadecuado y peligroso. Y cuantas más personas conozco trabajando directamente en el ámbito del machine learning, de la IA o de la robótica, más me convenzo de que es así. Por muchas películas que veamos, Skynet no está ni se le espera.

Esperemos que esas peticiones de regulación no lleguen a ningún político temeroso e inspirado. Y mientras tanto, sigamos trabajando.

 

Una de las principales razones por las que me gusta Facebook Ads es la gran variedad de segmentación que ofrece la plataforma. Aparte de eso, uno de las grandes ventajas que veo en comparación con Google Adwords es que un anuncio tiene el potencial de hacerse viral.

facebook adsDerechos de foto de Fotolia

Vale, eso de “viral” tal vez es una palabra demasiado grande y soy el primero que dice que eso no se puede planificar. A pesar de eso los anuncios de Facebook se pueden comentar, les puedes dar Me Gusta y lo mejor de todo: se pueden compartir. Esto en Google Adwords no es posible por lo que lo “único” que vas a lograr es el alcance directo (que no está mal) pero este factor “viral” no podrás replicarlo de la misma forma.

Ventajas y desventajas de hacer campañas de conversión

Vayamos al grano. ¿Cuáles son las principales ventajas y desventajas de las campañas de conversión? Empecemos con los puntos a favor.

Típicamente (o por lo menos según mi experiencia) logras más clics a la página que con cualquier otro formato. Esto luego también te sirve a la hora de crear audiencias de retargeting. El algoritmo de Facebook optimiza por conversión, por lo que está persiguiendo tu principal objetivo que es vender.

Cómo una de las grandes desventajas mencionaría la inversión mínima de 5 euros. Para grandes anunciantes esto igual no es tanto un problema pero para los que parten desde cero con poco dinero esto se puede convertir en una bola de gasto importante. Otro pequeño inconveniente es el formato que identifica el contenido claramente como anuncio. Para muchos usuarios la publicidad por defecto es molesta por lo que se pierde algo en efectividad.

Ventajas y desventajas de hacer publicaciones promocionadas

Las publicaciones promocionadas de Facebook en teoría tienen el propósito de generar interacciones con la comunidad. Se diseñaron con ese fin. Luego los anunciantes se dieron cuenta que sirven para mucho más, en algunos casos incluso para vender.

Una de las grandes ventajas es el impacto que tienen en el crecimiento de una página de Facebook. En el caso de mi proyecto de coleccionismo hemos crecido en una semana casi 3.000 fans haciendo uso sobre todo de este formato.

Luego puedes invertir como mínimo 1 euro al día y no 5 euros como en el caso de las campañas de conversión. La única diferencia entre una publicación promocionada y una orgánica es que en vez de la fecha pone “Publicidad”. Apenas se percibe por lo que este molesto suele tener mucha mejor aceptación por parte del usuario.

A nivel de generación de tráfico no es el formato óptimo. Campañas de conversión o clics suelen dar mucho mejor resultado en este contexto.

Resumen y conclusión: para pequeños anunciantes es mejor el formato de publicaciones promocionadas. Sobre todo porque te permite distribuir la inversión en varias campañas y no tienes que meter todos los huevos en una cesta. Si ya dispones de unos 25-50 euros de presupuesto diario el formato de conversión suele ser más efectivo y logras un resultado de forma más inmediata. Esto es de momento la conclusión que puedo hacer después de gestionar cientos de campañas (o miles, no las he contado) en los últimos 3 o 4 años.

 

 

Google what? Google lanza una actualización prácticamente sin nombre de una actualización igualmente anunciada sin nombre en diciembre del pasado año, confirmando que es, posiblemente, una de las empresa que peor entiende la comunicación del mundo, posiblemente la más torpe de su tamaño e importancia a la hora de comunicar al mundo lo que hace.

El nuevo desarrollo está basado en un feed, en una serie de contenidos que acompañan a la caja de búsqueda y que se actualizan constantemente en función de los intereses del usuario y la coyuntura en la que se encuentra, al estilo de lo que conocían los que utilizaban Google Now. Pero ahora, lo que pretende Google es que pasemos a utilizar su página o su app para informarnos de lo que nos interesa, llenar ese enorme espacio blanco característico con aquellas noticias o temas que sus algoritmos creen que queremos ver.

El problema de Google es claro: la búsqueda nos proporciona información cuando, en efecto, queremos activamente buscar algo. Pero cuando no es así, cuando lo único que queremos es enterarnos de lo que pasa en el mundo, Google se había convertido en irrelevante con la imperfecta excepción de Google News (que nos informaba de las noticias de los medios, no necesariamente de cualquier otro contenido no mediático en el que pudiésemos tener interés). Desde hace mucho tiempo, cuando queremos informarnos de según qué temas, acudimos a sitios como Twitter, Facebook, LinkedIn, Pinterest, Flipboard y muchos otros, pero decididamente no a Google. Google es para hacer una búsqueda, no para informarte de los temas que te interesan.

Ahora, Google pretende aprovechar toda la información que obtiene de nosotros para que sus algoritmos entiendan en qué cosas estamos interesados, y construyan con ello un feed en permanente cambio, un suministro permanente de información relevante sobre lo que aparentemente queremos saber. Para ello, necesita diferenciar entre lo que buscamos de manera coyuntural, para obtener un resultado rápido posiblemente importante en el momento pero no necesariamente representativo de nuestros intereses, y lo que sí nos interesa de verdad, manteniendo las primeras como simples búsquedas, pero permitiéndonos que pasemos a seguir las segundas, con un botón de Follow en los resultados que permita ajustar el feed que veremos al entrar en Google con los resultados relevantes en ese tema.

La idea, como tal, no es mala. Algunas cosas que Google ha hecho con Google Now utilizando la información de nuestros correos, por ejemplo, son casi mágicas, y decididamente útiles. Sin duda, la iniciativa refleja la obsesión de Google por apartarse de un terreno, lo social, que jamás ha logrado entender y en el que ha cosechado posiblemente sus mayores fracasos como compañía: la relevancia de nuestro feed, de los temas que queremos seguir y que aparecerán ante nuestros ojos, la marcamos nosotros, no nuestra red, ni nuestros amigos, ni la agenda mediática. Nuestro feed es nuestro, no de nuestros amigos o conocidos, una especie de anti-Facebook o de rechazo a lo social: dame lo que me interesa a mí, no me des más fotos de los bebés de mis amigos, por muy monos que sean. Habrá que ver si eso funciona adecuadamente, o si se convierte en una manera de que nos perdamos aquellas noticias que posiblemente en principio no estuviesen entre nuestros intereses pero sean verdaderamente relevantes, y por tanto pasen a interesarnos. Seguramente no marcaría a Corea del Norte como uno de mis intereses, pero si Kim Jong Un lanza un misil nuclear, me temo que, quiera o no, pasa a interesarme, y seguramente bastante. Con seguridad no marcaría determinadas cosas como un interés mío, pero si se convierte súbitamente en un interés de todos mis amigos, seguramente querré saberlo, aunque solo sea para tener tema de conversación con ellos y que no parezca que vivo aislado en una cueva.

La idea de Google parece ser evitar la construcción de esa mítica burbuja definida por Eli Pariser en su libro The filter bubble que, supuestamente, dependía de las acciones de nuestro entorno, de nuestros amigos, de nuestros Likes. De alguna manera, Google parece creer que eliminando los amigos, los Likes, la elección de fuentes concretas y toda traza de mecanismos sociales, podremos eliminar esa burbuja. La gran realidad, mucho me temo, es que esa burbuja es algo que construimos nosotros mismos, que ahora pasaremos simplemente a vivir en burbujas construidas algorítmicamente, y que lo social, al menos, nos daba cierta posibilidad, a los que tenían una mentalidad suficientemente abierta, de que entrasen otros elementos en la burbuja que no habrían seleccionado como intereses ellos mismos. Sinceramente, entiendo el interés de Google en abandonar los desarrollos sociales viendo lo espantosamente mal que lo han hecho en ellos tradicionalmente, pero tengo serias dudas de que sustituir los mecanismos sociales por otros algorítmicos sea capaz de eliminar ninguna burbuja.

Por otro lado, la idea de seguir activamente temas y marcarlos en una página genera una desagradable sensación de tiempo perdido, de déjà vu, de nostalgia del producto cuyo abandono fue posiblemente uno de los mayores errores de Google: el cierre de Google Reader. Con Reader, Google no solo tenía una imagen clarísima y no filtrada de mis intereses, sino que, además, tenía una base perfecta para que, con mis acciones, educase a sus algoritmos sobre lo que realmente me interesaba y lo que no. Desde la base de Google Reader, la compañía podía haber construido el super-producto capaz de hacer que todos sus clientes se sintiesen bien y activamente informados. A día de hoy, sería el líder en información. Y en su lugar, renunció a entenderlo, lo cerró, y envió a sus usuarios a buscarse la vida a otras compañías, despreciándolos totalmente y sin darles ninguna solución propia. Con ello renunció a toda posible aplicación de lo que en aquel momento, en 2013, ya era una creciente realidad: el machine learning. Si querías aprender de los intereses de tus usuarios y usar esa información para educar a tus algoritmos, Google Reader era el producto perfecto. Viendo lo que Google lanza ahora, a mediados de 2017, podemos ya asegurar sin miedo a equivocarnos que el cierre de Google Reader en 2013 fue un absurdo y estúpido error de primera magnitud, y que el pequeño producto que desapareció en una Spring Cleaning firmada por Urs Hölzle representaba mucho más y tenía mucha más importancia potencial de lo que algún torpe directivo nunca fue capaz de ver. Desde el cierre de Google Reader me informo en Feedly, convertido en hogar para los varios millones de “refugiados” de Reader, y resultará muy difícil sacarme de ahí, y opto por redes sociales para esa parte de la información que no proviene de los temas que activamente sigo, sino de la coyuntura exterior o de lo que leen las personas a las que decido seguir.

El espacio que ahora Google pretende reclamar está ahora ocupado por un montón de aplicaciones, la mayoría con base social, que aspiran a mantener a sus usuarios bien informados. Y es ahora cuando viene Google a decirles que si marcan determinadas búsquedas, será esa página, que identifican con “búsqueda y nada más”, la que les mantendrá informados de lo que les interese. Suerte. No digo que no vaya a funcionar, podría hacerlo porque hay muchos usuarios que se informarán simplemente con lo que les pille más a mano… pero es una espantosa forma de reconocer un error y de demostrar que se han perdido miserablemente más de cuatro años. ¿Mi experiencia por el momento? Aquello que los algoritmos de Google creen que es en lo que estoy interesado coincide más bien poco con mis verdaderos intereses. A lo mejor es que soy un raro.

Ahora, Google quiere que vayas a su página no solo a buscar cosas, sino a informarte en función de lo que sus algoritmos estiman que te interesa. Ya sabes los riesgos de eso: no le tomes mucho cariño, porque como todo servicio de Google, te lo pueden cerrar de un día para otro según les dé por ahí, de manera completamente errática y sin que exista una razón clara. Para los periódicos, una posible fuente de tráfico además de Google News (salvo que vivas en España y no tengas Google News), o una manera de depender más aún de los algoritmos de la compañía, algo que sin duda deberán tener en cuenta. Pero si aún así te gusta y eres capaz de cambiar la percepción de la página de Google para que, además de un buscador, sea una especie de periódico personal que posiblemente llegue a reflejar tus intereses, ya sabes… di adiós al icónico espacio blanco de la página de búsqueda, y ahí lo tienes.

 

El otro día estuve haciendo un presupuesto para un potencial cliente en Beguerrilla. El objetivo como casi siempre cuando me contratan es aumentar la facturación. Por lo tanto le incluí diferentes partes en el mismo.

círculo ventaDerechos de foto de Fotolia

  • Consultoría estratégica: todo lo que tiene que ver con la definición de canales de promoción, mejoras a nivel de usabilidad en la web, embudos de conversión, análisis de tráfico, lanzamiento de nuevos productos, etc.
  • Campañas de publicidad online: sobre todo Facebook Ads aunque de forma puntual también nos encargamos de Google Adwords aunque considero que hay gente que llevan esta parte mejor que nosotros.
  • E-mail Marketing: implementación de herramientas para recuperar carritos abandonados (p.ej. Klaviyo), definir e implementar automatizaciones (p.ej. con Active Campaign) y copywriting de newsletter.

Al final parece que el cliente únicamente va a contratar una parte. La reacción de la persona que trata con esta persona fue “pero si son elementos del círculo del marketing online que tienen que ir juntos”. Y le respondo. “Totalmente de acuerdo”.

El ciclo de la venta es como una rueda de la fortuna

El ciclo de la venta se puede comparar como una rueda de la fortuna.

Si tienes suerte le hacen caso a tu anuncio.

Si tienes suerte hacen clic.

Si tienes suerte permanecen en la página.

Si tienes suerte compran.

Si tienes suerte repiten.

Lo bueno de “si tienes suerte” es que es algo que con rutinas y procesos se puede automatizar. Es cuestión de tirar muchas veces de la rueda hasta que se obtenga el resultado que tu buscas. Con el tiempo vas mejorando la puntería empujando más o menos fuerte. La cuestión no es tener suerte una vez sino más bien es ser constante en aquellas cosas que te hacen avanzar aunque sea muy poquito. El largo plazo te hará llegar muy lejos.

Los 3 pilares del círculo de la estación

Pensar a largo plazo es algo que muy pocos clientes tienen interiorizados. Piensan en lo que te están pagando a corto y esperan un retorno de su inversión inmediato. No es de extrañar y totalmente comprensible. Por lo tanto no puedes siempre seguir esta “ruta perfecta” sino en ocasiones te tienes que saltar etapas ir hacia adelante y hacia atrás para generar ventas “prematuras”.

Al final tienes que trabajar estos 3 pilares:

Captación de tráfico cualificado a través de campañas y acciones de marketing

Aquí no estamos hablando únicamente de tráfico de pago. Si te curras el marketing de contenidos puedes generar visitas recurrentes a medio y largo plazo. Pero aquí otra vez pocos llegan por su visión a corto plazo esperando resultados inmediatos con sus acciones.

Para productos y marcas desconocidas incluso tengo una fase previa que consiste simplemente en generar puntos de contacto. En ocasiones puede tener sentido generar interacciones (p.ej. con publicaciones de Facebook) antes de enviar visitas a tu página web,

Activación de usuarios para generar deseo de compra y generar confianza

Una de las mejores formas de activar a un usuario, es decir, llevarlo desde un primer contacto a la venta para temas de servicios son los seminarios online o webinars.

Ya también los estoy aplicando para algunos clientes con productos porque permiten la creación de contenidos en un formato único en muchos sectores. Dentro del mundillo del marketing online es algo muy visto pero si te sales de ahí ya es algo bastante más innovador.

Activar un usuario significa sobre todo generar confianza. Es la clave de cualquier venta.

Mejora de embudo, ratio de conversión y aumento de ventas iniciales/ recurrentes

Luego está el caso que la gente quiere comprar pero no puede o en la mayoría de los casos no se entera. Lo que a nosotros como dueños nos puede parecer súper claro, al cliente le puede generar mucha confusión.

Las dudas frenan la conversión. Es por ello que es esencial detectar todas las posibles barreras y quitarlas de la tienda.

  • La tienda carga demasiado despacio.
  • No se pueden hacer pagos desde la versión móvil.
  • Los gastos de envío no se encuentran a primera vista.
  • Etc.

Todo esto es un círculo que empieza con un primer contacto, termina con la compra y sigue para conseguir clientes recurrentes. El valor de un negocio no está en su capacidad de vender una vez sino en hacerlo de forma continúa.

Las piezas son como un puzzle que tienen que encajar. Puede haber diferentes organizaciones que los hacen encajar pero lo ideal es que se realice todo desde un punto para evitar problemas de comunicación u otro tipo de obstáculos. La cuestión es hacerlo lo más redondo posible. Que la cosa vaya rodando… ;)