El impacto de las devoluciones gratuitas en Internet

Por César Pérez Carballada

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Toda empresa que venda productos físicos está forzada a gestionar un tema que no siempre se analiza correctamente: la devolución de productos por parte de clientes insatisfechos.

Esta falta de análisis puede traer serias consecuencias ya que si la política de devoluciones es muy estricta puede limitar las ventas, pero si esa política es muy laxa puede hacer que los costes crezcan sin control.

Esta decisión es aún más importante en aquellas empresas que operan en Internet, ya sea como canal exclusivo (“pure player”) o combinándolo con tiendas tradicionales (“multichannel”) porque los consumidores no pueden tocar y ver los productos con lo cual el riesgo asociado a su compra es más alto así como también resultan más altos los costes de devolución porque el cliente tiene que enviar el producto por correo. Esta situación es particularmente relevante en aquellas categorías donde algunos atributos de producto son difíciles de comunicar en un entorno digital, como la textura de un sofá, el talle de un vestido o el aroma de un perfume.

EL COSTE DE LAS DEVOLUCIONES

Una devolución es costosa para la empresa. Primero tiene que recoger el producto que el consumidor no quiere y después tiene que decidir qué hacer con él: restaurarlo y ponerlo nuevamente a la venta, venderle el producto a otra empresa por un valor residual o directamente desechar el producto. Esta decisión por sí sola puede ser clave: un estudio (1) encontró que se recupera solo el 10-20% del valor original de un producto al vendérselo a una tercera empresa para su liquidación. La complejidad de gestionar las devoluciones puede ser enorme: un 8,9% de los productos son devueltos en tiendas tradicionales (2), con una gran variabilidad según la categoría como se puede ver en el siguiente gráfico.

Estos ratios de devolución son aún mayores en tiendas online: un 18-35% (1) dependiendo de la categoría (otras fuentes dicen que el rango en Internet es 10-30% con juguetes y productos del hogar en el rango menor y ropa/zapatos en el mayor) (3).

Sin embargo, el coste de la devolución por parte de la empresa es en realidad solo una parte del problema porque los consumidores también incurren en costes al devolver un producto. Para empezar está el coste de oportunidad del tiempo perdido por la devolución (al llevarlo al correo o a una tienda), también está la insatisfacción de no tener un producto que nos sirva entre el momento de la compra y la devolución y finalmente está el coste económico ya que no todas las políticas de devolución son igual de generosas: algunas empresas cobran un “fee” por devolver el producto que puede ser del 10-25% del precio de compra del producto (por no mencionar el tiempo que se tarda en recibir el dinero de la devolución o del hecho de que algunas empresas no devuelven el dinero sino que permiten cambiarlo solo por otro producto o incluso solo por crédito en su tienda).

Ante el gran coste asociado a las devoluciones nos podemos plantear qué tan generosa debe ser la política de devoluciones online. Es decir, si un gran porcentaje de los productos serán devueltos, ¿podemos absorber este coste ofreciendo devoluciones gratuitas? ¿O debemos cobrar por ellas?

A fin de cuentas se trata de un balance entre la empresa y el consumidor: ¿quién debe pagar por la devolución: la empresa o el consumidor?

Algunos ejecutivos piensan que la empresa debe pagar si la devolución se debe a un error suyo (por ej, un producto defectuoso o que se dañó en el envío) pero el consumidor debe pagar si la devolución se debe a él (por ej, no le gustó el videojuego o solamente “pidió prestado” un vestido para una noche). ¿Pero es eso correcto? ¿Qué impacto tendrá cobrar o no cobrar por diferentes tipos de devoluciones en las ventas futuras?

La respuesta no es evidente para la empresa porque podemos ofrecer devoluciones gratuitas y esperar que las ventas incrementales justifiquen el coste o podemos cobrar por las devoluciones reduciendo el coste total pero con un probable impacto negativo en las ventas.

¿Cuál de esos impactos contrapuestos será mayor?

LA GANANCIA DE LAS DEVOLUCIONES

Un estudio (4) realizado por dos academicos nos puede ayudar a resolver este dilema. En él analizaron datos reales de venta en dos tiendas online (“retailers”) durante 49 meses (más de cuatro años) y usaron dos encuestas para entender los comportamientos observados. Compararon el efecto en las ventas (durante dos años después de su implantación) de dos políticas: una que ofrecia devoluciones gratuitas y otra que cobraba por las devoluciones. También analizaron si había alguna diferencia cuando las razones para devolver un producto eran atribuibles a la tienda (por ej, el producto estaba defectuoso) o al consumidor (por ej, no le gustó el producto después de comprarlo).

Así encontraron que las devoluciones gratuitas tienen un efecto desproporcionadamente positivo en las ventas futuras: un 58% si la devolución era atribuible a la tienda y un 357% si era atribuible al consumidor. Es decir, cuando la tienda online ofrecía devoluciones gratuitas independientemente de la razón de la devolución, los consumidores incrementaron su gasto promedio anual más de tres veces (!) en los dos años siguientes, comparado con su nivel anterior a la compra (en las dos tiendas analizadas, el incremento de gasto promedio por consumidor durante los dos años fue de 620 dólares y 2.500 dólares, respectivamente).

Por otro lado, en aquellos casos donde los compradores tuvieron que pagar por la devolución, el efecto en las ventas posteriores fue altamente negativo: un -75% si la devolución fue por culpa de la tienda y un -100% si fue por culpa del consumidor (es decir, dejaron de comprar en la tienda).

El incremento en las ventas posteriores es llamativo (más de tres veces!) cuando la empresa cubre el coste de la devolución, incluso si ella no ha sido responsable. Pareciera que una política de devoluciones gratuitas tiene un efecto acumulado a medida que el consumidor va confiando más en la empresa y, por esa razón, está dispuesto a comprar cada vez más ya que sabe que si algo falla la empresa se hará cargo.

Estos números también desbancan la teoría de que los consumidores ven como justo pagar por una devolución si la tienda no ha tenido ninguna responsabilidad. Tal como dice uno de los autores del estudio (5): “si compro algo porque hace juego con mi sweater y al recibirlo me doy cuenta de que no es así, ¿de quién es la culpa?”. El consumidor no piensa si es justo o injusto, simplemente razona: "me costó 7 dólares que viniera hasta aquí y otros 7 dólares devolverlo, entonces pagué 14 dólares por el privilegio de saber que sus productos no me sirven y no quiero hacer eso nuevamente”. Así los consumidores están menos dispuestos en el futuro a hacer click en el botón “comprar” de esa tienda.

Esta realidad concuerda con otros estudios que muestran que el 66% de los consumidores revisan la política de devoluciones de una empresa online antes de hacer una compra (6) y que el 81% de quienes han comprado online dicen que probablemente no volverán a comprar en aquellas tiendas que cobran el envío de las devoluciones (7).

Si hay una empresa que es el prototipo de esta lección es Zappos.com (tienda de zapatos, ropa y accesorios). La empresa no solo ofrece entregas y devoluciones gratuitas sino que además acepta las devoluciones hasta 365 días después de la compra (!) Tal como explica su CEO: “originalmente nuestra política de devoluciones era de 30 días pero la continuamos incrementando a pedido de nuestros consumidores que se mostraban más leales cuanto más la extendíamos”(8). Como resultado, sus consumidores devuelven el 37% de los productos que compran. Hay muchos que compran cinco pares de zapatos, se los prueban en su casa, y devuelven los que no son del tamaño adecuado o los que simplemente no les gustan. La empresa mantiene esta política a pesar de que se sabe que al menos 3,8-5,5% de las devoluciones en el mercado son fraudulentas (2). Así los costes de las devoluciones representan un estratosférico tercio de la facturación anual de Zappos.com pero gracias a esa política sus ventas anuales crecieron de 70 millones en 2003 a 1.187 millones en 2009 (CAGR= 60,3% !!), año en que la empresa fue adquirida por Amazon (y hasta ese momento tenía margen de rentabilidad positivo).

Otros estudios parecen apoyar la estrategia de empresas como Zappos.com: el plazo en que se puede devolver el producto después de la compra debe determinarse cuidadosamente porque cuanto más corto, mayor es la tasa de devolución ya que los consumidores sienten la presión del tiempo, lo cual aumenta el riesgo percibido y los lleva a devolver productos cuando todavía no están convencidos de quedárselos (9).

IGNORANCIA O PREMEDITACIÓN

Si la respuesta a la pregunta que planteábamos al principio es tan evidente y una política de devoluciones gratuitas es altamente favorable, ¿por qué todavía hay empresas en Internet que cobran por devolver productos?

Una primera razón es el desconocimiento: algunas empresas no conocen la realidad que estamos describiendo. Después de la evidencia presentada, esperamos que esta ya no sea una razón válida.

Otra razón puede ser la desconfianza: “estos estudios están muy bien pero mi empresa es diferente y las devoluciones son muy caras”. En este caso la respuesta es muy simple: ¿por qué no realizar el mismo estudio en su propia empresa? En las tiendas online se puede medir (casi) todo con lo cual no sería demasiado difícil comprobar si el efecto en las ventas posteriores es mayor que el coste de las devoluciones gratuitas también en su empresa en particular.

También hay empresas que temen que los consumidores abusen de una política de devoluciones gratuita. En el estudio antes mencionado (4), los académicos encontraron que, de los consumidores que habían hecho una devolución, ninguno de ellos realizó otra en los siguientes dos años, con lo cual se demuestra que la gran mayoría de los consumidores no abusarán del sistema. En cualquier caso es relativamente fácil encontrar a aquellos pocos que puedan estar abusando del sistema, pero penalizar a toda la base de consumidores por solo un par de casos no es bueno para la empresa en el largo plazo.

Finalmente hay otra potencial razón: el cortoplacismo. En una empresa donde la presión es aumentar la rentabilidad este mes o este trimestre resulta muy tentador reducir la política de devoluciones porque el ahorro en los costes es inmediato mientras que el impacto negativo en las ventas tomará un tiempo en hacerse notar. Pero si vemos a ese coste como una inversión, entonces la decisión debe ser otra ya que hay pocas inversiones en la empresa que sean capaces de incrementar las ventas entre un 58% y un 357%.

*****

Ahora Ud. ya conoce el efecto positivo de las devoluciones gratuitas y puede aprovecharlo en su negocio. Los detalles de tal política dependerán de muchos factores y para definirlos debe hacer un análisis adecuado. Pero en cualquiera de los casos, no ignore el poder de una devolución gratuita a menos que quiera dejarle el mercado a un competidor que aproveche este conocimiento.


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Fuentes:
(1) “Managing product returns for competitive advantage”, Stock, J. H., T. Speh, H. Shear. MIT Sloan Management Rev. 48(1) 57–62, 2006. “Bricks and Clicks: The Impact of Product Returns on the Strategies of Multichannel Retailers”, Elie Ofek, Zsolt Katona y Miklos Sarvary, Marketing Science, Vol. 30, No. 1, January-February 2011
(2) “Consumer returns in the retail industry”, The Retail Equation, 2014
(3) “Web-only retailers turn in the lowest return rate”, Bill Briggs, Internet Retailer, May 9, 2013https://www.internetretailer.com/2013/05/09/web-only-retailers-turn-lowest-return-rate
(4) “Return Shipping Policies of Online Retailers: Normative Assumptions and the Long-Term Conse-quences of Fee and Free Returns., Amanda B. Bower, James G. Maxham, III, Journal of Marketing: Vol. 76, 2012
(5) “Offering Free Returns Can Boost Online Purchases 357%”, Ben Popkin, CNBC, Octubre 12, 2012
(6) “UPS Pulse of the Online Shopper”, May 2013, n=5.800 (compradores online en EEUU) survey con-ducted by comScore
(7) ShopRunner survey, realizada por Harris Interactive, n=3.036 adultos en EEUU de los cuales 2.839 son compradores online, Diciembre 2012
(8) “Zappos´s CEO on going extreme for customers”, Tony Hsieh, Harvard Business Review, Julio-Agosto 2010
(9) “Stricter return policies: The effect of time to return an item on product returns”, Narayan Jana-kiraman y Lisa Ordóñez, Proceedings of the Society for Consumer Psychology, 2007 Winter Conference



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Autor: César Pérez Carballada
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Segmentación y compras online en el mundo multipantalla

Por César Pérez Carballada

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Recientemente publicamos un análisis del fenómeno que está transformando la forma en que consumimos medios audiovisuales: la multipantalla, es decir, el consumo múltiple en 4 pantallas (TV, PC/potátil, móvil y tabletas).

Un estudio realizado por Google e Ipsos en EE.UU. (1) confirmó que el 90% del consumo total de medios se realiza en una de esas 4 pantallas (el 10% restante se divide entre todos los demás medios, como la radio, las revistas, periódicos, etc.) y en lo que se respecta al uso combinado de pantallas se pueden observar dos tipos diferenciados: uso secuencial y uso simultáneo.

El uso secuencial es aquel en el cual iniciamos una tarea o actividad en un dispositivo pero la completamos más tarde en otro mientras que el uso simultáneo se da cuando usamos más de un dispositivo a la vez, de forma “multi-tasking” -cuando se trata de actividades no relacionadas entre sí- o “complementaria” –cuando se trata de actividades relacionadas.

SEGMENTACIÓN DEL CONSUMIDOR

El consumo de contenido en varias pantallas en paralelo genera nuevas oportunidades y desafíos para los ejecutivos de marketing, ya que este tipo de comportamiento presenta cierta particularidades diferentes del consumo individual en una sola pantalla.

Como hacemos con cada acción de marketing, si vamos a incursionar en estos puntos de contacto “multipantalla” debemos primero segmentar el mercado. Eso nos permitirá entender a los diferentes consumidores y cuantificar el tamaño de cada oportunidad.

Un estudio realizado por Microsoft en 5 países (2) encontró que, si consideramos los diferentes hábitos de las personas al interaccionar en el mundo “multipantalla”, encontraremos 4 tipos de segmentos. En el siguiente gráfico podemos ver esos 4 segmentos, según su uso sea simultáneo o secuencial (eje vertical), y según sea en actividades relacionadas o no relacionadas entre sí (eje horizontal).

El más grande de los segmentos es el “pastoreo de contenido” con el 68% de los usuarios. Estos consumidores realizan actividades en una pantalla, por ej. ver una serie de TV mientras llevan a cabo otra actividad simultánea no relacionada en otra pantalla como enviar un email con el móvil. Este comportamiento es el mayoritario, y podría utilizarse para un mejor “targeting”, por ejemplo si la TV reconociera el contenido que el usuario está consumiendo y se sincronizara con el móvil en tiempo real, podría ofrecer anuncios personalizados en la segunda pantalla o enviar al móvil notificaciones con cupones de descuento relacionado con el contenido de la TV.

Entre aquellos consumidores que utilizan las pantallas de forma simultánea para realizar actividades relacionadas podemos distinguir dos tipos: el “navegante de investigación” y el “navegante social”. El primer grupo, compuesto por el 57% de los usuarios, representa a aquellas personas que mientras consumen contenido en un dispositivo buscan información relacionada en otro dispositivo, por ejemplo, al ver una película en la TV aparece un actor que nos es familiar y buscamos en una tableta en qué otras películas ha actuado, mientras la película sigue su curso en la TV. El segundo grupo está integrado por aquellos consumidores que utilizan un dispositivo para socializar el contenido que están consumiendo en el otro dispositivo, por ej. publicando comentarios en su cuenta de Twitter sobre la entrega de premios que se está mirando en la TV.

Estos dos grupos son los que presentan la mayor oportunidad para los ejecutivos de marketing ya que permiten mover de forma proactiva a un consumidor de un dispositivo a otro. Ejemplos reales que ya se están testeando en EEUU incluyen a un fabricante de coches que esponsorea una serie en TV y cuando un consumidor está viendo la serie mientras sostiene un móvil o tableta en su manos, ambos dispositivos se sincronizan automáticamente lo cual le permite acceder a contenido extra en la segunda pantalla, con material no incluido en el montaje final así como a trivias e información especial sobre los protagonistas, todo ampliamente promocionado por la marca del fabricante de coches.

Finalmente está el “viajero cuántico” que se mueve de forma secuencial entre dispositivos para continuar una actividad relacionada, por ej. al mirar en el móvil por la mañana camino al trabajo un producto que quiere comprar, se envía un email a sí mismo con la información del producto y completa la compra en el PC por la noche en casa. Para estos casos, la oportunidad radica en facilitar este traspase entre dispositivos, por ej. guardando la pantalla y la historia de navegación del browser para ser recuperado más tarde en otro dispositivo.

Estos números comprueban que el uso simultáneo no relacionado es hoy en día la actividad más popular, pero el uso simultaneo de actividades relacionadas, ya sean en actividades individuales o sociales, está creciendo rápidamente y ya cubre a más de la mitad del mercado.

LA COMPRA EN MULTI-PANTALLAS

Una mención especial merecen las compras online multipantalla.

Las compras online ya tienen un fuerte componente impulsivo, de hecho, el 58% de las compras realizadas en el laptop/PC son por impulso (no planeadas), pero esa característica es aún mayor en los móviles, donde el 81%de las compras son por impulso (1). Si a esta realidad le sumamos el potencial del uso multi-pantalla, tomamos consciencia del impacto que este nuevo comportamiento del consumidor puede tener en las ventas online.

En este contexto el uso secuencial es sumamente importante ya que el 67% de los consumidores que compran online, inician la actividad en un dispositivo pero la terminan en otro. Tal como una consumidora explica en el estudio realizado por Google (1): “usualmente reviso en mi móvil si el producto está disponible en su website, y lo compro más tarde cuando llego a casa porque me siento más cómoda y además puedo ver si tienen más productos que quiero agregar a la compra”.

En este uso secuencial, la compra típicamente se comienza en el móvil (65% de los casos) y se finaliza más tarde en el laptop/PC (61%), aunque uno de cada cuatro consumidores sigue el trayecto inverso iniciando la compra en una laptop/PC para luego finalizarla en el móvil.

Una empresa sin una fuerte presencia en los móviles perderá gran parte de las potencial ventas online y aquellas empresas que no tengan bien engrasada su presencia a través de estos dispositivos (facilitando la experiencia de transición entre ellos) verán como pierden ventas mientras sus competidores les roban cuota de mercado.

*****

La realidad “multipantalla” ya se encuentra entre nosotros. Varias empresas ya están testeando esta nueva realidad para identificar qué funciona y determinar cómo aprovechar mejor su potencial. Estas empresas pioneras serán las que dominen ese espacio, y si su empresa no se encuentra entre ellas, probablemente le deje el campo libre a la competencia.




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Fuentes:
(1) “The new multi-screen world: understanding cross-platform consumer behavior”, Google, Ipsos, EEUU, studio cuali-cuantitativo, n=1.611, Agosto 2012
(2) Microsoft Advertising, Ipsos OTX Quantitative Research, March 2013, n=3586 (Aus 499, Brazil 545; Canada 505; UK 1002; US 1035)


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Autor: César Pérez Carballada
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El verdadero poder de influencia de los “social media”

Por César Pérez Carballada

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El marketing viral busca aprovechar la interacción entre personas para amplificar de forma exponencial la difusión de un mensaje, para así complementar (y quizás reducir) la inversión en medios masivos tradicionales.

La viralidad de un mensaje se puede medir de varias maneras pero la más básica y elemental busca calcular cuántas personas son influenciadas por estas comunicaciones. Para evaluar este efecto generalmente se mide cuántas personas han adoptado cierta creencia o comportamiento como resultado de un mensaje (“ recomendación”) de otra persona. Así, si la persona A está conectada a B y A recomienda usar un producto, decimos que A ha influenciado a B si observamos que B comienza a utilizar el mismo producto. Claro que esta metodología puede confundir correlación (A y B comenzaron a usar el producto con poco tiempo de diferencia) con causalidad (B consume el producto debido a que A lo hace).

Este problema surge porque generalmente se utilizan dos variables para medir el contagio y la influencia entre pares de nodos conectados en las redes sociales: mezcla selectiva (“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”). La primera variable busca correlaciones en el comportamiento de nodos vinculados entre sí, mientras que la segunda busca la interdependencia temporal de comportamientos similares entre nodos vinculados.

A pesar de que existe evidencia científica de que estas dos variables pueden indicar la presencia de influencia entre pares, contagio social y dispersión viral, tales efectos también podrían ser explicados por la “homofilia”, es decir, a la tendencia de las personas a relacionarse con personas que se parecen a ellas en términos demográficos, adopción de tecnología y comportamiento.

Si los vínculos son más probables entre personas que se parecen, su comportamiento puede estar correlacionado por la inherente similitud de sus características más que como consecuencia de sus interacciones.

¿Qué porcentaje del comportamiento similar observado entre nodos de una red se debe a la influencia entre ellos y qué porcentaje es comportamiento espontáneo simplemente correlacionado por la similitud en sus perfiles?

HOMOFILIA Y MARKETING VIRAL

Para responder a esta pregunta, un grupo de académicos del MIT y NYU (100) llevaron a cabo un estudio examinando la difusión de un servicio móvil, analizando 27,4 millones de mensajes instantáneos de Yahoo.com y midiendo la adopción del servicio día a día durante 5 meses desde su lanzamiento.

La adopción del servicio mostró una difusión viral entre nodos en la red de mensajería instantánea. A continuación se puede ver la evolución en el tiempo de los usuarios del servicio de dos secciones de la red (en azul los nodos de los viejos usuarios, en verde los usuarios recientes y en gris los nodos de los no usuarios). Incluso se puede ver en el vídeo la difusión del servicio durante los primeros 5 meses en esta sección de la red.

Tal como era de esperar, los académicos encontraron un fuerte efecto de mezcla selectiva (“assortative mixing”) y agrupación temporal (“temporal clustering”), las variables típicamente utilizadas para identificar la presencia de viralidad en un producto.

En primer lugar, observaron que la probabilidad de adopción del servicio se incrementa notablemente con la cantidad de amigos -conexiones en la red- que ya han adoptado el servicio (ver a continuación). Es decir, una persona con 12 amigos que ya han adoptado el servicio tiene una probabilidad mucho mayor de adoptarlo ella misma que otra con solo 2 amigos que utilizan el servicio.

En segundo lugar, la adopción del servicio entre nodos vinculados también está concentrada en el tiempo: dos personas que están conectadas entre sí tienen una probabilidad entre 100% y 500% más alta de adoptar el servicio durante los primeros 2 días que entre personas seleccionadas al azar, aunque esa interdependencia temporal desaparece después del 2do día (ver a continuación).

Esta evidencia sugiere la influencia entre pares en la difusión del servicio online, con lo cual podríamos concluir que estamos en presencia una vez más del enorme poder de la viralidad. Sin embargo esta evidencia no es concluyente, ya que, como explicamos, la difusión del servicio podría estar simplemente correlacionado y no indicar causalidad, si la adopción es paralela y simplemente se da por la similitud entre las personas.

Si los amigos en esta red de mensajería instantánea son más parecidos entre sí en variables demográficas y de comportamiento, entonces podrían tener una mayor preferencia por el servicio y la propensión similar para ser “early adopters” (adoptadores tempranos) de tecnologías móviles podría hacer más probable que adoptaran el servicio de forma contemporánea aunque no se hayan influenciado entre sí.

Para aislar el efecto “homofilia” los académicos adaptaron un análisis estadístico utilizado previamente en análisis de redes (200) (300) llamado “matched sampling” (muestreo a juego) condicionando las conexiones con un vector de características observables.

Los académicos encontraron que si no se tiene en cuenta la homofilia, el nivel de influencia se sobrestima entre 300% para aquellos que tienen al menos 1 amigo que ya ha adoptado el servicio y 700% si tienen más de 4 amigos que ya han adoptado el servicio (ver a continuación, primero sin controlar por homofilia y después controlando por ese efecto).

En el mismo análisis también se puede ver cómo la sobreestimación del nivel de influencia es mayor al principio cuando el servicio acaba de ser lanzado: la diferencia entre las figuras blancas y negras en los dos gráficos anteriores es mayor durante Junio, cuando el servicio fue lanzado.

Esto ocurre porque los “early adopters”, es decir aquellas personas que son más susceptibles al proceso de difusión y adoptan un producto antes que otros, también son más parecidos entre sí y más diferentes vis-à-vis el resto de la población (lo que se puede apreciar al observar las colas que genera el lanzamiento de cada nueva versión del iPhone de Apple) con lo cual el efecto de la homofilia es aún mayor entre ellos, sobrestimando el nivel de influencia todavía más al comienzo del ciclo de vida del producto.

La homofilia también está detrás del efecto de la agrupación temporal, sobrestimando el nivel de influencia en un 200% en el primer día, un 100% en el segundo y así sucesivamente (ver la diferencia entre los puntos negros y blancos en el gráfico a continuación).

En síntesis la homofilia puede, en gran medida, explicar lo que a primera vista parece ser un proceso viral de contagio causado por la influencia entre pares. De hecho, al considerar la adopción acumulada más de la mitad del efecto se debe a la homofilia y solo el 49,8% restante se debe a la influencia viral (ver a continuación).

Estos resultados están en línea con otros estudios realizados por diversos académicos (400) (500) (600) y demuestran que, si bien el poder de la influencia y del marketing viral es muy alta, no lo es tanto como suponen la mayoría de los informes y análisis, ya que esos estudios no tienen en cuenta ni controlan por la homofilia entre personas.

CONSECUENCIAS DE LA HOMOFILIA DIGITAL EN EL MARKETING

Muchas empresas y ejecutivos de marketing están obsesionados con la idea de que si logran poner su mensaje o producto frente al selecto grupo de personas que están bien conectadas en los “social media” solo será cuestión de tiempo hasta que la viralidad difunda exponencialmente el mensaje.

Siguiendo esa idea invierten tiempo y dinero tratando de contactar a esos “líderes de opinión” que amansan millones de seguidores y tienen altos niveles de “influencia” en servicios como Klout y PeerIndex, sin darse cuenta que muchas veces están sobrestimando el poder de influencia de estas personas.

La cuenta de Ashton Kutcher en Twitter (@aplusk) tenía a mediados del 2013 más de 14,6 millones de seguidores con lo cual parece ser la clásica definición de un “influenciador” en las redes sociales, y es muy probable que muchas de las personas que leen este artículo lo sigan, sin embargo, ¿cuántas de esas personas han hecho algo porque Ashton Kutcher lo recomendó? El Profesor Sinan Aral generalmente hace la misma pregunta en sus conferencias y entre quienes siguen aquel perfil, nadie levanta la mano, según explica en un reciente artículo de la Harvard Business Review (700).

Determinar el verdadero nivel de influencia de una persona es un trabajo arduo aún para un científico utilizando sofisticadas herramientas de estadística. Responder de forma correcta esa cuestión puede incrementar las ventas y la rentabilidad pero responderla de forma incorrecta puede llevar a un plan de marketing que tenga como objetivo a personas que ya tenían una alta probabilidad de consumir el producto de todas maneras.

Esto tiene grandes implicaciones para la estrategia de marketing. Imaginemos que un director de marketing asume que el 90% de la correlación en la adopción de un producto en los “social media” se debe a la influencia entre usuarios, y así decide asignar una gran parte del presupuesto para el lanzamiento de un nuevo producto a estrategias de boca-a-boca o P2P, quizás ofreciendo una promoción de “familiares y amigos” que le permite a los usuarios compartir un código de descuento. Pero si el ejecutivo descubre que el 90% dela correlación se debe a la homofilia, la campaña P2P probablemente no funcionará y en su lugar debería segmentar el mercado en grupos demográficos discretos y dirigirse a aquellos segmentos de “early adopters” (sin importar quiénes son sus amigos o conexiones en las redes sociales) a través de anuncios y promociones tradicionales.

Todo esto no signfica que el boca-a-boca y la influencia en las redes sociales no funcione.Al contrario, es sumamente efectivo, lo que decimos aquí es que se debe tener cuidado de no sobrestimar este efecto, especialmente cuando se lanza un producto.

En el siguiente gráfico podemos ver el impacto de la influencia entre pares de consumidores , tanto el estimado al medir solo la correlación de comportamiento como al controlarlo por la homofilia.

Como podemos ver, el impacto real de la influencia social es mucho menor que la generalmente estimada, pero esta diferencia se va minimizando con el tiempo hasta casi anularse.

Esta realidad va a contramano de las inversiones típicas de marketing, ya que los ejectutivos tienden a priorizar los programas virales y de boca-a-boca cuando lanzan un producto, y después abandonan estas tácticas para enfocarse en medios más tradcionales, como publicidad y promociones, cuando en realidad deberían hacer al revés: inicialmente no deberían depender tanto del marketing viral, ya que su impacto está sobrestimado, pero deberían mantenerlo durante todo el ciclo de vida del producto, ya que el nivel de influencia del boca-a-boca no se reduce, sino que se mantiene y puede impactar tanto cerca del lanzamiento como varios meses después.


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Sabemos que el marketing viral es importante y el boca-a-boca impacta en las decisiones de los consumidores como nunca antes en la historia del marketing. Sin embargo, ese impacto puede estar sobrestimado entre un 300% y 700% según los métodos tradicionalmente utilizados para medir la “influencia” de las personas en los “social media” ya que la homofilia explica más del 50% del “contagio” observado en la adopción de servicios online.

Si Ud. va a lanzar un producto, debe identificar qué porcentaje del consumo en su categoría o industria se debe a la influencia real entre personas y qué porcentaje se debe simplemente a la similitud de ciertos consumidores entre sí, para así asignar el presupuesto de marketing de forma eficiente y efectiva.











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Autor: César Pérez Carballada
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Multipantalla, nuevas oportunidades para el marketing

Por César Pérez Carballada

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Durante más de medio siglo, el medio líder por excelencia ha sido la TV aunque en los últimos años, algunos agoreros han predicho su muerte a manos de las tecnologías digitales, recomendando a las empresas trasladar su publicidad en TV a Internet, ya que “la TV ha muerto”.

La realidad muestra que, lejos de morir, la TV sigue reinando entre los medios, capturando la mayoría de la audiencia y la mayor parte de la inversión publicitaria.

Sin embargo, existe un fenómeno que está transformando la forma en que consumimos medios audiovisuales y no se trata de algo que reemplaza a la TV sino que la lleva al siguiente nivel: la multi-pantalla, es decir, el consumo múltiple en 4 pantallas: TV, PC/potátil, móvil y tabletas.

Ese comportamiento puede incluir consumir contenido (películas o deportes), navegar o realizar búsquedas en Internet o comprar algún producto ("e-commerce" o "m-commerce").

Un estudio realizado por Google e Ipsos en EE.UU. (1) confirmó con datos estadísticos algo que ya experimentamos a nivel personal: el 90% del consumo total de medios se realiza en una de esas 4 pantallas (el 10% restante se divide entre todos los demás medios, como la radio, las revistas, periódicos, etc.), eso representa casi 4,4 horas al día que los consumidores pasan frente a una pantalla cada día.

Aún más interesante, el consumo de las 4 pantallas es simultáneo: 81% de los consumidores ven la TV y usan el móvil al mismo tiempo, el 66% usan el móvil y la PC/laptop en paralelo y el 66% usan la laptop/PC en simultáneo con la TV.

Esta realidad emergente presenta una serie de consecuencias para las empresas que buscan influenciar a esos consumidores, porque el consumo multi-pantalla tiene unas características específicas que se deben entender si se quieren adaptar los programas de marketing.

LA IMPORTANCIA DEL CONTEXTO

El primer punto a resaltar es que, a pesar de que este fenómeno reciba el nombre de multi-pantalla, no todas las pantallas son iguales: cada pantalla tiene un uso primario el cual se complementa con las demás. Esta elección se da en función del contexto y objetivos que tenemos en un momento en particular.

Más allá de la TV (cuyos hábitos de consumo ya son ampliamente conocidos), la segunda pantalla con mayor peso es el móvil al concentrar el 38% de todas las interacciones diarias con los medios, tanto en el hogar como fuera de él, aunque con un leve mayor uso en el hogar (60% vs 40% fuera del hogar), para actividades de “comunicación” (54%) y “entretenimiento” (33%). Es un uso concentrado en pequeñas dosis de tiempo, donde se busca información rápida e inmediata.

El 24% de las interacciones diarias con los medios se realizan en una PC/Laptop. Estas interacciones ocurren mayoritariamente en el hogar (69% vs. 31% fuera del hogar) para “buscar información” (40%) o “mantenerse al día” (29%). Así, el contexto del uso de la PC/Laptop es para actividades productivas, enfocadas en tareas específicas que requieren tiempo y concentración, con una actitud más seria, casi de investigación.

Finalmente el 9% de las interacciones diarias son con tabletas, casi exclusivamente en el hogar (79%), para actividades de “entretenimiento” (63%) y “comunicación” (32%), donde se navega en Internet o se consume entretenimiento, en lapsos no medidos de tiempo, en un entorno relajado y enfocado en el placer.

En síntesis, el móvil nos mantiene conectados brindando información sucinta en momentos específicos, la PC/laptop nos mantiene productivos e informados en tareas que requieren más tiempo y esfuerzo mientras que la tableta nos mantiene entretenidos.

TIPOS DE USOS

Cuando analizamos el uso multi-pantalla observamos dos tipos diferenciados: uso secuencial y uso simultáneo.

El uso secuencial es cuando iniciamos una tarea o actividad en un dispositivo, pero la completamos más tarde en otro. Por ejemplo, estamos en la oficina y comenzamos a investigar en el móvil sobre un destino turístico al que queremos viajar dentro de unas semanas, pero las tareas laborales nos distraen, hasta que por noche, ya en casa, continuamos la búsqueda en nuestro portátil (laptop) y compramos los billetes de avión.

El uso simultáneo se da cuando usamos más de un dispositivo a la vez. Este uso puede, a su vez, ser “multi-tasking” -cuando se trata de actividades no relacionadas entre sí, como cuando vemos TV y al mismo tiempo dejamos un comentario en el perfil de una red social usando el móvil- o “complementario” –cuando se trata de actividades relacionadas como cuando vemos una película en TV y buscamos en una tableta información adicional sobre uno de los protagonistas.

USO SECUENCIAL

El uso secuencial es muy habitual (el 90% de las personas dicen llevarlo a cabo) y en la mayoría de los casos la actividad se completa en otro dispositivo en el mismo día (98% de las veces). Las actividades más comunes en uso secuencial son “navegar en internet”, “redes sociales” y “compras online”.

El dispositivo donde más comúnmente se inician las actividades secuenciales es el móvil (el 65% de las veces) y se continúan típicamente en laptop/PC. Para actividades más complejas (como por ejemplo planear un viaje), el laptop/PC tiene un mayor peso relativo para iniciar el uso secuencial.

Este uso secuencial tiene una serie de implicaciones para las empresas que realizan ventas por Internet o que se anuncian en una de las 4 pantallas.

Para una empresa que vende en Internet, la clave es incrementar los ratios de conversión facilitando la transición de un dispositivo a otro, por ejemplo permitiendo que se grabe el carrito de la compra para terminar la transacción más tarde en otro dispositivo.

También se puede facilitar la continuación de tareas complejas (como la investigación de un tema en Internet o la organización de un viaje) guardando la sesión o el historial de navegación en un dispositivo para su posterior recuperación en otro dispositivo y así incrementar los ratios de conversión e influenciar el consumo en cierta dirección. Esto se puede realizar grabando sesiones, utilizando el mismo navegador o incluso insertando cierto código en las páginas web (por ej, utilizando códigos QR).

Los anunciantes también pueden entender que sitios se han visitado en un dispositivo y luego ofrecer anuncios relacionados en los restantes dispositivos incrementando la relevancia de los anuncios.

Pero el verdadero poder del uso de las multi-pantalas se da en su consumo en simultáneo.

USO SIMULTÁNEO

El uso simultáneo en dos dispositivos es muy prevalente, especialmente con la TV o las tabletas. Por ejemplo, el 77% de las veces que un consumidor está mirando TV también está usando en paralelo otro dispositivo; el 75% del uso de una tableta ocurre en simultáneo con otro dispositivo.

Las actividades que se realizan típicamente en simultáneo en diferentes dispositivos son “escribir emails”, “navegar en Internet” y “redes sociales”.

Es verdad que la mayoría (78%) de este uso simultáneo es “multitasking” es decir, son actividades diferentes en paralelo no relacionadas entre sí, pero resulta llamativo que un uno de cada cinco usos en simultáneo sean actividades relacionadas. Es llamativo porque hoy en día no existen aplicaciones o contenidos que se hayan desarrollado específicamente para aprovechar este consumo en multi-pantallas. A pesar de la falta de contenido específico, el 22% de las personas naturalmente se inclinan a realizar actividades relacionadas, como cuando miran en la TV un “reality show” y buscan en una tableta comentarios de otras personas sobre el mismo programa o cuando programan en la agenda del móvil una cita fuera de la ciudad para la semana próxima y simultáneamente revisan en el laptop/PC el pronóstico del clima en la ciudad donde ocurrirá la cita.

Este uso simultáneo presenta un mundo de oportunidades para las empresas.

Imaginemos que estamos viendo un partido de fútbol en la TV y en la tableta que tenemos en las manos podemos ver repeticiones o imágenes desde otras cámaras en el estadio. O la posibilidad de que, pocos segundos después de haber visto un anuncio en la TV, recibamos en el móvil un cupón especial de descuento para probar el producto en cuestión. Parece magia pero ya existe tecnología capaz de sincronizar de forma inalámbrica los diferentes dispositivos en tiempo real para que podamos experimentar contenido complementario o recibir anuncios relacionados.

Incluso podríamos saber que un consumidor acaba de ver el anuncio de un competidor en la TV y ahora está buscando información en su tableta sobre el producto en cuestión, y entonces le podríamos enviar al móvil, en ese momento concreto, un cupón de descuento para que compre nuestro producto. Parece ciencia ficción, pero ya varias empresas están probando estas tecnologías y muy pronto, si Ud. no las aplica, estará a merced de sus competidores.

DESAFÍOS REMANENTES

Los consumidores ya están adoptando masivamente el consumo multi-pantalla, pero las empresas recién acaban de comenzar a adaptarse a este nuevo comportamiento.

Una barrera es la tecnología que facilita la interacción entre los dispositivos, especialmente en el uso simultáneo, donde se debe sincronizar el contenido en dos dispositivos en tiempo real. Aún no ha emergido un standard y la tecnología que permite esa sincronización (llamada ACR o “automatic content recognition”) tiene varios candidatos. Uno de ellos, llamado “watermarking”, se basa en la inclusión digital de un sonido inaudible para los seres humanos en el contenido (por ej, en una serie de TV) con información sobre el programa, el cual es detectado por el micrófono del segundo dispositivo que puede así mostrar un contenido relacionado previamente definido. Otra tecnología, llamada “fingerprinting” no necesita la inclusión de ninguna información en el contenido original, sino que simplemente compara unos segundos de ese contenido, ya sea audio o video, con una base de datos de todos los contenidos emitidos hasta la fecha, buscando una semejanza. Esta última tecnología es la que utilizan servicios como “Shazam” en audio, pero también puede utilizarse en vídeo (identificando un “frame” de la imagen y comparándola con la base de datos). Ambas tecnologías tienen sus ventajas y desventajas, y diferentes empresas utilizan una u otra, lo cual provocará que se dificulte la adopción de un standard.

Otra potencial barrera son los productores de contenido, ya sean estudios de Hollywood o cadenas de TV, quienes históricamente no se han mostrado muy propicios a incorporar nuevas tecnologías que generalmente no entienden hasta que es muy tarde.

Sin embargo todos estos temas están siendo objeto de experimentación por múltiples empresas, desde productoras de contenido a start-ups y fabricantes de tecnología, con lo cual podemos sugerir que muy pronto los contenidos y servicios multi-pantalla acompañarán al actual comportamientode los consumidores.

*****

El consumo de medios multi-pantalla en diversos dispositivos ya es una realidad. La TV sigue siendo el medio por excelencia pero ya no está sola: en lugar de un uso pasivo y único, cada vez se combina más con otras pantallas, y a su vez, las demás pantallas se utilizan también de forma combinada entre sí.

Este cambio de hábitos de los consumidores está afectando de lleno a los anunciantes y empresas de “e-commerce”, quienes deberán adaptarse para aprovechar esta tendencia. Aquellos que no entiendan o no sepan aplicar esta nueva forma de interrelación con los medios verán como sus consumidores les abandonan para concentrar sus compras en aquellas empresas que acompañen sus nuevos hábitos de consumo.



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Fuentes:
(1) “The new multi-screen world: understanding cross-platform consumer behavior”, Google, Ipsos, EEUU, studio cuali-cuantitativo, n=1.611, Agosto 2012


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Autor: César Pérez Carballada
Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/

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Qué valora la gente en un tweet

Por César Pérez Carballada



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Escribir en Twitter puede parecer fácil.

Cualquiera puede hilvanar unas frases y hacer click en el botón “tweet”, por esa razón la inmensa mayoría de los mensajes resultan intrascendentes y terminan en el olvido.

Sin embargo, un pequeño porcentaje de los usuarios de Twitter ha logrado desarrollar el arte de escribir cosas interesantes que aportan valor a otros. Estas pocas personas generalmente tienen una gran cantidad de seguidores y gozan de un alto nivel de influencia en sus respectivas redes de contacto.

¿Cómo consiguen estas personas escribir tweets exitosos?

En la web abundan artículos sobre el tema pero pocos tienen una base científica. Afortunadamente existen estudios científicos que nos pueden descifrar algunas claves.

LOS MEJORES Y LOS PEORES TWEETS

En primer lugar podemos mirar a los dos extremos del espectro: los mejores y los peores tuits para extraer conclusiones sobre las cosas que hay que hacer y cuáles conviene evitar.

Los mejores tweets son aquellos que provocan un retweet, es decir, el que los lee considera que son suficientemente valiosos como para re-enviarlos a su red de contactos. Conseguir que alguien re-envíe a sus seguidores uno de nuestros mensajes es un objetivo básico en Twitter, ya que permite expandir nuestro mensaje llegando más allá de nuestro círculo más cercano y así también se pueden conseguir más seguidores.

La cuestión es cómo lograr el retweet, es decir, qué características tiene que tener nuestro mensaje para que sea re-enviado. En un artículo anterior presentamos los resultados de un análisis de 40 millones de tuits (1) y un estudio de científicos del PARC (Palo Alto Research Center Inc) donde sintetizamos las claves para lograr que nuestros mensajes sean retuiteados (2). Las empresas tienen un desafío extra en este espacio, ya que las redes sociales nacieron básicamente para conectar a personas y no para escuchar lo que una marca nos quiere decir, por esa razón un estudio realizado por académicos del MIT (3) analizó diversos sectores de empresa e identificó las 14 claves que permiten que sus mensajes sean retuiteados.

En el extremo opuesto se encuentran los peores Tweets, es decir, aquellos que tienen un valor tan negativo que provocan que una persona nos deje de seguir. Ese fenómeno llamado “unfollow” se produce de manera sistemática pero hay 10 medidas concretas para evitar el unfollow (4).

Después de identificar lo que debemos hacer para conseguir retweets y evitar los “unfollows” podríamos preguntarnos qué hacer con los tweets en el medio, en otras palabras, la mayoría de los tuits no son tan buenos como para ser retuiteados ni tan malos como para provocar un “unfollow” pero aun así quizás tengan variables que los hacen más valiosos y permiten, con su efecto acumulado, incrementar nuestro nivel de influencia.

EL VALOR DE UN TWEET

Para estudiar ese amplio espacio de tweets en el medio del espectro, unos académicos de las universidades MIT y Carnegie Mellon diseñaron un estudio (5) donde 1.443 usuarios evaluaron 43.738 tweets indicando si cada mensaje “vale la pena leerlo”, es “neutral” o “no vale la pena leerlo”. Los tweets a evaluar fueron seleccionados al azar entre los perfiles que seguían, con lo cual eran mensajes de personas o empresas que esas personas habían elegido seguir.

El primer resultado interesante es que solo el 36% de todos los tweets es considerado como “vale la pena leer”, esto es particularmente llamativo porque a pesar de haber elegido seguir a estas personas en concreto, solo 1 de cada 3 tweets resulta lo suficientemente interesante como para que valga la pena ser leído. El 39% fue considerado como “no vale la pena leerlo” y el restante 25% fue neutral.

Este dato confirma la percepción de que la gran mayoría de los mensajes en Twitter son de baja calidad e incrementa la importancia de crear tweets valiosos porque nos permiten diferenciarnos de la mayoría de los usuarios.

Los académicos también estructuraron los mensajes en 8 categorías para ver si el tipo de tweet afectaba su calidad y realizaron una regresión estadística llamada “logistic regression” que al no ser paramétrica permite controlar por la distancia de la escala evaluativa. Así encontraron que algunas categorías eran mucho mejor recibidas que otras.

LOS TWEETS MEJOR VALORADOS

La categoría más correlacionada con “vale la pena leer” fue “información propia” (tweets con links a material que el propio usuario ha creado, como por ejemplo, un post en su blog o un artículo suyo en un sitio de noticias). 36% de los tweets en esta categoría fueron considerados como “vale la pena leer” validando la creencia de que el ecosistema dentro de Twitter valora el aprendizaje a través de nuevo contenido (6).

La segunda categoría más valorada es “opinión personal” con el 36%, aunque los tweets bien rankeados son los que opinan sobre un tema agregando una nueva perspectiva en lugar de simplemente hablar de forma superficial o repetitiva.

La tercera categoría es “preguntas a los seguidores” con el 35% aunque, nuevamente, siempre y cuando se trate de preguntas “inteligentes” que aportan algo nuevo sobre una discusión en concreto.

Para entender mejor la razón por la cual estas categorías fueron las más valoradas, los académicos ofrecieron la posibilidad de que las personas pudieran seleccionar entre una lista de razones e incluso pudieran escribir texto libre. Así descubrieron que los tweets generalmente valorados como que “vale la pena leer” eran informativos (48%) o divertidos (“24%).

Los tweets informativos logran una alta valoración por el nivel de novedad de su contenido (el primer lugar donde un usuario escucha sobre ese tema) o por aportar una perspectiva nueva e interesante a un tema existente (“es una perspectiva interesante, te hace querer saber más”). El humor obtuvo el segundo lugar especialmente cuando se enfoca en opiniones personales sobre temas específicos. Estas dos tipos de tweets presentan un bajo solapamiento, ya que los tweets que “vale la pena leer” son informativos o tienen humor pero no las dos cosas simultáneamente. Otro tipo de tuit valorado son los mensajes cortos (“pocas palabras para decir mucho”) y aquellos que tienen un toque humano (“es personal, honesto y transparente”).

LOS TWEETS PEOR VALORADOS

Las categorías de tweets peor valoradas son “mantenimiento de presencia” (el típico tweet de “buenos días mundo!”) con solo el 20% considerado que vale la pena leer esos mensajes, las “conversación entre dos partes” con el 24% (es preferible usar el DM o mensaje directo) y “qué estoy haciendo” con el 27% (“no me interesa qué está comiendo la gente”).

Si miramos bien, veremos que las tres categorías peor valoradas son sobre temas personales, comprobando que Twitter es más una red de intercambio de información que de temas personales. De hecho, al compilar las razones para la baja valoración de los tweets, el principal argumento es que esos mensajes son aburridos (82%) muy por encima de cualquier otra razón.

Además se identificaron varias prácticas que son muy mal valoradas y por eso se deben evitar:

• Tweets sobre noticias viejas (“sí, ya vi esto temprano por la mañana”, “ya he leído este mismo tweet tantas veces!”)

• Repetir lo obvio o hablar sobre temas banales (“sí, esta ben, pero es evidente”, “OK, y entonces?”) 

• No agregar un poco de contexto para que se entienda mejor (“los mensajes con solo links son la peor cosa del mundo”)

• Mensajes con sentimiento negativos o quejas (“es muy negativo”, “quejica”)

• Tweets con demasiados hashtags (#) o menciones (@) (“demasiadas menciones, es difícil encontrar el contenido real”)

*****

Para aumentar el nivel de influencia y la cantidad de seguidores se debe escribir contenido de calidad que logre RTs y evitar los “unfollows”, y en general, si queremos que nuestros tweets sean altamente valorados, se debe utilizar esta red para intercambiar contenido informativo (tanto si se trata de contenido original nuestro o producido por alguien más), aportar una perspectiva diferente y evitar los temas demasiados personales, el tono muy negativo o el abuso de hashtags y menciones.

Siguiendo estos consejos su nivel de influencia crecerá al mismo tiempo que sus seguidores y obtendrá una alta valoración de sus mensajes en Twitter.



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Fuentes:
(1) “The science of ReTweets”, Dan Zarrella, report published in website http://danzarrella.com, 2009
(2) Suh, B., Hong, L., Pirolli, P. & Chi, E. H. “Want to be Retweeted? Large Scale Analytics on Factors Impacting Retweet in Twitter Network”, Palo Alto Research Center, Inc. 2010
(3) A. Malhotra, C. Kubowicz Malhotra y A. See, “How to Get your Messages Retweeted”, MIT Sloan Management Review, 1 de enero de 2012.
(4) H. Kwak, H. Chun, and S. Moon. “Fragile Online Relationship: A First Look at Unfollow Dynamics in Twitter”. CHI '11 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems Pages 1091-1100, 2011.
(5) P. André, M. Bernstein, K. Luther, “Who gives a tweet?: evaluating microblog content value, CSCW '12 Proceedings of the ACM 2012 conference on Computer Supported Cooperative Work Pages 471-474, 2012
(6) P. André, M. Bernstein, K. Luther, “What makes a great Tweet”, Harvard Business Review, Mayo del 2012




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Autor: César Pérez Carballada
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10 claves científicas para evitar los “unfollows” en Twitter

Por César Pérez Carballada

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Cuando una persona o una empresa tiene una cuenta en Twitter busca maximizar la cantidad de seguidores ya que es uno de los elementos claves (aunque no el único) para aumentar el nivel de influencia.

Una forma de lograrlo es minimizando los “unfollows”, es decir, tratar de evitar que usuarios que nos siguen dejen de hacerlo. En un post anterior presentamos algunos estudios que nos muestran cómo y cuándo ocurre el “unfollow” dando pistas sobre cómo minimizarlos.

Aquí presentaremos 10 medidas concretas que se pueden aplicar para evitar un “unfollow”. Estas claves surgen de un estudio que realizaron un grupo de académicos (1) donde analizaron 1,2 millones de cuentas en Twitter durante 51 días, identificando a quiénes seguían y por quiénes eran seguidos en cada momento, para encontrar los factores que provocan el “unfollow”. Además realizaron un estudio cualitativo entrevistando a varios de esos usuarios para entender las motivaciones que había detrás de su comportamiento.

LAS 10 CLAVES PARA EVITAR EL “UNFOLLOW”

1) Mantener la reciprocidad

Si la relación entre dos usuarios es uni-direccional, es decir, si uno de los usuarios sigue al otro pero este último no sigue al primero, la probabilidad de que la relación se rompa es del 12,3%, pero si la relación es mutua esta probabilidad se reduce al 5,3%. Así si seguimos a quien nos sigue estaremos reduciendo la probabilidad del “unfollow” a la mitad.

Está claro que habrá un grupo reducido de usuarios, como los jugadores de fútbol o cantantes famosos, que pueden permitirse una gran base de seguidores sin tener una relación recíproca, pero para el resto de los mortales el seguir a quien nos sigue es una buena receta para minimizar los “unfollows”.

Una vez establecida esta reciprocidad, se debe tratar de no romperla porque la probabilidad del “unfollow” de un seguidor a quien hemos dejado de seguir sube al 23,5%, es decir, si rompemos la reciprocidad, uno de cada cuatro seguidores responderá dejándonos de seguir (esto es dentro de los primeros 51 días que se analizaron en el estudio, a largo plazo puede ser incluso mayor).

2) Escribir contenido de calidad

La calidad es sumamente subjetiva pero en Twitter puede estimarse por el número de retweets y favoritos recibidos. En este estudio académico se encontró que cuantos más RTs consigue un usuario, menor será la probabilidad de “unfollow”, lo mismo con la cantidad de favoritos aunque en menor medida.

Cuando se les pregunta a los usuarios cómo comenzaron a seguir otras cuentas, podemos catalogar las respuestas en dos grupos. Por un lado están aquellos que simplemente siguen a alguien que en primer lugar los ha seguido a ellos (relacionado con el punto 1 de esta lista) pero por otro lado están quienes encontraron mensajes interesantes que eran RTs de personas a quienes no seguían y a partir de ese momento comenzaron a seguirlas ya que el retweet había actuado como un filtro social señalando la calidad de un usuario. Así los mensajes de alta calidad que logran ser retuiteados son sumamente importantes porque no solo permiten reducir los “unfollows” sino que además generan nuevos seguidores.

3) Relaciones compartidas

Cuanto más solapamiento hay entre dos usuarios (ya sea en su base de seguidores o en los perfiles que ambos siguen) mayor es la tasa de “unfollow”, aunque más allá de cierto punto se revierte el efecto. En el estudio se encontró que el solape es negativo hasta el 24% pero a partir de este punto, a mayor solapamiento, menor es la probabilidad de que nos dejen de seguir, quizás sugiriendo que un alto solape es un signo de la fortaleza en la relación entre dos personas.

4) Evitar los estallidos de mensajes

Los usuarios entrevistados señalan como uno de los principales motivos para dejar de seguir a alguien los estallidos de mensajes, es decir, los envíos de numerosos mensajes de sopetón. La razón es que esos usuarios se sienten sobrepasados por la cantidad de información recibida de golpe por parte del mismo remitente, y además, como estos mensajes suelen llegar uno atrás del otro en un corto período de tiempo, empujan los tweets de otros usuarios fuera del “timeline” (la lista de mensajes) con lo cual no solo transmiten una sensación de sobrecarga de información, sino que además desplazan la información de otros usuarios.

5) Evitar los temas poco interesantes para la audiencia

Otro motivo muy común para dejar de seguir a un usuario es la falta de interés en sus mensajes. Esto es diferente a la falta de calidad que vimos en el punto 2, aquí se refiere a los mensajes fuera de tema (“off-topic”). Los usuarios que siguen a una persona lo hacen porque encuentran sus mensajes interesantes y generalmente se centran sobre uno o dos temas en concreto. Si el usuario comienza a escribir sobre otros temas, la probabilidad de “unfollow” aumenta ya que, aunque algunos lectores piensen que es contenido de calidad, sus seguidores originales pueden perder el interés ante el cambio de enfoque. Así es que es mejor mantener el foco si queremos minimizar los “unfollows”.

6) Evitar los temas mundanos

Un elemento que muchos usuarios alegan como razón para dejar de seguir una cuenta es la inclusión de temas mundanos (por ej, qué está por comer, contar que está por irse a dormir, etc.). Paradójicamente Twitter nació con la premisa de que sus usuarios contaran en 140 caracteres qué estaban haciendo en ese momento en particular, sin embargo, con la evolución y maduración del servicio, los usuarios encontraron valor en mensajes con mayor contenido informativo, y les parece poco interesante que un usuario comente temas mundanos de su vida, constituyéndose en una de las razones más importantes para causar “unfollows”.

7) No abusar de los tweets automáticos

Los mensajes automáticos generados por aplicaciones de terceros, como Foursquare, es algo que le resulta muy molesto a muchos usuarios y que es señalada como otra de las razones para hacer “unfollow” , especialmente si esos mensajes tienen una alta frecuencia y/o llegan todos juntos (como vimos en el punto 4).

Los tweets automáticos generados por aplicaciones de terceros deben utilizarse con mucha precaución evitando siempre que tengan una alta frecuencia o que lleguen muchos en un corto período de tiempo.

8) Evitar temas políticos

Muchos usuarios mencionaron los temas políticos como una razón para hacer “unfollow”, especialmente si el usuario en cuestión tiene una postura política diferente a la de uno. Un estudio anterior (2) encontró que las personas tienden a seguir a otros usuarios que tienen intereses similares; con la política pasa algo parecido: un usuario comienza a seguir a otro básicamente por la curiosidad sobre ciertos intereses comunes pero después de un tiempo ambos usuarios se comienzan a conocer mejor a partir de los tweets que publican, y si no coinciden en sus perspectivas, el interés decae, pero si ese desacuerdo se produce específicamente en temas políticos el desinterés se torna en rechazo y provoca el “unfollow”. Parece que los usuarios no están dispuestos a escuchar voces diferentes en política, por esa razón Twitter puede ser un buen medio para difundir mensajes políticos entre quienes apoyan una causa común, pero no sirve para conciliar visiones opuestas.

9) No abusar de los retweets sobre temas “al azar”

Parece que algunos usuarios simplemente no pueden evitar la tentación de retuitear mensajes que les parecen interesantes, aun cuando no tengan nada que ver con los temas sobre los que publican habitualmente, pero esto puede resultar contraproducente ya que otro de los motivos citados por los usuarios para dejar de seguir una cuenta es el abuso de retweets en temas desconectados que parecen ser elegidos “al azar”. Esto sugiere que los usuarios siguen a otros según temas específicos, y por ende, si alguien hace muchos RTs sobre temas sin relación solo logrará que aquellos usuarios que se acercaron inicialmente por curiosidad para conocer un poco más terminen haciendo “unfollow”.

10) Mantener el interés por ganar algo (y no abusar de la publicidad)

Este punto aplica específicamente a las cuentas de las empresas. Muchos usuarios explican que comienzan a seguir a una empresa por una campaña en concreto y muchos de ellos continúan siguiendo la cuenta por la expectativa de conseguir algún beneficio en el futuro. Por esta razón, para evitar el “unfollow” se debe mantener la expectativa viva ofreciendo cada tanto eventos, descuentos o regalos. Pero también se debe cuidar la cantidad de tweets y que el foco de ellos no sean solo los anuncios comerciales o publicitarios, ya que eso incrementa la tasa de “unfollow”.

*****

Aunque es prácticamente imposible eliminar por completo los “unfollows” ya que es una actividad prevalente en Twitter siguiendo todos estos consejos logrará minimizar su impacto.

Los dos puntos más importantes son ‘escribir contenido de calidad’ y ‘mantener la reciprocidad’, porque no solo son los elementos con mayor impacto para evitar el “unfollow” sino que además son dos de las formas más efectivas para conseguir nuevos seguidores. 



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Fuentes:
(1) Haewoon Kwak, Hyunwoo Chun, and Sue Moon, Fragile online relationship: a first look at unfollow dynamics in Twitter, In Proceedings of the 2011 annual conference on Human factors in computing systems (2011), pp. 1091-1100, Department of Computer Science, KAIST 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon, Korea
(2) J. Weng, E.-P. Lim, J. Jiang, and Q. He. TwitterRank: finding topic-sensitive influential twitterers. In Proc. WSDM, pages 261–270, 2010.


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Autor: César Pérez Carballada
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