Kellogg Insight - La gente habla
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Entrepreneurship Marketing may. 1, 2009

La gente habla

Anticipe el desempeño de un producto a través de discusiones en línea

Based on the research of

Shyam Gopinath

Jacquelyn Thomas

Lakshman Krishnamurthi

Hablar no cuesta nada, pero escuchar lo que dice la gente sobre tu producto puede ser un valioso método para mejorar el rendimiento corporativo. Según unos estudios recientes, hay una conexión medible entre lo que se está diciendo sobre un producto en los foros y comentarios de Internet y el comportamiento del cliente en tiempo real. Ser consciente de los comentarios en internet y aprender a usar esa información puede esquivar potenciales descensos en ventas y puede ayudar a las empresas a afinar sus técnicas de marketing.

Los estudios revelan que los compradores potenciales de un producto están influenciados por los usuarios ya existentes de dicho producto. Según Lakshman Krishnamurthi (Profesor A. Montgomery Ward de Marketing de la Kellogg School), “si le preguntas a la gente qué es lo más importante para ellos al evaluar un producto, te van a decir ‘lo que otros como yo me digan sobre el producto’”. Krishnamurthi y sus colaboradores, Shyam Gopinath (estudiante de doctorado en marketing de la Kellogg School) y Jacquelyn Thomas (profesora titular de Comunicaciones de marketing integrado en la Medill School of Journalism), examinaron el “boca a boca en Internet” (ya bastante conocido como Online Word of Mouth, OWOM) para el sector de los teléfonos móviles. Se centraron en cinco modelos específicos de cinco empresas de telefonía celular de los Estados Unidos. Usaron los datos de un foro de Internet con más de ocho millones de comentarios publicados para explorar las conversaciones de usuarios a lo largo del tiempo y analizaron la relación entre la naturaleza de estos comentarios y el comportamiento del consumidor individual. A partir de aquí, estudiaron la relación entre la naturaleza de las conversaciones en Internet con el rendimiento corporativo.


Clasificación de actitudes
En un documento de trabajo basado en su investigación, Krishnamurthi y sus colaboradores informan que han desarrollado el conjunto de datos mediante la identificación de palabras clave en los comentarios que expresaban una actitud hacia un teléfono móvil y la experiencia de uso. Como explica Krishnamurthi, “Clasificamos los comentarios de estas publicaciones en tres categorías. Una sería declaraciones del tipo acción, tales como ‘Voy a comprármelo’. Otro tipo expresaría emoción, como ‘lo odio’. La tercera categoría está formada por afirmaciones sobre los atributos que se refieren a la calidad, las cosas que tienen que ver con la funcionalidad del producto, como por ejemplo ‘la recepción es genial’”. Cada uno de los tres índices puede ser positivo o negativo.

Usando un software diseñado especialmente, los investigadores calificaron las afirmaciones sobre acción, emoción y atributos dentro una escala. Según Krishnamurthi, “es parecido a la inteligencia artificial. Tomas una gran cantidad de participantes y examinas las palabras que usan, y creas una clasificación de estas palabras desde altamente negativas a altamente positivas. El software tiene un diccionario, y cuando se hacen las publicaciones, el programa las clasifica automáticamente dentro de este continuo.”

La calificación “Buzz Action”
Con sus datos los investigadores desarrollaron un sistema de medición a nivel del consumidor basado en los comportamientos activos y pasivos de los consumidores, que denominaron la calificación de “acción revoltosa” (“buzz action”). Usando la calificación buzz action de participantes individuales, derivaron dos sistemas de medición complementarios: el “índice de revuelo (“buzz index”) y la “cuota de revuelo” (“buzz share”). La evaluación del buzz index y la buzz share les permitió demostrar la relación del boca a boca en Internet con el comportamiento del mercado real. La Figura 1 ilustra el marco conceptual del proceso. Primero, un usuario existente publica una evaluación. Luego, un comprador potencial se encuentra con la evaluación. Como resultado de la “conversación” en Internet, el comprador potencial puede comprar o no comprar el producto. Los resultados de las decisiones “comprar” o “no comprar” que provienen de las conversaciones acaban afectando el rendimiento de la compañía, mostrándose en los datos de ventas.

Figure 1: Boca-a-boca en internet - marco conceptual
image

Estudios anteriores han demostrado que un grupo de gente relativamente pequeño puede tener una influencia fundamental sobre la mayoría. Los investigadores descubrieron que lo mismo es cierto en las comunidades de Internet. Los participantes más influyentes, a quienes Krishnamurthi y sus compañeros llaman “entendidos” tienden a interesarse especialmente en la marca, ya sea de modo positivo o negativo. Dado este intenso interés, es más probable que defiendan una fuerte opinión, que a su vez tiene mucha mayor influencia en los compradores potenciales que la opinión del usuario medio.

El rendimiento de la marca
Entonces, ¿cuál es la relación entre esta influencia y la medición del rendimiento de la marca? Según Krisnamurthi, “El procedimiento tradicional es mirar a las ventas y mirar al marketing para ver si el éste ha sido eficaz a la hora de inclinar la balanza”. Sin embargo, un problema con las medidas de ventas actuales es que llevan un retraso implícito. Por ejemplo, los fabricantes de teléfonos sólo saben lo que están mandando a los distribuidores. No conocerán las cifras reales de venta hasta más adelante.

En cambio, al monitorear los comentarios en Internet, una empresa puede enterarse mucho más rápidamente de si hay un sentimiento negativo sobre la marca entre los consumidores. Los investigadores concluyeron que el buzz index, ya sea positivo o negativo, es un indicador destacado de las ventas. Krishnamurthi explica: “El registro de estos comentarios en Internet tiene un valor muy práctico. No vas a tener los datos sobre las ventas hasta dentro de tres meses, pero los comentarios en Internet los tienes ahora mismo. Esto hace posible que las empresas afinen el marketing que utilizan sin tener que esperar a que caigan las ventas”.

Los investigadores también detectaron que la importancia de las calificaciones de atributo y emoción varía mucho de una a otra marca. “Digamos que eres una empresa de comunicaciones, y tu marketing ha estado resaltando el factor cool”, dice Krishnamurthi. “Entonces esto sería como comprobar tus intuiciones para ver si tu marketing es consistente con cómo reaccionan tus clientes”. Añadió que la conclusión sobre la discrepancia entre los índices de atributos y de emoción entre las marcas tiene implicaciones de gran alcance. Por ejemplo, &ldqldquo;Digamos que yo soy la marca A, y que tú vienes a mi página de Internet.. Una de las preguntas que te voy a hacer es, ‘¿qué marca usas en este momento: A, B, o C?’ Si me dices ‘B,’ entonces sabré lo que he averiguado sobre si los atributos o las emociones son importantes para los clientes de la marca B, y voy a llevarte a una parte de mi página que te contará los aspectos de mi producto que a ti te podrían gustar”.

Los autores recomiendan que las empresas hagan un seguimiento del boca a boca en internet, para “no quedarse atrás”. Y añaden, “un consumidor provisto de la herramienta de Internet puede convertirse en tu mayor activo o en tu peor pesadilla”.

About the Writer
Beverly A. Caley, JD, is a freelance science writer based in Corvallis, Oregon.
About the Research

Gopinath, Shyam, Jacquelyn Thomas and Lakshman Krishnamurthi (2009). “When Talk Matters—A Study of Online Word of Mouth and Firm Performance.” Working Paper, January, Kellogg School of Management

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