Todos recordamos el programa Quién quiere ser millonario en el que el concursante, en caso de no saber la respuesta a una pregunta, podía recurrir al comodín del público o al comodín de la llamada. Desde el punto de vista de la teoría de las decisiones, la elección del comodín supone un reto interesante: mientras que el comodín de la llamada confía en el criterio del experto, el comodín del público confía en el criterio de la mayoría. La pregunta es, ¿en quién debemos confiar más? (al final del artículo daremos una solución estadística a esta pregunta). La respuesta general depende de donde creamos que está localizado el conocimiento. En ocasiones puede estar concentrado en el experto; en otras está disperso entre una multitud de personas y solo mediante un mecanismo de agregación podemos recopilarlo. El médico es un ejemplo de experto. Gracias a la división del trabajo ha podido especializarse en un área muy restringida del conocimiento que le permite tomar decisiones cualificadas en materia de salud. Por su parte, la democracia sería un ejemplo del poder de las mayorías.

Aplicaciones en el campo de la comunicación

Pero el poder de las mayorías también tiene importantes aplicaciones en el campo del marketing y la comunicación.

Para ilustrar esto pongamos un ejemplo muy comentado en el mundo académico. Tome una urna transparente, con una capacidad de dos litros, y llénela de canicas de colores. Muestre esta urna a un grupo de personas, por ejemplo 100, y pregúnteles que estimen cuantas canicas hay. Dependiendo del número de participantes, de su diversidad y de su nivel de conocimientos previos, es muy probable que se dé el resultado siguiente: la media de todas las estimaciones individuales estará más cerca del número real de canicas que la estimación de aquél individuo que, individualmente, se haya acercado más a ese número.

 El comodín de la llamada confía en el criterio del experto, el comodín del público confía en el criterio de la mayoría

De esta manera, se observa que, agregando estimaciones individuales parciales, y a menudo contrapuestas, se mejora la capacidad analítica y cognitiva de las organizaciones a la vez que se refuerza su capacidad predictiva acerca del comportamiento futuro del entorno.

Pensemos, por ejemplo, en el desarrollo de un nuevo producto. ¿Quién tiene más información sobre el potencial éxito de este producto? ¿el product manager, el category manager, la organización en su conjunto, o el mercado entero? Existen diferentes modelos para responder a esta cuestión, unos puros, otros mixtos… La elección dependerá de la cultura propia de cada organización, de la confianza que tengamos en el poder de las mayorías y, sobre todo, dependerá de si contamos o no con datos históricos acumulados que puedan guiarnos en la decisión.

Predicciones acerca de productos disruptivos

Desde Edelman hemos desarrollado varios proyectos que recurren a la sabiduría de las mayorías para optimizar la toma de decisiones. Volvamos al ejemplo del desarrollo de un nuevo producto. En el caso de que sea un producto continuista, la información de la que disponemos sobre lanzamientos anteriores nos puede ser de utilidad. E<n el caso de que el producto sea profundamente disruptivo, la información previa acumulada es irrelevante. En este caso, las herramientas tradicionales del marketing fracasan estrepitosamente, lo que explicaría los recurrentes fiascos en los lanzamientos de productos y las pérdidas millonarias para las empresas que esto supone.

Por ello, en casos de lanzamientos disruptivos en mercados cambiantes, inciertos o caóticos, el poder de las mayorías es extremadamente útil. Dado que nadie tiene información completa y exhaustiva, debemos recurrir a modelos que agreguen conocimientos parciales, fragmentados, complementarios e incluso intuitivos para mejorar la capacidad predictiva de nuestros análisis; estas predicciones se ven facilitadas por las nuevas tecnologías y pueden aplicarse al comportamiento bursátil, a resultados electorales o a la probabilidad de éxito de determinados lanzamientos de productos o servicios.

 En casos de lanzamientos disruptivos en mercados cambiantes, inciertos o caóticos, el poder de las mayorías es extremadamente útil.

Modelización de los grupos y diseño de mercados internos

El proceso de modelización del grupo que tiene que participar en el proceso de decisión no es sencillo, pero los resultados pueden ser extraordinarios dependiendo del ‘Factor C’, o inteligencia colectiva del grupo. Este factor no estaría correlacionado con las inteligencias individuales de los miembros del grupo sino con la inclinación a la colaboración dentro del grupo y con las dinámicas comunicacionales que se generan dentro de ese grupo. Dado que estas variables son gestionables, siempre es posible mejorar el ‘Factor C’ y potenciar la capacidad analítica y predictiva de las organizaciones, mejorando su rendimiento y su alineación con el mercado.

Desde Edelman hemos avanzado en los procesos de configuración de los grupos, en la selección de los participantes, en la definición de los mecanismos de agregación de las evaluaciones individuales y en la identificación de subgrupos con un alto ‘Factor C’ para resolver cuestiones muy específicas.

Y también, y esto es extremadamente importante, hemos definido diferentes modelos de interacción que promueven la colaboración entre los miembros de las organizaciones. Para ello, el diseño de mercados internos orientados a la coordinación y a la cooperación basados en incentivos individuales y colectivos es fundamental. El modelo de apuestas internas es uno de los que mejores resultados alcanza a la hora de dinamizar la participación y de mejorar la calidad de las predicciones individuales sobre el comportamiento del mercado y del entorno. Así, por ejemplo, un modelo de apuestas internas sobre el potencial éxito en el lanzamiento de un producto alimentario contribuyó a definir una serie de hipótesis de trabajo y, mediante cálculos sobre probabilidades condicionadas, definió la mejor estrategia de comercialización que resultó ser un gran éxito.

El modelo de apuestas internas es uno de los que mejores resultados alcanza a la hora de dinamizar la participación

Así pues, es muy útil incorporar modelos de inteligencia colectiva dentro de nuestros procesos de toma de decisiones, sobre todo en aquellos casos en los que carezcamos de datos históricos que permitan estimar probabilidades futuras sobre determinados sucesos como el éxito de un producto, el comportamiento de un mercado o las necesidades latentes de un segmento de consumidores. En estos casos, las estimaciones individuales parciales e incompletas pueden agregarse fácilmente gracias a las nuevas tecnologías y utilizarse en la toma de decisiones.

A propósito, y respondiendo a la pregunta que introducía en el primer párrafo: según apunta el economista Lars Pålsson Syll, de la Universidad de Malmö, los expertos, a los que los concursantes de Quién quiere ser millonario llamaron, acertaron en el 65% de las ocasiones; el público, sin embargo, acertó en el 91%.

Director de Edelman Madrid

Jordi Ballera es desde 2006 Director de la oficina de Edelman en Madrid. Antes de ocupar este cargo fue Director de Investigación de la compañía para España y posteriormente fue nombrado Director de Asuntos Públicos para España. Sus áreas de especialización son la investigación y el análisis de datos, la planificación y el diseño de modelos colaborativos dentro de las organizaciones. Jordi es Licenciado en Publicidad y Relaciones Públicas por la Universidad Autónoma de Barcelona, posee un Master en Publicidad y Comunicación Empresarial por la Escuela Superior de Gestión Comercial y Marketing ESIC, y posee un Project Manager Certificate por la Universidad de Stanford. En su desarrollo profesional, Jordi ha colaborado con diversos medios como La Vanguardia, El Mundo, Cinco Días, Expansión, Ethic o la Televisión de Barcelona.

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