Basta de tanto número

Al Ries revolucionó el avispero con un polémico artículo publicado ayer por Advertising Age. El título lo dice todo: locura por medir. La publicación online del artículo generó 33 comentarios en el primer día.

6 mayo, 2009

Tal vez haga falta habilidad matemática para manejar una empresa, pero si sólo se tienen en cuenta los números, se podría triunfar en el corto plazo, pero no en el largo, como demuestra la crisis financiera. <br />
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Está bien que un gerente sea analítico, siempre que haya un contrapeso al énfasis en las matemáticas. Y el antídoto para ese tipo de <em>management </em>está en el <em>marketing</em>. <br />
En <em>marketing</em> casi todo es ilógico y decididamente no analítico. <em>Marketing</em> es intuitivo y holístico. Preocupa, entonces, ver que esto está siendo ignorado por la comunidad del <em>marketing</em>, que ahora prefiere poner todo el énfasis sobre el ROI, o sea, sobre el “retorno de la inversión”. Pero determinar el ROI en esta actividad es un ejercicio muy caro. <br />
“No creo que Apple necesite gastar dinero para intentar determinar el ROI de sus esfuerzos de <em>marketing.</em> Sabe, instintivamente, si el programa funciona o no”. <br />
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Hay muchas circunstancias en que el ROI es cero y sin embargo el gasto vale la pena. <br />
La publicidad funciona más como un seguro que como una inversión. El retorno sobre la inversión en un seguro de vida, si no morimos, es igual a cero. Pero no sacamos un seguro para enriquecernos. Lo compramos para proteger a nuestra familia en caso de muerte. <br />
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La práctica general del <em>marketing </em>no se basa en las matemáticas. El <em>marketing </em>no es 70% matemáticas como se ha dicho recientemente. Ni siquiera es 1%. Es una disciplina que sólo se aprende con el tiempo y a partir de la experiencia. No es lógica como las matemáticas. <br />

El t&iacute;tulo completo en ingl&eacute;s es &ldquo;<em>Metric madness: The answer to mathematical failure seems to be more maths&quot;</em>. O sea, &ldquo;locura por la m&eacute;trica: la respuesta al fracaso matem&aacute;tico parece ser m&aacute;s matem&aacute;ticas&rdquo;. Y luego, antes de comenzar el art&iacute;culo, encabeza as&iacute;: &ldquo;Si usted maneja una compa&ntilde;&iacute;a gui&aacute;ndose s&oacute;lo por los n&uacute;meros, va a terminar d&aacute;ndose un porrazo&rdquo;. <br />
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Veamos algunos de los argumentos que utiliza para explicar su planteo. <br />
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El &uacute;ltimo concepto que se ha puesto de moda en el ambiente empresarial es que todo debe medirse. Los cient&iacute;ficos anuncian que de ahora en adelante los grandes descubrimientos se har&aacute;n encontrando patrones entre los vastos archivos de los datos almacenados; que los grandes descubridores ser&aacute;n matem&aacute;ticos. A esto Al Ries llama &ldquo;locura por la m&eacute;trica&rdquo;, o &ldquo;locura por medir todo&rdquo;. <br />
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La comunidad entera del marketing se ha tragado este sapo. Nadie genera m&aacute;s datos que la gente de marketing, nadie est&aacute; en mejores condiciones que ellos para medir, dicen. &ldquo;Yo no estoy tan seguro&rdquo;, dice Ries. <br />
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Se sabe que los resultados pueden ser manipulados para mostrar lo que uno quiere que muestren: m&aacute;s ganancias para impresionar a posibles clientes, menos ganancias para informar a recaudadores de impuestos, etc, etc. Esto, ampliado con lente de aumento, mostraron Citigroup, Goldman Sachs, JPMorgan Chase y Bank of America con sus contabilidades creativas para mostrar una realidad color de rosa. <br />
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Podr&iacute;a decirse que la crisis financiera es una se&ntilde;al para que las instituciones dejen de medir tanto los resultados y adopten m&eacute;todos m&aacute;s totalizadores. Pero no se&ntilde;or. La respuesta a un fracaso de las matem&aacute;ticas parece ser m&aacute;s matem&aacute;ticas. La soluci&oacute;n, seg&uacute;n Mark Buchanan: Hay f&iacute;sicos trabajando en grandes programas computarizados para mapear econom&iacute;as enteras y poder hacer predicciones para que esto no vuelva a ocurrir. &ldquo;Ahora tenemos tecnolog&iacute;a para ir m&aacute;s all&aacute; de la econom&iacute;a y crea un gran modelo computarizado de la econom&iacute;a&quot;.<br />
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