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Hay empresas que invierten en campañas, contratan agencias y prueban herramientas nuevas, y siguen sin ver resultados. La pregunta de por qué falla el marketing en las empresas suele responderse mirando hacia afuera: el canal, el presupuesto, el mercado, pero la mayoría de las veces el problema viene de dentro. De cómo se toman las decisiones, de cómo se diseña el producto y de cómo se organizan los equipos.
De eso hablo con Andrea Arroyo en este episodio de Al Objetivo. Andrea tiene una larga trayectoria en gestión de proyectos de diseño, combinando la dirección artística con la planificación estratégica y la ejecución. Por eso nos aporta un mapa de los errores que ella misma ha visto repetirse en empresas de todos los tamaños.
Este episodio tiene dos partes porque el tema es bastante largo. En esta primera parte vemos tres bloques de errores con sus causas y sus soluciones. La segunda parte la publico la semana que viene, con tres errores más. Si llevas el marketing de tu empresa, solo o con un equipo pequeño, es probable que reconozcas más de uno de estos errores.
Abajo puedes ver el vídeo del episodio, pero si prefieres el formato texto, después tienes el resumen con los puntos clave de la conversación.
Índice de temas del episodio
- Introducción: 00:00
- Mala cultura de datos: 04:02
- Falta de alineación en el diseño del producto o servicio: 16:48
- Cultura organizacional poco clara: 27:46
Tener datos no es lo mismo que tener cultura de datos
Hay empresas con dashboards, informes semanales y reuniones de seguimiento que, aun así, toman decisiones basadas en creencias personales. El problema no es la falta de información, es que esa información se interpreta desde lo que ya se cree. No desde lo que los datos te cuentan.
La diferencia entre intuición profesional y proyección personal
Andrea explica una distinción que vale la pena tomar en cuenta. La intuición profesional es lo que has aprendido con la experiencia y te ayuda a plantear hipótesis. La proyección personal es asumir que el usuario piensa, siente o necesita lo mismo que tú. Confundir las dos tiene consecuencias directas en marketing, porque si diseñas una campaña o un email pensando en lo que tú harías, es fácil que no conecte con quien realmente va a recibirlo.
Cuando una investigación parte de «vamos a ver si esto funciona», muchas veces esconde un «vamos a ver si yo tenía razón». Y a partir de ahí, todo lo demás (la selección de métricas, el análisis, las conclusiones) se orienta a confirmar lo que ya se creía.
El sesgo de confirmación y las métricas de vanidad
En este sesgo intervienen las métricas de vanidad: más seguidores, más visitas o más usuarios nuevos. Son números visibles y reconfortantes. El problema es que no dicen nada sobre rentabilidad, retención ni conversión.
Yo siempre pongo el mismo ejemplo de una tienda online de cosmética, que puede estar creciendo en visitas cada mes sin que eso se traduzca en ventas. Si el tráfico no impacta en el ticket medio ni en la tasa de conversión, el negocio no está mejorando. Solo está inflando un número. Por eso prefiero medir el ROI de cada acción antes de celebrar un crecimiento que no se traduce en nada.
Las métricas que sí importan son las que conectan con el negocio, como la conversión, la retención, el valor del cliente en el tiempo y el abandono de carrito.
La IA como fuente única de investigación
Muchos equipos usan la inteligencia artificial como punto de partida y de llegada de su investigación, sin tener contexto ni validación. La IA es útil para arrancar una investigación, no para cerrarla. Si no le das suficiente contexto, los resultados serán superficiales, y si no los validas con entrevistas a clientes y datos de comportamiento reales, acabas tomando decisiones sobre una base que no es exacta.
El proceso correcto es darle a la IA todo el contexto posible, usar su resultado como punto de partida, y después validar con datos reales de tus usuarios.
La trampa del movimiento constante
Hay negocios que cambian de estrategia cada mes. Prueban Instagram, luego Google Ads, luego email, y nada funciona porque nada tiene tiempo de funcionar. Eso no es agilidad, es improvisación disfrazada de acción. Por ejemplo, si lanzas algo y en dos días no ha funcionado, lanzas otra cosa, y tampoco, y de repente algo va bien. El problema es que no sabes qué, ni por qué, porque estás en modo reactivo, no estratégico.
Una buena cultura de datos implica definir antes de lanzar qué variable quieres medir y cuánto tiempo necesitas para obtener una respuesta válida. Si mides demasiadas variables a la vez, no sabrás cuál de ellas fue la que realmente funcionó, y pierdes lo más importante de todo el proceso: el aprendizaje. Ni tres meses ni tres días. El equilibrio está en el medio.
El MVP no es lanzar algo incompleto
MVP significa «producto mínimo viable», y la palabra que más se malinterpreta es «mínimo». Para muchas empresas, mínimo significa incompleto, sin pulir, con lo que hay. Andrea lo invierte. Para ella, mínimo implica conocer en profundidad lo que estás vendiendo para destilar su esencia, y eso requiere mucho más trabajo mental que lanzar tres funcionalidades sueltas.
Lo mínimo no es lo que tienes. Es lo mínimo que puedes ofrecer sin perder tu propuesta de valor central. El usuario que llega a tu producto tiene que entender qué resuelve y cómo funciona desde el primer momento. Si eso no está claro, no estás validando tu producto, estás lanzando algo que no te representa.
Volviendo a mi ejemplo de la tienda online de cosméticos, esta no necesita salir con cien productos y veinte automatizaciones. Se puede lanzar con una selección pequeña de productos bien descritos, el carrito funcionando y el pago sin fricciones. Con eso ya se puede validar si la propuesta conecta con los clientes, y aprender dónde se caen en el proceso de compra y qué necesitan.
Si lanzas algo que no tiene tu esencia, cualquier aprendizaje que obtengas no te sirve para mejorar el producto real, porque tus usuarios están interactuando con algo que no eres tú.
Automatizar sin criterio solo escala los errores
Las automatizaciones resuelven problemas reales, porque liberan tiempo, reducen tareas repetitivas y mejoran la consistencia de las comunicaciones. El error no es automatizar, sino automatizar todo sin objetivos claros, sin segmentación y sin revisar las frecuencias.
El riesgo es concreto: si escalas los procesos sin haber definido bien qué estás haciendo, escalas también los errores. Un cliente que recibe tres emails seguidos de la misma tienda no va a sentir que le están cuidando. Va a darse de baja.
Cómo diseñar automatizaciones que funcionen
Ambas coincidimos en un criterio simple para empezar bien, que es que definas el objetivo de cada automatización antes de configurarla. También segmenta por comportamiento y no por volumen, y empieza con pocas automatizaciones (bienvenida, carrito abandonado y alguna recomendación) bien diseñadas. Revisa también los tiempos de espera entre una y otra, porque dos automatizaciones que se cruzan el mismo día generan una mala experiencia difícil de revertir.
Por ejemplo, si una clienta compra una crema para piel sensible, lo siguiente que tiene sentido enviarle es una recomendación de sérum o limpiadora para ese mismo tipo de piel. No un cupón genérico ni un aviso de carrito abandonado de algo que ya compró. Y si ese aviso llega demasiado rápido, antes de comprobar si la compra ya se completó, el error se nota todavía más. El mensaje tiene que ajustarse al perfil y al comportamiento de compra, y para eso hay que querer buscar los datos, porque los datos no vienen solos.
Por qué falla el marketing cuando la cultura organizacional no se revisa
La cultura de una empresa no es el decálogo que te entregan el primer día, ni las frases en las paredes de la oficina. Es lo que se percibe, lo que opera por debajo. Cuando hay contradicciones entre lo que la empresa dice que es y lo que realmente hace, esas contradicciones se notan, dentro y fuera.
Cuando los objetivos de los departamentos compiten entre sí
En muchas empresas, marketing quiere crecer en audiencia, ventas quiere mejorar rentabilidad y soporte quiere reducir incidencias, por ejemplo. Cada objetivo por separado tiene sentido. El problema aparece cuando no están alineados bajo un objetivo común.
Andrea da un ejemplo, que es que marketing lanza una campaña agresiva para aprovechar la llegada de una marca popular al catálogo. Producto no estaba preparado para ese volumen de tráfico; el soporte se colapsa con incidencias y las conversiones caen porque el funnel no fluye. ¿Está mal la campaña? No. El problema es que se lanzó desde un silo, sin coordinar con el resto del equipo.
Esto también pasa cuando dos objetivos son legítimos pero chocan entre sí. Por ejemplo, poner al cliente en el centro y exigir rentabilidad a corto plazo al mismo tiempo. Si no decides cuál de los dos es prioritario en cada momento, cualquier decisión se convierte en una pequeña guerra entre quienes defienden uno y quienes defienden el otro.
Querer crecer en todas las direcciones a la vez
Captar nuevos clientes, mejorar rentabilidad, entrar en nuevos mercados y diversificar producto, todo a la vez, no suele traer crecimiento acelerado. Trae estancamiento, porque cuando los recursos se distribuyen entre demasiadas líneas, nada avanza de verdad. Elegir implica priorizar, y priorizar implica renunciar temporalmente a cosas que también son interesantes. Eso genera fricción, pero es lo que permite crecer de forma sólida, consolidando antes de abrir el siguiente frente.
El sesgo de captación frente a la retención
A partir de esta falta de alineación, identifico uno de los errores más extendidos y menos reconocidos, que es invertir casi todo en conseguir clientes nuevos y descuidar a los que ya tienes. Es como esa pareja que se esfuerza al máximo para conquistar y luego, una vez conseguida, se relaja del todo. Con los clientes pasa lo mismo. Dejas de cuidarlos en el momento en que más deberías hacerlo.
Los nuevos clientes son métricas visibles. Un 5% más de usuarios al mes genera una sensación inmediata de crecimiento. El problema es que, si al mismo tiempo estás perdiendo clientes actuales, el crecimiento real es mucho menor de lo que parece.
La métrica que yo propongo aquí es el Customer Lifetime Value (CLV). Cuánto vale un cliente a lo largo de su relación con la empresa, no solo en la primera compra. A partir de ese dato, tiene sentido diseñar estrategias de cross-selling y upselling, para aumentar el ticket medio y decidir cuánto vale la pena invertir en retener a cada segmento de clientes.
La comunicación interna como base de todo lo demás
Andrea cierra este bloque comentando algo que parece obvio, pero que pocas empresas resuelven bien, y es la comunicación interna. No se trata de rigidez. Se trata de que todos sepan en qué dirección van, por qué se toman las decisiones que se toman y qué se está priorizando en cada momento. Ese marco compartido reduce la fricción entre departamentos y permite que cada persona tome decisiones alineadas con el objetivo común.
Algo igual de importante es el normalizar el error. En una cultura que penaliza equivocarse, innovar se vuelve muy difícil, porque cualquier cambio puede salir mal, y si salir mal tiene consecuencias, nadie quiere proponer algo nuevo. El error bien gestionado es aprendizaje. Eso no es un eslogan, es la base del Design Thinking y de cualquier proceso de mejora continua real.
Si lo que has leído aquí te ha resultado familiar, ya tienes parte de la respuesta a por qué falla el marketing en tu empresa. Es por eso que la segunda parte también te va a interesar. La semana que viene, Andrea y yo analizamos tres errores más que completan este mapa. Mientras tanto, si quieres revisar cómo está funcionando tu estrategia de marketing a nivel interno, puedes escribirme a través del formulario de contacto y lo analizamos.
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