Más que cosmética en Avon

La directora de Avon, Sherilyn McCoy, se enfrenta a una impresionante lista de desafíos: una investigación interna de tres años en cargos de soborno del gobierno en China, una investigación de la SEC en supuestas filtraciones a los analistas, posibles ofertas de compra de dos pretendientes diferentes y una acción que perdió casi la mitad de su valor en 2011.

Para los expertos, la clave es retornar la empresa a sus raíces: la venta puerta a puerta. Por ello, ponen en entredicho que los éxitos que McCoy ha acumulado en las tres décadas dedicadas a Johnson & Johnson le sirvan en esta nueva empresa.

Nueva CEO de Avon“Ella está claramente cualificada, pero no tiene experiencia en ventas directas”, dice Lawrence Hrebiniak, profesor de Wharton, y añadió que esta falta de familiaridad con el modelo de negocio de Avon significa que McCoy se enfrenta a una curva de aprendizaje inusualmente fuerte. Su mayor desafío, señala, es volver a centrar una marca que el anterior director había extraviado en los últimos años en sus intentos de recrear Avon como una potencia comercial que pudiera competir con los gustos de L’Oreal. Sin embargo, la empresa nunca tuvo la mano de obra o los recursos para llegar a ese nivel.

Peter Fader, profesor de marketing de Wharton, sugiere que McCoy, con Avon, tiene que centrarse, una vez más, en su base de clientes. “Hay indicios de que Avon se va para otro lado – se centra en la marca y otras cosas sin sentido en vez de aprovechar su rica comprensión de los clientes”, dice Fader. “Avon tiene un don”, añade, “que no aprecian plenamente”.

Con el advenimiento de los medios sociales y otras tecnologías, muchas empresas están tratando de centrarse más en el cliente. Las empresas también están usando los medios sociales para promover y beneficiarse de los clientes del boca-oreja. Una vez más, Avon ha practicado este enfoque, a su manera, casi desde el principio al convertir a los clientes frecuentes en verdaderos vendedores. La página de Avon incluso da un espaldarazo a la vieja escuela de las redes sociales, llamando a su modelo de venta directa “la red social de origen”. Y esto, mucho antes de Facebook.

Sin embargo, según un artículo publicado esta semana en The Wall Street Journal, Avon tiene todavía mucho camino por recorrer cuando se trata de aprovechar los medios de comunicación sociales como una herramienta de ventas. Más y más consumidores compran cosméticos online, una tendencia que ya ha sido aprovechada por sus rivales como Sephora.com, Beauty.com, Drugstore.com y Mary Kay, señala el artículo. Si bien Avon ha desarrollado catálogos electrónicos, los representantes de ventas dicen que la empresa no está haciendo lo suficiente para ayudarles a ganar clientes a través de nuevas herramientas como las redes sociales, teléfonos inteligentes y tablets.

Foto Avon Fan Page

Otro de los retos de McCoy es cómo hacer que Avon sea la imagen más atractiva. Y no sólo en los mercados occidentales dónde ya tiene presencia, sino reclutando representantes en los mercados emergentes, dónde muchas mujeres aún tienen pocas oportunidades de empleo fuera del hogar.

Además, McCoy debe aprovechar el apego emocional de muchas mujeres que siguen considerando Avon como una marca cálida y nostálgica. Para la generación de nuestras madres, esta era quizá una de las pocas maneras en que una mujer podría ser una madre trabajadora.

El Gráfico del Conocimiento de Google y la inteligencia artificial

Recientemente, con poco bombo y platillo, Google presentó una nueva tecnología llamada El Gráfico del Conocimiento. Si escribimos, por ejemplo, el nombre de un personaje conocido en el famoso buscador, aparece una historia resumida (con enlaces) a sus hijos, pareja, cumpleaños, educación, etc. A primera vista, el gráfico del conocimiento no es distinto a lo que ya podemos obtener en cualquier otra enciclopedia o en la página de Wikipedia de esta persona, o lo que pueden saber nuestros familiares y amigos. Sin embargo, bajo esta apariencia inofensiva, se asoma un cambio tecnológico significativo en el motor de búsqueda de Google.

Con el Gráfico del conocimiento, Google está cada vez más cerca de la inteligencia artificial

En una o dos décadas, los científicos y los periodistas también podrán mirar hacia atrás y considerarán lo que para nosotros hoy es el momento presente, como la línea divisoria entre abocar grandes cantidades de datos sin tener ni idea de lo que significan, a las máquinas que han comenzado a pensar, más o menos como lo hace la gente.

Desde sus inicios, Google ha utilizado la fuerza bruta como su principal estrategia para organizar el conocimiento de Internet, y no sin razón. Google tiene una de las colecciones más grandes de computadoras del mundo, conectadas en paralelo, que alberga algunas de las mayores bases de datos en el universo. Las búsquedas se pueden realizar con mucha rapidez porque se subcontratan bases de datos inmensas, por lo que pueden luego recurrir a enormes cantidades de datos precompilados, acumulados a cada segundo por millones de arañas virtuales que rastrean la Web.

En muchos aspectos, el funcionamiento de Google ha sido una reminiscencia de Deep Blue de IBM, la máquina de ajedrez, que conquistó todos los desafíos humanos, no por hacer un juego más inteligente, sino por el cálculo más rápido. Deep Blue ganó a través de la fuerza bruta y no por pensar como lo hacen los humanos. El equipo fue todo poder, sin delicadeza.

A veces, por supuesto, el poder tiene sus ventajas. Los inmensos recursos de computación de Google han permitido a la empresa revolucionar la forma de resolver problemas clásicos de inteligencia artificial. Pongamos como ejemplo el proceso de corrección ortográfica. Los ingenieros de empresas como Microsoft empezaron a catalogar los errores más comunes que la gente hace, como las letras dobladas y transposiciones (“adois” por “adiós”), y construir sobre estos patrones para hacer conjeturas sobre las intenciones de los usuarios. Google resuelve el problema de corrección ortográfica de una forma totalmente diferente y mucho más eficiente. Sólo basta con mirar su enorme base de datos de usuarios para corregir sus propios errores.

El algoritmo de Google no sabe nada de las letras duplicadas, transposiciones o la psicología de los seres humanos, sólo lo que la gente tiende a escribir después de que se comete un error. La lección, al parecer, era que con una base de datos lo suficientemente grande y rápida y con suficientes ordenadores, los problemas humanos pueden ser resueltos sin mucho conocimiento de las particularidades de la mente humana.

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