La archiconocida curva de difusión de la innovación de Everett Rogers (aquí, en su forma acumulativa) y el posterior, menos conocido pero más riguroso modelo de difusión de Bass son dos de los modelos que más utilizo habitualmente para intentar explicar los procesos de popularización de todo tipo de tecnologías: fácilmente modelizables, incluso cuando se truncan por fenómenos de sustitución (un elemento no recogido en el primero, pero claramente presente en el segundo), son seguramente una de las mejores guías que toda persona con capacidad de toma de decisiones en entornos tecnológicos debería manejar como manual de cabecera. En el modelo de Bass, los parámetros que definen de manera más clara la forma de la curva son p, el coeficiente de innovación; y q, el coeficiente de imitación (además de los evidentes: potencial de mercado, base instalada y tasa de cambio de la misma) y son perfectamente estimables con un nivel de información adecuado y reservándose el adecuado análisis de sensibilidad.
En un entorno como el de la tecnología, tener el acierto de apostar o de no hacerlo por la tecnología adecuada resulta fundamental. Pero cada día más, la palabra «apostar» pierde más su justificación, y se convierte en algo cada vez más científico: enmuchos casos, estimar cuando una innovación va a triunfar en el mercado o no va a hacerlo es algo que puede hacerse con un buen nivel de certeza si conocemos algunos de los parámetros de la curva de difusión. En otras ocasiones, las curvas de difusión sufren impactos derivados de, por ejemplo, el apoyo de un actor importante en el mercado, cuya adopción modifica los parámetros – no todos somos iguales ni ejercemos la misma influencia sobre los mercados, y el fenómeno, por ejemplo, de las redes sociales nos ha demostrado a todo color hasta qué punto importa obtener el apoyo de los actores adecuados en cada momento. En tecnología, saber escoger la tecnología adecuada y el momento de apostar por ella puede suponer ventajas competitivas importantes, o dar lugar a sonoros fracasos si, por ejemplo, nos adelantamos a la acogida del mercado sin tener el pulmón financiero suficiente como para aguantar hasta que ésta se produzca.
Algunos casos son de libro: Amazon, por ejemplo, es un jugador habitual de tecnologías tempranas. Toda su historia – la entrada en el comercio electrónico, la adopción de tecnologías de recomendación mediante filtrado colaborativo, la oferta de servicios en la nube, los lectores de libros electrónicos, etc. – son casos de estudio de la curva de difusión y de toma de una decisión de entrada muy temprana, apoyada tanto en el papel de «juez y parte» de la compañía por su valor de referencia, como en el hecho de poseer la capacidad financiera adecuada – no hay como salir al mercado en plena euforia puntocom – para esperar a que el mercado se desarrolle y beneficiarse del efecto pionero de quien prácticamente define la categoría.
Obviamente, nadie tiene la bola de cristal ni puede hacer predicciones con un cien por cien de seguridad. Pero estudiar estos modelos y aplicarlos a los casos recientes de difusión de fenómenos tecnológicos conocidos (blogs, redes sociales, microblogs, geolocalización, etc.) es algo que cada día aporta más valor a quien toma decisiones en el ámbito de la tecnología, sean éstas para decidir comprar un gadget determinado o para comprometer la inversión tecnológica de toda una compañía.
(Entrada inspirada por las discusiones en mi clase de ayer en el Advanced Management Program de Zaragoza. Que no sé qué tal estuvo, porque aún no tengo encuestas ni las tendré hasta que termine el próximo jueves, pero en la que yo, al menos, me lo pasé fenomenalmente bien. ¡Vaya grupo! :-)
Recien encontre tu blog y me parece muy interesante.
Saludos.
Hola Enrique
A mi me gusta mucho la definicion de forecast «the best wrong answer».
Dicho esto si estoy de acuerdo que en el lanzamiento de un producto se tienen que hacer todos los estudios que sea necesario para predicir que va a pasar». En la practica real, siempre he visto muy dificil predicir que va a pasar con un producto que se lanza y he visto muy pocos metodos realmente buenos y por su puestos muchisimas desviaciones. Dejarme dar un ejemplo que yo siempre utilizo en mis clases sobre prevision de la demanda
Cadena VIPS: Nadie duda del gran exito y difusion de la cadena en madrid. Bien si fueramos un inversor y quisieramos abrir un VIPS en barcelona (segunda gran ciudad de españa) supondríamos que tendría que existir un comportamiento mas o menos parecido. Pues bien todos sabemos que el VIPS en barcelona no ha funcionado como en madrid y de verdad veo muy dificil que alguien a priori (luego si aparecen los que ya lo sabian) lo habría predecido asi.
yo tengo otra opinión respecto al proceso de adopción de la tecnología/innovaición y se basa en la «digitalización» de la adopción, o sea….es 0 hasta que es 1 si eso pasa. Digamos que pressing comercial, buzz, recomendaciones….tienen que generar un nivel de prueba a partir del cual se genera «seguridad» en la adopción por los futuros adoptantes, si se queda uno a punto no sirve de nada, y se llega se adopta masivamente (hay muy pocos early adopters y menos aún early adopters duales, que adopten tempranamente alternativas contrapuestas para elegir).
A nosotros nos pasa con nuestro enfoque de la movilidad (video enlazado) basado en afirmar que no se requieren terminales de gama alta y «aplicaciones descargables» para tener experiencias de usuario equivalentes/similares…sin early adopters con nombre es complicado vencer el Buzz de iPhone, RIM, Android, Microsoft, etc cuyo mensaje es el ya caduco en internet ( exagerar el HW y basar «experiencias» en aplicaciones externas ).
Enrique, es difícil calcular cuánto se está uno adelantando al mercado para tener una ventaja competitiva respecto al riesgo que se corre financieramente para aguantar hasta que se comprueba exitososo el enfoque y es adoptado por el mercado, esa es la gran apuesta. ¿cuándo habrá empresas con vocación, en aquello que no les suponga riesgo a su core business, de beta-testers de innovación tecnológica a cambio de capitalizar mediáticamente sus éxitos como pioneros?
Este método vale para explicar (a toro pasado) los éxitos como Amazón, o eBay pero no para explicar fracasos como los de SecondLife, o Mobuzz Tv.
El problema radica en que desconozco si lo que voy a lanzar, es un éxito o un fracaso,
El método me valdrá, cuando se confirme que lo que lance fue un éxito, Entonces si demostrará, que todas las decisiones que tomé fueron tecnológicamente avanzadas, tomadas a tiempo y con dinero suficiente para aguantar el tirón..
Si lo que saqué era un fracaso, ¿A quien le importan las historias de los fracasados?
Si fuera tan sencillo predecir el comportamiento de un producto en el mercado (basándose en curvas y coeficientes) como parece tras leer este artículo, habría muchísimos más productos (y empresas) estrella en el mercado, ¿no?
#4, #5: hablamos de difusión tecnológica, no de estrategias empresariales concretas. Es decir, estos modelos sirven para saber si una tecnología o innovación va a difundirse o no, pero no puede asegurar el éxito de una empresa en concreto, que depende de factores mucho más específicos.
Gorki, en mi opinión los estudios de mercado son una herramienta muy recmondable para saber si tu idea puede ser bien acogida por el mercado. De hecho una buena idea para un negocio sin estudo previo suele ser un rotundo fracaso, claro siempre puede tocar la lotería.
De todas formas de los errores también se aprende, de forma dolorosa y costosa pero se aprende. Creo que era Edison el que decía a un aprendeiz, tras 100 intentos fallidos de inventar la bombilla, que ya sabía 100 formas de cómo no debía hacerlo.
Enrique la clase estuvo muy bien, ahora las tertulias durante, las de café y la de la comida fueron muy muy buenas
Para el jueves debemos buscar un sector a salvar de la quema para que Juan vea que Internet no es el armagedon de la economía mundial y el empleo; más bien el Enterprise de la nueva economía. Aunque Yo no sé como se pilota!!!
Es una buena manera de medir la difusión, pero sigo preferiendo el Hype de Gartner (http://en.wikipedia.org/wiki/Hype_cycle) para mostrar el estado en el que se encuentra una tecnología en su ciclo de «espectativas».
Adoptar tecnologías en la ladera de la iluminación es asegurar el tiro, pero llegar tarde, mientras que hacerlo en la de la desilusión es arriesgarse y formar parte de lo que Bass llama los «early adopters».
Una visión tecnológica determinista. Los modelos de difusión de la innovación, son modelos reduccionistas que únicamente sirven para explicar una posible tendencia y confirmar, en algunos casos, a toro pasado, como se ha desarrollado es tendencia. La incorporación de cualquier tecnología o innovación en los procesos económicos y sociales son complejos donde intervienen múltiples variables sociales, económicas, culturales y, en algunos casos, hasta políticas. Variables interrelacionadas y retoalimentadas mutuamente.
Hace tiempo ví gráficas de este tipo en las que se mostraban varias décadas en tiempo y superpuestas las curvas de varios productos como los ordenadores personales, el microondas, las cámaras de fotos digitales o la telefonía móvil.
¿Tiene alguien algunos ejemplos similares?
Me encantaría vover a verlos y tenerlos como ejemplos para explicar el desarrollo e implantación de tecnologías sanitarias.
Gracias.
SAM
Uno de los post mas interesantes en mucho tiempo…
Muchas gracias
Tanto los modelos de Rogers como de Bass son modelos muy sencillos que explican bien algunos ejemplos de adopción (el caso más conocido es probablemente hotmail …).
Ambos modelos nos cuentan algo del comportamiento macro pero muy poco del micro, de cómo sucede ese proceso, y aunque el resultado macro se ajusta en bastantes casos, tenemos evidencia de que el micro que sugieren modelos como el de Bass, no es en absoluto así.
Particularmente me parece que estos modelos son muy inadecuados cuando nos enfrentamos a plataformas o modelos donde las componentes locales o de interacción tienen un papel importante o en casos de ecosistemas complejos como los que estamos viviendo hoy en dia. Es decir, sirven cada vez menos …
Creo que faltan dos componentes o variables a todo lo que comentas:
1) SOCIAL: El «nivel cultural» del pais donde desees observar esas curvas de adopcion, es decir, en España siendo desde hace 15 años los penultimos de Europa en uso de las TIC en las empresas, faltan otros 10 años en que se termine el cambio generacional para estar al nivel de Francia, por ejemplo.
2) TEMPORAL: El eje de tiempos determina los avances tecnológicos que tiene sentido lanzar al mercado, según lo preparados que estén los usuarios de las experiencias anteriores.
Como ejemplo, hoy mismo he creado en FACEBOOK el Grupo:
«A que consigo 500.000 interesados en que se use web 2.0 y sw libre en pymes»
http://www.facebook.com/group.php?gid=64748956575
con el propósito tan sencillo de:
1. VER PARA CREER:
Usar las propias redes sociales para extender el conocimiento sobre el uso de web 2.0 y redes sociales en empresas y AAPP, a través de los profesionales TIC como evangelizadores de su entorno:
«EXPERIMENTO METAL 2.0»
http://www.facebook.com/group.php?gid=38158968733
2. CREER PARA VER:
Usar las propias redes sociales para extender el conocimiento sobre el uso de software libre en empresas y AAPP, a través de los profesionales TIC como evangelizadores de su entorno:
«MORFEO-FORMACION»
http://www.facebook.com/group.php?gid=66754702848
Quizás algún día hasta haya más de 2 o 3 usuarios que COLABOREN PARA PODER VER Y PODER CREER, y pueda llegar a ser cierto el título del grupo.
Gracias por vuestro tiempo,
Santi
#6 Enrique, de hecho, para reforzar tus dichos, la adopción masiva de cierta tecnología no garantiza el éxito de un modelo comercial.
Hace unos meses escribí en mi blog una entrada muy en la línea de lo que comentas en donde estudio de una manera muy somera la curva de difusión dentro de una empresa para herramientas colaborativas. Os dejo el link por si os parece interesante http://www.cajonevera.com/viralidad-en-el-empleo-de-herramientas-colaborativas-en-la-empresa/
Un saludo
Buena idea la de difundir y abrir el debate sobre estos conceptos tan útiles en mercados tecnológicos.
Efectivamente los modelos de adopción no lo explican todo. En la vida real, para asegurar la adopción de un nuevo producto el innovador debe analizar las causas del equilibrio actual, deconstruirlo y crear un nuevo status quo. Tenéis más información aquí:
http://innovationmarketing.wordpress.com/2008/01/26/%c2%bfcomo-romper-el-equilibrio-de-un-mercado-e-introducir-una-innovacion/