Introducción

Hoy en día, las empresas recopilan más datos de sus clientes que nunca, pero la mayoría de las innovaciones fracasan. Según McKinsey (2023), 94% de directivos manifiestan su insatisfacción con los resultados de su empresa en materia de innovación, y Harvard Business Review (2019) señala que 85% de los nuevos productos de consumo fracasan en dos años.

¿La razón principal? Las empresas se centran demasiado en quiénes son sus clientes y no en por qué compran. El marketing tradicional hace hincapié en datos demográficos, psicográficos y encuestas sobre los clientespero no captan las motivaciones más profundas que subyacen al comportamiento de los consumidores.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD), promovida por Clayton Christensenofrece un causal comprensión del comportamiento de los clientes, ayudando a las empresas a crear mejores productos, servicios y estrategias de marketing centrándose en las verdaderas razones por las que la gente toma decisiones de compra.

En este artículo exploraremos:
✅ Los orígenes del JTBD y cómo surgió del estudio de las innovaciones fallidas.
✅ Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos en función de sus necesidades.
✅ Principios clave del JTBD y su impacto en la estrategia empresarial.
✅ Casos prácticos reales mostrar innovaciones de éxito impulsadas por el JTBD.
✅ Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD para obtener ventajas competitivas.

Los orígenes de Jobs-to-Be-Done (JTBD)

Por qué fracasa la innovación tradicional

Durante décadas, las empresas han confiado en clientes, grupos de discusión y encuestas para orientar el desarrollo y la comercialización de los productos. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, muchas empresas no consiguen anticiparse a las necesidades reales de los consumidores.

💡 Ejemplos clave de innovación fallida:

Segway (2001) - Se comercializó como un medio de transporte futurista, pero no identificó un "trabajo" práctico que necesitara solución.
Nueva Coca-Cola (1985) - Se asumía que el sabor era el factor clave para la compra de refrescos, ignorando los factores emocionales y de fidelidad a la marca.
Google Glass (2014) - Centrada en los avances tecnológicos más que en resolver un problema real del cliente.

Clayton Christensen y la innovación disruptiva

En Marco JTBD tiene su origen en el trabajo de Clayton Christensenprofesor de la Harvard Business School y autor de El dilema del innovador (1997). Christensen teoría de la innovación desestabilizadora explica cómo los líderes del mercado fracasan a menudo por centrarse en mejoras graduales en lugar de resolver los problemas reales de los clientes.

Christensen y su equipo de investigación descubrieron que los clientes no compran productos por sus características, sino que los "contratan" para realizar tareas específicas. Esta constatación condujo a la Trabajos pendientes una metodología que se centra en por qué los clientes cambian de producto y no quiénes son.

Cómo los clientes "contratan" y "despiden" productos

El principio básico de JTBD

🔹 Los clientes no compran productos; los contratan para progresar en una circunstancia determinada.
🔹 Si el producto hace bien su trabajo, lo "contratan" de nuevo. Si no, lo "despiden" y buscan una alternativa.

💡 Ejemplo: Estudio de caso del batido de McDonald's
El equipo de Clayton Christensen realizó un famoso Estudio JTBD con McDonald's para entender por qué la gente compraba batidos.

📌 Enfoque tradicional:
McDonald's se centró inicialmente en demografía de los clientes y preferencias de sabores. Llevaron a cabo grupos de discusión para ajustar el sabor y la consistencia de sus batidos. las ventas se mantienen estables.

📌 Enfoque JTBD:
Los investigadores descubrieron que la mayoría de las ventas de batidos se producían por la mañana temprano. Los clientes no sólo los compraban como bebida, sino también como bebida. contratar batidos como desayuno cómodo, sin complicaciones y de larga duración para los largos desplazamientos al trabajo.

📌 Resultado:
McDonald's los batidos se han rediseñado para que sean más espesos y saciantespara que duren más en el trayecto matutino.las ventas aumentaron considerablemente sin cambiar de sabor ni de marca.

Lo más importante: Los clientes no compran productos basándose únicamente en sus características. Eligen productos que les ayudan a alcanzar un objetivo concreto en su vida cotidiana.

Las tres dimensiones del empleo de los clientes

Para comprender plenamente por qué los clientes contratan productoslas empresas deben tener en cuenta tres tipos de trabajos por hacer:

1️⃣ Trabajos funcionales - La razón práctica de una compra.
✅ Ejemplo: Un cliente compra una chaqueta impermeable para mantenerse seco bajo la lluvia.

2️⃣ Trabajos emocionales - La sensación asociada al producto.
✅ Ejemplo: Alguien compra un impermeable de primera para sentirse seguro y con estilo.

3️⃣ Empleo social - Cómo afecta la compra a la percepción social.
✅ Ejemplo: Un cliente elige un chubasquero ecológico para parecer concienciados con el medio ambiente.

💡 Ejemplo: La estrategia JTBD de Tesla
Tesla no sólo vende coches eléctricos. vende una visión de innovación tecnológica y sostenibilidad.
✔️ Puesto funcional: Un coche de altas prestaciones y bajo consumo.
✔️ Trabajo emocional: La sensación de ser pioneros en sostenibilidad.
✔️ Trabajo social: Estatus y prestigio por conducir un vehículo avanzado.

Aplicación del JTBD a la estrategia empresarial

Marketing tradicional frente a JTBD

Marketing tradicional	Enfoque por tareas
Se centra en demografía de los clientes	Se centra en intención y necesidades del cliente
Utiliza grupos de discusión y encuestas	Utiliza entrevistas en profundidad e investigación observacional
Compara las características de los productos	Identifica puntos débiles del cliente
Compite con rivales directos en el mercado	Considera todas las soluciones competidoras al mismo trabajo

💡 Ejemplo: Netflix frente a Blockbuster

Blockbuster (enfoque tradicional)	Netflix (enfoque JTBD)
Centrado en Alquiler de DVD y recargos por demora	Centrado en eliminar los inconvenientes del alquiler
Supuestos clientes variedad deseada	Clientes entendidos quería acceso instantáneo
Compitió con tiendas de alquiler de vídeos	Compitió con cable, DVD e incluso videojuegos
Ignoró la trabajo de conveniencia	Hecho entretenimiento a la carta y sin fricciones

Resultado: Blockbuster se declaró en quiebra en 2010, mientras que Netflix se convirtió en un Empresa $250B centrándose en la trabajo por hacer del cliente.

Intersección de JTBD, IA y agilidad empresarial

Las empresas de hoy en día están experimentando rápidos cambios debido a transformación digital, inteligencia artificial (IA) y evolución de las expectativas de los consumidores. Sin embargo, a pesar de estos avances, muchas empresas siguen teniendo problemas con la innovación y la captación de clientes.

En Marco de trabajos por hacer (JTBD)de la que fue pionera Clayton Christensen, proporciona una causal comprensión de por qué los clientes toman decisiones de compra. Ayuda a las empresas a diseñar soluciones basadas en IA y modelos empresariales ágiles que ajustarse a las necesidades reales de los clientes en lugar de confiar en técnicas anticuadas de segmentación del mercado.

Con el auge de Toma de decisiones basada en la IA y business agilityLas empresas deben integrar Pensamiento JTBD en sus estrategias para seguir siendo competitivos. En este artículo, exploraremos:

✅ Cómo la IA mejora el análisis JTBD para conocer mejor a los clientes
✅ Cómo se alinean los principios del JTBD con la agilidad empresarial y modelos empresariales adaptables
✅ Casos reales en los que las estrategias de JTBD basadas en IA han tenido éxito
✅ Cómo pueden aprovechar las empresas los conocimientos de JTBD basados en IA para obtener ventajas competitivas

¿Por qué fracasan la mayoría de las innovaciones basadas en IA?

A pesar del potencial de la IA, muchas iniciativas empresariales basadas en la IA fracasan porque carecen de un conocimiento profundo de las necesidades del cliente.

🔹 McKinsey (2023) informa de que 94% de los ejecutivos no están satisfechos con los resultados de su empresa en materia de innovación.
🔹 Harvard Business Review (2019) afirma que el 85% de los productos impulsados por IA fracasan debido a la falta de adecuación a las necesidades reales de los clientes.
🔹 Los modelos de IA suelen entrenarse con datos basados en correlaciones, en lugar de con información causal sobre el comportamiento de los clientes.

Dónde se queda corta la IA sin el pensamiento JTBD

1️⃣ Los análisis predictivos de IA hacen demasiado hincapié en la correlación:

La IA puede identificar patrones (por ejemplo, "Las personas que compran coches de lujo también compran café de primera calidad").
Sin embargo, correlación no explica por qué los clientes compran (por ejemplo, "Los clientes compran coches de lujo por su estatus social, pero café premium por la experiencia sensorial y la comodidad").

2️⃣ Los chatbots y asistentes virtuales de IA carecen de conciencia contextual:

Muchos Los chatbots de IA no consiguen ofrecer una atención al cliente significativa porque no reconocen el verdadero "trabajo" que necesita realizar el cliente.
En lugar de repetir respuestas preestablecidasSistemas de IA deben estar capacitados para reconocer las dificultades y necesidades emocionales de los clientes.

3️⃣ El marketing impulsado por IA pierde empleos emocionales y sociales:

La segmentación publicitaria basada en IA se centra en similitudes demográficaspero no capta las motivaciones más profundas de los clientes.
Ejemplo: Recomendar una aplicación de fitness en función de la edad y el sexo ignora las razones emocionales y sociales detrás de la motivación para mantenerse en forma (por ejemplo, preocupaciones por la salud, autoestima, pertenencia a la comunidad).

📌 Solución: La IA debe ser emparejado con el análisis JTBD pasar de predicción basada en la correlación a conocimientos basados en la causalidad.

JTBD impulsado por la IA: el futuro de la estrategia empresarial centrada en el cliente

Cómo la IA mejora los conocimientos de JTBD

✅ Análisis del comportamiento basado en IA → Ayuda a las empresas a analizar problemas de los clientes y descubrir los trabajos pendientes ocultos.
✅ Procesamiento del lenguaje natural (PLN) → Extrae en profundidad motivaciones emocionales y sociales detrás de las compras de los clientes.
✅ Aprendizaje automático para la segmentación de clientes → Va más allá demografía segmentar a los clientes en función de los puestos de trabajo y los puntos débiles.
✅ IA conversacional y análisis de sentimientos → Ayuda a las empresas a comprender por qué los clientes "despiden" los productos y lo que causa insatisfacción.

Ejemplo real: JTBD con IA en acción

📌 La personalización impulsada por la IA de Netflix (JTBD Success)

Sistemas tradicionales de recomendación clasificación de los espectadores por grupos demográficos.
Netflix pasó a un modelo basado en JTBD...reconociendo que..:
- Algunos clientes "contratan" a Netflix para relajarse después del trabajo.
- Otros "contratan" a Netflix para vínculo con la familia o aprender algo nuevo.
Personalización basada en IA ahora adapta las recomendaciones basándose en los comportamientos de visualización y en los empleos inferidos de los clientes.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Spotify

Spotify La IA no se limita a recomendar música: recomienda en función de los "trabajos" del cliente.
Reconociendo que a menudo se recurre a la música para gestionar las emocionesSpotify introdujo listas de reproducción basadas en el estado de ánimo y mezclas diarias seleccionadas por la IA.

JTBD con IA en contextos B2B

📌 Gestión de relaciones con los clientes (CRM) basada en IA de Salesforce

Salesforce Einstein con IA analiza las interacciones con los clientes para determinar:
- Por qué algunos clientes corren el riesgo de darse de baja.
- Qué "trabajo" pretende realizar el cliente.
En lugar de confiar en perfiles estáticos de clientesSalesforce utiliza Inteligencia Artificial en tiempo real para ajustar las estrategias de forma dinámica.

💡 Información clave: IA sola no puede sustituir a la intuición y la estrategia humanas-pero cuando se combina con Pensamiento JTBDse convierte en poderosa herramienta para predecir y satisfacer las necesidades de los clientes.

Agilidad empresarial JTBD + IA: La pareja perfecta en la era digital

Por qué la agilidad empresarial necesita el pensamiento JTBD

Las empresas ágiles prosperan adaptarse a las necesidades del cliente e iterar con rapidez. JTBD ayuda a los equipos ágiles:
✔️ Aclarar las prioridades de los clientes → Los equipos se centran en lo que realmente importa a los clientes.
✔️ Evitar la proliferación de funciones → Evita que las empresas añadan funciones de IA innecesarias que no resuelven trabajos reales.
✔️ Apoyo a la creación rápida de prototipos → Las empresas comprueban si un producto realmente cumple un trabajo antes de escalar.

Estudio de caso: Cómo utilizan JTBD las empresas ágiles

📌 El enfoque JTBD de Amazon basado en IA

Amazon no sólo vende productos optimiza para diferentes trabajos del cliente.
- Miembros Prime "contratar" a Amazon para una entrega ultrarrápida y cómoda.
- Usuarios de Kindle "contrata" a Amazon para acceder a la lectura digital instantánea.
La IA de Amazon identifica los trabajos cambiantes de los clientes y adapta la oferta de productos de forma dinámica.

📌 Estrategia de IA y JTBD de Tesla

Tesla conducción autónoma IA no se trata sólo de autoconducción, sino de resolver el trabajo de reducir la fatiga del conductor y aumentar la comodidad.
En lugar de competir con marcas de coches tradicionalesTesla se centra en agilidad basada en software, actualizando continuamente las funciones en función de la evolución de los trabajos de los clientes.

Cómo pueden las empresas aplicar el JTBD basado en IA para obtener una ventaja competitiva

Paso 1: Identificar los puestos de trabajo de los clientes con datos de comportamiento basados en IA

📌 Utilizar el mapeo del recorrido del cliente basado en IA analizar cómo interactúan las personas con los productos y servicios.

Paso 2: Alinear la IA y la agilidad empresarial con los conocimientos de JTBD

📌 Diseñar modelos de negocio ágiles que se adaptan a los cambios de trabajo del cliente de forma dinámica.

Paso 3: Integrar la personalización impulsada por IA basada en los trabajos del cliente

📌 Utilizar motores de recomendación basados en IA para que coincida con productos/servicios a trabajos de clientes reales.

Paso 4: Aprovechar la IA conversacional y el análisis de sentimientos para obtener comentarios de los clientes

📌 Supervise los chatbots de IA y las interacciones de asistencia detectar problemas de los clientes y pivotar la estrategia empresarial en consecuencia.

El futuro del JTBD, la IA y la agilidad empresarial

✅ La IA es una herramienta poderosa, pero debe guiarse por los conocimientos de Jobs-to-Be-Done.
✅ La agilidad empresarial es esencial para adaptarse a la evolución de las necesidades de los clientes.
✅ El pensamiento JTBD transforma los modelos de negocio impulsados por la IA, que pasan de estar centrados en las características a estar verdaderamente centrados en el cliente.

Citas y referencias

CB Insights. (2023). Las principales razones del fracaso de las startups.
Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competir contra la suerte: la historia de la innovación y la elección del cliente. Harper Business.
McKinsey & Company. (2023). El estado de la innovación en la empresa mundial.
Harvard Business Review. (2019). Por qué fracasan la mayoría de los nuevos productos: Lecciones de 40.000 lanzamientos.
Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
Informe sobre la estrategia de IA de Tesla, Forbes (2023).
El dilema del innovador. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD Explicación PDF

Comprender-Trabajos-por-Hacer Descargar

Foto de Evangeline Shaw

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