Cinco consejos sobre cómo vender alta tecnología en industrias de baja tecnología

Por Robin Saluoks, cofundador y director ejecutivo de eAgronom.

¿Hablas klingon, dothraki o valyrio? No yo tampoco. Pero eso es lo que les diría a mis clientes si tratara de explicarles algunos de los detalles de nuestra tecnología.

Mis clientes son agricultores que hacen un trabajo agotador desde el anochecer hasta el amanecer para poner comida en nuestras mesas; no tienen tiempo para pasar horas encorvados sobre computadoras portátiles para mantenerse al día con las últimas actualizaciones de software, ni deberían tener que hacerlo. Las cosas tienen que funcionar, y si algo sale mal, tiene que haber alguien a quien acudir.

Hay muchas industrias, o probablemente partes de cualquier industria, donde la alta tecnología debe traducirse en usos de baja tecnología, lo cual, créanme, no es poca cosa. Habiendo pasado los últimos ocho años de mi vida haciendo precisamente eso, permítanme compartir algunos consejos sobre cómo hacerlo bien la primera vez.

1. Conoce a tus usuarios

Puede parecer obvio, pero es más difícil de lo que piensas. El sesgo de confirmación, una tendencia humana a favorecer la información consistente con nuestras creencias existentes, es un gran problema en el desarrollo de software que la industria está luchando por controlar. Es como decir que puede pensar que sabe cómo piensan y actúan sus usuarios, pero eso podría estar lejos de la verdad.

Antes de entrar en el desarrollo de productos, idealmente deberías tener experiencia personal como usuario en un área en particular, pero si eso no es posible, sumérgete por completo en ese mundo. Por supuesto, hay casos de innovación disruptiva en los que una tecnología que nadie sabía que necesitaba arrasó en el mundo; sin embargo, la mayoría de las veces, la tecnología debería enriquecer la vida, no perturbarla. Amazon puede habernos convertido a todos en compradores en línea y Apple hizo que todos llevaran una mini computadora portátil en el bolsillo, pero los ejemplos disruptivos como este son raros.

2. Recopile comentarios continuos

En mi empresa, no nos sentamos en la oficina a pensar en formas de mejorar la vida de los agricultores. Hablamos con ellos. Cuando lanzamos por primera vez nuestro software de gestión de granjas en 2016, nuestra plataforma no era elegante y cantaba y bailaba. Iba a reuniones con agricultores, volvía a la oficina con nueva información e ideas, y luego el equipo de desarrollo se ponía a programar.

Esta manera tosca y, para algunos, aparentemente desordenada de trabajar se desarrolló debido a eventos fortuitos que llevaron a la creación de nuestro negocio, pero significa que siempre hemos estado en perfecta sintonía con nuestra base de clientes y pudimos construir una plataforma intuitiva que se siente natural de usar.

También es importante no tener miedo a los comentarios. No te escondas. En cambio, presta atención a los comentarios negativos y confronta tus errores. Nadie puede hacerlo todo bien la primera vez.

3. Sumérjase profundamente en nuevos mercados

Al considerar ingresar a nuevos mercados, una vez más debe tener en cuenta el sesgo de confirmación. Puede pensar que el mercado vecino funciona de la misma manera que su mercado local: la cultura, las personas y los desafíos son los mismos y puede salirse con la suya con una versión en inglés en lugar de localizar el software, pero esas decisiones pueden volver a atormentarlo.

Cuando decidimos ingresar a Polonia, por ejemplo, me mudé temporalmente allí. Polonia es el segundo mayor productor de cereales de Europa y sabíamos que teníamos que entrar en el mercado correctamente la primera vez. No digo que un paso tan drástico como este sea siempre necesario, pero involucrar a expertos en el campo que puedan brindar información sobre su público objetivo para refinar la estrategia, los mensajes y el enfoque es de vital importancia.

4. Servicio al cliente humano impulsado por la tecnología

Los últimos 10 años han visto un cambio hacia el servicio al cliente impulsado por la tecnología, impulsado por una combinación de inteligencia artificial, reconocimiento de voz y análisis de big data...