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No era frecuente que un gimnasio pudiera justificar la molestia y el gasto de organizar una clase con un DJ en vivo. Pero para la primavera de 2019, se había convertido en un elemento central del estudio de ciclismo de Peloton, con los ciclistas confiando en la energía de la música de un DJ dos veces y media cada mes, en promedio. Peloton había redefinido muchas cosas sobre la experiencia de ejercicio boutique, llevándola a los hogares de los miembros y eliminando la tarifa de clase por carga de aproximadamente $ 34 para cobrar en cambio $ 40 por mes. A diferencia de las clases comunes basadas en el ritmo, Peloton utilizó métricas para impulsar la motivación en cualquier momento. En lugar de exigir a los clientes que lleguen a un estudio en particular en un momento específico para unirse a otros 30 conocidos, pueden seleccionar de una biblioteca de miles de clases en cualquier momento. Sin embargo, estos clientes no dejaron de socializar con sus amigos haciendo ejercicio en casa.

El cofundador y CEO John Foley encontró dificultades para crear un modelo de negocio, recaudar capital y diseñar un producto, dificultades compartidas por muchas nuevas empresas. Pero Peloton evolucionó de una idea difícil en 2012 a una compañía valorada en más de $ 4 mil millones que estaba preparada para una oferta pública inicial (IPO) en la primavera de 2019.1 Lo hizo al identificar una nueva oportunidad en un espacio de fitness en constante evolución, definiendo su negocio en general, y al capitalizar la energía de celebridad y personalidad que las comunidades en línea podrían aportar a una marca.

A diferencia de muchos CEOs de la empresa unicorn2 antes de la salida a bolsa, Foley era un desconocido para los clientes de Peloton. En cambio, los devotos estaban comprometidos con instructores individuales de Peloton. En muchos estudios de acondicionamiento físico, los instructores eran conocidos solo por sus nombres, y sus identidades estaban protegidas. En Peloton, los instructores eran celebridades menores conocidas por sus nombres completos y sus historias personales, y tenían decenas de miles de seguidores en las redes sociales. Para la mayoría de los clientes de Peloton, su instructor favorito era Peloton. La compañía había construido una comunidad y una experiencia gratificante de fitness en torno a la tecnología interactiva, los instructores icónicos y el progreso personal de cada usuario.

El negocio era esencialmente un estudio de producción de televisión para el que el contenido podría ser una variedad de cosas, pero se centró en la aptitud física. Los instructores, reclutados por su poder estelar y peinados y maquillados antes de cada filmación, todavía eran inexplicablemente identificables. Representaban el rango de la raza, la cultura y la orientación sexual: uno era un tipo de chico vecino de corte limpio que amaba la música country, otro era un ex jugador de baloncesto universitario femenino con acento de Boston y un oído para el hip-hop.3 Los propios instructores eran parte del culto de Peloton. Se esperaba que dirigieran e inspiraran, no solo que enseñaran una clase.

Sin embargo, al prepararse para una OPI, no era obvio cómo aprovechar la comunidad. El éxito de la comunidad de Peloton radica en su dispersión. Varios grupos se congregaron en múltiples plataformas digitales para conversar sobre todo, desde la lista de reproducción durante la clase de esa mañana hasta cómo vencían el cáncer. No había una sola voz para la empresa. ¿Cómo podría una empresa construida sobre una comunidad social pivotar hacia una posición en el mercado público?

La industria del fitness

El momento del lanzamiento de Peloton coincidió con la aceleración de las marcas boutique de fitness. De 2012 a 2015, cuando Peloton se lanzó por primera vez, las cuotas tradicionales de los clubes de salud y fitness promediaron $ 50 por mes y la membresía creció al 5% en los Estados Unidos. Sin embargo, el crecimiento de la membresía en los estudios de fitness creció un 75% entre 2012 y 2015. En 2017, los consumidores gastaban $ 110 por mes en clubes especializados para tomar Pilates y yoga, $ 150 por mes en artes marciales y $ 170 por mes para ir en bicicleta al interior. En algunos mercados, las clases especializadas cuestan $ 40 cada una. Durante este mismo período, se abrieron nuevos mercados impulsados ​​por la tecnología: contenido distribuido digitalmente, tanto de pago como gratuito, a través de nuevas empresas como Fitness Blender y Daily Burn, y también ofrecido por grandes marcas como Nike.5

SoulCycle, una experiencia de ciclismo estacionaria inmersiva en un estudio oscuro con música en auge, velas y un proceso competitivo de detección para identificar a los instructores con una energía única, se destacó en el espacio de fitness boutique. Dependiendo de la ubicación de un estudio individual en esta cadena nacional de EE. UU., Los costos de las clases individuales variaron: una sesión de 45 minutos en Nueva York costó hasta $ 36, y los paquetes multiclase de 10 en Chicago se vendieron por $ 280.6 A finales de 2018, SoulCycle tenía 90 estudios en Norteamérica.7

Los gustos y la psicología del consumidor comenzaron a evolucionar, lo que brindó la oportunidad de que nuevas empresas de acondicionamiento físico orientadas al consumidor ingresen al mercado. Surgieron personalidades, como Kayla Itsines, una australiana que tenía una aplicación de iTunes “Sweat with Kayla”, sus propios accesorios de fitness, libros electrónicos y recorridos por los estadios, todo lo cual la llevó a la lista Forbes 2017 “Mejores influyentes”. Para 2019, Itsines tenía 11,6 millones de seguidores de Instagram y un ingreso anual de aplicaciones de más de $ 76 millones, la mayoría de los cuales provenían del mercado de los Estados Unidos.9

La condición física conectada comenzó con los rastreadores de pasos. Aproximadamente tres millones de dispositivos en forma de bandas de actividad física y rastreadores de actividad se vendieron anualmente en 2013.10 En 2017, los consumidores compraron 71 millones de relojes inteligentes

eso hizo más que solo monitorear el ejercicio físico, pero el seguimiento de la condición física siguió siendo un componente. Para 2022, se proyectaba que las ventas anuales de la unidad serían de 243 millones, un mercado de $ 29 mil millones.11 A medida que crecía el apetito de los consumidores por la aptitud personalizada y boutique, y aumentaron las compras de sensores de seguimiento personalizados. Estos consumidores estaban dispuestos a pagar por una experiencia de ejercicio curada, que ayudó a Peloton y a otros a crecer.

La evolución de pelotón

Foley, comenzó la compañía mientras era jefe de digital en la cadena de librerías de Estados Unidos Barnes & Noble. Su apretada agenda y hábitos personales no le permitieron la flexibilidad de reservar los mejores instructores en los mejores estudios boutique en los momentos perfectos. Estaba motivado para hacer ejercicio, pero a menudo perdió la oportunidad. Esto lo llevó a considerar cómo podría crear esa misma experiencia intensa y motivadora con más flexibilidad. Necesitaba entregar la calidad equivalente de contenido atractivo de una nueva manera que no requiriera que estuviera al otro lado de la ciudad exactamente a las 6:00 a.m.12

Con la idea original de una bicicleta estacionaria y una pantalla de acompañamiento, Foley se acercó a los financiadores durante tres años con un éxito limitado, y descubrió que los capitalistas de riesgo se mostraban reacios al riesgo en la creación de un nuevo modelo comercial. Los fundadores de la compañía viajaron por todo el mundo tratando de encontrar hardware e inversores de calidad, y ninguno fue fácil. Peloton se embarcó en una exitosa campaña de Kickstarter, que recaudó solo $ 250,000 con una bicicleta mediocre y tambaleante. Los fundadores finalmente lograron la combinación de una bicicleta modelo de producción mejorada y ventas sostenidas a través de un nuevo canal: tiendas emergentes en centros comerciales. Los centros comerciales de alta gama colocan el producto frente a los clientes en el grupo demográfico correcto y también permiten que Peloton los segmente. Los asociados de ventas pueden hacer suposiciones sobre cada cliente y brindarle el instructor correcto,

Peloton completó una ronda de financiación de la Serie A de $ 3.5 millones para fines de 2012. La compañía entregó su primera bicicleta a fines de 2013 y generó $ 50 millones en ingresos para 2015, luego $ 150 millones en ingresos en 2016. Incapaz de forjar asociaciones de contenido con compañías como SoulCycle, Peloton buscó su propio talento al anunciar primero a los “mejores instructores del mundo” y, finalmente, a la caza furtiva de otros estudios de fitness. A partir de la temporada de vacaciones de 2013, la compañía vendió cinco bicicletas por día en el centro comercial Short Hills en Millburn, Nueva Jersey, que repitió en 7 mercados a fines de 2015 y 60 en 2019. Para la primavera de 2019, Peloton había vendido casi 500,000 motos y reclamó un millón de miembros activos.13

Peloton ofreció clases de ciclismo en vivo con hasta 60 personas participando en su estudio de grabación de la ciudad de Nueva York. Las clases en horario estelar temprano en la mañana y en la tarde se pagaban, pero las clases del mediodía en horas impares y de duración irregular (por ejemplo, solo 30 minutos), se otorgan por orden de llegada y son gratuitas. Además de las 60 personas que tomaron la clase en vivo en el estudio, varios cientos más tomaron la clase de forma remota a través de transmisión en vivo. A pedido, miles de personas tomaron cada clase más tarde ese día, una semana más tarde, o incluso meses más tarde. Los suscriptores tenían una biblioteca de miles de clases que podían ordenar por instructor, duración de la clase, género musical, dificultad de la clase y similares. Al extender la experiencia del estudio boutique, Peloton creó una ventaja estratégica de escalabilidad.

Para 2019, los ciclistas pagaron $ 2,200 por la bicicleta y pagaron una suscripción mensual de $ 39 por contenido de clase ilimitado, o $ 468 por año.14 El costo total sumado a aproximadamente $ 3,000 el primer año y $ 5,000 cada año subsiguiente. Pero Foley y su equipo no se detuvieron en el ciclismo. En 2017, también introdujeron una cinta de correr por $ 4,200 por adelantado y, en 2018, una aplicación a pedido Peloton Digital de $ 20 por mes disponible para personas que no tienen ni una cinta de correr ni una bicicleta Peloton.15 Los propietarios de las máquinas y los usuarios de la aplicación pueden acceder a amplia gama de clases que Peloton continuó presentando, desde clases de yoga de 60 minutos hasta estiramientos de calentamiento previos a la ejecución de 10 minutos, clases de peso dirigidas a áreas específicas del cuerpo y contenido solo de audio para correr o caminar al aire libre.

Para que todo funcionara, la compañía había creado una enorme instalación de televisión de producción en la ciudad de Nueva York. El origen de Peloton fue el acceso remoto al ciclismo indoor, aunque a menudo se escuchaba a Foley decir que Peloton no era una empresa de ciclismo indoor ni una cinta de correr. En cambio, le dijo al personal y a los inversores que dirigía una “empresa de innovación” que producía contenido de acondicionamiento físico.16

Mejor yo

El elemento más importante que hizo que Peloton tuviera éxito fue la comunidad que estableció. Para ser una empresa rentable que retenía clientes, tenía que crear rigidez para la gama de personas en su universo. Peloton identificó cómo hacer eso.

Los instructores de Peloton fueron esenciales para que su comunidad funcionara. Eran enérgicos y motivadores, lo que atrajo a los participantes a sus clases. Los instructores llamaron a las personas en el estudio y en sus hogares por sus nombres de pantalla, felicitándolos por su 50ª clase de entrenamiento en la cinta de correr, o simplemente para decir: “¡Sigan así!” Se conectaron personalmente, compartiendo cositas sobre su cachorro escondido debajo del sofá la noche anterior o cómo tuvieron problemas en su carrera de maratón durante el fin de semana, pero superaron el obstáculo mental para terminar … lo que significaba que todos los demás también podrían hacerlo. Los instructores alentaban a los entrenadores, y constantemente les decían a los usuarios que se esforzaran mucho y que hicieran lo mejor posible. También instaron a los usuarios a escuchar sus propios cuerpos y hacer lo que les convenía ese día.

Cada instructor tenía una personalidad única, y cada uno era una figura pública con su propia base de admiradores. Fueron elegidos por su poder estelar, sin embargo, cada uno todavía era identificable. Muchos vinieron de orígenes de baile o entretenimiento. Leanne Hainsby, una instructora británica que hablaba con frecuencia sobre su carrera competitiva, fue una antigua bailarina de respaldo para Taylor Swift y One Direction.18 Cody Rigsby, una ex estrella infantil en el Mickey Mouse Club de Disney que pasó a bailar para los famosos cantantes Nicki Minaj y Katy Perry, y también obtuvo lugares en programas como Saturday Night Live, tuvieron un atractivo natural para el reconocimiento público.

Antes de unirse a Peloton, Ally Love era reconocible para muchos como modelo y anfitriona en la cancha en los juegos de baloncesto de los Brooklyn Nets. A menudo contaba la lucha personal de un accidente automovilístico que la introdujo a la aptitud física. Su energía eléctrica y sus mantras, como “No lo hagas porque quieres, hazlo porque puedes” y “Sé tu mejor yo”, la convirtieron en una exitosa oradora de TEDx y la ayudaron a fundar una comunidad llamada Love Squad, que organizó eventos sobre inclusión y motivación.20

Los instructores lograron el delicado equilibrio de incitar a sus clases a trabajar duro al crear un sentido de competencia y motivación personal, manteniendo una atmósfera de intercambios alentadores. Los suscriptores valoraron sus relaciones con los instructores, la responsabilidad y la camaradería. Crearon un nombre de usuario y subieron una foto de perfil para participar con Peloton. Luego compitieron contra todos los que tomaron la clase, viendo su rango en un marcador digital.21

Los usuarios interactuaron con la máquina, no simplemente digirieron el contenido. Tenían la capacidad de ver dónde se clasificaban en una clase determinada, ordenados por ciclistas de todos los tiempos, viendo a todos los que estaban allí o, por ejemplo, clasificándolos solo por su grupo de edad. Los usuarios también obtuvieron “insignias” por alcanzar hitos como 100 atracciones, participar en una actividad específica como una transmisión en vivo de los Juegos Olímpicos de Invierno de 2018 en vivo desde Pyeongchang o hacer ejercicio con Peloton durante 30 días seguidos. También podrían digitalmente “chocar los cinco” con cualquier otra persona que tome una clase al mismo tiempo que ellos. Los usuarios pueden rastrear sus propias estadísticas desde los resultados hasta las clases y recibir periódicamente correos electrónicos que comparan su rendimiento con los meses anteriores.

La integración del contenido inspirador con componentes personales y sociales fue única y novedosa. Los instructores hablaron constantemente sobre cruzar los límites personales, crear una atmósfera en la clase que fuera alentadora y fomentara la confianza. Entretejida en cada entrenamiento estaba la pieza digital: integración con dispositivos de seguimiento personal, la oportunidad de ver los perfiles y el éxito de otros participantes durante una clase, y la capacidad de publicar inmediatamente el rendimiento de la sesión en una plataforma de redes sociales. También hubo múltiples elementos competitivos, desde la pantalla basada en métricas que rastreó la velocidad y la salida para mantener a los usuarios inmersos en una clase hasta las recompensas de mérito digital que obtuvieron los usuarios. Peloton creó con éxito una herramienta simple para que los usuarios se sientan orgullosos de su trabajo, lo que contribuyó a la tasa de retención del 96% reportada.

Segunda familia

Los clientes acreditan la disponibilidad, la privacidad y la flexibilidad como elementos clave que ayudan a impulsar su lealtad. Pero sobre todo, discutieron la comunidad como su punto de venta. Acreditaron la motivación a varios grupos de Facebook de Peloton, hablaron sobre las amistades que formaron con personas en otras ciudades y sintieron un verdadero compromiso con los instructores. Aunque cientos de personas pueden tomar una sola clase en vivo y, en cuestión de días, más de 10,000 ciclistas pueden haber tomado esa misma clase de ciclo, los instructores se ganaron la reputación de crear intimidad al hablar de los momentos difíciles y compartidos de trabajar juntos y conectarse. individuos.24 Un jinete explicó el vínculo que sentía con cada instructor diciendo: “Nunca me siento solo … Son mis amigos”. Son una segunda familia.

Influenciadores

Con el aumento de la conectividad en línea, las redes sociales y el intercambio móvil, la importancia de los embajadores de la marca había crecido en todo el mundo. En 2019, los adultos estadounidenses pasaron 43 minutos por día en aplicaciones de redes sociales.27 A medida que los consumidores se volvieron cada vez más escépticos sobre la publicidad tradicional, se contrataron embajadores de la marca para aumentar la conciencia sobre los productos y servicios. La gente creía en las recomendaciones de amigos y de terceros más que en las afirmaciones de las propias empresas.

Los influencers sociales habían creado su propio público y su propia celebridad a través de un nicho específico, por ejemplo, en la moda. La mayoría tenía millones de seguidores que habían construido a través de una comunicación inspiradora y genuina. Las empresas también utilizaron a esas personas influyentes para capturar a sus audiencias integradas al compensarlas como portavoces de una marca.28 Para 2020, se esperaba que las marcas gastaran hasta $ 10 mil millones en personas influyentes en las redes sociales.29

Los influencers virtuales, esencialmente no regulados, salieron a la fama durante 2018 y 2019, utilizados por marcas desde Coca-Cola hasta Luis Vuitton. Estos personajes generados por computadora lanzaron canciones en Spotify y publicaron imágenes promocionales inspiradoras en los canales de redes sociales. Para junio de 2019, Lil Mequela, una estrella del marketing de influencers virtuales, tenía 1,6 millones de seguidores en Instagram30. Debido a que fueron creados por equipos de personas, los influencers virtuales tuvieron el beneficio de ser la combinación perfecta de raza, edad, estilo y sensibilidad, y nunca cometió un error nocturno que podría avergonzar a una marca.

Lo interesante de Peloton fue que sus instructores operaban como embajadores de la marca e influyentes sociales. Representaban la marca ante los consumidores en el sentido de que hablaban como individuos con personalidades y voces discretas que impactaban positivamente las impresiones de Peloton de las personas. También fueron influyentes porque tenían una gran presencia en las redes sociales, sus propias aspiraciones estrella, y a menudo hacían cosas en línea fuera de su capacidad oficial como empleados de Peloton.

Comunidad social de Peloton

Muchos de los instructores de Peloton comenzaron con una imagen pública que solo se expandió una vez que su audiencia creció con la gran base de clientes que ofrecía la compañía de ejercicios. Jess King, una instructora de ciclismo, dijo: “Peloton nos ha proporcionado una plataforma … Ellos apoyan nuestras marcas personales”. 31 King es franca sobre su ojo en la fama. Durante el proceso de la entrevista, Foley le dijo: “Vamos a convertirte en una celebridad”. Su respuesta fue: “Sí, inscríbeme. Esa fue la única razón motivadora para hacerlo.

Rigsby y Love enfatizaron la importancia de conectarse genuinamente con su comunidad para inspirar. Lo hicieron viviendo “la vida de la que hablamos en cámara” y siendo auténticos acerca de que no todos los días son buenos días. Intentaron relacionarse ofreciendo una variedad de historias y también incluyendo llamadas a la acción en Instagram, como alentar a las personas a participar en clases o apoyar a otros. Expresaron repetidamente la importancia de la coherencia dentro y fuera de la bicicleta, lo que fue tranquilizador para sus seguidores.33 Love terminó sus clases diciéndoles a los ciclistas que levantaran la mano derecha del manillar, luego levantaran la mano izquierda y luego demostraran cómo aplaudir. ellos mismos y el uno al otro. Rigsby a menudo se refería a las personas en sus clases como “abucheo” y tenía una comunidad en línea llamada #BooCrew.

Rigsby, con 88,000 seguidores en Instagram, se especializó en música pop en el estudio. A menudo cantaba junto con la música y sus gritos relacionados con el poder de la música misma. Sus publicaciones de Instagram a menudo eran poses de modelos de él mismo, sonriendo al sol, con energía positiva. También incluyó fotos felices con su compañero de vida.34 Love, con 166,000 seguidores de Instagram y una comunidad en línea llamada #LoveSquad, publicó muchas fotos de sí misma haciendo ejercicio y vestimenta deportiva, además de citas inspiradoras escritas a mano, como “Cualquiera puede hazlo una vez … Los jefes lo hacen todos los días “y” Ha llegado el momento … ¡sé valiente! ” También incluyó imágenes y videos cortos de sí misma con otros instructores de Peloton y promociones pagas ocasionales, como para Adidas o Fitbit.35

Peloton mantuvo una página oficial de miembros de Peloton con más de 470,000 seguidores y ayudó a cada instructor a mantener una comunidad patrocinada por la compañía en Facebook. Las comunidades informales en línea evolucionaron para ayudar a los clientes a encontrar grupos, o “tribus”, a los que querían conectarse. A través de esas plataformas en línea, las personas publicaron actualizaciones sobre el progreso de su ejercicio y fotos de ellos mismos en sus bicicletas, y tuvieron acceso a publicaciones sobre el estilo de vida de los instructores de Peloton, como recetas de cenas.36

Uno de los consorcios en línea más activos fueron las madres, quienes afirmaron que la privacidad y la conveniencia de hacer ejercicio en casa era invaluable para ellas. Hubo un grupo del Club de Libros Peloton Moms y un grupo Working Moms of Peloton. Sin importar la subsección, las madres habían determinado que Peloton era parte de su estilo de vida porque se extendía más allá de su rutina diaria de ejercicio37.

Los entrenadores influyentes de Peloton, como Rigsby, organizaron una celebración anual para reunir a su comunidad en la ciudad de Nueva York: “regreso a casa”. Rigsby dijo: “Tengo la oportunidad de hablar con las personas cara a cara con las que interactúo en la tabla de clasificación o en Instagram de forma regular”. Los clientes de Peloton se conocieron y los instructores estrella. Rigsby confirmó: “Es realmente importante para mí poder conectarme con personas de diferentes niveles, tanto en las redes sociales como en la vida real”. 38

Peloton estaba en camino de alcanzar $ 700 millones en ingresos y valuado en $ 4,15 mil millones en 2019. El 5 de junio de 2019, Peloton hizo una presentación de borrador confidencial para una OPI.

Desafíos inevitables

Peloton no estaba exento de competencia; de hecho, algunos se refirieron al “efecto Peloton”, que significa la normalización del estado físico conectado en el hogar. Mirror, una compañía que ingresó al mercado en 2018, fue un ejemplo: una suscripción de $ 39 por mes de servicio de contenido a pedido a través de un dispositivo que parecía un espejo de pared cuando no estaba en uso. Un punto de venta fue la simplicidad de su pantalla en la pared, que no ocupó bienes inmuebles de piso más valiosos. Los usuarios siguieron señales para usar bandas de resistencia o pesas y para hacer ejercicios cardiovasculares. Para la primavera de 2019, Mirror estaba vendiendo pantallas digitales por un valor de $ 1 millón cada mes, o 650 unidades.40 La compañía recaudó $ 38 millones en fondos a principios de 2019 con clientes que incluyen hoteles de lujo, y tenía una valoración de $ 300 millones.41 Además de nuevos conceptos como espejo,

Varios de los desafíos que Peloton enfrentó se desarrollaron en la esfera digital. Uno vino de su comercial de televisión durante los Juegos Olímpicos de Invierno 2018. Una mujer caucásica en una residencia de alta gama se ejercitaba entre tomas de sus luchas y alegrías en la vida familiar diaria mientras una voz en off recitaba un mensaje inspirador.43 La reacción en línea fue implacable. Aunque las madres adineradas que se quedaron en casa pueden haber sido su cliente número uno, Peloton tenía suficientes pasajeros fuera de ese grupo demográfico, y podría decirse que debería haber tenido la sensibilidad de buscar un mayor atractivo para el mercado masivo y evitar los estereotipos. Desde entonces, la compañía ha trabajado para demostrar una amplia gama de clientes y experiencias.

Una instructora, Jennifer Jacobs, dejó Peloton después de tres años en la primavera de 2019, en un momento de secreto dramático. Primero anunció un descanso personal, luego, a través de Instagram, declaró: “… Es con mucho pensamiento y tanta gratitud que decidí que es hora de que me vaya de Peloton para buscar otras oportunidades …” 44 Esto ocurrió una semana después de que ella fue acusado de hacer un comentario ofensivo a un ciclista con el nombre de usuario “BMIwayover50”, siendo BMI un acrónimo de índice de masa corporal. Supuestamente, Jacobs insultó su peso con: “Ella no está pedaleando, así que tal vez por eso”. Las publicaciones de Reddit, Instagram y Facebook debatieron esto durante varios días, con los defensores de Jacobs usando los subtítulos cerrados de Peloton como defensa de que no se había referido a ese jinete.45 Jacobs no respondió directamente a la acusación, ni al debate en línea.

Oportunidades Futuras

En preparación para su salida a bolsa, Peloton estaba invirtiendo en la producción de contenido, además de contratar expertos en televisión y medios digitales.46 La organización aprovechó las oportunidades para clasificarse ante los medios y los inversores como una empresa de estilo de vida centrada en la tecnología en lugar de una empresa de acondicionamiento físico. Peloton diseñó y construyó el hardware y el software en sí, y creó y distribuyó su propio contenido. Esta “experiencia integral de los miembros” condujo a comparaciones con Apple y Amazon.47 Los empleados de Peloton entregaron piezas y montaron bicicletas, y un equipo de 70 ingenieros lo mantuvo en funcionamiento. La tienda en línea vendía camisetas sin mangas, pantalones de yoga y equipos de ejercicio complementarios. Estas fueron opciones de arriba hacia abajo que uno podría esperar que los encargados de tomar decisiones corporativas prioricen a medida que una organización está creciendo estratégicamente. Sin embargo, Peloton también continuó reforzando la comunidad que había construido su éxito. La compañía organizó eventos para jinetes en la sede de la ciudad de Nueva York y celebró reuniones y saludos de instructores en todo Estados Unidos. También envió un alcance automatizado y personalizado a los usuarios que no habían asistido a clases regularmente o que no habían estado activos durante un tiempo.48

La compañía aspiraba a crecer más allá de los Estados Unidos. Después de una prueba exitosa con un pequeño estudio en Londres, en 2019, Peloton comenzó a invertir en un equipo más grande y un nuevo estudio en el Covent Garden de Londres para permitir clases en vivo en una gama más amplia de zonas horarias.49 Invertió en asociaciones hoteleras para alentar la prueba con nuevas audiencias.50 Y las salas de exposición, responsables del 80% de las ventas en 2018, se convirtieron en el foco de su estrategia minorista global.51

Mejor empresa

Para agosto de 2019, la compañía estaba preparada para una OPV exitosa de muchas maneras, pero no estaba claro cómo comunicar esa preparación. Sería poco auténtico para sus embajadores de la marca y los mejores portavoces, los instructores, comenzar a presentar la posición estratégica de la compañía. Los clientes simplemente querían seguir discutiendo lo que siempre tuvieron: su progreso personal. La marca todavía se preguntaba cuál debería ser su voz corporativa tradicional para algo así como una OPI.

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TECHNOLOGY

Competing in the Age of AI

How machine intelligence changes the rules of business

by Marco Iansiti and Karim R. Lakhani

 

EN 2019, apenas cinco años después del lanzamiento del Grupo de Servicios Financieros de Ant, el número de consumidores que usaban sus servicios superó la marca de mil millones. Creada en Alibaba, Ant Financial utiliza inteligencia artificial y datos de Alipay, su plataforma central de pagos móviles, para administrar una variedad extraordinaria de negocios, incluidos préstamos al consumidor, fondos del mercado monetario, gestión de patrimonio, seguro médico, servicios de calificación crediticia. e incluso un juego en línea que alienta a las personas a reducir su huella de carbono. La compañía atiende a más de 10 veces más clientes que los bancos estadounidenses más grandes, con menos de una décima parte del número de empleados. En su última ronda de financiación, en 2018, tuvo una valoración de $ 150 mil millones, casi la mitad que la de JPMorgan Chase, la compañía de servicios financieros más valiosa del mundo.

A diferencia de los bancos tradicionales, las instituciones de inversión y las compañías de seguros, Ant Financial se basa en un
núcleo digital . No hay trabajadores en su “camino crítico” de actividades operativas. AI dirige el espectáculo. No hay un gerente que apruebe los préstamos, ningún empleado que brinde asesoramiento financiero, ningún representante que autorice los gastos médicos del consumidor. Y sin las restricciones operativas que limitan las empresas tradicionales, Ant Financial puede competir de maneras sin precedentes y lograr un crecimiento desenfrenado e impacto en una variedad de industrias.

La aparición de este nuevo tipo de empresa está marcando el comienzo de la era de la IA. La cohorte de Ant Financial incluye gigantes como Google, Facebook, Alibaba y Tencent, y muchas empresas más pequeñas y de rápido crecimiento, desde Zebra Medical Vision y Way-fair hasta Indigo Ag y Ocado. Cada vez que utilizamos un servicio de una de esas compañías, sucede lo mismo: en lugar de depender de los procesos comerciales tradicionales operados por trabajadores, gerentes, ingenieros de procesos, supervisores o representantes de servicio al cliente, el valor que obtenemos es servido por algoritmos. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, se refiere a AI como el nuevo “tiempo de ejecución” de la empresa. Es cierto que los gerentes e ingenieros diseñan la IA y el software que hace que los algoritmos funcionen, pero después de eso, el sistema ofrece valor
por sí solo, a través de la automatización digital o aprovechando un ecosistema de proveedores fuera de la empresa. AI establece los precios en Amazon, recomienda canciones en Spotify, iguala a compradores y vendedores en el mercado de Indigo y califica a los prestatarios para un préstamo Ant Financial.

La eliminación de las restricciones tradicionales transforma las reglas de la competencia. A medida que las redes y algoritmos digitales se entrelazan en el tejido de las empresas, las industrias comienzan a funcionar de manera diferente y las líneas entre ellas se difuminan. Los cambios se extienden mucho más allá de las empresas nativas digitales, ya que las organizaciones más tradicionales, confrontadas por nuevos rivales, también se mueven hacia modelos basados ​​en IA. Walmart, Fidelity, Honeywell y Comcast ahora están aprovechando ampliamente los datos, los algoritmos y las redes digitales para competir de manera convincente en esta nueva era. Ya sea que esté liderando una startup digital o trabajando para modernizar una empresa tradicional, es esencial comprender el impacto revolucionario que la IA tiene en las operaciones, la estrategia y la competencia.

LA FÁBRICA DE AI

En el centro de la nueva empresa se encuentra una fábrica de decisiones, lo que llamamos la “fábrica de IA”. Su software ejecuta los millones de subastas diarias en Google y Baidu. Sus algoritmos deciden qué automóviles ofrecen viajes en Didi, Grab, Lyft y Uber. Establece los precios de auriculares y polos en Amazon y ejecuta los robots que limpian los pisos en algunas ubicaciones de Walmart. Habilita los bots de servicio al cliente en Fidelity e interpreta los rayos X en Zebra Medical. En cada caso, la fábrica de IA trata la toma de decisiones como una ciencia. Los análisis convierten sistemáticamente datos internos y externos en predicciones, ideas y opciones, que a su vez guían y automatizan los flujos de trabajo operativos.

Por extraño que parezca, la IA que puede impulsar el crecimiento explosivo de una empresa digital a menudo ni siquiera es tan sofisticada. Para lograr un cambio dramático, la IA no necesita ser material de ciencia ficción, indistinguible del comportamiento humano o simulando el razonamiento humano, una capacidad a veces denominada “IA fuerte”. Solo necesita un sistema informático para poder realizar tareas tradicionalmente manejadas por personas, lo que a menudo se conoce como “IA débil”.

Con una IA débil, la fábrica de IA ya puede tomar una serie de decisiones críticas. En algunos casos, puede administrar negocios de información (como Google y Facebook). En otros casos, guiará la forma en que la compañía construye, entrega u opera productos físicos reales (como los robots de almacén de Amazon o Waymo, el servicio de automóviles autónomos de Google). Pero en todos los casos, las fábricas de decisiones digitales manejan algunos de los procesos más críticos y las decisiones operativas. El software constituye el núcleo de la empresa, mientras que los humanos se mueven al límite.

Cuatro componentes son esenciales para cada fábrica. El primero es la canalización de datos, el proceso semiautomatizado que reúne, limpia, integra y protege los datos de manera sistemática, sostenible y escalable. El segundo son los algoritmos, que generan predicciones sobre futuros estados o acciones de la empresa. La tercera es una plataforma de experimentación, en la que se prueban las hipótesis sobre nuevos algoritmos para garantizar que sus sugerencias tengan el efecto deseado. El cuarto es la infraestructura, los sistemas que integran este proceso en el software y lo conectan a usuarios internos y externos.

Tome un motor de búsqueda como Google o Bing. Tan pronto como alguien comienza a escribir algunas letras en el cuadro de búsqueda, los algoritmos predicen dinámicamente el término de búsqueda completo en función de los términos que muchos usuarios han escrito antes y las acciones pasadas de este usuario en particular. Estas predicciones se capturan en un menú desplegable (el “cuadro de sugerencia automática”) que ayuda al usuario a concentrarse rápidamente en una búsqueda relevante. Cada pulsación de tecla y cada clic se capturan como puntos de datos, y cada punto de datos mejora las predicciones para futuras búsquedas. AI también genera los resultados de búsqueda orgánicos, que se extraen de un índice de la web previamente ensamblado y optimizado de acuerdo con los clics generados en los resultados de búsquedas anteriores. La entrada del término también desencadena una subasta automática para los anuncios más relevantes para la búsqueda del usuario, cuyos resultados están formados por bucles de experimentación y aprendizaje adicionales. Cualquier clic en o fuera de la consulta de búsqueda o la página de resultados de búsqueda proporciona datos útiles. Cuantas más búsquedas, mejores serán las predicciones, y cuanto mejores sean las predicciones, más se utilizará el motor de búsqueda.

 

 

ELIMINACIÓN DE LÍMITES A ESCALA, ALCANCE Y APRENDIZAJE

El concepto de escala ha sido central en los negocios desde al menos la Revolución Industrial. El gran Alfred Chandler describió cómo las empresas industriales modernas podrían alcanzar niveles de producción sin precedentes a un costo unitario mucho más bajo, dando a las grandes empresas una ventaja importante sobre sus rivales más pequeños. También destacó los beneficios que las empresas podrían obtener de la capacidad para lograr un mayor alcance o variedad de producción. El impulso por la mejora y la innovación agregó un tercer requisito para las empresas: el aprendizaje. La escala, el alcance y el aprendizaje se han considerado los impulsores esenciales del rendimiento operativo de una empresa. Y durante mucho tiempo han sido habilitados por procesos comerciales cuidadosamente definidos que dependen de la mano de obra y la administración para entregar productos y servicios a los clientes, y que se ven reforzados por los sistemas de TI tradicionales.

Después de cientos de años de mejoras incrementales al modelo industrial, la empresa digital ahora está cambiando radicalmente la escala, el alcance y el paradigma de aprendizaje. Los procesos impulsados ​​por IA pueden ampliarse mucho más rápidamente que los procesos tradicionales, permiten un alcance mucho mayor porque pueden conectarse fácilmente con otras empresas digitalizadas y crean oportunidades increíblemente poderosas para el aprendizaje y la mejora, como la capacidad de producir siempre modelos de comportamiento del cliente más precisos y sofisticados y luego adaptar los servicios en consecuencia.

En los modelos operativos tradicionales, la escala inevitablemente alcanza un punto en el que ofrece rendimientos decrecientes. Pero no necesariamente vemos esto con los modelos impulsados ​​por IA, en los que el rendimiento a escala puede continuar subiendo a niveles nunca antes escuchados. (Vea la exposición “Cómo las empresas impulsadas por AI pueden superar a las empresas tradicionales”). Ahora imagine lo que sucede cuando una empresa impulsada por AI compite con una empresa tradicional al servir a los mismos clientes con una propuesta de valor similar (o mejor) y un modelo operativo mucho más escalable.

Llamamos a este tipo de confrontación una “colisión”. Dado que tanto el aprendizaje como los efectos de red amplifican el impacto del volumen en la creación de valor, las empresas construidas sobre un núcleo digital pueden abrumar a las organizaciones tradicionales. Considere el resultado cuando Amazon colisiona con los minoristas tradicionales, Ant Financial con los bancos tradicionales y Didi y Uber con los servicios de taxi tradicionales. Como Clayton Christensen, Michael Raynor y Rory McDonald argumentaron en “¿Qué es la innovación disruptiva?” (HBR, diciembre de 2015), estos trastornos competitivos no se ajustan al modelo de disrupción. Las colisiones no son causadas por una innovación particular en una tecnología o un modelo de negocio. Son el resultado de la aparición de un tipo de empresa completamente diferente. Y pueden alterar fundamentalmente las industrias y remodelar la naturaleza de la ventaja competitiva.

Tenga en cuenta que puede tomar bastante tiempo para que los modelos operativos impulsados ​​por IA generen valor económico en cualquier lugar cercano al valor que los modelos operativos tradicionales generan a escala. Los efectos de red producen poco valor antes de alcanzar la masa crítica, y la mayoría de los algoritmos recientemente aplicados sufren un “arranque en frío” antes de adquirir datos adecuados. Ant Financial creció rápidamente, pero su servicio de pago principal, Alipay, que había sido lanzado en 2004 por Alibaba, tardó años en alcanzar su volumen actual. Esto explica por qué los ejecutivos instalados en el modelo tradicional tienen dificultades para creer que el modelo digital alguna vez se pondrá al díaPero una vez que el modelo operativo digital realmente se pone en marcha, puede ofrecer un valor muy superior y superar rápidamente a las empresas tradicionales.

Las colisiones entre empresas tradicionales y basadas en inteligencia artificial están ocurriendo en todas las industrias: software, servicios financieros, comercio minorista, telecomunicaciones, medios de comunicación, atención médica, automóviles e incluso agronegocios. Es difícil pensar en un negocio que no se enfrente a la necesidad apremiante de digitalizar su modelo operativo y responder a las nuevas amenazas.

RECONSTRUCCIÓN DE EMPRESAS TRADICIONALES

Para los líderes de las empresas tradicionales, competir con sus rivales digitales implica más que implementar software empresarial o incluso construir canalizaciones de datos, comprender algoritmos y experimentar. Requiere volver a diseñar la organización y el modelo operativo de la empresa. Durante mucho, mucho tiempo, las empresas han optimizado su escala, alcance y aprendizaje a través de un mayor enfoque y especialización, lo que condujo a las estructuras aisladas que la gran mayoría de las empresas tienen hoy en día. Las generaciones de tecnología de la información no cambiaron este patrón. Durante décadas, la TI se utilizó para mejorar el rendimiento de funciones específicas y unidades organizativas. Los sistemas empresariales tradicionales a menudo incluso reforzaban los silos y las divisiones entre funciones y productos.

Los silos, sin embargo, son enemigos del crecimiento impulsado por la IA. De hecho, empresas como Google Ads y My Financial Bank de Ant Financial los renuncian deliberadamente y están diseñados para aprovechar un núcleo integrado de datos y una base de código unificada y consistente. Cuando cada silo en una empresa tiene sus propios datos y código, el desarrollo interno se fragmenta y es casi imposible construir conexiones a través de los silos o con redes o ecosistemas de negocios externos. También es casi imposible desarrollar una comprensión de 360 ​​grados del cliente que sirve y se basa en cada departamento y función. Entonces, cuando las empresas establecen un nuevo núcleo digital, deben evitar crear divisiones organizacionales profundas dentro de él.

Si bien la transición a un modelo impulsado por la IA es un desafío, muchas empresas tradicionales, algunas de las cuales hemos trabajado, han comenzado a hacer el cambio. De hecho, en un estudio reciente analizamos más de 350 empresas tradicionales en los sectores de servicios y fabricación y descubrimos que la mayoría había comenzado a centrarse más en los datos y el análisis en sus organizaciones. Muchos —incluidos Nord-strom, Vodafone, Comcast y Visa— ya habían hecho avances importantes, digitalizando y rediseñando componentes clave de sus modelos operativos y desarrollando plataformas de datos sofisticadas y capacidades de inteligencia artificial. No tiene que ser una startup de software para digitalizar elementos críticos de su negocio, pero sí tiene que enfrentarse a silos y sistemas heredados fragmentados, agregar capacidades y reestructurar su cultura.

Fidelity Investments está utilizando AI para habilitar procesos en áreas importantes, que incluyen servicio al cliente, información del cliente y recomendaciones de inversión. Sus iniciativas de inteligencia artificial se basan en un esfuerzo de varios años para integrar activos de datos en un núcleo digital y rediseñar la organización que lo rodea. El trabajo de ninguna manera está terminado, pero el impacto de la IA ya es evidente en muchos casos de uso de alto valor en toda la empresa. Para asumir Amazon, Walmart está reconstruyendo su modelo operativo en torno a la inteligencia artificial y reemplazando los sistemas de software empresariales tradicionales con una arquitectura integrada basada en la nube. Eso permitirá a Walmart usar sus activos de datos únicos en una variedad de nuevas y potentes aplicaciones y automatizar o mejorar un número creciente de tareas operativas con inteligencia artificial y análisis. En Microsoft, Nadella está apostando por el futuro de la compañía a una transformación total de su modelo operativo. (Consulte la barra lateral “Transformación de IA de Microsoft”).

RETHINKING ESTRATEGIA Y CAPACIDADES

A medida que las empresas impulsadas por IA chocan con las empresas tradicionales, la ventaja competitiva se define cada vez más por la capacidad de dar forma y controlar las redes digitales. (Consulte “Por qué algunas plataformas prosperan y otras no”, HBR, enero – febrero de 2019). Las organizaciones que se destacan por conectar empresas, agregar los datos que fluyen entre ellas y extraer su valor a través de análisis e inteligencia artificial tendrán la ventaja. . Los efectos de red tradicionales y las curvas de aprendizaje basadas en IA se reforzarán mutuamente, multiplicando el impacto de cada uno. Puede ver esta dinámica en compañías como Google, Facebook, Tencent y Alibaba, que se han convertido en poderosas firmas “centrales” al acumular datos a través de sus muchas conexiones de red y construir los algoritmos necesarios para aumentar las ventajas competitivas en industrias dispares. .

Mientras tanto, los enfoques convencionales de estrategia que se centran en el análisis tradicional de la industria se están volviendo cada vez más ineficaces. Tomar empresas automotrices. Se enfrentan a una variedad de nuevas amenazas digitales, desde Uber a Waymo, cada una de ellas fuera de los límites tradicionales de la industria. Pero si los ejecutivos de automóviles piensan en los automóviles más allá de su contexto tradicional de la industria, como un servicio altamente conectado y habilitado para la inteligencia artificial, no solo pueden defenderse, sino también dar rienda suelta a un nuevo valor, a través de oportunidades de comercio local, anuncios, noticias y canales de entretenimiento, basados ​​en la ubicación servicios, etc.

El consejo a los ejecutivos fue una vez quedarse con las empresas que conocían, en las industrias que entendían. Pero las sinergias en los algoritmos y los flujos de datos no respetan los límites de la industria. Y las organizaciones que no pueden aprovechar a los clientes y los datos a través de esos límites probablemente estén en una gran desventaja. En lugar de centrarse en el análisis de la industria y en la gestión de los recursos internos de las empresas, la estrategia debe centrarse en las conexiones que las empresas crean en todas las industrias y el flujo de datos a través de las redes que utilizan las empresas.

Todo esto tiene implicaciones importantes para las organizaciones y sus empleados. El aprendizaje automático transformará la naturaleza de casi todos los trabajos, independientemente de su ocupación, nivel de ingresos o especialización. Sin lugar a dudas, los modelos operativos basados ​​en IA pueden cobrar un costo humano real. Varios estudios sugieren que quizás la mitad de las actividades laborales actuales pueden ser reemplazadas por sistemas habilitados para IA. No deberíamos estar demasiado sorprendidos por eso. Después de todo, los modelos operativos han sido diseñados por mucho tiempo para hacer que muchas tareas sean predecibles y repetibles. Los procesos para escanear productos al momento de pagar, hacer café con leche y eliminar hernias, por ejemplo, se benefician de la estandarización y no requieren demasiada creatividad humana. Si bien las mejoras de IA enriquecerán muchos empleos y generarán una variedad de oportunidades interesantes,

Las dislocaciones incluirán no solo el reemplazo del trabajo sino también la erosión de las capacidades tradicionales. En casi todos los entornos, las empresas impulsadas por inteligencia artificial se enfrentan a organizaciones altamente especializadas. En un mundo impulsado por la inteligencia artificial, los requisitos para la competencia tienen menos que ver con la especialización y más con un conjunto universal de capacidades en el abastecimiento de datos, el procesamiento, el análisis y el desarrollo de algoritmos. Estas nuevas capacidades universales están reestructurando la estrategia, el diseño comercial e incluso el liderazgo. Las estrategias en negocios digitales y en red muy diversos ahora se parecen, al igual que los impulsores del rendimiento operativo. La experiencia en la industria se ha vuelto menos crítica. Cuando Uber buscó un nuevo CEO, la junta contrató a alguien que anteriormente había dirigido una empresa digital, Expedia, no una empresa de servicios de limusina.

Estamos pasando de una era de competencias básicas que difieren de una industria a otra a una era conformada por datos y análisis y potenciada por algoritmos, todo alojado en la nube para que cualquiera lo use. Es por eso que Alibaba y Amazon pueden competir en industrias tan dispares como los servicios minoristas y financieros, y la atención médica y la calificación crediticia. Estos sectores ahora tienen muchos fundamentos tecnológicos similares y emplean métodos y herramientas comunes. Las estrategias se están alejando de la diferenciación tradicional basada en el costo, la calidad y el valor de marca y la experiencia especializada y vertical, hacia ventajas como la posición de la red comercial, la acumulación de datos únicos y el despliegue de análisis sofisticados.

EL RETO DE LIDERAZGO

Aunque puede desencadenar un enorme crecimiento, la eliminación de las restricciones operativas no siempre es algo bueno. Los sistemas sin fricción son propensos a la inestabilidad y difíciles de detener una vez que están en movimiento. Piense en un automóvil sin frenos o en un esquiador que no puede reducir la velocidad. Una señal digital, un meme viral, por ejemplo, puede propagarse rápidamente a través de las redes y puede ser casi imposible de detener, incluso para la organización que la lanzó en primer lugar o una entidad que controla los centros clave en una red. Sin fricción, un video que incita a la violencia o un título falso o manipulador puede extenderse rápidamente a miles de millones de personas en una variedad de redes, incluso transformándose para optimizar los clics y las descargas. Si tiene un mensaje para enviar, AI ofrece una forma fantástica de llegar a un gran número de personas y personalizar ese mensaje para ellos.

Los modelos operativos digitales pueden agregar daños a lo largo del valor. Incluso cuando la intención es positiva, el potencial inconveniente puede ser significativo. Un error puede exponer una gran red digital a un ciberataque destructivo. Los algoritmos, si no se controlan, pueden exacerbar el sesgo y la información errónea a gran escala. Los riesgos pueden ser muy aumentados. Considere la forma en que los bancos digitales están agregando los ahorros de los consumidores de una manera sin precedentes. Ant Financial, que ahora opera uno de los fondos de mercado monetario más grandes del mundo, tiene a su cargo los ahorros de cientos de millones de consumidores chinos. Los riesgos que presenta son significativos, especialmente para una institución relativamente no probada.

La escala digital, el alcance y el aprendizaje crean una serie de nuevos desafíos, no solo problemas de privacidad y ciberseguridad, sino también turbulencias sociales como resultado de la concentración del mercado, las dislocaciones y el aumento de la desigualdad. Las instituciones diseñadas para mantener un ojo en los negocios, los organismos reguladores, por ejemplo, están luchando por mantenerse al día con todos los cambios rápidos.

En un mundo impulsado por la inteligencia artificial, una vez que una oferta se ajusta a un mercado, los números de usuarios, el compromiso y los ingresos pueden dispararse. Sin embargo, cada vez es más obvio que el crecimiento sin restricciones es peligroso. El potencial para las empresas que adoptan modelos operativos digitales es enorme, pero la capacidad de infligir daños generalizados debe considerarse explícitamente. Navegar por estas oportunidades y amenazas será una verdadera prueba de liderazgo tanto para las empresas como para las instituciones públicas.

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