La razon del porque Xiaomi, Huawey y Oppo crean submarcas

¿Por qué Xiaomi, Huawei y OPPO crearon submarcas de teléfonos?

Huawei, Xiaomi y OPPO son algunas de las marcas que han creado nuevas submarcas de teléfonos, y muchos nos preguntamos por qué, bueno, aquí te lo explicamos.

Una de las dudas que han tenido muchos usuarios de nuestra comunidad es conocer el por qué marcas como Xiaomi, Huawei y OPPO han creado nuevas marcas de teléfonos que parecería que compiten contra sus mismos teléfonos de otras gamas, por ejemplo, nadie va a negar que el PocoPhone podría restarle ventas a los MI 8, o que el el Honor Play hará lo propio con el Huawei Nova 3 o el P20, sin embargo, esto no es así.

De hecho, esta es la razón por la que las compañías crean submarcas, es decir, siguen la estrategia de marketing llamada marca paraguas, que significa que una marca aglutina diferentes submarcas, todo ello con el fin de reducir los costes y los riesgos de introducir nuevos productos en el mercado, y así no arriesgar la reputación de su marca principal.

Por esta razón, las submarcas chinas son mucho más arriesgadas, y están claramente enfocadas en un público joven que busca un gran teléfono sin gastar mucho dinero, esto a pesar de que los fabricantes de los que estamos hablando ya manejan precios muy bajos con sus marcas principales.

Honor, Poco y Realme vs. Huawei, Xiaomi y OPPO

Antes de continuar dejemos claro qué submarca pertenece a cada fabricante; Huawei es el dueño de Honor, Xiaomi de Poco (India) o PocoPhone (resto del mundo), y OPPO es el creador de Realme.

En el caso de Realme y Poco, estas submarcas han sido creadas con un firme propósito, conquistar el mercado Indio, que es justamente un mercado dominado por Samsung y Xiaomi, sin embargo, nuevas marcas como OnePlus están entrando con mucha fuerza, sobre todo cuando la marca tiene excelentes productos de gama alta con una atractiva relación calidad precio, de ahí que Xiaomi haya creado el Poco F1, su equipo de gama alta con la mejor relación calidad/precio del mercado.

Por otro lado, Realme por ahora es una marca que está enfocada en crear teléfonos económicos, es decir, una especie de gama baja, mientras que OPPO seguirá fabricando los smartphones de gama alta como el OPPO Find X.

México es otro ejemplo de lo que pueden lograr las submarcas, y aquí lo vemos con Huawei, pues a pesar de que la firma viene creciendo año con año en cuota de mercado y está cerca de quitarle su segundo puesto de ventas a Motorola, acaban de relanzar su submarca, Honor, en México.

Esto porque Huawei no puede poner a la venta un gama media con un Kirin 970 con IA (Inteligencia Artificial) a mitad de precio que un Huawei P20, pues aquí sí estarían compitiendo contra sus propios productos, y eso sin duda afectará las ventas de sus equipos de gama alta. En cambio, sí pueden hacerlo con una submarca como Honor, de ahí que el Huawei Nova 3 tenga un precio muy cercano al Huawei P20, pero el Honor Play cueste más de 5 mil pesos menos con características muy similares como lo explicamos anteriormente.

Las submarcas están dirigidas a otro público

Otro punto que no hay que perder de vista es que estas submarcas seguramente nunca van a tener equipos al mismo nivel que sus marcas principales, qué quiero decir, que aunque el PocoPhone F1 sea un gran equipo, tiene algunas carencias importantes que no tiene el Xiaomi Mi 8, y eso es porque el PocoPhone está pensado para otro tipo de público.

El mismo caso lo vemos con Honor, donde la propia Huawei ha dicho que es una marca para jóvenes que quieren potencia y gran rendimiento multimedia sin que tengan que pagar mucho dinero.

Esta es la razón de la existencia de estas submarcas, las cuales se han vuelto muy populares en fabricantes chinos que así quieren conquistar nuevos mercados.

Como saber que un libro se convierte en Mejor vendido

¿Cómo es que un libro se convierte en “bestseller”?

Analizando el comportamiento de los lectores en "Goodreads" ha permitido crear un modelo que podría decirnos si un libro será un bestseller.

Investigadores de la Universidad de Northwestern, Microsoft Research India y el Instituto Indio de Tecnología Kharagpur, han desarrollado un modelo para predecir si un libro pudiese convertirse en un bestseller en Amazon dentro de los siguientes 15 días después de su publicación. Su modelo, el cual se bosqueja en arXiv, trabaja analizando el comportamiento de la plataforma Goodreads.

Hemos estado trabajando en el análisis de la dinámicas de poblaciones de varias entidades sociales como hashtag en Twitter, tópicos en Quora, etcétera, dice Animesh Mukherjee, uno de los investigadores de este trabajo. “Sentimos que podíamos enfocarnos de manera similar para analizar la popularidad de los libros y encontramos que Goodreads era ideal para nuestras investigaciones”.

La popularidad de un libro depende de una multitud de factores y puede medirse usando muchos parámetros. En el estudio en cuestión, los investigadores se enfocaron en cómo las características de un libro que se está leyendo tienen influencia en su popularidad. Hicieron un análisis cruzado de plataformas y trataron de ligar esto con el volumen de ventas en Amazon.

“Seguimos nuestra intuición sobre que la popularidad de los libros se maneja principalmente por los lectores, de ahí la motivación para extraer el comportamiento que da origen a esta popularidad para así entender lo que pudiese pasar en el futuro con los libros. “Una de las mejores formas de cuantificar la popularidad de los libros es su número de ventas. Entonces tratamos de cuantificar la noción de popularidad en términos de los “bestsellers” de Amazon.

Los investigadores empezaron analizando el comportamiento colectivo de lectura de los usuarios de Goodreads. Entonces cuantificaron las diferentes características de las entidades de Goodreads, las cuales podían ser usadas para identificar diferencias entre los bestsellers de Amazon y otros libros menos vendidos. Finalmente desarrollaron un modelo de aprendizaje de máquinas que usa estas características para predecir cuando un libro será un bestseller en un tiempo no mayor de 15 días después de su publicación.

“Usamos los modelos más novedosos de aprendizaje de máquinas para desarrollar nuestras predicciones”, dice Mukherjee. “Observamos los ratings y revisiones de un libro en Goodreads y notamos que esto no es tan efectivo para predecir los bestsellers, así como los patrones de lectura de los usuarios. Por ejemplo, en Goodreads, un lector puede poner un mensaje sobre cuánto ha leído de un libro, en qué página está y hacer comentarios sobre el contenido. Encontramos que estas características son muy efectivas para saber si el libro pudiese ser un bestseller en el futuro”, dice el investigador.

El modelo logra un promedio de precisión de 88.72% en predecir los libros que se convertirían en bestseller después de dos semanas de su publicación. Su método, que se basa en los mensajes de los lectores, obtuvo una mejora de 16.4% comparado con los métodos que solamente usan los factores tradicionales de la popularidad, como el rating de un libro o las revisiones y críticas de los usuarios.

“Una de los hallazgos más importantes es que los libros bestsellers de Amazon no necesariamente tienen que ser calificados por una revisión de alta calidad de los lectores o por un gran volumen de ratings, dice Mukherjee. “En contraste, una gran mayoría de ellos tienen un estado de patrones de lectores después de haber leído el libro, que los distingue fuertemente del resto de los libros”.

Los investigadores también evalúan qué tan bueno es su método para predecir dos tipos de libros: aquellos que tienen muy buen rating que reciben un gran número de revisiones pero que no son bestsellers y las nominaciones de Goodreads para premiar a los mejores libros que tampoco son bestsellers. Estos logran un alto promedio de 87.1% para Goodreads y 86.22 para el primer caso.

“Creemos que este trabajo es una contribución importante a la literatura actual y que no solamente muestra el comportamiento colectivo de lecturas en una plataforma social a través de un estudio de medición riguroso, pero estableciendo también un enlace fuerte entre dos canales ortogonales, Goodreads y Amazon”, dice Mukherjee. El modelo desarrollado pudiese permitir el nacimiento de nuevas herramientas para las políticas de diseño de sitios involucrados con el tema de los libros. Esto es probablemente la razón por la cual Amazon compró Goodreads en el 2013.

“Hay muchas direcciones que queremos explorar en el futuro”, dice Mukherjee. “Una de ellas es investigar la popularidad de los diferentes géneros de libros. otro es el estudio de la interdinámica de género con la demografía de los lectores. Por ejemplo, ¿cómo el comportamiento de lectura de hombres difiere del de las mujeres y cómo ocurren términos del continente en donde se hace el análisis?