Si trabajas en ecommerce, casi seguro que has oído hablar del estudio de las mermeladas. Se usa para defender que menos opciones venden más, y suele contarse como una ley. La historia completa es más interesante, y es más útil para entender qué le pasa a alguien que entra en tu tienda y no sabe qué elegir.

El experimento de las mermeladas

En un estudio publicado en 2000, Sheena Iyengar y Mark Lepper contaron cómo habían montado un puesto de degustación en un supermercado de California. Unas veces ponían seis mermeladas y otras, veinticuatro. Con veinticuatro se paraba más gente a mirar, pero compraba mucha menos: de quienes se acercaban, solo el 3 % acabó comprando, frente al 30 % cuando había seis.

El resultado era tan llamativo que se convirtió en una de las ideas más citadas del marketing: si ofreces demasiado, la gente no elige nada.

Lo que vino después

Otros investigadores intentaron repetir el efecto muchas veces, con resultados muy dispares. En 2010, Benjamin Scheibehenne, Rainer Greifeneder y Peter Todd reunieron cincuenta experimentos en un metaanálisis y encontraron que, de media, el efecto era prácticamente cero, aunque con grandes diferencias entre estudios. Un matiz importante: a quien ya sabía lo que quería le afectaba menos tener más opciones.

En 2015, Alexander Chernev, Ulf Böckenholt y Joseph Goodman revisaron casi cien resultados e identificaron en qué condiciones es más probable la sobrecarga. Influyen cuatro factores: lo complejo que es el conjunto de opciones, lo difícil que es la decisión, lo seguro que está el cliente de sus preferencias y si viene a elegir o solo a mirar. Cuando las opciones son fáciles de comparar y el cliente sabe lo que quiere, el efecto se debilita o desaparece. Es más probable cuando ninguna opción destaca, cuesta compararlas y el cliente no tiene claro qué quiere. O sea, «demasiadas opciones» no siempre es un problema, pero puede serlo en ciertas condiciones.

Cuándo se dan esas condiciones en una tienda online

Piensa en alguien que va a comprarse su primer robot aspirador. Entra en la categoría y encuentra sesenta modelos. Todos parecen iguales en las fotos, y las fichas hablan de pascales de succión, mapeo con láser, bases de autovaciado y minutos de autonomía. No sabe cuáles de esas cosas le importan, porque nunca ha tenido uno.

Aquí coinciden los factores que la investigación asocia a la sobrecarga: opciones difíciles de comparar, una decisión complicada, preferencias poco claras y un cliente que viene a comprar uno, no solo a mirar. Si además se equivoca, pierde varios cientos de euros. El mismo cliente, cuando compra papel de cocina, no tiene ningún problema con que haya cuarenta marcas.

Por eso la sobrecarga no depende tanto del tamaño del catálogo como del tipo de compra y de cuánto sabe el cliente. En las categorías en las que la gente compra por primera vez o compra poco, un catálogo grande sin ayuda puede convertirse en un muro.

Qué hacer sin recortar el catálogo

Del estudio de las mermeladas muchos sacaron la conclusión de que hay que vender menos productos. Lo que sugiere la investigación posterior es que importa menos cuántos productos tienes que cuántas opciones tiene que comparar el cliente a la vez sin saber cómo.

  • Agrupa por uso antes que por especificación. «Para pisos pequeños», «si tienes mascotas» o «para no preocuparte de vaciarlo» convierten sesenta robots en tres grupos manejables.
  • Explica qué diferencia de verdad a los modelos parecidos. Dos líneas sobre cuándo compensa pagar más ayudan más que una tabla de veinte especificaciones.
  • Propón una opción recomendada por perfil. Le da al cliente un punto de partida sin quitarle libertad.
  • Ayúdale a ordenar sus preferencias. Muchas veces el cliente no sabe qué quiere porque no sabe qué preguntas hacerse. Esa es justo la parte en la que un buen dependiente marca la diferencia, y la que se trata con más detalle en encontrar vs elegir.

Un asistente de compras con IA puede hacer ese trabajo en una conversación: le pregunta por lo que el cliente no sabe que tiene que decidir y reduce sesenta opciones a una o dos que encajan, sin quitar nada del catálogo.

SmartShop AI, un asistente de ventas para tiendas Shopify y WooCommerce, trabaja así: entiende lo que busca el cliente y, si le falta un dato importante, hace una sola pregunta antes de recomendarle uno o dos productos de tu catálogo con una frase que explica por qué.