Una de las definiciones de entropía en Teoria de la Información es la cantidad de combinaciones equivalentes de un mismo sistema (Shannon). Vamos a aplicar este principio para analizar el mercado de una marca y las posibles estrategias comerciales a aplicar.

Supongamos un mercado objetivo.

Si este grupo no está segmentado (ordenado) se trata de personas mezcladas con el resto de la población, y el grupo tiene mucha entropía. Es el caso por ejemplo de personas que necesitan un corte de pelo ¿Cómo llegar a ellas con anuncios sabiendo que literalmente cualquiera entre toda la población (salvo los calvos) necesita cortarse el pelo?.

Si es un grupo segmentado (e.g. son todo ingenieros de 40 años) el grupo está ordenado y tiene poca entropía. Podemos acceder a bases de datos con estos perfiles.

¿Cómo llegar a cada uno de estos grupos?. El problema está en el primer grupo, y sólo plataformas como Google pueden resolverlo. La otra opción es invertir una fortuna en publicidad sin garantía alguna de éxito. Estas personas hacen una búsqueda para resolver su problema y quedarán identificadas para anunciarles algo.

Por lo tanto lo que hace Google es convertir entropía o desorden (gente dispersa sin segmentar pero que necesita cosas) en órden: nichos de mercado por keywords en los que las empresas compiten por posicionarse. La estrategia optima en estos casos es salir del orden establecido y crear tu propio orden, añadiendo dimensiones al nicho: ubicación geográfica, ofertas o cupones, etc.

Por otro lado en mercados de baja entropía, como por ejemplo fans de un grupo musical, propietarios de Teslas, etc. funcionan mejor la publicidad y las redes sociales por la naturaleza más duradera e intrínsecamente social de la necesidad.