Machine learning y comportamiento del consumidor

Por Freddy Linares

La digitalización y el uso creciente de internet impulsan nuevos métodos para comprender el mercado. Conocer al consumidor moderno implica plantear nuevos métodos y recursos con los que se le estudia, destacando en la actualidad como pieza clave a los datos que, son sinónimo de poder a medida que su influencia y complejidad se va organizando.

Ya en el 2021 cerca del 90% de la población mundial accedía a Internet desde un celular y empresas como Meta o Google aprovechan esta expansión al analizar y explotar datos para el desarrollo de nuevos servicios. Muchos expertos predicen que las siguiente revoluciones tecnológicas serán disrupciones basadas en datos por lo que comprender su gestión y potencial es una necesidad. Es por ello, que disciplinas como el machine learning (ML) han ganado relevancia.

Ésta aspira a dominar la investigación del comportamiento del consumidor en distintos sectores. Información sobre cómo se consumen productos y servicios, junto a data transaccional clásica de la empresa. Pese a sonar intensiva en maquinaria o equipos, el ML basa su desarrollo en la estadística y matemática y se usan algoritmos especializados, que son la evolución de diferentes técnicas estadísticas conocidas, para automatizar múltiples etapas y procesos de cálculo y que son entrenados para que encuentren patrones en conjuntos grandes de datos estructurados y no estructurados. Esto permite, entre otras aplicaciones, realizar predicciones sobre el desempeño de una variable, aspecto clave en el estudio del comportamiento del consumidor.

Este poder analítico la vuelve una herramienta sumamente valiosa para comprender las dinámicas e interacciones a mayor profundidad. Algunos campos conocidos en la aplicación del ML son la predicción de precios o en la predicción de fugas de clientes, pero existen muchas otras aplicaciones, por ejemplo el análisis de las reseñas, valoraciones o comentarios de productos en línea guian el desarrollo de productos de entretenimiento; las respuestas de un cuestionario puede identificar los factores más relevantes respecto al consumo de bienes de lujo; el historial de búsqueda puede ser de utilidad para identificar potenciales clientes para un e-commerce; o las respuestas de una encuesta de opinión con información demográfica puede usarse para predecir el tipo de publicidad óptima para un producto.

Además de esta gran versatilidad, no se puede ignorar el enorme ahorro en tiempo y esfuerzo humano que implica el uso de ML para el análisis de tanta información. ML procesa prácticamente sin intervención humana millones de datos para generar modelos de gran utilidad.

Sin duda, ML aún tiene un gran futuro, al ver tantas nuevas aplicaciones no solamente ayudan a resolver un caso particular sino que indirectamente ayudan a fortalecer la disciplina por lo pronto será un componente base para el marketing, el diseño de productos y la atención al cliente.

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