¿Es posible predecir el comportamiento de los consumidores? Luis Borbor ANTECEDENTES Estudiar el comportamiento del consumidor es entender al ser humano, descubrir qué productos y marcas deciden adquirir las personas, cuándo los compran y cuáles son las razones que los llevaron a decidirse por un producto determinado entendiendo que la mayoría de las compras que realizan los consumidores son producto de sus emociones que fueron influenciadas por la cultura y el entorno que rodea la vida cada personas (Schiffman & Wisenblit, 2015). Por muchos años las empresas han intentado encontrar la información necesaria para poder entender al consumidor y así ofrecer sus productos de forma efectiva utilizando diferentes métodos de segmentación de mercados, pero con la llegada de la era tecnológica surgen grandes cantidades de información útil para cada empresa que los llevaría a conocer de forma casi precisa los diferentes estilos de vida y comportamientos que poseen las personas antes de realizar el consumo de un producto/servicio. El uso de la Analítica Predictiva ha sido el medio por el cual las empresas han llegado a obtener la información necesaria para entender al consumidor pero ¿Qué es la analítica predictiva? Es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para poder encontrar la probabilidad de ocurrencia de eventos futuros basados en datos que se han recopilado ha través de la historia (Goodnight, Schabenberger & Sinek, 2019). Según Schiffman & Wisenblit (2015) afirman que la analítica predictiva que utilizan las empresas suele enfocarse principalmente en encontrar los cambios significativos que ocurren en el consumidor ya que estos cambios son señales que pueden utilizar los profesionales de marketing porque en la mayoría de los casos suelen significar que los clientes están atravesando por eventos importantes que influyen directamente en las compras que estos realizan, inclinándolos a gastar más y en muchas ocasiones comprar sin tomar en cuenta los riesgos. Este análisis permite predecir acontecimientos futuros para poder tomar buenas decisiones a nivel empresarial y obtener mejores resultados.
“La analítica predictiva se aplica tanto al comportamiento de un consumidor como a la vida útil de una máquina” - Neodata Algunas de las técnicas más importantes de analítica predictiva son: • Data Mining: Recolecta y analiza grandes cantidades de datos con el objetivo de encontrar patrones repetitivos o relacionados. • Inteligencia Artificial: Resultado de combinar algoritmos para conseguir programar las mismas capacidades que un humano. • Machine Learning: A través de un algoritmo identifica patrones dentro de millones de datos permitiendo predecir comportamientos y tomar decisiones con apenas intervención humana. • Deep Learning: Lleva a cabo un proceso de aprendizaje profundo, se compone de una red neuronal artificial con varios niveles jerárquicos donde la información que se aprende pasa al siguiente nivel generando un aprendizaje completo. (León, 2019)
BIG DATA Según Álvaro (2019) afirma que el Big Data son grandes volúmenes de información de diferentes fuentes que poseen cada dato diferentes estructuras y que poseen una gran velocidad de actualización de información. Para que sea considerado Big Data debe cumplir ciertos requisitos como son: 1. 2. 3. 4. 5.
Debe poseer un gran volumen inmensurable de datos Debe poseer una variabilidad de datos es decir, que provengan de diferentes fuentes. Debe poseer una gran velocidad de actualización y cambio de datos. Debe poseer veracidad en los datos, no todos los datos que se generan a nivel mundial provienen de fuentes confiables. Deben ser datos o información de valor según los objetivos de análisis.
Aplicación de Análisis Predictivo Según Rouse (2017) afirma que el marketing predictivo en la actualidad ha impactado de forma significativa el mercado y negocios de las personas. Los minoristas tienen la posibilidad de proveer de mejores servicios de marketing de acuerdo al historial de navegación de un consumidor visitante en la pagina web, también pueden utilizar esta información para poder mejores decisiones respecto a qué tipo de productos deben almacenar para futuras ventas. A medida que se desarrolla el Internet de las Cosas (loT) los fabricantes están utilizando sensores en sus maquinarias y productos mecatrónicos para ´que de esta forma puedan pronosticar cuando se debe realizar mantenimiento o reparación evitando problemas futuros.