La Inteligencia Artificial, el gran ‘push’ de la Investigación de Mercados

No, no es tan perverso como te imaginas
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Es un hecho innegable que hoy día la Inteligencia Artificial (IA) ha fortalecido su presencia y aplicación en un gran número de campos, logística, finanzas, medios de comunicación, industria aeroespacial, por mencionar sólo algunos ¿Y cómo no? La IA tan solo en su forma más simple nos ayuda con la simplificación de tareas repetitivas, de análisis de grandes bases de datos, de automatización de procesos, en fin, nos simplifica las labores.

La industria de la Investigación de Mercados, o el MR (Market Research, en inglés) no es la excepción y poco a poco ha ido adoptando esta nueva forma de desarrollo tecnológico. Para quienes aún no hayan escuchado sobre este campo, el MR “se puede definir como la recopilación y el análisis de información en lo que respecta al mundo de la empresa y del mercado, para poder tomar decisiones dentro del campo del marketring estratégico y operativo”.

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Sí, de entrada puede sonar algo digno de un capítulo de ‘Black Mirror’ que la IA esté atrás de las mediciones de nuestro consumo, de qué consumimos, hasta dónde, cuándo y más importante, por qué consumimos, pero les aseguro que no es motivo para espantarnos. Las actividades relacionadas a la aplicación de la IA en el MR aún hoy día son dirigidas y supervisadas por personas, son los investigadores quienes interpretan tablas dinámicas de datos, los insights son aún desarrollados por cuerpos de carne y hueso. Además, muchas de las agencias y empresas pertenecientes al rubro están regidas por fuertes leyes de protección de datos personales, como la Ley de Protección de Datos de la Unión Europea, o  GDPR, por sus siglas en inglés.

Para fines de este artículo, podemos trazar 4 grandes razones por las que la IA se ha abierto camino en el MR, y que con mucha seguridad podemos decir, llegó para quedarse.

  • Información en tiempo real.

Tradicionalmente, las herramientas del MR llevaban a cabo varios y muchos procesos de análisis antes de que se llegara al punto de creación de ideas o insights, así que el tiempo transcurrido desde la recolección de datos hasta la entrega de resultados podía ser bastante largo. Actualmente existen herramientas en línea, de escucha social, que permiten al investigador conocer resultados en tiempo real. Los datos se van recibiendo y al tiempo que son supervisados por alguien, se van sumando datos nuevos. Por ejemplo, en la industria hotelera ya no es necesario esperar la temporada de vacaciones para preguntar a las personas por sus aspiraciones, deseos y experiencias, ahora es posible que se conozca de antemano toda esta información, permitiendo conocer y generar ideas y soluciones con antelación. 

  • Preguntar contra observar 

¿Realmente podemos confiar en la memoria y honestidad de los consumidores? Piénselo así, honestamente no recordamos todas las marcas de detergente para ropa que vimos en el anaquel de supermercado la última vez que hicimos compras. O nos da pena confesar que visitamos sitios de venta online de ropa y accesorios más de una vez por semana, aunque sea solo por “window shopping”. Ante esta situación la IA ha ayudado al MR a superar este problema, conjuntando la información declarada por los consumidores a través de encuestas, cuestionarios o focus groups, todos métodos tradicionales, con información observada, conociendo las urls más visitadas, las rutas de navegación online en nuestros dispositivos, midiendo nuestra actividad de consumo más allá de lo que recordamos o decimos haber comprado; pero no te alarmes, esta recolección de datos solo puede hacerse con previa autorización del consumidor. Si este tema les interesa, pueden ver más en este artículo

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  • Mayor capacidad de reclutamiento

¿Cuántos de nosotros conocemos a un ama de casa con hijos entre 3 y 5 años, de Nivel Socioeconómico (NSE) A/B o C+? Estoy casi segura que todos, pero ¿cuántos conocemos a padres solteros con hijos entre 18 y 25 que viajen en familia una vez al año al extranjero y busquen experiencias de ecoturismo? Ahí la cosa cambiaría mucho. Y es donde una vez más la IA encuentra su lugar, pues nos ayuda a dirigirnos a esos subgrupos o sectores tan específicos, aquellos con los que las agencias o paneles de consumidores batallarían para llegar en caso de seguir usando métodos tradicionales. El tiempo, el esfuerzo humano y el presupuesto destinado para alcanzar un target tan específico como el anterior se reducen drásticamente gracias a herramientas de IA con capacidades de perfilamientos tan particulares.

  • Automatización de procesos.

Imaginen 1980, y tener que entrevistar individualmente y a profundidad a 10 mil niños sobre sus juguetes de acción favoritos. Sí, el tiempo de levantamiento de datos era enorme, y posterior a eso había que sistematizar toda la información, cualitativa en este caso, para obtener una base de datos, posterior a eso, llegaba la interpretación de la base y finalmente, las mesas de discusión en la que surgían las “ideas millonarias”. Ahora la IA nos permite recolectar, sistematizar y generar de manera automática toda esa información, para que los genios del marketing y la publicidad interpreten ya no una gigantesca base de datos, sino tablas o reportes dinámicos donde pueden observar al momento los cambios en los resultados si deciden tomar ‘X’ o ‘Y’ variable.

Finalmente, y para no hacerles este artículo más cansado. La llegada e implementación de la IA en el MR ha sido un gran parteaguas, para ayudar a los interesados (empresas, agencias de MKT y publicidad, partidos políticos,etc.) a conocer, no sólo qué y por qué consumimos las personas, sino a identificar qué y por qué consumiremos a futuro, a estar un paso adelante y afinar las estrategias de esta gran dualidad que mueve al mundo, la compra-venta, la oferta y la demanda.  

 

María G. Limón

Socióloga y Especialista en MKT y Comunicaciones