Machine learning mejora la investigación de mercados
Los consumidores cambian sus hábitos a gran velocidad en el mercado, y la competencia exige respuestas inmediatas. El machine learning (ML), una rama de la inteligencia artificial, se ha convertido en un aliado estratégico para empresas, investigadores y equipos de marketing, porque les permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones de comportamiento y anticiparse a las necesidades del cliente.
Walter Mayorga Benavides, docente de la carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz, sostiene que, gracias a esta herramienta, es posible personalizar ofertas, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva en un mercado cada vez más dinámico y exigente.
“El machine learning, o aprendizaje automático, se relaciona con la investigación de mercados de manera trascendental, debido a que maneja una gran cantidad de datos dentro de la información, mediante patrones y algoritmos. Esto ayuda a identificar un consumidor ideal, según esos patrones, y nos proporciona información robusta y específica para tener mejores estrategias de mercado”, explica Mayorga.
Un estudio de McKinsey destacó que empresas como Amazon utilizan algoritmos para segmentar a sus clientes según su historial de compras y comportamiento en la plataforma, lo que mejora la personalización de recomendaciones. El resultado de esta práctica ha generado un incremento de las tasas de conversión del 20 al 30 %.
De manera general, el machine learning permite que tareas repetitivas y operativas sean realizadas por algoritmos, liberando tiempo para que el personal o los equipos especializados se concentren en la estrategia, la creatividad y la atención al cliente. Esto representa una notable mejora en la eficiencia general de los procesos de investigación.
Benefícios
Uno de los mayores beneficios de esta herramienta es la capacidad de procesar información masiva en tiempo real. A diferencia de los métodos tradicionales, que requerían encuestas extensas y largos períodos de análisis, el ML permite extraer patrones de comportamiento a partir de interacciones digitales, compras en línea, redes sociales o registros de atención al cliente. Esto no solo acelera los tiempos de investigación, sino que incrementa la precisión de la información obtenida.
Además, facilita la segmentación avanzada del público. Los algoritmos pueden detectar microsegmentos basados en características, emociones o comportamientos que antes pasaban desapercibidos. Esto ayuda a las marcas a personalizar ofertas y mensajes, aumentando la efectividad de las campañas y generando experiencias de consumo más cercanas y relevantes.
“El machine learning ayuda bastante en la personalización de ofertas, porque estamos hablando de identificar no solo patrones y algoritmos, sino comportamientos de clientes, objetivos que nosotros queremos. Y como tenemos una gran cantidad de datos que estamos automatizando de manera robusta, con toda esa información podemos llegar al cliente objetivo de manera mucho más eficiente y óptima, gracias a los patrones y porcentajes más grandes dentro del espectro de investigación”, destaca el académico.
Esta personalización es resultado de la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos. El ML permite segmentar el mercado para llevar adelante estrategias altamente personalizadas —desde contenido y mensajes hasta productos y servicios— adaptados a los intereses y comportamientos individuales de los usuarios. Los sistemas aprenden de grandes volúmenes de datos y generan predicciones cada vez más precisas.
Otro aporte clave es la predicción de tendencias y demandas. A partir del análisis de datos históricos y actuales, el ML permite anticipar cambios en las preferencias de los consumidores, prever qué productos tendrán mayor aceptación o estimar la reacción del mercado frente a una innovación. De este modo, las empresas pueden reducir riesgos, planificar con mayor certeza y optimizar recursos.
Según un informe de Gartner (una empresa consultora y de investigación de tecnologías de la información estadounidense), el uso de modelos predictivos en el comercio minorista ha permitido a empresas como Walmart optimizar su inventario al predecir la demanda con un 95 % de precisión, reduciendo costos asociados al exceso o falta de inventario.
De la misma manera, se utiliza ML para analizar datos que se generan en redes sociales y predecir tendencias de consumo, como el aumento de la demanda de algunos productos en específico, como las bebidas bajas en azúcar, lo que guía a la producción o el desarrollo de nuevos productos.
“Aplicar machine learning en la investigación de mercados es fundamental, porque se tiene una gran cantidad de información y datos para automatizar los procesos. Vamos a tener más eficiencia y eficacia en la investigación, para luego aplicarlos a productos, servicios o cualquier elemento que queramos implementar en la investigación de mercados”, concluye Mayorga.
La adopción de ML no solo optimiza la investigación de mercados, porque de un proceso descriptivo, pasa a convertirse en una herramienta predictiva y proactiva. Se consolida como la clave para entender mejor al consumidor y diseñar estrategias más inteligentes, rápidas y efectivas.