{"id":708042,"date":"2025-09-09T17:53:42","date_gmt":"2025-09-09T21:53:42","guid":{"rendered":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/?p=708042"},"modified":"2025-09-09T18:00:44","modified_gmt":"2025-09-09T22:00:44","slug":"machine-learning-mejora-la-investigacion-de-mercados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/blog\/machine-learning-mejora-la-investigacion-de-mercados\/","title":{"rendered":"Machine learning mejora la investigaci\u00f3n de mercados"},"content":{"rendered":"<p>Los consumidores cambian sus h\u00e1bitos 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 estrat\u00e9gico para empresas, investigadores y equipos de marketing, porque les permite analizar grandes vol\u00famenes de datos en tiempo real, identificar patrones de comportamiento y anticiparse a las necesidades del cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Walter Mayorga Benavides, docente de la carrera de Ingenier\u00eda 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 m\u00e1s din\u00e1mico y exigente.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201cEl machine learning, o aprendizaje autom\u00e1tico, se relaciona con la investigaci\u00f3n de mercados de manera trascendental, debido a que maneja una gran cantidad de datos dentro de la informaci\u00f3n, mediante patrones y algoritmos. Esto ayuda a identificar un consumidor ideal, seg\u00fan esos patrones, y nos proporciona informaci\u00f3n robusta y espec\u00edfica para tener mejores estrategias de mercado\u201d, explica Mayorga.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Un estudio de McKinsey destac\u00f3 que empresas como Amazon utilizan algoritmos para segmentar a sus clientes seg\u00fan su historial de compras y comportamiento en la plataforma, lo que mejora la personalizaci\u00f3n de recomendaciones. El resultado de esta pr\u00e1ctica ha generado un incremento de las tasas de conversi\u00f3n del 20 al 30 %.<\/p>\n\n\n\n<p>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 atenci\u00f3n al cliente. Esto representa una notable mejora en la eficiencia general de los procesos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Benef\u00edcios<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Uno de los mayores beneficios de esta herramienta es la capacidad de procesar informaci\u00f3n masiva en tiempo real. A diferencia de los m\u00e9todos tradicionales, que requer\u00edan encuestas extensas y largos per\u00edodos de an\u00e1lisis, el ML permite extraer patrones de comportamiento a partir de interacciones digitales, compras en l\u00ednea, redes sociales o registros de atenci\u00f3n al cliente. Esto no solo acelera los tiempos de investigaci\u00f3n, sino que incrementa la precisi\u00f3n de la informaci\u00f3n obtenida.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Machine learning mejora la investigaci\u00f3n de mercados\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/3lLLCVqszVI?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, facilita la segmentaci\u00f3n avanzada del p\u00fablico. Los algoritmos pueden detectar microsegmentos basados en caracter\u00edsticas, emociones o comportamientos que antes pasaban desapercibidos. Esto ayuda a las marcas a personalizar ofertas y mensajes, aumentando la efectividad de las campa\u00f1as y generando experiencias de consumo m\u00e1s cercanas y relevantes.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201cEl machine learning ayuda bastante en la personalizaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n podemos llegar al cliente objetivo de manera mucho m\u00e1s eficiente y \u00f3ptima, gracias a los patrones y porcentajes m\u00e1s grandes dentro del espectro de investigaci\u00f3n\u201d, destaca el acad\u00e9mico.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Esta personalizaci\u00f3n es resultado de la capacidad de analizar grandes vol\u00famenes de datos. El ML permite segmentar el mercado para llevar adelante estrategias altamente personalizadas \u2014desde contenido y mensajes hasta productos y servicios\u2014 adaptados a los intereses y comportamientos individuales de los usuarios. Los sistemas aprenden de grandes vol\u00famenes de datos y generan predicciones cada vez m\u00e1s precisas.<\/p>\n\n\n\n<p>Otro aporte clave es la predicci\u00f3n de tendencias y demandas. A partir del an\u00e1lisis de datos hist\u00f3ricos y actuales, el ML permite anticipar cambios en las preferencias de los consumidores, prever qu\u00e9 productos tendr\u00e1n mayor aceptaci\u00f3n o estimar la reacci\u00f3n del mercado frente a una innovaci\u00f3n. De este modo, las empresas pueden reducir riesgos, planificar con mayor certeza y optimizar recursos.<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan un informe de Gartner (una empresa consultora y de investigaci\u00f3n de tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n 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 precisi\u00f3n, reduciendo costos asociados al exceso o falta de inventario.<\/p>\n\n\n\n<p>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 espec\u00edfico, como las bebidas bajas en az\u00facar, lo que gu\u00eda a la producci\u00f3n o el desarrollo de nuevos productos.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>\u201cAplicar machine learning en la investigaci\u00f3n de mercados es fundamental, porque se tiene una gran cantidad de informaci\u00f3n y datos para automatizar los procesos. Vamos a tener m\u00e1s eficiencia y eficacia en la investigaci\u00f3n, para luego aplicarlos a productos, servicios o cualquier elemento que queramos implementar en la investigaci\u00f3n de mercados\u201d, concluye Mayorga.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>La adopci\u00f3n de ML no solo optimiza la investigaci\u00f3n 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 dise\u00f1ar estrategias m\u00e1s inteligentes, r\u00e1pidas y efectivas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gracias al machine learning, las empresas pueden segmentar con precisi\u00f3n, personalizar ofertas y anticipar demandas, optimizando estrategias en un mercado cada vez m\u00e1s competitivo.<\/p>","protected":false},"author":51,"featured_media":708043,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[60],"tags":[266,2916,53,1422,11353,9642,328,218,1654,242],"class_list":["post-708042","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-bolivia","tag-carrera-de-ingenieria-comercial","tag-educacion","tag-innovacion-en-educacion","tag-investigacion-de-mercados","tag-machine-learning","tag-marketing","tag-tecnologia","tag-tendencias","tag-unifranz"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/708042","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/51"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=708042"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/708042\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":708045,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/708042\/revisions\/708045"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/708043"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=708042"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=708042"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/unifranz.edu.bo\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=708042"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}