Anticiparse es el sueño de todas las empresas. Conocer con suficiente antelación cuáles son los nuevos productos o servicios en los que están trabajando nuestros competidores, conocer las demandas de los clientes, sus hábitos o las tendencias que fija el mercado, constituye un elemento diferencial que reporta grandes beneficios a las marcas.

Sin duda, la forma más efectiva de conjeturar el futuro recae en los estudios de mercado que, con técnicas más o menos precisas, más o menos costosas, permiten extraen datos para analizar, conformar informaciones y devenir en conocimiento útil.

En la actualidad, las empresas que nos dedicamos a la investigación de mercados contamos con un valioso aliado: el análisis predictivo, un conjunto de técnicas analíticas avanzadas vinculadas a la minería de datos, la estadística de modelización y el aprendizaje automático -más conocido por su terminología anglosajona, “machine learning”-.

Precisamente, este aprendizaje automático es el encargado de marcar la diferencia. El tradicional user driven de la analítica, en el que el peso del estudio recae en la interacción humana, confía la responsabilidad de los resultados al conocimiento y experiencia del investigador, que es el encargado de confirmar las hipótesis, operacionalizar los indicadores y establecer las relaciones causales.

El machine learning utiliza grandes volúmenes de datos para aprender, de manera automática, cómo mejorar la experiencia de los sistemas o algoritmos con los que realizar las predicciones. Así, el análisis descriptivo, que proporcionaba el manejo de los datos, se convierte ahora en un análisis predictivo, que interpreta esos datos para decidir qué posibilidades son más factibles, con el uso de la regresión como técnica estadística más común.

La predicción de comportamientos está sujeta a una ingente cantidad de variables. Por muy avezado que sea el investigador, las nuevas tecnologías facilitan unos recursos incuestionables, que nos ayudan a detectar patrones ocultos al ojo humano. Nuestros clientes más digitalizados interactúan de manera constante en una multicanalidad que parece no tener límites. Miles de datos que proporcionan información muy valiosa, hasta ahora difícil de obtener: hábitos de uso en internet, plataformas streaming, redes sociales, aplicaciones móviles y un largo etcétera de prácticas vinculadas a la transformación digital.

Ahora tenemos la posibilidad de sacar el máximo rendimiento a esa información: de una manera precisa, por la gran cantidad de datos manejados; bien segmentada, con muestras estadísticas muy amplias; y, automatizada, gracias a las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) -big data, machine learning, Deep learning, business intelligence-.

Lo mejor del machine learning, es su capacidad para adaptarse, aprender de los errores, interpretar y reinterpretar los datos y mejorar de manera constante, afinando cada vez más en sus pronósticos.

El uso del análisis predictivo con aprendizaje automatizado puede aplicarse a numerosos sectores: el sanitario, para la detección y previsión de enfermedades; industrial, con la gestión de stocks, control de flotas logísticas y mantenimiento preventivo de maquinaria; agroalimentario, con el control de tiempos, recursos para la mejora de los cultivos; o el publicitario, con hábitos de uso y compras. Unos pocos ejemplos que evidencian el potencial de este método en la investigación de mercados.