Generando inteligencia del consumidor a través de herramientas de IA

A dos meses de cumplirse un año de que la empresa OpenAI lanzó al mercado el demo de la herramienta de Inteligencia Artificial (IA) el ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer); ésta cuenta ya con 100 millones de usuarios mensuales de acuerdo con Statista (2023). Esto nos lleva a preguntarnos, ¿cómo su uso ha cambiado la dinámica de la industria de la Inteligencia del Consumidor?

El ChatGPT, como herramienta de IA, se está utilizando en el diseño de cuestionarios para estudios de mercado. Con su ayuda se pueden diseñar las preguntas a incluir en una encuesta, con lo que se agiliza el proceso de diseño; sin embargo, es importante alinear las preguntas generadas con los objetivos del estudio.

Quienes hemos utilizado la aplicación del ChatGPT sabemos que trabaja con base en “prompts”, que es la instrucción o pregunta con que interactuamos con la IA o chatbot. Para generar un cuestionario alineado a los objetivos del estudio, se requiere ser muy claro y específico sobre lo que se quiere medir con ese cuestionario, e incluso la forma de medirlo; es decir, con preguntas abiertas o cerradas.

Después de varias iteraciones con el chatbot, en las que se le pueden proporcionar los temas que se pretende cubrir con el estudio, las preguntas se perfeccionan. Una vez que la información se recolecta, para generar insights valiosos sobre el comportamiento del consumidor, se requiere del análisis de datos.

La IA está siendo utilizada en gran medida para el procesamiento de grandes cantidades de texto e imágenes, beneficiando principalmente a la interpretación de datos cualitativos.

Actualmente, la Inteligencia del Consumidor es un área del Marketing que evolucionó desde la Investigación de Mercados gracias al desarrollo de herramientas tecnológicas y metodologías de vanguardia que permiten conocer de manera más profunda y dinámica, el comportamiento de nuestros clientes.

No se trata sólo de observar lo que los consumidores hacen, sino de comprender porqué lo hacen, cómo se sienten y qué los mueve a comportarse de esa forma.

La riqueza de utilizar herramientas de IA reside en procesar grandes cantidades de datos que no sólo describen patrones de comportamiento actual, sino que ayudan a predecir comportamiento futuro.

Entender el comportamiento digital del consumidor es una de las aplicaciones principales de la IA. Estudios de “Social Listening”, con los cuales se identifican tendencias sobre lo que los clientes hablan en línea acerca de las marcas.

No sólo es entender de qué hablan, sino analizar estas conversaciones, que suceden generalmente en redes sociales, blogs, portales de noticias y canales de atención al cliente, con la finalidad de saber si la comunicación es positiva, negativa, o neutral, lo que se conoce como “Sentiment Analysis”.

Con estos estudios se obtiene una evaluación general de la percepción de una marca y se profundiza, principalmente, sobre los temas en los comentarios negativos, para detallar qué es lo que “le duele” a la marca. Saber si son quejas por la calidad de un producto específico, y tomar medidas desde su diseño y producción; o bien si son quejas con la experiencia del servicio, que puede provocar la pérdida de clientes insatisfechos.

También pueden realizarse estudios de “Sentiment Analysis” de la competencia, y con base en el comparativo con nuestra marca, aprovechar oportunidades de mercado.

Al aprovechar las tecnologías de IA, los investigadores de mercado logran rapidez, agilidad y profundidad en la generación de conocimiento del consumidor de manera más eficiente, para tomar decisiones basadas en información.

Sin embargo, debemos considerar que el uso de la IA tiene limitantes y por ello es recomendable cuestionar, para cada tarea que le pedimos, las limitantes que su respuesta puede tener.

Además, aunque la base de información a la que tenga acceso la herramienta de IA esté actualizada (lo que no sucede en la versión actual), y no se restrinja a datos hasta cierta fecha en el tiempo, es esencial combinar el trabajo que genere con la experiencia humana para garantizar que los resultados se alinean a los objetivos del negocio.

La responsabilidad que tienen ahora las áreas de Inteligencia del Consumidor en las empresas es liderar el diseño de los estudios con el uso de estas nuevas herramientas, priorizando las fuentes de datos que se deben aprovechar, qué datos recolectar y cómo garantizar su calidad.

La autora es Profesora Investigadora del Departamento de Mercadotecnia e Inteligencia de Negocios de EGADE Business School, del Tecnológico de Monterrey.

Artículo originalmente publicado en El Financiero.