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Foto del escritorAlejandra Samayoa

Perfilación de clientes e inteligencia artificial, un algoritmo complejo

La perfilación de consumidores potenciales, así como de clientes de corte estacional en materia de su conducta y variables intrínsecas, es un proceso de corte estratégico que suele ser llevado a cabo por las empresas, esto a efectos de establecer su mercado meta, así como para la determinación de sus curvas de segmentación de mercados, las cuales derivan del establecimiento de metas y cuotas de ventas en función, precisamente, de la potencialidad que una determinada proporción comercial del mercado represente.



Por Dr. Juan Diego Sánchez Sánchez, Ph.D, Analista y asesor financiero, abogado, profesor e investigador


(M&T)-. Este proceso inicia con la definición del perfil del cliente meta, o bien, en común práctica, entendido como el buyer persona, tema que refiere a la estipulación específica de variables de corte demográfico, económico, geográfico y psicográfico, que determinan y precisan ese individuo ideal en términos comerciales, y al cual la empresa decide enfocar su estrategia. No obstante, esta perfilación puede establecer niveles estándar de mercado, es decir, señala una especie de segregación del giro comercial de la entidad, en materia de diferentes segmentos, nichos, sub-nichos o líneas de mercado, señalando en cada uno de ellos diferentes retornos, proyecciones, presupuestos, así como, rentabilidades.


Esta estipulación intrínseca del perfil ideado del cliente, ha sido usualmente definida por el contenido estratégico y los mismos objetivos mercadológicos que la empresa determina, así como por las características privativas del producto o servicio. Perfilación que se define en correlación directa con la potencialidad demográfica existente del consumidor en cuestión, y en su capacidad de convertirse en un eventual cliente recurrente y ligado a una probabilidad aritmética de la proyección de sus futuras compras.


Ahora bien, con el auge de la inteligencia artificial, y la capacidad que estos sistemas tienen de generar contenido y procesamiento de información en función de un aprendizaje inherente, así como del uso de algoritmos de programación específicos, la posibilidad de la gestión de la perfilación y la prospección potencial lucrativa inteligente, es sin duda una eventualidad material, donde la administración de la información y su ponderación, así como la definición de las características mismas del cliente, pueden ser determinadas por el sistema inteligente de forma directa y basado en un aprendizaje intuitivo.



Cabe indicar que la inteligencia artificial puede entenderse como aquel sistema que pasa de una situación A, a una cognición B, esto en línea directa de los algoritmos de programación que le hayan sido inmersos, pero con la alternativa de aprender y mejorar dicho procesamiento, en aras de puntualizar decisiones más eficientes y de mayor precisión estadística y certeza alta. Llama la atención la posibilidad de la gestión de perfilación de clientes dada directamente por una inteligencia y no por las esferas gerenciales de la empresa, pues en principio, este ente informático podría tomar decisiones de mayor contenido probabilístico y de forma más objetiva que una persona física, pudiendo incluso cambiar alguna variable de la segmentación del cliente.


En línea de lo anterior, aunque bien es cierto, los sistemas de inteligencia artificial, en efecto, pueden aprender y mejorar sus decisiones intuitivas, estas dependen totalmente de dos factores primordiales, siendo estos los algoritmos propios de programación que determinan sus alcances, además de la calidad de la información y los datos con los que sean alimentados. Es acá donde al ligar la inteligencia en cuestión con la perfilación de clientes, denota generarse un cruce estructural y epistemológico de interés, pues se estaría ante una especie de algoritmo de pensamiento complejo, el cual aunque tiene una base definida en las características adyacentes del mercado potencial que se busca, estas pueden cambiar por diversas razones y más allá de variables cuantitativas como la potencialidad y la rentabilidad, que incluso, de no analizarse, podrían llevar a una discriminación pasiva y subjetiva de consumidores.


Los elementos en cuestión parecen denotar una relación de variable compleja con las métricas propias de un sistema de perfilación y prospección de mercados, pues aunque estas tienen como fin último la maximización del potencial abarcado y la rentabilidad, son basadas en la definición del perfil de un cliente ideal, el cual responde a objetivos y lineamientos estratégicos, e incluso de corte ontológico de la empresa.


Estos parecen requerir una programación bastante estructurada si es que desean incorporarse en un sistema inteligente que perfile a las personas compradoras, pues en caso de no ponderarse en la ecuación general, podrían resultar en un rechazo a priori de potenciales consumidores solo por una variable demográfica o conductual particular, aún cuando sean de interés de la empresa y denoten una potencialidad relevante.


El concepto abre paso a la discusión sobre la incorporación de los algoritmos de variable compleja mercadológica en los sistemas de inteligencia artificial, que sin duda, potenciarían su uso y alcance operativo, y que permitirían simular un pensamiento estratégico empresarial.


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