Dos conciencias

Cuando hablamos de prever cuántas personas comprarán un producto, solemos pensar en cifras concretas: cuántas unidades se vendieron ayer, cuántos visitantes hubo en la web, cuántas conversiones se lograron. Pero esta mirada es incompleta, como si intentáramos armar un rompecabezas con la mitad de las piezas. La buena noticia es que un equipo de investigadores ha desarrollado una herramienta para reconstruir esa imagen oculta: un nuevo modelo de predicción de demanda que permite a las empresas conocer el interés real de los clientes, incluso si nunca llegan a comprar.

Entendiendo el lado invisible del mercado

Tradicionalmente, las empresas basan sus predicciones en lo que pueden ver: los productos vendidos, las visitas registradas, las reservas confirmadas. Pero, ¿qué pasa con los usuarios que miran, comparan, dudan y se van sin dejar rastro? Esa demanda “fantasma” ha sido históricamente difícil de medir, y sin ella, las estimaciones pierden precisión.

Imagina que tienes una tienda de helados. Ves cuántos cucuruchos vendes cada día, pero no sabes cuántas personas pasaron por la puerta, miraron la vitrina y decidieron no entrar. ¿Fue el precio? ¿El sabor? ¿La espera? Esa parte oculta es clave para mejorar tus decisiones, desde la producción hasta el marketing.

El nuevo modelo que reconstruye lo perdido

Un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Washington, liderado por el profesor Xinchang Wang, ha desarrollado un modelo matemático que precisamente busca completar ese panorama incompleto. La técnica no solo estima cuántas personas compran, sino cuántas consideran comprar, incluso si finalmente no lo hacen.

La clave está en un enfoque llamado sequential minorization-maximization algorithm, un nombre complejo que, en palabras simples, permite encontrar la mejor predicción posible a partir de datos parciales. En lugar de lanzar múltiples estimaciones sin saber cuál es la más acertada, este algoritmo identifica una única respuesta óptima, reduciendo la incertidumbre y mejorando la precisión.

¿Por qué esto es tan importante?

La mayoría de las empresas operan con suposiciones amplias. Por ejemplo, si tienen un 10% del mercado, asumen que su demanda es proporcional a ese porcentaje. Pero esto no tiene en cuenta la competencia directa, el comportamiento cambiante del consumidor o las condiciones externas que influyen en las decisiones de compra.

El modelo propuesto permite hacer cálculos más ajustados a la realidad, incluyendo a todos esos clientes potenciales que no se ven en los datos tradicionales. Esto puede cambiar las reglas del juego en industrias como:

• Turismo y aerolíneas: donde saber cuántas personas miraron un vuelo pero no lo compraron es vital.
• Hotelería: donde las reservas canceladas o no concretadas pueden distorsionar la percepción de la demanda.
• Retail y supermercados: donde se pierde el rastro del cliente una vez que decide comprar en otro lugar.
• E-commerce: donde los carritos abandonados son una mina de oro de información aún no explotada.

Un modelo para todos los sectores

Aunque la investigación se probó con datos reales de venta de boletos de avión, el modelo es aplicable en muchos contextos. Desde una tienda en línea que quiere saber por qué los usuarios abandonan antes de comprar, hasta una cadena hotelera que desea anticipar su ocupación con mayor fiabilidad.

El potencial es enorme: ajustar precios con más confianza, prever inventario sin excesos ni faltantes, e incluso diseñar promociones más estratégicas.

Predecir no es adivinar

Lo que este modelo propone no es una bola de cristal, sino una forma más inteligente de leer entre líneas. No basta con observar lo que ocurrió; hay que imaginar lo que pudo haber ocurrido y no lo hizo. Y hacerlo con herramientas matemáticas que, aunque complejas en su diseño, ofrecen resultados claros y accionables.

Si pensamos en la planificación empresarial como una carretera, contar solo con los datos visibles es como conducir de noche con los faros apagados. Este nuevo enfoque enciende las luces largas, permitiendo ver más allá de lo inmediato y anticiparse con mayor certeza a lo que viene.

---

https://ift.tt/hdq8o1Z
by Natalia Polo via WWWhat's new