Una nueva línea de investigación sugiere que la computación
cuántica, combinada con nuevas técnicas matemáticas, podría
anticipar con gran precisión decisiones que los consumidores no
han tomado todavía. Se ha analizado hasta qué punto estos modelos
pueden mejorar la predicción del abandono de clientes y los
resultados apuntan a un cambio de paradigma.
(Foto: Shutterstock).
Imaginemos la situación: hace tiempo que no compramos en una de
nuestras tiendas online favoritas. No hemos tomado una decisión
consciente, simplemente hemos dejado de entrar. Sin embargo
ese
comportamiento ya encendió las alarmas de la empresa semanas
antes. De hecho, es muy posible que
nos hayan
identificado como cliente en riesgo mucho antes de que
dejáramos de comprar.
¿Cómo es esto posible? Un
estudio científico
muestra cómo
los modelos cuánticos mejoran la predicción del
abandono de clientes de comercio electrónico.
Un problema clave para las empresas
El comportamiento de los consumidores
está lleno de matices.
No responde a patrones simples sino que
cambia con el tiempo,
depende del contexto y combina
factores económicos,
psicológicos y situacionales.
A diferencia de la
cancelación, el
abandono rara
vez es explícito y suele producirse
de forma gradual:
menos
visitas, menos compras, más intervalos entre las
interacciones.
Saber cuándo un cliente va a dejar de comprar -el llamado
churn o tasa de
cancelación- es uno de los
grandes retos del
marketing actual. No sólo por la pérdida directa de ingresos
para las empresas, sino porque
resulta mucho más caro captar
nuevos clientes que retener los que ya se tienen.
Más allá de la IA tradicional
Los modelos de
machine learning han mejorado mucho en los
últimos años, pero tienen dificultades para captar en toda su
dimensión
la complejidad del proceso de compra.
Aquí es donde entra la
computación cuántica. A diferencia
de los ordenadores clásicos, que trabajan con
bits (0 o 1), los sistemas
cuánticos utilizan
cúbits, capaces
de
representar múltiples estados simultáneamente.
Esto permite
modelizar relaciones mucho más ricas
entre variables y explorar
estructuras de datos que
antes resultaban inabordables.
El enfoque: geometría, entropía y cuántica
Una investigación propuso un nuevo método que
combina
computación cuántica con herramientas matemáticas avanzadas:
la
optimización geométrica-entropía cuántica. Este enfoque
se basa en
tres ideas principales:
•
Representar a los clientes en espacios de alta dimensión,
donde sus patrones de comportamiento se describen con mayor
precisión. En lugar de usar pocos datos, el modelo
utiliza
muchos a la vez. Así se obtiene
una visión más completa
del comportamiento de cada persona. Por ejemplo,
no sólo
analiza cuánto gasta sino que también observa
cada
cuánto compra,
cuándo fue su última compra y
cómo
ha cambiado su actividad. Esto permite distinguir entre
alguien que reduce sus compras y alguien que se mantiene estable.
•
Utilizar geometría avanzada para entender cómo se relacionan
estos patrones entre sí. El modelo
compara a los
clientes para identificar comportamientos similares. Esto
ayuda a
detectar patrones comunes. Por ejemplo, puede
observar que algunos clientes
compran cada vez menos durante
varias semanas antes de abandonar. Si otro cliente empieza a
comportarse igual,
el modelo lo detecta.
•
Incorporar medidas de entropía que estabilizan el modelo y
evitan predicciones erráticas. El modelo incorpora un
sistema que
hace las predicciones más estables. Así evita
reaccionar ante cambios pequeños o puntuales. Por ejemplo, si un
cliente no compra durante unos días
el modelo no asume que se
irá. Solo detecta riesgo
si ese cambio se mantiene en el
tiempo.
En conjunto, esto permite detectar
señales mucho más sutiles
de cambio en el comportamiento del consumidor.
La prueba: datos reales de clientes
Para comprobar si este enfoque funciona, se realizó otro estudio
empírico con
datos reales de comercio electrónico: miles
de clientes y
más de un millón de transacciones. Los
resultados muestran que el modelo cuántico
mejora de forma
consistente la capacidad de predicción respecto a métodos
tradicionales y a otros enfoques más simples.
En la práctica, esto significa que puede identificar mejor qué
clientes están a punto de abandonar,
incluso cuando las
señales son débiles o aparentemente invisibles. Dicho de
otra forma: permite
detectar el problema antes de que sea
evidente.
Tecnología avanzada, intuiciones humanas y límites éticos
Este tipo de modelos no sólo mejora la predicción, sino que
cambia
la lógica del marketing. Permite, por ejemplo, intervenir en
el momento preciso con
ofertas personalizadas, priorizar a
los
clientes con mayor riesgo real, optimizar
campañas
de fidelización o simular
cómo reaccionarán los
consumidores ante diferentes decisiones de compra.
Así, el marketing dejaría de reaccionar a lo que ya ha pasado para
anticiparse a lo que está a punto de suceder. Curiosamente,
incluso con modelos tan sofisticados, las variables que mejor
explican el abandono
siguen siendo bastante intuitivas.
El tiempo desde la última compra, la frecuencia o el nivel de
gasto
siguen siendo claves. La diferencia es que ahora
podemos
analizarlas en contextos mucho más complejos y detectar
patrones que antes pasaban desapercibidos.
La tecnología no
sustituye la comprensión del consumidor: la amplifica.
A pesar de los avances, la computación cuántica todavía está en
desarrollo y muchas de estas aplicaciones se implementan en
entornos
experimentales o simulados.
Además, surge una cuestión inevitable: ¿
hasta qué punto es
aceptable anticipar las decisiones de los individuos antes
de que estos las tomen? El uso de datos personales, la privacidad
y la influencia sobre el comportamiento del consumidor
plantean
retos éticos que deben abordarse en paralelo al desarrollo
tecnológico.
Un cambio de fondo
La computación cuántica
ya no es sólo una promesa lejana
sino una herramienta que puede mejorar problemas reales, por
ejemplo en el marketing.
El cambio más importante, sin embargo,
es conceptual. Si
durante décadas el objetivo había sido entender al consumidor,
ahora
se puede empezar a anticiparlo. Y eso redefine la relación
entre empresas y personas:
más personalizada,
más
predictiva y también
más compleja.
(Fuente: The Conversation / varios / redacción
propia)